นักวิจัย MIT ทดลองใช้วิธีการขับเคลื่อนด้วย AI ในการตรวจจับความเครียดและความเหนื่อยล้าในการทำงาน

นักวิจัยที่สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ได้ทำงานเกี่ยวกับวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการตรวจจับเมื่อความเครียดหรือความเหนื่อยล้าทางจิตของบุคคลส่งผลเสียต่อการทำงานของพวกเขา ตามที่ทีมวิจัยของ MIT ระบุว่า โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อใช้พลังของทีมมนุษย์และเครื่องจักร โดยใช้เครื่องจักรเพื่อช่วยให้มนุษย์ทำงานในลักษณะที่เหมาะสมและปลอดภัยยิ่งขึ้น

Michael Pietrucha เป็นส่วนหนึ่งของห้องปฏิบัติการ Lincoln ที่ MIT โดยทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านระบบยุทธวิธี Pietrucha ชี้ให้เห็นถึงประวัติศาสตร์อันยาวนานของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรตลอดหลายปีที่ผ่านมา แต่เน้นว่าแม้จะมีการเกิดขึ้นของทีมมนุษย์และเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ซับซ้อน แต่โดยทั่วไปแล้วมนุษย์ยังคงมีบทบาทเป็นที่ปรึกษาให้กับเครื่องจักร ความรับผิดชอบของมนุษย์โดยทั่วไปคือการเข้าใจระบบ ติดตามระบบ และรับรองว่าระบบทำงานอย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม การทำงานเป็นทีมเป็นทางเดินสองทาง และเครื่องจักรสามารถช่วยให้มนุษย์บรรลุเป้าหมายได้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

Megan Blackwell เป็นอดีตหัวหน้าฝ่ายวิจัยวิทยาศาสตร์ชีวภาพและเทคโนโลยีภายในห้องปฏิบัติการ Lincoln Blackwell ทำงานในการออกแบบระบบ AI ที่สามารถกำหนดได้ว่าบุคคลใดอยู่ภายใต้ความเครียดหรือความเหนื่อยล้ามากจนเสียการทำงาน Blackwell ระบุว่าข้อผิดพลาดของมนุษย์ไม่เพียงแต่นำไปสู่ข้อผิดพลาดและโอกาสที่พลาดไปเท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปสู่ผลกระทบที่น่ากลัวและอาจเป็นอันตรายต่อชีวิตได้ด้วย การแทรกแซงเร็วเท่าใดก็จะดีเท่านั้น ระบบ AI ที่กล่าวถึงนี้สามารถแนะนำวิธีการบรรเทาความเหนื่อยล้าให้กับคู่หูมนุษย์ได้ ตามที่ Blackwell อธิบายไว้ตาม ข่าวของ MIT:

“วันนี้ การติดตามระบบประสาทกำลัง变得เฉพาะเจาะจงและพกพาได้มากขึ้น เราเห็นภาพการใช้เทคโนโลยีเพื่อติดตามความเหนื่อยล้าหรือภาระทางจิต คนนี้กำลังจัดการกับเรื่องมากเกินไปหรือไม่? เขาจะหมดพลังหรือไม่? หากคุณสามารถติดตามมนุษย์ได้ คุณสามารถแทรกแซงก่อนที่จะเกิดเรื่องไม่ดี”

ระบบการรู้จำความเครียดและความเหนื่อยล้าจะทำงานโดยการรวบรวมข้อมูลชีวภาพและวิเคราะห์them การศึกษาก่อนหน้านี้ได้พยายามใช้การบันทึกวิดีโอและเสียงของบุคคล ร่วมกับอัลกอริทึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาษา自然 เพื่อค้นหาลักษณะที่อาจบ่งบอกถึงสภาพทางประสาทและสรีรวิทยาของบุคคล การทำงานก่อนหน้านี้โดยใช้ข้อมูลชีวภาพเพื่อกำหนดสภาวะทางอารมณ์ของคนได้เห็นความ สำเร็จ การตรวจจับ ระดับของภาวะซึมเศร้า แม้ว่าจะมี ความขัดแย้งเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือ ของอัลกอริทึมเหล่านี้และหากการศึกษานั้นแท้จริงแล้วสามารถทำซ้ำได้ ทีมงานที่ MIT จะใช้ข้อมูลที่รวบรวมไม่เพียงแต่จากวิดีโอและเสียงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเซ็นเซอร์ชีวภาพที่หลากหลายที่รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ EEG และอัตราการเต้นของหัวใจ โดยมีเป้าหมายในการสร้างแบบจำลองที่แม่นยำและเชื่อถือได้

ขั้นตอนแรกในการออกแบบระบบวินิจฉัยใดๆ คือการกำหนดมาตรฐานการทำงานปกติ เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น ระบบ AR จะต้องสร้างแบบจำลองทางจิตของแต่ละบุคคล ตามที่ทีมวิจัยระบุว่า แบบจำลองทางจิตนั้นได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงข้อมูลทางสรีรวิทยาที่รวบรวมจากบันทึกและเซ็นเซอร์ ระบบสามารถเริ่มติดตามบุคคลเพื่อดูว่ากระแสทางสรีรวิทยาของพวกเขาเปลี่ยนแปลงไปตามเวลาหรือไม่ โดยคาดการณ์ว่าการเปลี่ยนแปลงใดอาจเป็นอันตรายและก่อให้เกิดข้อผิดพลาดหรือการบาดเจ็บ

หากระบบ AI ระบุว่าการทำงานของมนุษย์เสื่อมลงเนื่องจากความเหนื่อยล้าหรือความเครียด การแทรกแซงหลายอย่างเป็นไปได้ ระบบอาจกระตุ้นให้คู่หูมนุษย์หยุดพักหรือดื่มกาแฟ อย่างไรก็ตาม หากทีมมนุษย์และ AI ทำงานในสถานการณ์ที่อันตราย เช่น การขับรถลากจูง และมนุษย์สูญเสียความตื่นตัว ระบบ AI สามารถทำหน้าที่เป็นระบบป้องกันความล้มเหลวและหยุดยานพาหนะได้

ทีมวิจัยยังคงอยู่ในขั้นตอนแรกของโครงการ โดยรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกอบรมอัลกอริทึมของพวกเขา ทีมงานมีแผนจะใช้นักวิเคราะห์ข่าวกรองเป็นกรณีทดสอบแรก โดยให้นักวิเคราะห์เข้าร่วมในเวอร์ชันที่จำลองของงานประจำวันของพวกเขา