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神经小兮作者HyperAI超神经来源文婧编辑

打工人的疲劳和压力,别人不懂 AI 懂

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。

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。

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。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。

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

 认知模型:监控生理输入,识别意识偏差 

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。」

一旦建立了这个个性化的基线,系统就可以开始识别偏差,并预测这些偏差是否会导致错误或不良的后果。

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。」

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。

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。」

画外音:然鹅,我疲不疲劳,还需要 AI 来检测吗?

资料来源:

https://news.mit.edu/2020/stressed-job-ai-teammate-may-know-how-help-1026

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