ロボットのボス：人と企業が機械の力を選択する方法の7つの例

コロナウイルスの最も重要な「副作用」は生理学的ではなく、社会的および経済的です。彼は人類の生活に根本的に新しいものをもたらしませんでした-しかし彼はすでに進行中のプロセスを分散させました、それらの主なものは遠隔作業と自動化への移行でした。そして彼は人間と機械の関係がどの方向に変化しているかを示した。ロボットとプログラムは依然として人間を助けるように設計されていますが、社会の距離を監視するロボットであろうと、太陽がまだ高いことを従業員に思い出させるプログラムであろうと、監視者の役割を担うことが特に重要であることはますます明白になっています。彼らが仕事に取り掛かる時が来ました。もちろん、すべて本人の善の名の下に。

ロボット羊飼い

2020年5月、ボストンダイナミクスのロボット犬が肉の袋による社会的距離の遵守状況を監視するためにシンガポールの街を訪れました。







各ロボットは、シンガポールのBishan-Ang Mo Kyo Parkのセクションをパトロールしました。人のグループと会うとき、ロボットは事前に録音されたメッセージを声に出して言いました：「シンガポールを健康に保ちましょう！あなたとあなたの周りの人々の安全のために、少なくとも1メートル離れてください。感謝"。



Spotロボット犬は最大1.6 m / sの速度を生み出し、全視野角が360°のステレオカメラを通じて周囲の空間を研究します。重量は25 kgで、軽量で小型で操作性があります。スポットは2016年に同社が導入したもので、主に生産現場での遠隔検査など、生産現場での利用を目的として提供されていました。







スポットロボットは完全に自律的であるとは言えません。テスト期間中、専門家によって制御されていました。ただし、コンピュータビジョンと意思決定システムの現在の開発レベルを考慮すると、ロボットの犬がルートとターゲットを独自に決定する方法を想像するのは簡単です。これは非常に実現可能です。 Spotにはすでに、人々のグループを識別するために使用されるカメラが装備されています。しかしシンガポール政府は、ロボットは顔認識を使用したり、市民から個人データを収集したりしないと述べています。別の飼い主が犬の能力をどのように処分できるかは不明ですが、今はその余地があります。2020年6月16日から、ロボット犬が販売されました（企業にリースされる前）。



パンデミックは生活条件を変えつつありますが、多くの人がコントロールを好まないため、誰もが遠くに距離を置き、完全な予防策をとるという要求に喜んで従うわけではありません。ロボットの公園への撤退に影響を与えた状況の1つは、通行人と公園の従業員との間の社会的距離の必要性に関する対立でした。歩行者は、黄色のロボップから聞こえ、丁寧な女性の声で話すと、コントロールと制限に対してより冷静に反応しますか？それはすべてかなりディストピアに見えますが、今のところ、誰もロボを攻撃していないようです。

ロボットがあなたの手が洗われているかどうかをチェックする

2020年のイベントに関連するもう1つの開発：富士通は、人工知能ベースの手洗い制御システムを開発しました。さまざまなタイプの石鹸と洗面台を使った手洗いの2,000ビデオが、システムのトレーニングに使用されました。システムは複雑な手の動きを認識し、石鹸が使用されているかどうかを判断できます。システムは、手洗いが日本の厚生労働省の6段階の手順（手洗い、指、指の隙間、手首、爪を含む）と一致していることを確認します。



このシステムは、ホテル業界、食品製造、医薬品などの従業員による衛生規則の遵守を監視するために使用できると同社は考えていますが、このシステムの商用バージョンはまだありません。







システムは手の清潔さを判断できますが、人の身元は判断できません。ただし、顔認識システムと組み合わせると、企業はチームの混乱を正確に監視できます。



一方、ロシアでは、顔認識と手洗い制御が組み合わされているだけでなく、その組み合わせはすでに特許を取得しており、既製のソリューションとして販売されています。牛乳と肉を生産するDamate社は、Skolkovoで開発された指令システムを使用しています。 Directive：Sanitationの開発者は、国際基準に従って100％の精度で手の消毒をテストすることを約束しています。ダマットには現在、20の手洗いコントロールポイントがあり、2250の従業員が通過し、計画されていますペンザ地域の七面鳥肉の深加工用に建設中の工場に21システムを設置する。



このシステムを実装する目的は、利益を増やすことではなく（逆に、システムの実装と技術サポートは安価ではありません）、片方の手を洗っていない手が消費者に感染し、財務上の問題を引き起こし、評判を台無しにするような問題を防ぐことです。

