Виды Т-образных станков: закрытый, открытый, косой
За более чем вековую историю существования безопасных т-образных станков, появилось всего три их принципиальных разновидности. Отличаются они строением головки станка: закрытой, открытой или косой.
Самая безопасная и от этого наиболее распространенная форма строения головки — с закрытым гребнем (он же прямой срез, он же closed comb). При таком строении гребенка выступает намного дальше лезвия, что обеспечивает более мягкое бритье и меньшую вероятность порезов. Станки с закрытой гребенкой более снисходительны к ошибкам, поэтому их чаще всего рекомендуют в качестве первой бритвы для новичков. В преимуществе, как часто бывает, кроется и основной недостаток — добиться идеально-чистого бриться с таким станком немного сложнее, чем с открытым, и для этого требуется больше проходов.
Т-образные станки Muehle R41 (слева, с открытым срезом) и Muehle R89 (справа, с закрытым срезом)Обычно (но не всегда) станки с открытым срезом более агрессивны, они обеспечивают больший контакт лезвия с кожей и как следствие — более чистое бритье за меньшее число проходов. При этом такие станки более требовательны к технике бритья и при невнимательном использовании могут травмировать кожу. Ввиду своего строения, станки с открытой гребенкой меньше забиваются и способны более эффективно справляться с длинной щетиной.
В станках с косым срезом, головка скручивает лезвие винтом. Такой станок срезает волос под углом, что физически более эффективно (вспоминаем гильотину).
И хотя зачастую станки с косым срезом (сланты) бывают более агрессивными, чем закрытые и даже открытые, встречаются и исключения. Обычно Slant bar не рекомендуют новичкам, т. к. они особенно остры и требовательны к правильной технике, но существуют и достаточно мягкие, например, знаменитый Merkur 37 °C.
Merkur 37 °C Slant BarВопрос выбора типа станка актуален только для новичков влажного бритья. Опытные пользователи часто предпочитают держать в своем арсенале станки всех типов, на разный случай и настроение.
По большому счету, главным параметром при выборе является не тип гребенки, а агрессивность станка и его способность прощать мелкие ошибки в технике. Чтобы с первых же шагов не разочароваться в классическом влажном бритье, новичкам рекомендуется выбирать средние по агрессивности станки: Muehle R89 или Muehle Rocca, Merkur 34 °C или Merkur 37 °C,
Хороший вариант для новичка — выбрать регулируемый станок. Такие бративы позволяют наращивать агрессивность по мере становления опыта. Самые оптимальные модели, которые подходят и новичку, и опытному пользователю: Rockwell 6 °C/6S или Model T, а также Merkur Futur или Progress.
Токарные станки по металлу: для дома, настольные, стационарные, токарно-винторезные, комбинированные и универсальные
В автомастерской и на машиностроительном производстве необходимы токарные станки по металлу. Это большая группа оборудования для обработки заготовок из черных и цветных металлов и сплавов, а также пластмассы и древесины. С их помощью изготавливают цилиндрические, конические, фасонные детали, производят растачивание, резку, выборку пазов, сверление и другие работы.
Устройство и принцип работы
Любой токарный станок по металлу представляет собой сложное сочетание узлов и механизмов, смонтированных на массивной устойчивой станине. Заготовка устанавливается на передней бабке, имеющей шпиндель, задающий изделию вращение. Длинные детали закрепляются еще и на задней бабке. Для исключения вибрации используются люнеты разного диаметра.
Суппорт – механизм для удержания и точного перемещения резца – получает движение от ходового вала через передаточные механизмы. В зависимости от вида обработки, можно установить различный инструмент – резцы, зенкеры, сверла и др.
Виды
- Настольный мини токарный станок по металлу, весом от 13 до 100 кг, мощностью до 400 Вт. Устанавливается на стол или верстак, используется в частных мастерских, автосервисах.
