人工智能 (AI) 已經影響甚至徹底改變了我們社會的許多領域，并且隨著深度學習或強化學習等近期的發展，這一趨勢將繼續加速。這些發展對身體殘疾的人特別有趣，例如視力受損、語言障礙或四肢缺失或受損。它們為包容和參與社會開辟了機會，直到最近，這對殘疾人來說似乎還是遙不可及的。技術不僅僅可以讓生活更輕松或更方便。相反，目的是使他們能夠進行以前困難或不可能進行的活動。

針對視力受損人士的人工智能解決方案

盡管屏幕閱讀器或盲文顯示器等盲人輔助技術已經存在一段時間，但人工智能最近帶來了重大改進。隨著更強大的語音合成算法以及智能手機和專用輔助設備的出現，文本轉語音 (TTS) 技術的使用變得更加靈活，支持移動臨時使用，例如免提收聽電子書。這也與圖像處理的進步密切相關，尤其是在光學字符識別 (OCR) 方面，使文本可用于語音合成。一個很好的例子是 Google Lens，例如，它可以識別和處理交通標志相機圖像中的文本。同樣的邏輯適用于語音轉文本 (STT) 應用程序，無需鍵盤或特殊軟件即可實現移動和無障礙文本通信，

然而，需要更多關注的一個關鍵方面是用戶界面設計，尤其是容錯性。對于普通用戶來說，命令識別錯誤或加載失敗是簡單的煩惱，但如果不能撥打緊急電話，這對于殘疾人來說可能是一個嚴重的障礙，甚至危及生命。這種界面設計差距的一個例子是，當語音界面需要觸摸輸入時，如果出現錯誤，盲人可能根本無法執行。

針對言語和聽力障礙的 AI 解決方案

TTS 和 STT 也可用于支持有語言和聽力障礙的人。對于具有打字運動技能的人，TTS 可以讓他們發聲。最著名的例子之一是已故的史蒂芬霍金，他使用專門設計的語音合成軟件讓自己的聲音被聽到。類似的軟件現在被廣泛使用。

實時轉錄是 STT 的一個例子。這是一個主要出于商業原因的熱門研究領域，但可靠和靈活的轉錄也允許聾人使用以前無法訪問的媒體。例如，YouTube 現在可以為多種語言提供實時字幕，讓更多的觀眾可以使用許多娛樂和教育資源。

假肢人工智能解決方案

盡管已經取得了許多間接幫助殘障人士的進步，但人工智能研究領域的直接目標是與醫學研究密切合作，以減輕殘障。在這方面最有趣的研究領域之一是假肢的開發。與完全固定的早期假肢不同，機械靈活的肢體已變得司空見慣，算法設計的最新進展與更強大、更緊湊的芯片相結合，使這一領域有了重大改進。由于改進了信號處理算法，現代假肢對來自神經系統的輸入反應更快，并能適當地適應環境，例如，適應不同的地面條件。這允許更自然，

另一種改善殘疾人生活的傳統方法當然是物理療法。過去，評估一個人的身體狀況是醫生或治療師的責任。然而，由于時間限制和信息不完整，通常很難制定量身定制的優化治療計劃。這通常會導致使用不適合特定情況的教科書方法。

這可以通過 AI 更好地管理。例如，圖像識別軟件可以分析步態和姿勢中的微小不一致來建議定制練習，并且可以更密切地跟蹤進度，從而加快改進速度。這也會帶來更大的動力，因為接受治療的人可以更快地取得成功，并且在設定目標和提供有關有效和無效的反饋方面發揮更積極的作用。

結論

許多人工智能技術已經存在，可以改善殘疾人的生活，或者作為常規技術的副產品，或者專門為他們設計。然而，許多技術挑戰仍然阻礙人工智能對這一龐大且特別脆弱的人群產生更大的影響。為了在包容性方面取得重大進展，政策制定者和公司必須更加注重在產品開發過程中考慮到殘障人士，理想情況下，還將殘障人士納入開發過程。

Michael Matuschek 是來自德國杜塞爾多夫的高級數據科學家。他擁有計算機科學碩士學位和計算語言學博士學位。他曾在不同行業和學術界從事過各種自然語言處理項目。涵蓋的主題包括評論的情感分析、客戶電子郵件分類和本體豐富。

審核編輯黃宇