Исследователи MIT Экспериментируют с AI-Driven Методами Обнаружения Рабочего Стресса и Усталости

Исследователи в Массачусетском технологическом институте (MIT) работают над методами, основанными на искусственном интеллекте, для обнаружения стресса и когнитивной усталости человека, которые негативно влияют на его производительность на работе. Согласно команде исследователей MIT, проект направлен на использование потенциала человеческих-машинных команд, используя машины для помощи людям работать оптимальным и безопасным образом.

Майкл Пьетруха является частью лаборатории Линкольна в MIT, где он работает в качестве специалиста по тактическим системам. Пьетруха указал на долгую историю сотрудничества между людьми и машинами на протяжении многих лет, но отметил, что даже с появлением сложных человеческих-машинных команд, управляемых искусственным интеллектом, человек обычно играет роль советника машины. Ответственность человека обычно заключается в понимании системы, мониторинге системы и обеспечении ее правильной работы. Однако командная работа – это двусторонняя улица, и машина может помочь людям достичь их цели, дополняя их работу.

Меган Блэквелл была бывшим заместителем руководителя внутренне финансируемых биологических научных исследований в лаборатории Линкольна. Блэквелл работала над созданием систем искусственного интеллекта, способных определять, когда кто-то находится под большим стрессом или усталостью, что ухудшает их производительность. Блэквелл отмечает, что человеческая ошибка не только приводит к ошибкам и упущенным возможностям, но также может привести к катастрофическим, потенциально опасным для жизни последствиям. Чем раньше можно вмешаться, тем лучше. Система искусственного интеллекта может предложить способы облегчения усталости своему человеческому партнеру. Как объяснила Блэквелл, согласно новостям MIT:

“Сегодня нейромониторинг становится более специфичным и портативным. Мы представляем себе использование технологий для мониторинга усталости или когнитивной перегрузки. Занят ли этот человек слишком многим? Сможет ли он закончить работу, так сказать? Если вы можете отслеживать человека, вы можете вмешаться, прежде чем что-то плохое произойдет.”

Система распознавания стресса и усталости будет работать, собирая биометрические данные и анализируя их. Ранее проведенные исследования пытались использовать видео- и аудиозаписи человека, в сочетании с алгоритмами компьютерного зрения и обработки естественного языка, для обнаружения закономерностей, которые могут указывать на нейробихевиоральные и физиологические состояния человека. Предыдущая работа по использованию биометрических данных для определения эмоциональных состояний людей показала некоторый успех обнаружения уровней депрессии, хотя есть некоторая контроверсия относительно надежности этих алгоритмов и того, являются ли исследования действительно воспроизводимыми. Команда в MIT будет использовать данные, собранные не только из видео- и аудиозаписей, но и из различных биометрических датчиков, которые собирают данные о ЭЭГ и частоте сердечных сокращений, с целью создания точных и надежных моделей.

Первым шагом в разработке любой диагностической системы является установление базового уровня нормальной производительности. Для этого система дополненной реальности должна создать когнитивную модель человека. Согласно команде исследователей, когнитивные модели создаются с учетом физиологических входных данных, собранных через записи и датчики. Система может затем начать мониторинг человека, чтобы увидеть, меняются ли его физиологические показатели со временем, прогнозируя, какие отклонения могут потенциально быть вредными, вызывая ошибки или травмы.

Если система искусственного интеллекта определит, что производительность человека ухудшается из-за усталости или стресса, возможны различные вмешательства. Система может просто попросить своего человеческого партнера сделать перерыв или выпить кофе. Однако, если команда человека и искусственного интеллекта работает в опасной ситуации, такой как управление вилочным погрузчиком, и человек теряет сознание, система искусственного интеллекта может действовать как система аварийной остановки и остановить транспортное средство.

Команда исследователей все еще находится на ранних этапах проекта, собирая данные, необходимые для обучения своих алгоритмов. Команда планирует использовать аналитиков разведки в качестве своего первого тестового случая, заставляя аналитиков участвовать в симулированной версии их повседневной работы.