- Полупрофессиональные станки, мощностью до 1000 Вт. Сюда входят также комбинированное оборудование, совмещающее функции токарного, сверлильного и фрезерного. Подходят для мелкосерийного производства.
- Профессиональные токарные станки по металлу с числовым программным управлением, высокой массы и мощности. Применяются на машиностроительных заводах.
Важные характеристики
- Напряжение обозначает, от какой сети – однофазной (220 В) или трехфазной (380 В), работает оборудование.
- Мощность определяет производительность станка и характер работ, например, настольные токарные станки по металлу имеют показатель от 150 до 400 Вт, а производственное оборудование — до 7500 Вт
- Максимальный диаметр обработки над станиной обозначает высоту детали, от 100 до 660 мм. Расстояние между центрами определяет размер закрепляемой заготовки, от 1500 до 1500 мм.
Станки Т-образные | Britva11
Рубрика: Станки Т-образные Тэшка. Тяпка. Безопасная бритва. Это всё о нём — классическом бритвенном станке, которым брились наши деды и отцы. И которым с удовольствием бреюсь я. И другие брутальные джентльмены.
А — Вы?
P.S. Фото без обработки.
ЦЕНА: 7200 р. Вторая версия популярнейшего станка RazoRock Lupo, теперь из нержавейки. Сталь класса «marine-grade», т.н. «морская», с улучшенными антикоррозийными свойствами. Ручка: Knurled Radio Knob Голова (на выбор: — Lupo-72 (ГАП…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 11300 р. Сделано в США. Нержавеющая сталь 316L, матовая отделка. Комплектация: Ручка, Верхняя плита, Нижняя плита R1-R3, Нижняя плита R2-R4, Нижняя плита R5-R6, Лезвия Rockwell Razors из шведской…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 5400 р. Henson Shaving AL13 — алюминиевая бритва со средним зазором: 0,041 — 0,061 мм. Ручка. Вес: 23 гр. длина: 96 мм. диаметр: 9,5 — 12 мм. Материал: алюминий. Голова. Вес: 16гр. Длина: 43,2 Материал:…
— Далее —ЦЕНА: 1900 р. Интересный конструкт: к обычному станку Pearl с достаточно агрессивной головой мы добавили мягкую опорную плиту Lithe Charcoal Goods (Yakima, штат Washington, USA). Lithe замечательно ложится на крышку Pearl, делая бритьё мягким и…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 6460 р. Без чехла. Голова: 0.84-P. Вес станка: 107 гр. Длина ручки: 90 мм. Диаметр ручки: 13 мм. Материал ручки: нержавеющая Сталь 316L. Это марка стали, условно именуемая «морская», обладающая…
— Далее —ЦЕНА: 3100 р. RazoRock German 37 Slant Razor с ручкой «UFO» Голова. Хромированный цинковый сплав. Стандартная резьба М5 х 8. Вес: ~ 28 граммов. Ручка. Материал: нержавеющая сталь 316L с алмазной накаткой. Отделка: зеркальная…
ЦЕНА: 7990 р. RazoRock HAWK V3-A Stainless Steel + чехол из натуральной кожи + ручка. Каждая бритва имеет индивидуальный серийный номер. Сделано в Канаде. Для любителей максимальной эффективности. Самый большой зазор между…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 6300 р. Без чехла. Голова: 0.84-P. Вес станка: 107 гр. Длина ручки: 90 мм. Диаметр ручки: 13 мм. Материал ручки: нержавеющая Сталь 316L. Это марка стали, условно именуемая «морская», обладающая…
— Далее —ЦЕНА: 500 р. Точная копия прародителя конца 70-х годов. Станок не агрессивный, для брадобреев со стажем вряд ли будет интересен (разве что на дачу, в качестве походного). Вес: 20 гр. Длина ручки: 105 мм. Диаметр ручки: 9 — 11…
