Robot Shepherd
Im Mai 2020 ging ein Roboterhund von Boston Dynamics auf die Straßen von Singapur , um die Einhaltung der sozialen Distanzierung durch Fleischsäcke zu überwachen.
Jeder Roboter patrouillierte in seinem Abschnitt des Bishan-Ang Mo Kyo Parks in Singapur. Bei einem Treffen mit einer Gruppe von Menschen sprach der Roboter eine zuvor aufgezeichnete Nachricht aus: „Lassen Sie uns Singapur gesund halten! Bitte bleiben Sie zu Ihrer Sicherheit und zur Sicherheit Ihrer Mitmenschen mindestens einen Meter entfernt. Vielen Dank".
Der Spot-Roboterhund entwickelt eine Geschwindigkeit von bis zu 1,6 m / s, untersucht den umgebenden Raum mit Stereokameras mit einem Gesamtbetrachtungswinkel von 360 ° und wiegt 25 Kilogramm - leicht, klein, wendig. Spot wurde vom Unternehmen im Jahr 2016 eingeführt und hauptsächlich für den Einsatz in der Produktion angeboten, beispielsweise zur Ferninspektion von Produktionsanlagen.
Spotroboter können nicht als vollständig autonom bezeichnet werden - während des Testzeitraums wurde sie von Spezialisten gesteuert. Angesichts des aktuellen Entwicklungsstandes von Computer Vision- und Entscheidungsfindungssystemen ist es jedoch leicht vorstellbar, wie der Roboterhund die Route und das Ziel selbst bestimmt - dies ist durchaus realisierbar. Spot ist bereits mit Kameras ausgestattet, mit denen Personengruppen identifiziert werden können. Die Regierung von Singapur hat jedoch erklärt , dass Roboter keine Gesichtserkennung verwenden oder personenbezogene Daten von Bürgern sammeln werden. Wie ein anderer Besitzer über die Fähigkeiten des Hundes verfügen kann, ist unbekannt, aber dafür ist jetzt Platz: Ab dem 16. Juni 2020 wurde der Roboterhund zum Verkauf angeboten (bevor er an Unternehmen vermietet wurde).
Die Pandemie verändert die Lebensbedingungen, aber viele mögen keine Kontrolle, und nicht jeder gehorcht bereitwillig den Forderungen, Abstand zu halten und alle Vorsichtsmaßnahmen zu treffen. Eine der Situationen, die den Rückzug des Roboters in den Park beeinflussten, war ein Konflikt zwischen einem Passanten und einem Parkangestellten im Zusammenhang mit der Notwendigkeit sozialer Distanzierung. Reagieren Fußgänger ruhiger auf Kontrollen und Einschränkungen, wenn sie von einem gelben Roboter mit höflicher Frauenstimme sprechen? Es sieht alles ziemlich dystopisch aus, aber bisher hat anscheinend niemand Roboter angegriffen.
Roboter prüft, ob Ihre Hände gewaschen sind
Eine weitere Entwicklung, die für die Ereignisse des Jahres 2020 relevant ist: Fujitsu hat ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Handwaschkontrollsystem entwickelt . Zweitausend Videos von Handwäsche mit verschiedenen Arten von Seife und Waschbecken wurden verwendet, um das System zu trainieren. Das System kann komplexe Handbewegungen erkennen und feststellen, ob Seife verwendet wird. Das System überprüft, ob das Händewaschen mit dem sechsstufigen Verfahren des japanischen Gesundheitsministeriums übereinstimmt, das Händewaschen, Finger, Fingerlücken, Handgelenke und Fingernägel umfasst.
Das Unternehmen ist der Ansicht, dass dieses System zur Überwachung der Einhaltung von Hygieneregeln durch Mitarbeiter der Hotelbranche, der Lebensmittelproduktion, der Medizin usw. verwendet werden kann. Es gibt jedoch noch keine kommerzielle Version des Systems.
Das System kann die Sauberkeit der Hände bestimmen, nicht jedoch die Identität der Personen. Wenn Sie es jedoch mit einem Gesichtserkennungssystem kombinieren, können Unternehmen auch überwachen, wer genau ein Chaos im Team ist.
In Russland wurde inzwischen nicht nur die Gesichtserkennung mit der Handwaschkontrolle kombiniert, sondern die Kombination wurde bereits patentiert und als fertige Lösung verkauft. Das Unternehmen Damate, das Milch und Fleisch produziert, verwendet das in Skolkovo entwickelte Richtliniensystem . Die Entwickler der Richtlinie: Hygiene versprechen, die Händedesinfektion gemäß internationalen Standards mit 100% iger Genauigkeit zu testen. Damat verfügt nun über 20 Handwaschkontrollpunkte, durch die 2.250 Mitarbeiter gehen, und dies ist geplantInstallation von 21 Systemen in einer im Bau befindlichen Anlage zur Tiefverarbeitung von Putenfleisch in der Region Penza.
