上班族累不累?如何透過 AI 科技辨識過勞

作者:超神經HyperAI   |   2020 / 11 / 03

文章來源:36氪   |   圖片來源:股感知識庫


中國「打工人」段子的流行,讓廣大勞動人民得到了更多關注。上班族的壓力到底有多大呢?現在,AI 系統可能比本人都了解得更清楚。

上班族的疲勞,別人不懂 AI 懂

事實上,一個個調侃打工人的段子,看起來無奈中透露著辛酸,辛酸中透露著難過,但從心理學角度來講,這些充滿辛酸的自嘲背後,更是上班族們對於工作中面臨的重重壓力和焦慮的緩解。在當今快節奏的社會,上班族都面臨著工作上的「高壓」,加班已是家常便飯,這也往往讓人疲勞不堪。

圖一、摘自《 2020 年智康健康問卷市調研究》。圖源:智聯招聘

研究表明,在疲勞、超負荷狀態下工作,出現失誤的機率也會明顯增加。尤其在醫療、交通、需要輪班之類的工作中。近日,麻省理工學院林肯實驗室(隸屬於美國國防部)的研究人員,開發了一個AI 系統,旨在感知人的認知疲勞,以及決定何時干擾其表現。同時,該系統還會提出干預措施的建議,以幫助個人及時恢復清醒,防止造成傷害。

林肯實驗室研究員 Megan Blackwell 說:「縱觀歷史,我們發現人為失誤會導致不幸,錯失良機,有時甚至造成災難性後果。我們正想辦法使用技術來監測疲勞或認知超負荷。比如,這個人是否太過專注?換句話說,他們是不是快精疲力盡了呢?如果能用技術即時監測的話,就可以在事故發生之前進行干預。」

從生物數據,「讀懂」上班族何時疲勞

該實驗室數十年來的一項研究,就是利用技術「讀取」一個人的認知或情緒狀態。透過收集生物特徵數據(例如影片和音樂),並用算法處理這些數據。研究人員發現了各種心理和神經行為狀況的生物標記,而且,這些生物標記已被用於訓練模型,以準確估計一個人的心態。

圖二、大腦持續較久或高強度勞動時會出現注意力不集中、思維不敏捷等各種狀況

在目前這項最新研究中,該團隊將把他們的生物標誌物研究,應用於人工智慧係統,可以分析個人的認知狀態,包括一個人的疲勞、壓力或超負荷的感覺。該系統將使用來自生理數據的生物標誌物,如聲音和臉部記錄、心跳、腦波圖和大腦活動的光學指標以及眼球運動來獲得這些資訊。

拯救「上班族」:疲勞警告加干預措施

林肯實驗室神經行為生物標誌物研究負責人 Thomas Quatieri 介紹,建立該系統,首先是建立一個個體的認知模型。「認知模型將整合生理輸入,並監控這些輸入,以觀察當一個人執行特定的令人疲憊的任務時,這些輸入是如何變化的。透過這個過程,系統可以建立活動模式,並了解一個人的基本認知狀態,比如聽覺和視覺注意力以及反應時間。」

一旦建立了這個個性化的基線,系統就可以開始識別偏差,並預測這些偏差是否會導致錯誤或不良的後果。林肯實驗室國土保護和空中交通管制部門的主要工作人員 William Streilein 說:「人是十分複雜的,我們會對壓力或疲勞進行自然補償。而我們目前要做的,最重要的就是,建立一個系統,能夠預測什麼時候這種偏差不會被補償,並且只在那時進行干預。」

圖三、疲勞駕駛是高速公路交通事故的主要成因,司機往往因認知偏差未能及時補償而造成這一行為

及時干預:如果喝咖啡不行,會以直流電刺激

系統檢測出過疲勞或壓力過大的情況後,會提供兩種干預措施。一種是,建議做出一些微小調整,比如讓員工喝咖啡,改變照明強度,呼吸新鮮空氣等;或者建議將任務交給機器或其他同事。而另一種干預措施較為強烈,會使用直流電刺激。這是一種非侵入性的大腦神經調整手段,使用電極來刺激大腦,使其部分性能得以恢復。而且,研究顯示,該方法能比咖啡因更有效地對抗疲勞,而且副作用更小。

AI 關心你工作累不累

目前看來,這一系統將被應用在作戰航空領域。比如, AI 系統可以為失去意識或身體能力的戰鬥機飛行員做出「彈射救生決定」。除了這一領域外,這一技術還可以用在其他工作環境較為危險、苛刻的場景中,比如空中交通管制、作戰行動、災難響應或緊急醫療相關的工作。如今,林肯實驗室的研究團隊仍在進一步開發這項技術,接下來的一年將集中於收集數據來訓練他們的算法。 Thomas Quatieri 介紹說,「我們將在短期內研究一組基礎的功能,同時系統仍是個人化的,它可以廣泛部署,就像 Siri  一樣能夠通用,但是又能快速適應每個人。」

36氪》授權轉載

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