— Далее —ЦЕНА: 5100 р. «КОЛИБРИ» – новая безопасная бритва из нержавеющей стали от компании HomeLikeShaving, продолжение концепции бритвы «СТАРТ». Длина нижней плиты – 40 мм, для комфортного бритья сложных участков уменьшен…
— Далее —ЦЕНА: 10500 р. «КОЛИБРИ» – новая безопасная бритва из нержавеющей стали от компании HomeLikeShaving, продолжение концепции бритвы «СТАРТ». Длина нижней плиты – 40 мм, для комфортного бритья сложных участков…
— Далее —ЦЕНА: 7770 р. Вес головы: 30гр. Вес ручки: 51\60гр. Длина ручки: 76\83мм. Диаметр ручки: 12мм. Диаметр «пятки»: 15мм Стальной RazoRock HAWK третьей версии с открытой головой и с ручкой «HALO». Полностью из нержавейки, (т.н. морская…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 4100 р. SLOC — это аббревиатура от Self Lubricating Open Comb. Ручка: Полированная Bulldog Handle из «морской» нержавеющей стали 316L. Диаметр «талии»: 7 мм. Диаметр: 13 мм. Длина: 85 мм. Вес: 66…
Временно недоступен : ( Было 4130 р. Грандиозная бритва, шедевр дизайна и концепции! Божественно гладкое BBS! Революционный, самосмазывающийся станок! Благодаря удлинённым вырезам на верхней плите пена остаётся…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 5000 р. Если вы наберёте в поисковой строке «iKon», скорее всего вам расскажут о южнокорейском бой-бэнде из шести смазливых какбымальчиков. А вот iKon ShaveCraft — икона бритвенного стиля…
— Далее —ЦЕНА: 6400 р. RazoRock Mamba 70. Каждый станок имеет уникальный серийный номер, выгравированный на нижней плите. Весной 2017-го RazoRock приобрели пятиосный станок стоимостью более полумиллиона долларов. И начали творить…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 5600 р. RazoRock Game Changer JAWS в кожаном чехле. Каждый станок имеет уникальный серийный номер, выгравированный на нижней плите. ВНИМАНИЕ: на фото и видео Game Changer JAWS с ручкой HD. Доступны варианты…
— Далее —ЦЕНА: 1100 р. Вес = 70 гр. Длина ручки = 80 мм. Диаметр ручки = 12 мм. Ручка: латунь. Голова: цинковый сплав. Покрытие: хром. Надпись на плите сделана по той же технологии, что и на помазках (шелкография). Производство Madhav Metal…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 3500 р. Имеются два варианта: — Чёрный (Black) — Серебро (Silver) Вес: 32 гр. Вес ручки: 22 гр. Длина ручки: 89мм. Диаметр ручки: 11-12мм. Max длина головы: 45мм. Сделано на станке с ЧПУ. Изящное…
— Далее —Временно недоступен : ( Было 6500 р. Без чехла. ГОЛОВА Game Changer OPEN COMB .84-P Вес: 29 гр. GAP: 0,84 мм. Резьба стандартная: M5 x .8 Обработка на ЧПУ, с допуском в две тысячных дюйма. Машинная вибрационная трехступенчатая финишная…
История Т-образного станка. Какие параметры у Т-образного станка. Dorco.ru
Термин “безопасная бритва” в принципе относится ко всем без исключения бритвенным системам, кроме клинковых (они же, собственно, опасные) конструкций. Однако на протяжении более чем полувека – с 1900-х по 1970-е годы – эти два слова означали совершенно определенный тип станка. Ручка и расположенная к ней перпендикулярно головка, в которой зажато тончайшее стальное сменное лезвие – эта конструкция была самой распространенной вплоть до появления современных кассетных станков.
В английской терминологии она называется double-edge razor (двухкромочная), у нас – Т-образная бритва, и в последние несколько лет парадоксальным образом эти, как еще недавно казалось, устаревшие станки возвращаются в моду. Почему так происходит – и стоит ли обзаводиться такой бритвой или доставать ее из дедушкиного несессера – сейчас расскажем.
