AI科技大本营|打工人的疲劳和压力,别人不懂 AI 懂


_本文原题:打工人的疲劳和压力 , 别人不懂 AI 懂

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来源 |HyperAI超神经
责编 | 晋兆雨
头图 | 付费下载于视觉中国
内容提要:近日 , 麻省理工学院林肯实验室 , 正在进行一项研究 , 利用 AI 系统来感知「打工人」的疲劳 , 以及时进行调节 , 避免因疲劳、超负荷工作造成不良后果 。
关键词:AI 系统 生物特征 认知疲劳
晚上好 , 打工人 。 今天的工 , 打完了吗?
最近 , 「打工人」的梗突然在一夜之间爆火 , 全网都在「打工人」 , 也不知道工人犯了什么错 , 要被大家打 。

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不过「打工人」段子的流行 , 让广大劳动人民得到了更多关注 。 上班族的压力到底有多大呢?现在 , AI 系统可能比本人都了解得更清楚 。
「打工人」的疲劳 , 别人不懂 AI 懂
事实上 , 一个个调侃「打工人」的段子 , 看起来无奈中透露着辛酸 , 辛酸中透露着难过 , 但从心理学角度来讲 , 这些充满辛酸的自嘲背后 , 更是上班族们对于工作中面临的重重压力和焦虑的缓解 。
在当今快节奏的社会 , 上班族都面临着工作上的「高压」 , 加班已是家常便饭 , 这也往往让人疲劳不堪 。

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摘自《2020 年智康健康问卷调研》 , 来源:智联招聘
研究表明 , 在疲劳、超负荷状态下工作 , 出现失误的概率也会明显增加 。 尤其在医疗、交通、需要轮班之类的工作中 。
近日 , 麻省理工学院林肯实验室(隶属于美国国防部)的研究人员 , 开发了一个 AI 系统 , 旨在感知人的认知疲劳 , 以及决定何时干扰其表现 。 同时 , 该系统还会提出干预措施的建议 , 以帮助个人及时恢复清醒 , 防止造成伤害 。
林肯实验室研究员 Megan Blackwell说:「 纵观历史 , 我们发现人为失误会导致不幸 , 错失良机 , 有时甚至造成灾难性后果 。 我们正想办法使用技术来监测疲劳或认知超负荷 。 比如 , 这个人是否太过专注?换句话说 , 他们是不是快精疲力尽了呢?如果能用技术实时监测的话 , 就可以在事故发生之前进行干预 。 」
从生物数据 , 「读懂」打工人何时疲劳
该实验室数十年来的一项研究 , 就是利用技术「读取」一个人的认知或情绪状态 。
通过收集生物特征数据(比如说视频和音频) , 并用算法处理这些数据 。 研究人员发现了各种心理和神经行为状况的生物标记 , 而且 , 这些生物标记已被用于训练模型 , 以准确估计一个人的心态 。

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大脑持续较久或高强度劳动时
会出现注意力不集中、思维不敏捷等各种状况
在目前这项最新研究中 , 该团队将把他们的生物标志物研究 , 应用于人工智能系统 , 可以分析个人的认知状态 , 包括一个人的疲劳、压力或超负荷的感觉 。
该系统将使用来自生理数据的生物标志物 , 如声音和面部记录、心率、脑电图和大脑活动的光学指标以及眼球运动来获得这些信息 。
拯救「打工人」:疲劳警告+干预措施
林肯实验室神经行为生物标志物研究负责人 Thomas Quatieri 介绍 , 建立该系统 , 首先是建立一个个体的认知模型 。
「认知模型将整合生理输入 , 并监控这些输入 , 以观察当一个人执行特定的令人疲惫的任务时 , 这些输入是如何变化的 。 通过这个过程 , 系统可以建立活动模式 , 并了解一个人的基本认知状态 , 比如听觉和视觉注意力以及反应时间 。 」 分页标题
林肯实验室国土保护和空中交通管制部门的主要工作人员 William Streilein 说:「人是十分复杂的 , 我们会对压力或疲劳进行自然补偿 。 而我们目前要做的 , 最重要的就是 , 建立一个系统 , 能够预测什么时候这种偏差不会被补偿 , 并且只在那时进行干预 。 」

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疲劳驾驶是高速交通事故的主要成因
司机往往因认知偏差未能及时补偿而造成这一行为
及时干预:如果喝咖啡不行 , 就上直流电刺激
系统检测出过疲劳或压力过大的情况后 , 会提供两种干预措施 。
一种是 , 建议做出一些微小调整 , 比如让员工喝咖啡 , 改变照明强度 , 呼吸新鲜空气等;或者建议将任务交给机器或其他同事 。

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AI 系统会在必要时发出疲劳警告
而另一种干预措施较为强烈 , 会使用经颅直流电刺激 。 这是一种非侵入性的大脑神经调控手段 , 使用电极来刺激大脑 , 使其部分性能得以恢复 。 而且 , 研究显示 , 该方法能比咖啡因更有效地对抗疲劳 , 而且副作用更小 。
AI 关心你打工累不累
目前看来 , 这一系统将被应用在作战航空领域 。 比如 ,AI 系统可以为失去意识或身体能力的战斗机飞行员做出 「弹射救生决定」 。
除了这一领域外 , 这一技术还可以用在其他工作环境较为危险、苛刻的场景中 ,比如空中交通管制、作战行动、灾难响应或紧急医疗相关的工作 。
如今 , 林肯实验室的研究团队仍在进一步开发这项技术 , 接下来的一年将集中于收集数据来训练他们的算法 。
Thomas Quatieri 介绍说 , 「我们将在短期内研究一组基础的功能 , 同时系统仍是个性化的 , 它可以广泛部署 , 就像 Siri 一样能够通用 , 但是又能快速适应每个人 。 」

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画外音:然鹅 , 我疲不疲劳 , 还需要 AI 来检测吗?
资料来源:
【AI科技大本营|打工人的疲劳和压力,别人不懂 AI 懂】https://news.mit.edu/2020/stressed-job-ai-teammate-may-know-how-help-1026