חוקרים ב-MIT ניסויים בשיטות המונעות על ידי AI לגילוי לחץ עבודה ותשישות

חוקרים במכון הטכנולוגיה של מסצ’וסטס (MIT) עובדים על שיטות מונעות על ידי AI לגילוי מתי לחץ או תשישות קוגניטיבית של אדם משפיעים לרעה על ביצועיו בעבודה. על פי צוות המחקר של MIT, הפרויקט מטרתו לנצל את כוחן של צוותים אנושיים-מכוניים, באמצעות מכונות לסייע לבני אדם לעבוד בצורה אופטימלית ובטוחה יותר.

מייקל פייטרוכה הוא חלק ממעבדת לינקולן ב-MIT, ומשמש כמומחה למערכות טקטיות. פייטרוכה הצביע על ההיסטוריה הארוכה של שיתוף פעולה בין בני אדם למכונות לאורך השנים, אך העיר כי אפילו עם היציאה של צוותים אנושיים-מכוניים מתוחכמים המונעים על ידי AI, האדם משחק בדרך כלל את תפקיד היועץ למכונה. אחריותו הטיפוסית של האדם היא להבין את המערכת, לפקח על המערכת ולוודא שהיא פועלת כראוי. עם זאת, שיתוף פעולה הוא רחוב דו-כיווני, והמכונה יכולה לסייע לבני אדם להשיג את מטרתם, תוך הגברת עבודתם.

מייגן בלאקוול הייתה הסגנית לשעבר של ראש המחקר הביולוגי והטכנולוגי הממומן פנימית במעבדת לינקולן. בלאקוול עבדה על עיצוב מערכות AI המסוגלות לקבוע מתי מישהו נמצא תחת לחץ רב/תשישות המדרדרת את ביצועיו. בלאקוול מציינת כי שגיאות אנושיות לא רק גורמות לטעויות והחמצות הזדמנויות, אלא גם יכולות להוביל להשלכות הרות אסון ומסוכנות חיים. ככל שההתערבות תתרחש מוקדם יותר, כך תהיה טוב יותר. המערכת ה-AI בשאלה יכולה להציע דרכים להקלת תשישות לשותפה האנושי. כפי שבלאקוול הסביר, על פי חדשות MIT:

“היום, ניטור עצבי הופך ליותר ספציפי ונייד. אנו חוזים בשימוש בטכנולוגיה לניטור תשישות או עומס קוגניטיבי. האם אדם זה מתרכז יותר מדי? האם הוא ייגמר, לפי הביטוי? אם אתה יכול לנטור את האדם, אתה יכול להתערב לפני שמשהו רע קורה.”

המערכת לזיהוי לחץ ותשישות תפעל על ידי איסוף נתונים ביומטריים וניתוחם. מחקרים קודמים ניסו להשתמש בהקלטות וידאו ואודיו של אדם, בשילוב עם אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית, כדי למצוא תבניות שיכולות להצביע על מצבים נוירוהתנהגותיים ופיזיולוגיים של אדם. עבודות קודמות שהשתמשו בנתונים ביומטריים כדי לקבוע את מצבם הרגשי של אנשים ראו הצלחה בגילוי רמות של דיכאון, אם כי יש מחלוקתבאשר לאמינות של אלגוריתמים אלה ואם המחקרים אכן ניתנים לשחזור. צוות MIT ישתמש בנתונים שנאספו לא רק מהקלטות וידאו ואודיו, אלא גם ממגוון חיישנים ביומטריים האוספים נתונים בנוגע ל-EEG וקצב לב, במטרה לבנות מודלים מדויקים ואמינים.

הצעד הראשון בתכנון כל מערכת אבחונית הוא להקים בסיסליין של ביצועים נורמליים. על מנת שזה יקרה, מערכת ה-AR חייבת לבנות מודל קוגניטיבי של יחיד. על פי צוות המחקר, המודלים הקוגניטיביים מעוצבים בהתאם לקלטים הפיזיולוגיים שנאספו דרך ההקלטות והחיישנים. המערכת יכולה אז להתחיל לפקח על האדם כדי לראות אם קריאותיו הפיזיולוגיות משתנות במהלך הזמן, תוך חיזוי של חריגות שיכולות להיות מזיקות, ולגרום לטעויות או פציעות.

אם מערכת ה-AI קובעת כי ביצועיו של האדם מדרדרים עקב תשישות או לחץ, קיימות מספר התערבויות אפשריות. המערכת יכולה פשוט לעודד את בן האדם לקחת הפסקה או לשתות קפה. עם זאת, אם צוות האדם-AI פועל בסצנה מסוכנת, כגון נהיגת מלגזה, והאדם מאבד הכרה, מערכת ה-AI יכולה לפעול כמנגנון ביטחון ולעצור את הרכב.

צוות המחקר עדיין בשלבים הראשונים של הפרויקט, אוסף את הנתונים הנחוצים לאימון אלגוריתמים. הצוות תכנן להשתמש במנתחי מודיעין כמקרה הראשון, ולהביא את המנתחים להשתתף בגרסה מדומה של עבודתם היומית.