Сталь, станки, военная служба
Опасная бритва – это скажет вам любой барбер – бреет замечательно: четко обрисовывает контур, начисто удаляет щетину любой длины. Всего два недостатка есть у старинной и завораживающей своей простотой конструкции: во-первых, “опаску” нужно практически перед каждым бритьем править на кожаном ремне, а во-вторых… Она, собственно, очень опасна: без привычки и твердой руки обязательно порежешься, особенно если бриться приходится в походных условиях. А порезы от опасной бритвы могут быть очень глубокими – последствия в худшем случае лучше и не представлять.
Изобрести безопасный бритвенный станок в таких обстоятельствах – значило уравнять шансы всех мужчин на качественное самостоятельное бритье. Кто-то боится брать в руки “клинок”, кто-то хронически режется им; раньше для всех этих людей была одна дорога – к цирюльнику, он же брадобрей. По мере появления на мировой арене среднего класса – тех, кто по статусу обязан выглядеть как джентльмен, но при этом многие хозяйственные дела делал своими руками – появился запрос на бритвенную систему типа “сам себе барбер”. Изобретателя такой системы очевидным образом ждала слава и солидное состояние. Так, в общем-то и произошло: фамилия создателя первой в мире массовой безопасной бритвы была Жиллетт.
Впрочем, надо сказать, родись Кинг Кэмп Жиллетт столетием раньше – у него совершенно ничего в смысле бритвы не вышло бы. Роль личности в этой истории невелика – куда важнее наличие некоторых критически важных для изготовления таких бритв технологий. Прежде всего – выплавки и обработки стали. Ведь ключевая деталь Т-образного бритвенного станка – лезвие, толщина которого составляет сотые доли миллиметра и которое должно производиться не штучно, а массово, миллионами экземпляров. Для изготовления таких лезвий нужен станок уже не бритвенный, а прецизионный металлообрабатывающий. Каковые – вместе с пригодными для изготовления лезвий марками стали – появились как раз к рубежу XIX – XX веков.
В первый год своего существования жиллеттовские безопасные бритвы продавались тиражом в несколько десятков экземпляров, а уже год спустя – это было в 1903 году – их было сделано тоже несколько десятков, но уже тысяч. Окончательно сделать Т-образный станок стандартом безопасной бритвы удалось во время Первой Мировой: американских солдат (таких, как молодой Эрнест Хемингуэй – кстати, большой любитель технологичного походного инвентаря) снабжали такими бритвами бесплатно. А потом, при демобилизации, оставляли бритвенные приборы в подарок. Как всегда бывает с такими армейскими новинками, бритва понравилась и укоренилась – производитель, разумеется, был только рад миллионными тиражами продавать лезвия и новые станки. В 1920-х годах патент на Т-образный станок истек – и производителей таких бритв стало действительно много. До наступления эпохи кассетных бритвенных станков оставалось еще почти полвека, в течение которых безопасная бритва с лезвиями была самой распространенной конструкцией.
В чем смысл
Имеет ли смысл Т-образный станок в наши дни? Вопрос хороший и вполне осмысленный. Действительно, с 1970х годов, когда на рынке появились первые кассетные бритвенные системы, технологии ушли далеко вперед, и одно-единственное лезвие дедушкиной безопасной бритвы само по себе не конкурент современным станкам. Судите сами: рекордный Dorco Pace 7 не только имеет сразу семь параллельных лезвий для чистого бритья с первого прохода, но и оснащен плавающим креплением кассеты к ручке, что дает возможность легко и без микротравм проходить сложные участки кожи. Увлажняющая полоска, имеющаяся на этом и других современных станках, таких, как Dorco Pace 6 – удобна для бритья почти “насухую”, тогда как старинная Т-образная бритва в подобных условиях будет натирать кожу.
