報道稱，佐治亞理工學院的馬婭·加特林及其同事從視頻網(wǎng)站和聲音數(shù)據(jù)庫上收集了350段人們如廁聲音的錄音，這包括標準排便、腹瀉、排尿和胃腸脹氣的聲音。
然后，研究人員利用70%的錄音訓練人工智能識別這四種排泄的聲音差異。一旦他們確認人工智能可以對另外10%的數(shù)據(jù)順利地進行這種識別工作，他們就利用剩下的20%錄音來測試人工智能的表現(xiàn)。
結果顯示，如果把背景噪音——比如人們說話的聲音——過濾掉，人工智能就能以98%的準確率分辨腹瀉或非腹瀉。如果保留背景噪音，準確率則為96%。
加特林說，若要利用這種方法追蹤疾病的暴發(fā)，需要在公共廁所放置麥克風，并將相關數(shù)據(jù)提供給人工智能。
