我們相信，當我們的城市采用機器學習驅(qū)動的技術(shù)時，平凡的維護工作不會消失。算法和機器的背后是人類的決策和偏見。我們相信，諸如照片標記和機器學習算法的數(shù)據(jù)集生成等一類新的藍領(lǐng)工作將變得普遍。
監(jiān)督機器學習訓練器 3607A (SMLT-3607A) 是一個設計虛構(gòu)對象，旨在揭示未來智慧城市的人性和平凡。任何維護人員，無論是否熟悉機器學習，都可以使用 SMLT 與行為異常的智能基礎(chǔ)設施（如監(jiān)控攝像頭）進行交互。SMLT 是一種工業(yè)級控制器，允許維護人員通過實時記錄新示例來重新訓練智能相機。未來的維護人員將教相機看到的內(nèi)容并整理訓練數(shù)據(jù)集。他/她將幫助相機了解人和物體之間的區(qū)別，并決定誰應該被歸類為正直的公民或小罪犯。
SMLT 3607A 是 CIID 的一個項目，來自 Simone Rebaudengo、Josh Noble 和 Bjorn Karmann 教授的 Work Intelligence 課程。
您為什么創(chuàng)建 SMLT-3607A？
人工智能和自動化正在對未來的工作產(chǎn)生深遠的影響。然而，媒體中圍繞工作自動化的對話往往會導致世界末日的情景。在線搜索人工智能、機器學習和工作，你會看到終結(jié)者式的照片和預測。Nick Foster 推廣的“Future Mundane”概念是我們項目的靈感來源。我們相信我們的未來不會由透明玻璃和少數(shù)派報告風格的界面構(gòu)成。我們的未來將更加平凡，舊的與新的并存。
作為設計師，我們有能力創(chuàng)造未來，讓人們可以觸摸和感受它。我們可以制作“Knotty Objects”來代表和暗示更大的系統(tǒng)。我們創(chuàng)建了 SMLT-3607A，以便我們可以圍繞自動化和工作轉(zhuǎn)移對話。我們希望人們談論我們?nèi)绾闻c自動化和機器學習共存，以及我們?nèi)绾螕肀斯ぶ悄艿奈磥怼?br />
您是如何選擇智慧城市維護的主題的？
在項目開始時，我們在哥本哈根市進行了觀測研究。我們觀察并與正在工作的人交談。我們與一名城市維護人員、一名腳手架工人和一名電表女傭進行了交談。我們與他們討論了他們的工作和自動化的影響。我們要求他們向我們展示他們的工具。我們交談過的最有趣的人是城市維護人員 Kal。Kal 有一整車的工具，他可以四處移動。這激發(fā)了我們思考 Kal 的工作將如何受到自動化的影響。這促使我們思考未來城市維護人的工具。
未來的智慧城市是什么？
為了創(chuàng)造一個可信的未來，我們研究了當前城市的“弱信號”。我們與城市規(guī)劃者進行了交談，并參觀了哥本哈根市正在測試智能城市技術(shù)的街道。我們進行了二次研究，并查看了有關(guān)智慧城市的論文和文章。所有信號都表明，未來的智慧城市將充滿攝像頭和機器學習算法。
因此，我們設想未來的智慧城市將充滿具有環(huán)境感知能力并具有機器視覺功能的監(jiān)控攝像頭。監(jiān)控攝像頭可以標記行為或人員，而不是依靠人類來監(jiān)控安全錄像并識別問題。例如，監(jiān)控攝像頭可能會被訓練來識別騎自行車的人、行人等。或者它可能會被訓練來識別打架或亂扔垃圾的人。當監(jiān)控攝像頭看到禁止的東西時，它會自動提醒有關(guān)當局。但由于機器視覺基于強大的數(shù)據(jù)集，因此擁有精心設計的數(shù)據(jù)集很重要。我們想象未來的城市維護人員將被要求維護基礎(chǔ)設施和數(shù)據(jù)集的完整性。
SMLT-3607A 是如何工作的？
城市基礎(chǔ)設施一直在中斷。智能監(jiān)控攝像頭也不例外。SMLT-3607A 幫助城市維護人員修復和重新訓練行為不端的監(jiān)控攝像頭。要使用 SMLT-3607A，城市維護人員將套件插入攝像機。他/她將監(jiān)控鏡頭并查看相機未標記的內(nèi)容。然后維護人員需要選擇被錯誤標記的類。每次相機看到正確的人或物體或動作時，他/她都會按下記錄示例按鈕。然后將記錄的示例添加到算法的數(shù)據(jù)集中。最終，經(jīng)過數(shù)據(jù)集中的許多正確示例后，監(jiān)控攝像頭將能夠正確識別。
SMLT-3607A 的設計 SMLT-3607A
的界面和操作故意簡單且重復。我們相信，在未來，機器學習技術(shù)將走向常態(tài)化。數(shù)據(jù)集捕獲和標記的重復性任務將成為一項新的藍領(lǐng)工作。SMLT-3607A 將是一個允許任何人與機器學習技術(shù)交互和工作的工具。
目前，SMLT-3607A 作為帶有嵌入式 Arduino 的道具存在。屏幕是由筆記本電腦控制的 iPhone。為了繼續(xù)該項目，我們將所有按鈕和旋鈕連接到支持 WIFI 的 Arduino。Arduino 會將所有輸入信號發(fā)送到機器學習軟件 Wekinator。Wekinator 允許我們訪問機器學習功能并輸出到某種 Java 或處理草圖。