Ты добьешься желаемого результата, сделав всего одно движение бритвой
И все-таки смысл нашелся. Конструкция бритвы, накрепко связанная с началом и серединой двадцатого столетия – временами черно-белого кино, музыкальных автоматов и героических подвигов – не могла не войти в моду вновь хотя бы из-за своей несомненной харизматичности. Брейся как Хамфри Богарт – звучит заманчиво! Это первое из соображений – а второе состоит в том, что Т-образная безопасная бритва, по нынешним временам, находится на полдороге между кассетными и клинковыми. То есть – почти опасная, дающая некоторую свободу импровизации, но при этом все-таки гарантирующая от тяжких телесных повреждений.
Выбор больше, чем кажется
На первый взгляд, разница между Т-образными станками только в форме и материалах ручки (вот уж, кстати, действительно раздолье для эстетов: посмотрите на выбор современных бритв этого типа и добавьте к этому бескрайний океан интернет-аукционов). Однако и с точки зрения функционала существуют очень разные версии Т-образников – вы будете удивлены, но даже с одинаковыми лезвиями брить каждая из них будет по-своему. Вот какие основные параметры существуют у таких станков:
- Открытый или закрытый гребень. Крайне важный параметр: гребнем называется та часть головки Т-образной бритвы, что образует “прокладку” между лезвием и ручкой. Он может быть выполнен в виде именно что гребня (закрытый, лезвие находится вровень с кончиками зубьев), а может быть редуцирован до ровной кромки (открытый – зубья отсутствуют, а лезвие выступает на 1-2 мм). Первый вариант безопаснее, второй несколько лучше бреет. Ну, по крайней мере, так говорят поклонники открытого гребня; адепты закрытого это отрицают.
- Агрессивность. Этот параметр означает как раз степень открытости лезвия. Считается, опять же, что более агрессивные станки – те, где лезвие выступает на поверхность сильнее – лучше бреют, но требуют более ловкого обращения. Самые же “неагрессивные” конструкции Т-образников столь же безобидны, как и современные кассетные системы: лезвия на поверхности практически не видно.
- Классика или “бабочка”. Среди конструкций Т-образных станков есть специфическая – так называемая “бабочка”. Она удобнее в обращении: вам не нужно развинчивать станок полностью всякий раз, когда нужно заменить лезвие. Достаточно открутить одну гайку, и головка раскроется, подобно крыльям бабочки.
- Угол расположения лезвия. Головка Т-образной бритвы имеет цилиндрическую поверхность, а вот радиус цилиндра – то есть кривизна скругления – как раз и важна в процессе бритья. Считается, что под относительно острым – около 30 градусов – углом к коже лезвие работает оптимальным образом. Стало быть, от заданного на фабрике угла зависит, как вы будете держать станок при бритье. У некоторых конструкций этот угол изменяемый (обычно это “бабочки”). А ряд антикварных станков из Германии имеет кривизну и в другой плоскости – лезвие изогнуто наподобие подковы. Некоторые считают, что это весьма удобно.
Конструкций, таким образом, набирается изрядное множество. Мы не упомянули еще походные бритвы, в которых ручка разбирается на 2-3 элемента, а весь станок умещается в объем спичечного коробка. Если учесть, что выбор лезвий для Т-образных бритв на антикварных аукционах и блошиных рынках запределен (и речь мы ведем только о новеньких, в упаковке), у Т-образных станков есть определенный коллекционный потенциал. Но – вы удивитесь – этими коллекционными хромированными и латунными штучками можно еще и бриться. Причем с удовольствием!
Ласково и нежно
Главная ошибка всех, кто пытается побриться Т-образным станком – большой нажим. А потом, конечно, да – мы отбрасываем в сторону антикварный станок, потираем и мажем кремом покрасневшую кожу и констатируем: на фронте, мол, и не такое терпели. На самом деле, нет: умеючи – бриться старым станком легко и приятно. И достаточно качественно.
