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2012 年在英国是一个重要的年份。全国洋溢着民族自豪感。联合杰克在大多数英国街道上高高飘扬，气氛热烈，因为我们举办了可以说是有史以来最好的奥运会。在比赛期间，我们见证了残疾运动员在残奥会和特殊奥运会上显著的崛起和应得的公众认可。塔尼·格雷-汤普森、艾莉·西蒙兹和李·皮尔森现在和莫·法拉赫、布拉德利·威金斯一样，可能会在酒吧和朋友们讨论的英国最佳奥运选手中被提及。之前存在的任何污名都被打破了，我们的英雄运动员带回了一个又一个金牌。
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由于奥运会，我们现在看到社会对残疾群体变得更加理解和包容，但联合国报告称世界上大约 15% 的人口遭受某种类型的残疾，越来越多人觉得我们需要做得更多，以帮助改善残疾人士的生活。
数据科学和人工智能在过去几年中成为技术的前沿，许多从业者对生活采取了更具慈善性质的观点，支持那些身心障碍者。
机器学习在支持自闭症谱系障碍（ASD）患者方面发挥着重要作用。这种状况大约影响每 100 人中的 1 人，其中男性比女性更容易被诊断出此病。它在大约 3 岁时影响儿童，导致他们在处理或参与人际互动或情感方面遇到困难，这使得融入其他儿童的群体非常困难。然而，伦敦知识实验室在将一组 ASD 儿童引入一款名为 Andy 的虚拟自主机器人方面取得了巨大成功。实验发现，儿童们与 Andy 互动非常积极，专心倾听，问答交流比与成年人更为自如。类似地，一款名为 Milo 的人工智能机器人已经在美国 50 多所学校推广，鼓励 ASD 儿童更加愿意面对面互动，在某些情况下，甚至允许与机器人进行身体接触，这是大多数 ASD 患者难以想象的。虽然目前没有公认的 ASD 治疗方法，但该实验为 ASD 儿童及成人的家庭带来了希望，期待他们有一天能够自如地与人工智能软件交谈，从而提升与他人互动的信心。
智能假肢是数据科学应用的另一个领域，旨在使残疾人的生活更加便捷。对于许多截肢者或失去一个或多个肢体功能的人来说，选择非常有限，而且通常非常原始，关注基本功能而非日常可用性。然而，由赛格威发明人 Dean Kamen 领导的 Deka 研究公司，首创了一款名为“Luke”臂的假肢（以致敬卢克·天行者命名）。这一技术的独特之处在于它更接近于人手内部的工作原理，机械等效的肌腱、肌肉和骨骼使用户具有更自然的运动范围，比过去 20 年更常见的钩子和爪子要接近人类手臂。该臂可以通过多种方式控制：通过附着在臂基部的微小神经末梢，或通过佩戴者鞋中的控制器。该项目获得了美国陆军研究办公室的显著资金支持，但大规模生产的假肢仍可能极为昂贵，有些估算约在 50,000 美元左右。尽管这可能不是每个需要假肢的人都能接受的答案，但这里展示的运动范围和技术复杂性为未来的类似技术带来了光明前景，届时可能会以更低的成本提供，并具有更多用途。
由世界上最著名的科学家之一斯蒂芬·霍金教授带到显著位置的技术——电子增强和替代通信系统（AAC）已成为那些由于运动神经元病或脑瘫等疾病而无法说话的人的生活中不可或缺的一部分。在这个市场上的最新创新之一，仍然与霍金自 1986 年起使用的‘Equaliser’设备紧密相关的是 DynaVox EyeMax。该设备利用计算机视觉技术，通过前置摄像头跟踪用户眼睛在命令屏幕上的运动，甚至可以编程使用特定的语调以防止言语被误解。它有潜力利用自然语言处理为许多失去语言能力的人提供发言功能，但该技术也有一些限制；每个设备必须为各自的用户单独编程，包括兴趣地点、朋友和家人的名字及其他独特信息，并且设备的费用通常不被健康保险覆盖。然而，预计未来将深度学习技术融入设备中应能减少编程所需的时间，这可能会使设备的成本降至更实惠的水平。
不仅仅是专业医疗公司认识到利用数据科学技术改善残疾人生活的财务和慈善价值。谷歌最近宣布，他们希望提升其智能手机和其他设备的可访问性，以帮助那些视力、听力或灵活性受限的用户。一个令人兴奋且独特的发展是为谷歌智能手机设计的盲文系统，它允许用户通过蓝牙将盲文设备连接到手机上。此外，Android 系统现在可以通过类似于斯蒂芬·霍金在轮椅上使用的‘开关’来控制。根据谷歌的说法，这为以前无法访问这些技术的新用户群体打开了大门，并允许用户使用与朋友相同的硬件，而不是使用定制的、可能不那么吸引人的设备。这些发展具有巨大的财务激励，因为 Switch Access 和 BrailleBack 都可以免费从 Android 上下载，这意味着与许多为残疾群体设计的技术不同，价格不再是障碍。总体而言，谷歌的贡献为其他技术公司树立了一个基准，促使他们跟随其在为残疾人士生产负担得起且易于使用的平台方面的领导，我们期待看到下一步是谁。
最后，有些东西目前确实更处于“概念验证”阶段，但对未来展现了巨大的潜力。2011 年，来自维吉尼亚理工大学 RoMeLa 机器人与机制实验室的 Dennis Hong 博士首创了一款设计用于让盲人或视力部分受损的人能够独立驾驶的汽车。该系统结合了能够学习预定路线并感知障碍物和行人的机器学习软件，以及一系列集成在压力垫手套中的传感器，能够告诉驾驶员他们应该去哪里，以及是否有需要避免的障碍物。在同年 TED 演讲中，Hong 博士展示了这款汽车，一名盲人在 Daytona Speedway 安全地完成了整个预定路线的驾驶。必须指出的是，有几个原因导致该系统无法立即实施，最少的是需要将路线精确输入到汽车的计算机中，以便传感器能够指导驾驶员，而这对每条道路来说并不现实。然而，它在数据科学和机器学习领域显示了巨大的进展，对盲人和部分视力受损群体来说是一个巨大的飞跃。
在将数据科学与残疾之间的关系标记为成功之前，必须解决几个问题。首先，当前出现的技术创新是否足够先进，可以现在就为那些有残疾的人带来益处，还是实际的突破可能要在 5 到 10 年后才会到来？同样，这些选项在经济上是否都是可行的，不是对生产者而言，而是对消费者而言，后者可能因收入有限而收入有限？此外，数据科学提供的创新是否仅限于让残疾人士的生活更轻松，还是例如，深度学习是否有可能被用来识别导致某些残疾的基因，从而给医生提供研究和限制这些基因的机会？
数据科学的未来看起来非常光明，因为几项创新已经在全球范围内对残疾人士的生活产生了显著的影响。下一步，无论是进入遗传学研究、深度学习集成还是其他领域，都取决于许多主要公司是否会超越财务报表，转而致力于改善全球数百万残疾人士的生活。希望不必等到下一届奥运会才会实现这一点。
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