在一場關於人工智慧（AI）在輔助與替代溝通（AAC）中的變革潛力的詳細討論中，波特蘭州立大學特殊教育助理教授山姆·森諾特（Sam Sennott）指出，人工智慧如何顯著提升言語困難者的溝通能力。森諾特將其職業生涯的大部分時間投入到AAC研究中，他指出將預測文本等AI技術整合到AAC設備中並不是一個新概念，而是自1970年代以來一直在演變。這些進步逐步改善了用戶的溝通體驗，利用AI創新，如單詞預測和動態單詞預測模型，這些模型根據時間、地點和用戶的對話主題等上下文因素進行調整。
森諾特強調了預測文本在AAC中的重大好處，特別是對於打字速度較慢的人。通過根據對話的上下文建議單詞和短語，預測文本不僅加快了溝通速度，還為其增添了動態元素。這一功能可以顯著減少用戶的認知和身體負擔，使溝通變得更不疲憊且更具吸引力。例如，它使得即時的動態講故事成為可能，使用戶能夠更充分和自然地表達自己。然而，森諾特也承認了與預測文本相關的挑戰，如可能喪失個人聲音和評估預測選項的認知負擔，這可能會干擾運動記憶的發展並妨礙溝通的流暢性。
這場對話還深入探討了聲音銀行的概念，這是一種由人工智慧驅動的方法，允許個人錄製其聲音樣本以創建可以在AAC設備中使用的合成聲音。這項技術對於有退行性疾病的人來說尤其有價值，使他們即使在疾病進展的過程中也能保留和使用自己獨特的聲音。森諾特強調了聲音銀行的情感和心理重要性，因為它通過熟悉的聲音保持了使用者的身份以及與家人和朋友的個人聯繫。
此外，森諾特討論了AAC中的尖端技術，如眼動追踪系統和非侵入性的腦-電腦接口，這些技術使得用戶的溝通變得更加可及和直觀。這些技術在AI的支持下，允許用戶通過眼動或腦波控制設備和進行溝通，為互動帶來了一種魔力。儘管這些創新，森諾特指出了這些技術獲取的不平等，強調需要使其更加廣泛可及和負擔得起，特別是對於資源有限的個人和社區。
總之，森諾特的見解強調了人工智慧對AAC的重大影響，從通過預測文本提升溝通的速度和動態性，到通過聲音銀行保留個人身份。眼動追踪和腦-電腦接口的進步代表了AAC技術的前沿，為殘疾人士與世界互動提供了新的途徑。然而，確保這些技術的公平獲取仍然是一個挑戰，以便所有能從AAC中受益的人都有機會這樣做，這體現了森諾特對於更具包容性和支持性社會的更廣泛願景。
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來源：Marketplace
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