А правила очень простые – такие же, как и для любого другого станка, только соблюдать их нужно строже. Первое: к бритью кожу нужно готовить, увлажняя и прогревая. Второе: никогда не бриться насухую, кожа должна быть “смазана” пеной или гелем. Третье: не брить против шерсти, не давить, не скрести по многу раз. Если бритва бреет плохо с первого прохода, пора заменить лезвие. Четвертое: после бритья умойтесь холодной водой, чтобы закрыть поры, и смажьте кожу лосьоном или кремом.
Единственное специфичное для Т-образного станка правило: угол бритья имеет значение. Как уже говорилось, оптимальный – около 30 градусов между кожей и лезвием. Как нужно для этого держать станок, проще всего определить опытным путем. Но это делается достаточно быстро и просто. Зато – научившись бриться этой системой, вы получаете великолепную эстетику, возможность для коллекционирования и просто немного радости от сопричастности великой индустриальной культуре недавнего прошлого.
Токарные станки с ЧПУ. Фото, технические характеристики, описание.
Создание металлических изделий в условиях серийного производства – это технологически сложный процесс, требующий качественного функционального оборудования.
Токарный станок с ЧПУ способен с высокой точностью выполнять такие технологические операции, как шлифовка поверхностей, обточка пазов, нарезка резьбы (метрической, дюймовой, конической), зенкерование, сверление и рассверливание отверстий. Управление станком выполняется с помощью микрокомпьютера с приводом от сервомоторов.
Станок оснащён револьверной головкой, что позволяет выполнять автоматическую смену инструмента. Решение производственных задач можно поставить на поток, тем самым увеличить эффективность предприятия.
Из особенностей оборудования можно отметить:
- Соответствие международному коду ISO. Ручной ввод с клавиатуры. Наличие программы защиты при обрыве электропитания. Функция автоматической диагностики. Всё это упрощает работу, делая её лёгкой, удобной и безопасной;
- Продольная и поперечная подача выполняется приводом с шариковыми винтами. Вы можете осуществить выбор вертикального 4-хпозиционного держателя инструмента или многорезцовую державку. Перемещение держателя инструмента осуществляется благодаря прецизионному беззазорному редуктору. Высочайшая точность повторяемости позиционирования;
- Поверхность направляющих станины токарного станка с ЧПУ закалена токами высокой частоты. Это является своеобразной гарантией её длительного срока службы;
- Высокая жёсткость и точность шпиндельного механизма. Все операции выполняются в полном соответствии с установленными требованиями.
Станок является прекрасным помощником позволяя справиться даже с трудными и объёмными задачами. Прежде всего следует выделить следующие преимущества:
- Высокая скорость выполнения поставленных задач. Вы сможете сэкономить время, поскольку рассматриваемое оборудование работает на порядок быстрее, чем обычный станок;
- Вероятность появления бракованных изделий стремиться к нулевой отметке;
- Превосходная точность. Перед началом обработки данные закладываются в программу, и вся работа выполняется машиной, а не человеком, что существенно снижает возможность появления погрешностей;
- Продуманный интерфейс, позволяет с лёгкостью контролировать выполнение поставленных задач;
- Быстрая подготовка станка к работе. Задав необходимые значения один раз, вы можете ввести данные в память станка по локальной сети либо с карты памяти.
Благодаря плюсам данного оборудования у вас получиться повысить производительность, особенно если сравнивать со станком с ручным управлением. Добиться такого результата, когда обработка любой детали будет производится с высокой точностью и повторяемостью. Вы сможете снизить потребность в высококвалифицированных работниках, а значит сэкономить.
Потребуется совсем немного времени, чтобы осуществить переналадку станка с изготовления одних деталей на производство других.
Токарные станки с ЧПУ востребованы во многих областях, а именно: машиностроение, приборостроение, авиастроение, судостроение, а также практически на каждом предприятии занимающимся серийным производством металлических изделий.
Компания Metal Master предлагает эргономичное и функциональное оборудование для вашего производства!