電子交通警官

自動制御のもう1つの例は、交通警察の代わりに罰金を書き出す人工知能です。 2018年以降、モスクワ当局はインテリジェントな交通管制システムの開発を始めました。ニューラルネットワークは、何百万もの写真を処理し、違反を自動的に検出するために使用されます。違反を検出するための新しい原則はありません。このシステムは、交通警察のためにカメラからの写真を処理する交通管理センター（TsODD）の技術者を救うように単に設計されているため、論争の的となる事件を調査し、誤った罰金を結婚に除外する時間を増やすことができます。



そのようなシステムはどれほど完璧であり、不当に罰金を科しますか？それは可能です。結果は、入力データ（写真品質）およびシステムで使用される機械学習モデルの原理に大きく依存します。次のように質問する方がより論理的です。人工知能のエラーの割合は、同じタスクを実行している生きている専門家の間違いの割合より少ないか多いですか？しかし、答えを見つけることはほとんどありません。罰金は、誰が発行したかに関係なく、州の収入源であり、トップの誰かが不正の特定の割合を計算してそれを削減しようとすることはほとんどありません。したがって、この場合の知的制御の公平性は、使用されるテクノロジーだけでなく、その背後にある目標にも依存します。実際の人とプログラムの両方が間違いを犯すことだけが知られています。とインシデント（ "数字のない影と鳥に対する罰金：交通カメラがどのようにミスをするか））は、ロシアだけで発生するわけではありません。ただし、罰金の自動発行がある場合は、間違って割り当てられた罰金に対して自動化された戦いを導入することが可能です。ドバイでは、人工知能が罰金を書くときに人々が犯す間違いに対処するのに役立ち、ドイツでは、いわゆるデジタル弁護士がいます。

車好きのロボット妻

より人道的なインテリジェント制御システムは、スマートクルーズコントロールです。この領域の開発の1つはヒュンダイに属します。2019年10月に、SCC-ML（スマートクルーズコントロール+機械学習）システムが発表されました。他の車両までの距離、変化する道路状況や速度に対する反応時間を考慮に入れます。従来のクルーズコントロールシステムとは異なり、SCC-MLは、前方の車両までの距離と設定速度を維持するだけでなく、ドライバーのアクションから学習することもできます。



2019年、ドライバーソリューションに積極的なNvidia Corporation は、ドライバーのハイビームを調整するニューラルネットワークを作成しました。ネットワークが反応する現在のカメラフレームでテールライトまたはヘッドライトがオンになっているカメラの視野に入ってくる車両。 2つのモードを使用できます。最初のモード（自動ハイビーム）では、ハイビーム照明システムが暗い場所で自動的にオンになります。



停車中の車は非アクティブと見なされ、無視されます。アクティブな車が検出されると、システムは自動的にロービームに切り替わるか、オフになります。アクティブな車両がカメラの外に移動するとすぐに、ハイビームが自動的に再びオンになります。 2番目のモード（アダプティブドライビングビーム）では、AIがヘッドライトの個々のLEDを暗くして、グレアのないゾーンを作成します。



このような開発は、完全な自動運転と、システムからのインテリジェント制御の助けを借りて、独立して車を制御するドライバーの支援との間の妥協です。すでにおなじみのパーキングセンサーと同様に、運転プロセスを容易にするために、ドライバーの機能の一部を利用しています。ほとんどのユーザーにとって、これらのソリューションが技術的にどの程度正確に実装されているかは重要ではありません-信頼できることが重要です。

ロボットボス

自動化システムは、オフィスワーカーの日常の作業プロセスにも干渉します。これは、精神に関するデータに基づいて改善され、新しい機能を獲得します。リモートの従業員を監視するためのソフトウェアのメーカーであるKickidlerは、従業員の自己監視のためのAutoKick 機能をリリースしました。 「Autokik」は2つの部分で構成されます。レポート形式のセルフコントロールツールと、違反に関する従業員への自動通知です（違反と見なされるものは事前に構成されています）。つまり、一方で、Avtokikの役割は、当局から配られるキックを自動化することです。なぜボスが必要なのかは明らかではない。







一見すると、勤務時間中にデバイスで行うすべてのことを監視するプログラムは、時間を最大限に活用してもらいたいと考えている上司に代わって、追加のコントロールです。よく見ると、従業員自身の利益にもなります。従業員が不快だと生産性を上げることができないからです。



「慰めのゾーンから出なさい！」のようなスローガンの下で強制によって人から最大限を搾り取るべきであると信じられていた時がほとんど過ぎました。最高を手に入れよう！目標を設定して、何があってもそれに行きます！」



多くの雇用主は、あなたの快適ゾーンから抜け出すには、まずそこに入る必要があることを知っています。







そして、モニターの前で知的またはコミュニケーションの仕事に終日費やす従業員にとって、何が快適であると理解できるでしょうか。舞台裏での仕事の意義と面白さについての議論はお任せしましょう。あなたの仕事を楽しんでいただければ幸いです。しかし、動機とは別に、心理生理学的な限界もあります。



