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运动性疲劳|打工人的疲劳和压力，别人不懂 AI 懂

By 超神经
内容提要：近日 ， 麻省理工学院林肯实验室 ， 正在进行一项研究 ， 利用 AI 系统来感知「打工人」的疲劳 ， 以及时进行调节 ， 避免因疲劳、超负荷工作造成不良后果 。
关键词：AI 系统 生物特征 认知疲劳
晚上好 ， 打工人 。 今天的工 ， 打完了吗？
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 。
运动性疲劳|打工人的疲劳和压力，别人不懂 AI 懂
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 。
运动性疲劳|打工人的疲劳和压力，别人不懂 AI 懂
运动性疲劳|打工人的疲劳和压力，别人不懂 AI 懂
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
【运动性疲劳|打工人的疲劳和压力，别人不懂 AI 懂】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 。
运动性疲劳|打工人的疲劳和压力，别人不懂 AI 懂
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 。 」
运动性疲劳|打工人的疲劳和压力，别人不懂 AI 懂
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 。
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