Искусственный интеллект научился определять возраст пол ребенка по темпераменту

Эта научная статья вышла еще в мае 2022 года, ученые Вашингтонского университета провели исследование с помощью метода машинного обучения для анализа данных темпераменте 4 438 младенцев. Они хотели классифицировать младенцев по полу и возрасту.

В результате исследований было установлено, что гораздо проще выявить возраст ребенка течение первых 48 недель жизни ребенка, однако, после легко установить гендерную классификацию.

Из чего был сделан вывод, что ближе к возрасту в один год темперамент ребенка начинает отличаться по полу.

Исследователи, понимали, что в одной лаборатории невозможно собрать информацию по большому количеству детей, поэтому обратились к коллегам по всей стране. В результате, были собраны анкеты о поведении детей в период с 2006 по 2019 годы.

Анкета представляла собой измерения темперамента, которые записывали родители по определенному опросному листу.

Родителям необходимо было отразить в отчете частоту 191 различного поведения, которые проявляет ребенок в течение недели в возрасте от 3 до 12 месяцев. Эти данные использовались для дальнейшей оценки по 14 различным параметрам темперамента, например, по улыбке, уровню активности, гневу, разочарованию или страху.

В общей сложности были собраны данные по 2 298 мальчикам и 2 093 девочкам.

Для анализа ученые из Института моделирования, сотрудничества и инноваций Университета Айдахо использовали алгоритмы машинного обучения для классификации мальчиков и девочек в возрасте от 0 до 24 недель, от 24 до 48 недель и старше 48 недель на основе оценок по 14 параметрам темперамента. Показатели точности увеличивались с возрастом и варьировались от 38% для первой возрастной группы до 57% третьей группы.

Как говорят ученые, это дало возможность впервые оценить, в какой степени гендерные различия зависят от возраста ребенка.

В результате исследований также выявили, что к примеру, страх является наиболее важной особенностью, которая позволяет отличить мальчиков и девочек в самых младших и средних возрастных группах.

По мере взросления падение реактивности или способность быстро восстанавливаться после ситуаций высокого стресса и подход, демонстрирующий большую готовность инициировать взаимодействие и взаимодействовать с людьми и объектами, становились все более влиятельными.

Для младенцев старше 48 недель низкоинтенсивное удовольствие или удовольствие от знакомых спокойных занятий, таких как игра, в прятки с родителями, было наиболее влиятельной переменной в различении мальчиков от девочек. В целом, девочки оказались выше по страху, падению реактивности и низкоинтенсивному удовольствию, а мальчики - по подходу.

Интересно, что некоторые особенности темперамента снижают точность алгоритмов машинного обучения при классификации младенцев по полу, особенно голосовая реактивность, улыбка и смех в самой младшей возрастной группе, а также улыбка, смех, чувствительность восприятия (например, замечание очень тонких изменений) и активность в старшей возрастной группе.

Хотя на результаты исследователей может повлиять ряд факторов, их работа согласуется с предыдущими выводами, которые показывают, что эффекты социализации действительно начинают проявляться примерно в годовалом возрасте.

Матери используют разные подходы к социализации своих сыновей и дочерей, и со временем такие различия могут привести к разным траекториям темперамента. В частности, родители могут отдавать приоритет ориентации на отношения для дочерей, а компетентность и самостоятельность — для сыновей.

Как говорит исследователь, в планах использовать подход машинного обучения для изучения вопросов, которые касаются социально-эмоционального развития младенцев.

Университет штата Вашингтон. «ИИ предсказывает возраст и пол ребенка на основе темперамента». ScienceDaily. ScienceDaily , 10 мая 2022 г. < www.sciencedaily.com/releases/2022/05/220510102856.htm > .