一部の研究では、人は1日3時間未満の仕事で効果的であり、集中力のレベルは20分後に劇的に低下します。一般に、心理学では、成人の効果的な自発的注意の持続時間は最大45〜50分であると考えられています。その後、別のタイプのタスクに注意を切り替える必要があります。



人気のあるポモドーロ時間管理手法では、25分間隔が標準と見なされていますが、それらは自分自身に適応させることができ、主なアイデアは、単調な活動の頻繁な中断という考えのままです。「Autokik」は、中断することなく長時間働いている従業員に仕事の短い休憩を取るように促すことができます。この機能はヘルスケアに使用できます-休憩を思い出させることは身体活動の必要性を示唆する可能性があります：いくつかの作業期間に一度、あなたは目の小さな運動や体操を行うことができます。

ロボット乳母

AIを利用した設計は、ストレスレベルを検出し、注意力とリラクゼーションスキルのトレーニングにも役立ちます。たとえば、デジタル経済とNational Technology Initiative（NTI）Island 10-21の集中トレーニングの参加者はデータを収集し、人工知能に基づくシステムを使用して教育プロセスを調整しました。主な目標は、ストレスによるバーンアウトと効率の低下を回避することです。



ゼレノグラードの企業グループ「ニューロボティクス」がニューロヘッドセットNeuroPlayを発売、人間の脳の電気的活動を測定することができます。ヘッドセットのユーザーは、不安、不眠症、刺激、注意力障害、ストレスに対抗するために、選択されたトレーニングに従って脳の働きを調整できます。改善するには、システムによって発行された推奨事項に従う必要があります。



そのような発達は人の精神的および身体的状態を制御し、得られたデータを処理することにより、幸福を改善し、生産性を高めるのに役立ちます。

表現しないように見守るロボット

ビジネスの利益のために、プログラムは従業員のスピーチを制御することも学習しました。Anryzeサービスは、ブローカーによるクライアントとの通信時に特定の単語の使用を制御する技術を仲介会社Weeden and Co に提供しました。事実、ブローカーは売却される証券の利回りを保証することを禁じられています。禁止に違反した企業は、500万ドルの罰金のほか、インシデントと評判リスクの分析を受けることができます。 Anryzeサービスは、従業員のスピーチで禁止されている単語をキャッチし、それらが話されたコンテキストを分析します。







ブローカーが収益性の保証について発言した場合、会話の直後に、彼は法律違反の可能性についての情報を受け取ります。一般に、コントロール自体はあまり楽しいものではありませんが、特定のフレーズの発音に対する既存の制限を強化するだけです。これは、専門家にとって一種のコストです。

自発的にマトリックスに

事実は残ります。人々は、自分の利益のために、自分自身の制御をマシンに移します。ビジネスと州全体にとって、開発コストが高いことを除いて、いくつかの利点があります。一般の人々については、推奨を受け取り、意思決定の責任を取り除くためにプライバシーと独立性を交換します。



米国では、この健康危機の際に個人の権利を保証することと集団的利益を保護することの間に緊張を感じることができます。したがって、GAFAMは、危機の最中に非常に貴重な情報を米国で自由に利用できます。それは、米国の人口に関する膨大な量のデータです。 Google.orgの疫学者でCEOのLarry Brilliantは、この情報には「公衆衛生の状況を変える」可能性があると主張し、「コアテクノロジーが強すぎるかどうかの問題よりも、人生のほとんどのことは重要ではないが、パンデミックは紛れもないことだと信じています。 、そのうちの1人（2020年3月18日、コロナウイルス、POLITICOで「ビッグブラザー」の罠に直面している（N.スコラ、ビッグテック））。したがって、米国政府はこれらの企業に、特に携帯電話に関連する集計および匿名データへのアクセスを提供して、ウイルスの蔓延に対抗するよう要請しました（T. Romm、E。Dvoskin、S。Timberg、米国政府とテクノロジー業界はデータの使用方法について話し合っています）コロナウイルスと戦うためのスマートフォンの場所について、ワシントンポスト、2020年3月18日）。ただし、これらの企業は法的リスクと潜在的な画像の損傷に注意しています（S. Overley、White House Seeks Help Fight Fight Coronavirus in Silicon Valley、POLITICO、2020年3月11日。）。データの立法は、官民対話を促進し、どのような緊急事態が個人の権利（およびそのようなメカニズムの条件と保証）の集団的利益に該当するかを決定するのに役立つ可能性が高いですが、議会はそのような法律に向けての進歩。



「コロナウイルスの後の世界」（2020年3月20日、フィナンシャルタイムズ）の記事からのユヴァル・ノア・ハラリの言葉でこのレビューを終えたいと思います：

このテクノロジーを使用して人口を制御および大量監視するための一時的な措置は、些細なことと見なされるべきではなく、永続的になるべきではありません。