Der Zweck der Implementierung des Systems besteht nicht darin, den Gewinn zu steigern (im Gegenteil, die Implementierung und der technische Support des Systems sind nicht billig), sondern Probleme zu vermeiden, wenn nur ein Paar ungewaschener Hände die Verbraucher infizieren, finanzielle Probleme verursachen und den Ruf ruinieren kann.
Elektronischer Verkehrspolizist
Ein weiteres Beispiel für eine automatisierte Steuerung ist die künstliche Intelligenz, die anstelle der Verkehrspolizei Geldstrafen festlegt. Seit 2018 haben die Behörden in Moskau aufgenommen , die Entwicklung von intelligenten Verkehrsleitsystemen. Das neuronale Netzwerk wird verwendet, um Millionen von Fotos zu verarbeiten und Verstöße automatisch zu erkennen. Es gibt keine neuen Grundsätze für die Erkennung von Verstößen: Das System soll lediglich die Techniker des Verkehrsmanagementzentrums (TsODD) entlasten, die Fotos von Kameras für die Verkehrspolizei verarbeiten, damit sie mehr Zeit haben, kontroverse Fälle zu untersuchen und fehlerhafte Geldstrafen in die Ehe herauszufiltern.
Wie perfekt ist ein solches System und wird es zu Unrecht Geldbußen verhängen? Es ist durchaus möglich, da Das Ergebnis hängt stark von den Eingabedaten (Fotoqualität) und den Prinzipien des im System verwendeten maschinellen Lernmodells ab. Es ist logischer, die Frage wie folgt zu stellen: Wird der Prozentsatz der Fehler in der künstlichen Intelligenz geringer oder höher sein als der Prozentsatz der Fehler lebender Spezialisten, die dieselbe Aufgabe ausführen? Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass wir die Antwort herausfinden: Geldbußen bleiben eine Einnahmequelle für den Staat, unabhängig davon, wer sie ausgestellt hat, und es ist unwahrscheinlich, dass jemand an der Spitze einen bestimmten Prozentsatz der Ungerechtigkeit berechnet und versucht, ihn zu verringern. Die Fairness der intellektuellen Kontrolle hängt in diesem Fall also nicht nur von den verwendeten Technologien ab, sondern auch von den Zielen, die dahinter stehen. Es ist nur bekannt, dass sowohl echte Menschen als auch Programme Fehler machen.und Zwischenfälle ("Eine Geldstrafe für einen Schatten und einen Vogel ohne Zahlen: Wie Verkehrskameras Fehler machen “) kommt nicht nur in Russland vor. Bei einer automatisierten Verhängung von Geldbußen kann jedoch ein automatisierter Kampf gegen falsch zugewiesene Geldbußen eingeführt werden: In Dubai hilft künstliche Intelligenz, mit Fehlern umzugehen, die Menschen beim Schreiben von Geldbußen machen, und in Deutschland gibt es einen sogenannten digitalen Anwalt .
Roboterfrau eines Autoenthusiasten
Ein humaneres intelligentes Steuerungssystem ist die intelligente Geschwindigkeitsregelung. Eine der Entwicklungen in diesem Bereich gehört zu Hyundai : Im Oktober 2019 wurde das SCC-ML-System (Smart Cruise Control + Machine Learning) angekündigt. Es berücksichtigt die Entfernung zu einem anderen Fahrzeug, die Reaktionszeit auf sich ändernde Straßenverhältnisse und die Geschwindigkeit. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tempomatsystemen behält der SCC-ML nicht nur den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug und die eingestellte Geschwindigkeit bei, sondern kann auch aus den Aktionen des Fahrers lernen.
Im Jahr 2019 schuf die Nvidia Corporation, die in Treiberlösungen tätig ist, ein neuronales Netzwerk , das das Fernlicht für den Fahrer reguliert. Das Netzwerk reagiertbei Fahrzeugen, die in das Sichtfeld der Kamera kommen, für die das Rücklicht oder der Scheinwerfer im aktuellen Kamerarahmen eingeschaltet ist. Es stehen 2 Modi zur Verfügung: Im ersten Modus (Auto-Fernlicht) schaltet sich das Fernlicht-Beleuchtungssystem bei schlechten Lichtverhältnissen automatisch ein.
Geparkte Autos gelten als inaktiv und werden ignoriert. Wenn aktive Autos erkannt werden, schaltet das System automatisch auf Abblendlicht um oder schaltet sich aus. Sobald sich aktive Fahrzeuge außerhalb der Kamera bewegen, schaltet sich das Fernlicht automatisch wieder ein. Im zweiten Modus (Adaptive Driving Beam) dimmt die KI die einzelnen LEDs in den Scheinwerfern ab und erzeugt so blendfreie Zonen.
