Pastor robot
En mayo de 2020, un perro robot de Boston Dynamics salió a las calles de Singapur para monitorear la observación del distanciamiento social de los sacos de carne.
Cada robot patrullaba su sección del parque Bishan-Ang Mo Kyo de Singapur. Al reunirse con un grupo de personas, el robot expresó un mensaje pregrabado: “¡Mantengamos a Singapur saludable! Para su seguridad y la de quienes lo rodean, manténgase al menos a un metro de distancia. Gracias".
El perro robot Spot desarrolla una velocidad de hasta 1,6 m / s, estudia el espacio circundante a través de cámaras estéreo con un ángulo de visión total de 360 °, pesa 25 kilogramos: ligero, pequeño, maniobrable. Spot fue presentado por la compañía en 2016 y se ofreció principalmente para su uso en la producción, por ejemplo, para la inspección remota de las instalaciones de producción.
Los robots puntuales no pueden llamarse completamente autónomos: durante el período de prueba, fueron controlados por especialistas. Sin embargo, teniendo en cuenta el nivel actual de desarrollo de la visión por computadora y los sistemas de toma de decisiones, es fácil imaginar cómo el perro robot determina la ruta y el objetivo por sí mismo; esto es bastante realizable. Spot ya está equipado con cámaras que se utilizan para identificar grupos de personas. Pero el gobierno de Singapur ha dicho que los robots no utilizarán el reconocimiento facial ni recopilarán datos personales de los ciudadanos. Se desconoce cómo otro propietario puede disponer de las capacidades del perro, pero ahora hay espacio para esto: desde el 16 de junio de 2020, el perro robot salió a la venta (antes de que fuera arrendado a las empresas).
La pandemia está cambiando las condiciones de vida, pero a muchos no les gusta el control, y no todos obedecen voluntariamente las demandas de mantener la distancia y tomar todas las precauciones. Una de las situaciones que influyó en la retirada del robot al parque fue un conflicto entre un transeúnte y un empleado del parque relacionado con la necesidad de distanciamiento social. ¿Reaccionarán los peatones con más calma a los controles y restricciones si suenan desde un robo amarillo y hablan con voz cortés? Todo parece bastante distópico, pero hasta ahora, parece que nadie ha atacado a los ladrones.
Robot verificando si tus manos están lavadas
Otro desarrollo que es relevante para los eventos de 2020: Fujitsu ha desarrollado un sistema de control de lavado de manos basado en inteligencia artificial. Se utilizaron dos mil videos de lavado de manos con diferentes tipos de jabones y lavabos para capacitar al sistema. El sistema puede reconocer movimientos complejos de las manos y determinar si se está usando jabón. El sistema verifica que el lavado de manos sea consistente con el procedimiento de seis pasos del Ministerio de Salud japonés, que incluye lavado de manos, dedos, espacios entre los dedos, muñecas y uñas.
La compañía cree que este sistema puede ser utilizado para monitorear el cumplimiento de las normas de higiene por parte de los empleados de la industria hotelera, la producción de alimentos, medicamentos, etc., pero aún no existe una versión comercial del sistema.
El sistema puede determinar la limpieza de las manos, pero no la identidad de las personas. Sin embargo, si lo combina con un sistema de reconocimiento facial, las empresas también podrán controlar quién es exactamente un desastre en el equipo.
Mientras tanto, en Rusia, no solo el reconocimiento facial se ha combinado con el control de lavado de manos, sino que la combinación ya se ha patentado y vendido como una solución preparada. La empresa Damate, que produce leche y carne, utiliza el sistema de directivas desarrollado en Skolkovo . Los desarrolladores de la Directiva: Saneamiento prometen probar la desinfección de manos de acuerdo con los estándares internacionales con una precisión del 100%. Damat ahora tiene 20 puntos de control de lavado de manos, a través de los cuales pasan 2,250 empleados y está planeadoinstalar 21 sistemas en una planta en construcción para el procesamiento profundo de carne de pavo en la región de Penza.
El propósito de implementar el sistema no es aumentar las ganancias (por el contrario, la implementación y el soporte técnico del sistema no son baratos), sino prevenir problemas cuando solo un par de manos sucias pueden infectar a los consumidores, causar problemas financieros y arruinar la reputación.
Policía de tráfico electrónico
Otro ejemplo de control automatizado es la inteligencia artificial, que escribe multas en lugar de la policía de tránsito. Desde 2018, las autoridades de Moscú han emprendido el desarrollo de sistemas inteligentes de control de tráfico. La red neuronal se utiliza para procesar millones de fotos y detectar violaciones automáticamente. No hay nuevos principios para detectar violaciones: el sistema está diseñado simplemente para relevar a los técnicos del Centro de Gestión de Tráfico (TsODD), que procesan fotografías de cámaras para la policía de tránsito, de modo que tengan más tiempo para estudiar casos controvertidos y filtrar multas erróneas en el matrimonio.
