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    人工智能實(shí)驗(yàn)將幫助研究人員識(shí)別工作壓力大的人

    麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員正在研究可幫助感知認(rèn)知疲勞并提出干預(yù)措施以幫助一個(gè)人改善表現(xiàn)的智能機(jī)器。該AI驅(qū)動(dòng)的旨在識(shí)別工作壓力和疲勞的項(xiàng)目旨在利用人機(jī)團(tuán)隊(duì)的能力,合作解決復(fù)雜問(wèn)題。根據(jù)麻省理工學(xué)院林肯實(shí)驗(yàn)室的研究人員所說(shuō),這些人機(jī)團(tuán)隊(duì)的大部分發(fā)展都集中在機(jī)器上,以解決培訓(xùn)AI算法以有效執(zhí)行任務(wù)的技術(shù)挑戰(zhàn)。

    實(shí)驗(yàn)室的戰(zhàn)術(shù)系統(tǒng)專(zhuān)家Michael Pietrucha在談到人與機(jī)器之間的協(xié)作時(shí)指出,在人機(jī)協(xié)作領(lǐng)域,他和他的團(tuán)隊(duì)經(jīng)常考慮該技術(shù),例如如何監(jiān)控該技術(shù),了解它,并確保它工作正常。但是他進(jìn)一步指出,團(tuán)隊(duì)合作是一條兩條路,并且機(jī)器可以幫助人們提高績(jī)效。Pietrucha是實(shí)驗(yàn)室研究人員之一,該實(shí)驗(yàn)室旨在開(kāi)發(fā)可感知一個(gè)人的認(rèn)知疲勞干擾其工作表現(xiàn)的AI系統(tǒng)。

    此外,實(shí)驗(yàn)室內(nèi)部資助的生物科學(xué)和技術(shù)研究的前副主任梅根·布萊克威爾(Megan Blackwell)解釋說(shuō),神經(jīng)監(jiān)測(cè)在今天變得越來(lái)越具體和可移植。“我們?cè)O(shè)想使用技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)疲勞或認(rèn)知超負(fù)荷。這個(gè)人參加太多嗎?可以這么說(shuō)嗎?如果您可以監(jiān)控人員,則可以在發(fā)生不良情況之前進(jìn)行干預(yù)。”她說(shuō)。使用技術(shù)讀取人的認(rèn)知或情緒狀態(tài)一直是實(shí)驗(yàn)室長(zhǎng)達(dá)十年的研究。

    壓力和疲勞識(shí)別系統(tǒng)可對(duì)生物數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,例如說(shuō)話(huà)人的視頻和音頻記錄。通過(guò)使用先進(jìn)的AI算法處理這些數(shù)據(jù),研究人員發(fā)現(xiàn)了各種心理和神經(jīng)行為狀況的生物標(biāo)志物。例如,這些生物標(biāo)志物已被用于訓(xùn)練模型,該模型可以準(zhǔn)確地估計(jì)一個(gè)人的抑郁程度。

    作為研究的一部分,研究小組將把他們的生物標(biāo)志物研究應(yīng)用于人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng),以評(píng)估個(gè)人的認(rèn)知狀態(tài),從而概括出人們的疲勞,壓力或超負(fù)荷程度。該系統(tǒng)將使用從生理數(shù)據(jù)(例如聲音和面部錄音,心率,EEG和大腦活動(dòng)以及眼球活動(dòng)的光學(xué)指示)獲取的生物標(biāo)記物來(lái)摘錄這些見(jiàn)解。

    據(jù)研究人員稱(chēng),第一步將是建立個(gè)人的認(rèn)知模型。麻省理工學(xué)院林肯實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)多項(xiàng)神經(jīng)行為生物標(biāo)記研究工作的托馬斯·奎提里(Thomas Quatieri)表示,這將整合生理輸入并監(jiān)控輸入,以觀察人執(zhí)行特定的疲勞任務(wù)時(shí)它們?nèi)绾巫兓?。此過(guò)程將使AI系統(tǒng)能夠建立活動(dòng)模式并學(xué)習(xí)一個(gè)人的基線認(rèn)知狀態(tài),該狀態(tài)涉及預(yù)防傷害或不良結(jié)果(如聽(tīng)覺(jué)和視覺(jué)注意以及響應(yīng)時(shí)間)所需的基本任務(wù)相關(guān)功能。建立此個(gè)性化基準(zhǔn)后,系統(tǒng)可以開(kāi)始識(shí)別與正常值的偏差,并預(yù)測(cè)這些偏差是否會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤或性能下降。

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