Solche Entwicklungen sind ein Kompromiss zwischen vollständigem Selbstfahren und der Unterstützung des Fahrers, der das Auto unabhängig, jedoch mithilfe einer intelligenten Steuerung über das System steuert. Genau wie die bereits bekannten Parksensoren übernehmen sie einige Funktionen vom Fahrer, um den Fahrprozess zu erleichtern. Für die meisten Benutzer spielt es keine Rolle, wie genau diese Lösungen technisch implementiert sind - es ist wichtig, dass sie sich darauf verlassen können.
Roboterchef
Automatisierte Systeme stören auch die täglichen Arbeitsprozesse von Büroangestellten, die verbessert werden und auf der Grundlage von Daten über die Psyche neue Funktionen erhalten. Der Hersteller von Software zur Überwachung von Remote-Mitarbeitern, Kickidler, hat die AutoKick- Funktion zur Selbstüberwachung von Mitarbeitern freigegeben . "Autokik" besteht aus zwei Teilen: Selbstkontrolle-Tools in Form eines Berichts und automatische Benachrichtigungen des Mitarbeiters über seine Verstöße (was als Verstoß angesehen wird, wird im Voraus konfiguriert). Das heißt, die Aufgabe von Avtokik ist es, die von den Behörden ausgegebenen Tritte zu automatisieren.
Auf den ersten Blick ist ein Programm, das alles überwacht, was Sie während der Arbeitszeit auf Ihrem Gerät tun, eine zusätzliche Kontrolle für die Chefs, die möchten, dass Sie Ihre Zeit optimal nutzen. Wenn Sie genau hinschauen, handelt dies auch im Interesse der Mitarbeiter selbst, da die Produktivität nicht gesteigert werden kann, wenn sich der Mitarbeiter unwohl fühlt.
Die Zeit ist fast vorbei, als man glaubte, man sollte das Maximum aus einer Person durch Zwang unter Slogans wie „Raus aus der Komfortzone! Holen Sie das Beste! Setzen Sie sich ein Ziel und gehen Sie dorthin, egal was passiert! "
Viele Arbeitgeber wissen bereits, dass Sie diese zuerst betreten müssen, um aus Ihrer Komfortzone herauszukommen.
Und was kann als Komfort für einen Mitarbeiter verstanden werden, der den ganzen Tag mit intellektueller oder kommunikativer Arbeit vor dem Monitor verbringt? Lassen wir die Argumente über die Aussagekraft und den Grad der Interessantheit der Arbeit hinter den Kulissen - wir hoffen, dass Ihnen Ihre Arbeit Spaß macht. Neben der Motivation gibt es aber auch psychophysiologische Einschränkungen.
Einige Studien zeigen, dass eine Person weniger als drei Stunden am Tag effektiv arbeitet und die Konzentration bereits nach 20 Minuten dramatisch abnimmt. Im Allgemeinen wird in der Psychologie angenommen, dass die Dauer der wirksamen freiwilligen Aufmerksamkeit eines Erwachsenen maximal 45-50 Minuten beträgt. Danach müssen Sie die Aufmerksamkeit auf eine andere Art von Aufgabe lenken.
In der beliebten Pomodoro-Zeitmanagementtechnik gelten Intervalle von 25 Minuten als Standard, können jedoch für sich selbst angepasst werden, und die Hauptidee bleibt die Idee häufiger Pausen bei monotonen Aktivitäten. "Autokik" kann nur einen Mitarbeiter, der lange Zeit ohne Unterbrechungen arbeitet, auffordern, eine kurze Arbeitspause einzulegen. Diese Funktion kann für die Gesundheitsfürsorge verwendet werden - eine Erinnerung an eine Pause kann auf die Notwendigkeit körperlicher Aktivität hinweisen: Einmal in mehreren Arbeitsperioden können Sie ein wenig Sport treiben oder für die Augen turnen.
Roboter Kindermädchen
KI-gestützte Designs können auch Stresslevel erkennen und dabei helfen, Aufmerksamkeits- und Entspannungsfähigkeiten zu trainieren. Beispielsweise sammelten die Teilnehmer des intensiven Trainings für die digitale Wirtschaft und der National Technology Initiative (NTI) Island 10-21 Daten und verwendeten das auf künstlicher Intelligenz basierende System, um den Bildungsprozess anzupassen. Das Hauptziel ist es, Burnout und Effizienzverlust aufgrund von Stress zu vermeiden.