¿Qué tan perfecto es un sistema así y emitirá multas injustamente? Es muy posible, ya que El resultado depende en gran medida de los datos de entrada (calidad de la foto) y de los principios del modelo de aprendizaje automático utilizado en el sistema. Es más lógico hacer la siguiente pregunta: ¿el porcentaje de errores en inteligencia artificial será menor o mayor que el porcentaje de errores de especialistas vivos que realizan la misma tarea? Pero es poco probable que encontremos la respuesta: las multas siguen siendo una fuente de ingresos para el estado, independientemente de quién las emitió, y es improbable que alguien en la parte superior calcule un cierto porcentaje de injusticia y busque reducirla. Entonces, la imparcialidad del control intelectual en este caso depende no solo de las tecnologías utilizadas, sino también de los objetivos detrás de ellas. Solo se sabe que tanto las personas como los programas reales cometen errores.e incidentes ("Una multa por una sombra y un pájaro sin números: cómo las cámaras de tráfico cometen errores ”) no solo ocurre en Rusia. Sin embargo, donde hay una emisión automatizada de multas, es posible introducir una lucha automatizada contra las multas asignadas incorrectamente: en Dubai, la inteligencia artificial ayuda a lidiar con los errores que cometen las personas al escribir multas, y en Alemania hay un llamado abogado digital .
Robot esposa de un entusiasta del automóvil
Un sistema de control inteligente más humano es el control de crucero inteligente. Uno de los desarrollos en esta área pertenece a Hyundai : en octubre de 2019, se anunció el sistema SCC-ML (Smart Cruise Control + Machine Learning). Tiene en cuenta la distancia a otro vehículo, el tiempo de reacción a las condiciones cambiantes de la carretera y la velocidad. A diferencia de los sistemas de control de crucero convencionales, el SCC-ML no solo mantiene la distancia al vehículo que está adelante y la velocidad establecida, sino que también puede aprender de las acciones del conductor.
En 2019, Nvidia Corporation, activa en soluciones de controladores, creó una red neuronal que regula las luces altas para el controlador. La red reaccionaen vehículos que entran en el campo de visión de la cámara, para los cuales la luz trasera o los faros están encendidos en el marco actual de la cámara. Hay 2 modos disponibles: en el primer modo (Auto High Beam), el sistema de iluminación de luces altas se enciende automáticamente en condiciones de poca luz.
Los automóviles estacionados se consideran inactivos e ignorados, y cuando se detectan automóviles activos, el sistema cambia automáticamente a luz de cruce o se apaga. Tan pronto como los vehículos activos se muevan fuera de la cámara, la luz de carretera se encenderá automáticamente nuevamente. En el segundo modo (Adaptive Driving Beam), la IA atenúa los LED individuales en los faros, creando zonas libres de deslumbramiento.
Tales desarrollos son un compromiso entre la conducción autónoma y la ayuda al conductor, que controla el automóvil de forma independiente, pero con la ayuda del control inteligente del sistema. Al igual que los sensores de estacionamiento ya familiares, toman algunas de las funciones del conductor para facilitar el proceso de conducción. Para la mayoría de los usuarios, no importa cómo se implementen técnicamente exactamente estas soluciones; es importante que se pueda confiar en ellas.
Jefe robot
Los sistemas automatizados también interfieren en los procesos de trabajo diario de los trabajadores de oficina, que se mejoran y adquieren nuevas funciones basadas en datos sobre la psique. El fabricante de software para monitorear a los empleados remotos, Kickidler, ha lanzado la función AutoKick para el autocontrol de los empleados. "Autokik" consta de dos partes: herramientas de autocontrol en forma de informe y notificaciones automáticas al empleado sobre sus violaciones (lo que se considera una violación se configura de antemano). Es decir, por otro lado, la tarea de Avtokik es automatizar las patadas entregadas por las autoridades.
A primera vista, un programa que monitorea todo lo que hace en su dispositivo durante las horas de trabajo es un control adicional en nombre de los jefes que desean que aproveche al máximo su tiempo. Si observa de cerca, también actúa en interés de los propios empleados, porque la productividad no puede aumentarse cuando el empleado se siente incómodo.
Casi ha pasado el tiempo en que se creía que uno debería exprimir al máximo a una persona mediante coacción bajo lemas como "¡Sal de la zona de confort! ¡Obtener lo mejor! ¡Establece una meta y ve hacia ella, pase lo que pase!
Muchos empleadores ya saben que para salir de su zona de confort, primero debe ingresar.
¿Y qué puede entenderse como comodidad para un empleado que pasa todo el día en un trabajo intelectual o comunicativo frente al monitor? Dejemos los argumentos sobre el significado y el grado de interés del trabajo detrás de escena: esperamos que disfrute de su trabajo. Pero aparte de la motivación, también hay limitaciones psicofisiológicas.
Algunos estudios muestran que una persona es efectiva en el trabajo durante menos de tres horas al día, y el nivel de concentración cae dramáticamente después de solo 20 minutos. En general, en psicología, se cree que la duración de la atención voluntaria efectiva de un adulto es de un máximo de 45-50 minutos. Después de eso, debe cambiar la atención a un tipo diferente de tarea.
