打工人的疲劳和压力，别人不懂 AI 懂
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2020-10-31 02:27
大数据文摘授权转载自HyperAI超神经
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。」
资料来源：
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