Die Zelenograd-Unternehmensgruppe "Neurobotics" hat das Neuro-Headset NeuroPlay zum Verkauf freigegebenHiermit können Sie die elektrische Aktivität des menschlichen Gehirns messen. Der Benutzer des Headsets kann die Arbeit des Gehirns entsprechend dem ausgewählten Training anpassen, um Angstzuständen, Schlaflosigkeit, Reizungen, Aufmerksamkeitsstörungen und Stress entgegenzuwirken. Um sich zu verbessern, müssen Sie die Empfehlungen des Systems befolgen.
Solche Entwicklungen steuern den geistigen und körperlichen Zustand einer Person und tragen durch die Verarbeitung der erhaltenen Daten dazu bei, das Wohlbefinden zu verbessern und die Produktivität zu steigern.
Ein Roboter schaut zu, um sich nicht auszudrücken
Im Interesse der Wirtschaft lernten die Programme sogar, die Sprache der Mitarbeiter zu kontrollieren: Der Anryze- Service bot dem Maklerunternehmen Weeden and Co eine Technologie zur Kontrolle der Verwendung bestimmter Wörter durch Makler bei der Kommunikation mit Kunden. Tatsache ist, dass es Brokern untersagt ist, die Rendite der verkauften Wertpapiere zu garantieren. Unternehmen, die gegen das Verbot verstoßen, können eine Geldstrafe von 5 Millionen US-Dollar sowie eine Analyse des Vorfalls und der Reputationsrisiken erhalten. Der Anryze-Dienst fängt verbotene Wörter in der Rede eines Mitarbeiters ein und analysiert den Kontext, in dem sie gesprochen wurden.
Wenn ein Makler Worte über eine Rentabilitätsgarantie ausspricht, erhält er unmittelbar nach dem Gespräch Informationen über einen möglichen Verstoß gegen das Gesetz. Im Allgemeinen ist die Kontrolle an sich kaum angenehm, aber sie verstärkt lediglich die bereits bestehende Beschränkung der Aussprache bestimmter Phrasen - eine Art Kosten für den Beruf.
Freiwillig in die Matrix
Die Tatsache bleibt: Menschen übertragen in ihrem eigenen Interesse die Kontrolle über sich selbst auf Maschinen. Für die Wirtschaft und den Staat insgesamt gibt es einige Vorteile, abgesehen von den hohen Entwicklungskosten, und wie für normale Menschen tauschen sie Privatsphäre und Unabhängigkeit aus, um Empfehlungen zu erhalten und die Verantwortung für Entscheidungen zu entfernen.
In den Vereinigten Staaten kann man die Spannung zwischen der Gewährleistung individueller Rechte und dem Schutz kollektiver Interessen während dieser Gesundheitskrise spüren. So verfügt GAFAM in den USA über Informationen, die während der Krise äußerst wertvoll wären: eine riesige Menge an Daten über die amerikanische Bevölkerung. Larry Brilliant, Epidemiologe und CEO von Google.org, argumentiert, dass diese Informationen das Potenzial haben, "das Gesicht der öffentlichen Gesundheit zu verändern", und glaubt, dass "wenige Dinge im Leben wichtiger sind als die Frage, ob Kerntechnologien zu leistungsfähig sind, aber die Pandemie ist unbestreitbar , einer von ihnen "(N. Skola, Big Tech steht vor der Falle des" Big Brother "auf dem Coronavirus, POLITICO, 18. März 2020). Daher hat die US-Regierung diese Unternehmen gebeten, Zugang zu aggregierten und anonymen Daten zu gewähren, insbesondere in Bezug auf Mobiltelefone, um die Ausbreitung des Virus zu bekämpfen (T. Romm, E. Dvoskin, S. Timberg, die US-Regierung und die Technologiebranche erörtern die Verwendung von Daten über den Standort von Smartphones zur Bekämpfung des Coronavirus, The Washington Post, 18. März 2020 ). Diese Unternehmen sind jedoch hinsichtlich des rechtlichen Risikos und potenzieller Image-Schäden vorsichtig (S. Overley, Weißes Haus sucht Hilfe bei der Bekämpfung des Coronavirus im Silicon Valley, POLITICO, 11. März 2020).). Die Datengesetzgebung würde wahrscheinlich dazu beitragen, den öffentlich-privaten Dialog zu fördern und zu bestimmen, welche Arten von Notfällen unter das kollektive Interesse an individuellen Rechten (und die Bedingungen und Garantien eines solchen Mechanismus) fallen sollten, aber der Kongress hat keine erreicht Fortschritte in Richtung eines solchen Gesetzes.
Ich möchte diese Rezension mit den Worten von Yuval Noah Harari aus dem Artikel "Die Welt nach dem Coronavirus" ( The Financial Times, 20. März 2020 ) beenden :
Vorübergehende Maßnahmen zur Kontrolle und Massenüberwachung der Bevölkerung mit dieser Technologie sollten nicht als trivial angesehen werden und nicht dauerhaft werden.