En la técnica popular de gestión del tiempo de Pomodoro, los intervalos de 25 minutos se consideran estándar, pero pueden adaptarse para usted, y la idea principal sigue siendo la idea de descansos frecuentes en actividades monótonas. "Autokik" solo puede solicitar a un empleado que trabaja durante mucho tiempo sin interrupciones que tome un breve descanso en el trabajo. Esta función se puede usar para el cuidado de la salud: un recordatorio de un descanso puede indicar la necesidad de actividad física: una vez en varios períodos de tiempo de trabajo, puede hacer un poco de ejercicio o gimnasia para los ojos.
Niñera robot
Los diseños impulsados por IA también pueden detectar niveles de estrés y ayudar a entrenar la atención y las habilidades de relajación. Por ejemplo, los participantes de la capacitación intensiva para la economía digital y la Isla 10-21 de la Iniciativa Nacional de Tecnología (NTI) recopilaron datos y utilizaron el sistema basado en inteligencia artificial para ajustar el proceso educativo. El objetivo principal es evitar el desgaste y la degradación de la eficiencia debido al estrés.
El grupo de compañías Zelenograd "Neurobotics" ha lanzado a la venta el neuro-headset NeuroPlay, que le permite medir la actividad eléctrica del cerebro humano. El usuario de los auriculares puede ajustar el trabajo del cerebro de acuerdo con el entrenamiento seleccionado para combatir la ansiedad, el insomnio, la irritación, la atención deteriorada y el estrés. Para mejorar, deberá seguir las recomendaciones emitidas por el sistema.
Tales desarrollos controlan el estado mental y físico de una persona y, al procesar los datos obtenidos, ayudan a mejorar el bienestar y aumentar la productividad.
Un robot mirando no expresar
En interés de los negocios, los programas incluso aprendieron a controlar el discurso de los empleados: el servicio Anryze ofreció a la compañía de corretaje Weeden and Co una tecnología para controlar el uso de ciertas palabras por parte de los corredores cuando se comunican con los clientes. El hecho es que los corredores tienen prohibido garantizar el rendimiento de los valores que se venden. Las empresas que violen la prohibición pueden recibir una multa de $ 5 millones, así como un análisis del incidente y los riesgos de reputación. El servicio Anryze capta las palabras prohibidas en el discurso de un empleado y analiza el contexto en el que se hablaron.
Si un corredor pronuncia palabras sobre una garantía de rentabilidad, inmediatamente después de la conversación recibe información sobre una posible violación de la ley. En general, el control no es agradable en sí mismo, pero simplemente refuerza la limitación ya existente en la pronunciación de ciertas frases, un tipo de costo para la profesión.
Voluntariamente en la matriz
El hecho sigue siendo: las personas, en su propio interés, transfieren el control sobre sí mismas a las máquinas. Para las empresas y el estado en general, existen algunas ventajas, excepto por el alto costo de desarrollo, y en cuanto a la gente común, intercambian privacidad e independencia para recibir recomendaciones y eliminar la responsabilidad de tomar decisiones.
En los Estados Unidos, se puede sentir la tensión entre garantizar los derechos individuales y proteger los intereses colectivos durante esta crisis de salud. Por lo tanto, GAFAM tiene a su disposición en los Estados Unidos información que sería extremadamente valiosa durante la crisis: una gran cantidad de datos sobre la población estadounidense. Larry Brilliant, epidemiólogo y CEO de Google.org, argumenta que esta información tiene el potencial de "cambiar la cara de la salud pública" y cree que "pocas cosas en la vida son más importantes que la cuestión de si las tecnologías centrales son demasiado poderosas, pero una pandemia es cierta , uno de ellos "(N. Skola, Big Tech se enfrenta a la trampa del" Gran Hermano "en el coronavirus, POLITICO, 18 de marzo de 2020) Por lo tanto, el gobierno de los EE. UU. Ha pedido a estas empresas que brinden acceso a datos agregados y anónimos, especialmente en relación con los teléfonos móviles, para combatir la propagación del virus (T. Romm, E. Dvoskin, S. Timberg, el gobierno de EE. UU. Y la industria de la tecnología discuten cómo usar los datos sobre la ubicación de los teléfonos inteligentes para combatir el coronavirus, The Washington Post, 18 de marzo de 2020 ). Sin embargo, estas compañías son cautelosas sobre el riesgo legal y el daño potencial de la imagen (S. Overley, la Casa Blanca busca ayuda para combatir el coronavirus en Silicon Valley, POLITICO, 11 de marzo de 2020.). La legislación sobre datos probablemente ayudaría a fomentar el diálogo público-privado y determinar qué tipos de emergencias deberían caer bajo el interés colectivo de los derechos individuales (y las condiciones y garantías para tal mecanismo), pero el Congreso no ha logrado ninguna avanzar hacia tal ley.
Me gustaría finalizar esta revisión con las palabras de Yuval Noah Harari del artículo "El mundo después del coronavirus" ( The Financial Times, 20 de marzo de 2020 ):
Las medidas temporales para controlar y monitorear en masa a la población utilizando esta tecnología no deben considerarse triviales y no deben convertirse en permanentes.