Ищите проверенного поставщика металлообрабатывающей техники? Тогда вы можете позвонить по номеру, который представлен на сайте. Наш опытный менеджер внимательно выслушает все ваши пожелания и подберёт технику, которая будет полностью соответствовать технологическим требованиям вашего предприятия.
Предлагаемое оборудование позволяет сделать производственный процесс – лёгким и удобным занятием, не требующим значительных усилий. Для того чтобы купить токарный станок с ЧПУ позвоните по номеру, который указан на сайте.
Также вы можете заполнить форму обратной связи. Укажите ваш номер телефона, и мы перезвоним вам через 28 секунд.
Наличие демо-зала позволяет посмотреть на станок в работе перед его приобретением. Оцените, насколько техника подходит под решение поставленной задачи.
Доставка оборудования выполняется в максимально сжатые сроки. Отгрузка станка в ТК осуществляется в тот же день, когда средства поступят на счёт компании.
Т-подібна бритва (станок) купити у Києві: ціни, відгуки
Класичний Т-подібний станок — це безпечна чоловіча бритва нашого часу. І якщо під час використання небезпечної бритви або шаветки завжди є ризик травмувати шкіру, то використовуючи Т-подібний станок порізатися практично неможливо. А чим відрізняються між собою Т-подібні станки і як вибрати відповідну для себе модель?
Т-подібний станок: різновиди та особливості
Сучасний Т-подібний станок для чоловіків, насамперед, відрізняється формою головки. На сайті ROZETKA у продажі представлені станки для гоління таких різновидів:
- зі змінним картриджем (лезом) і нерухомою головкою:
- Із закритим гребенем. Сталева головка з прямим і м’яким зрізом ідеально підійде новачкам, а також чоловікам з чутливою шкірою. Ідеальне рішення для боротьби зі щоденною щетиною.
- З відкритим гребенем. Безпечний Т-подібний станок з рифленою головкою підійде чоловікам, які голяться не частіше, ніж раз на тиждень.
- Головка з косим зрізом. Бритва має складну конструкцію, тому рекомендується чоловікам, які вже освоїли інші різновиди Т-подібних безпечних станків.
- З рухомими лезами. Бритва з регулюванням зазору леза підійде для щоденного використання.
- Зі знімною і рухомою головкою. Знімна касета з трьома або п’ятьма лезами. І якщо у попередніх 4-х різновидах головка нерухома і змінюється тільки лезо, то тут відбувається заміна цілої касети — знімної головки з лезами. Всі станки зі знімною касетою оснащені кнопковою системою очищення лез, для швидкої заміни картриджа. Також у продажі є Т-подібні станки зі знімною касетою для жінок.
- Одноразові. Це недорогі станки з двома лезами та пластиковою ручкою. Голять такі станки чисто, однак у них швидко сточуються леза. Підходять для одноразового використання.
Для дбайливого догляду за шкірою рекомендуємо комплексне використання Т-подібного станка зі спеціальними косметичними засобами до та після гоління.
Поради та рекомендації щодо вибору Т-подібних станків для гоління
Вибираючи Т-подібний станок, важливо звертати увагу на матеріали, з яких він виготовлений. Наприклад, леза з металу слугуватимуть вам довгий час і збережуть водночас свою гостроту. Багато сучасних виробників під час виробництва лез для Т-подібних станків використовують додаткове покриття й напилення, які підвищують комфорт і безпеку процедури. Також під час вибору бритви необхідно враховувати тип шкіри. Для жирної й нормальної підійде Т-подібний станок з гострими лезами, а людям з чутливою шкірою — з м’якими лезами.
Ну а щоб після гоління ваша шкіра залишалася гладкою й ніжною, сучасні виробники випускають Т-подібні станки зі змащувальними смужками (моделі зі знімною змінною касетою). До складу таких смужок входять зволожувальні олії, які захищають шкіру від сухості під час гоління.
Купити Т-подібний станок за демократичною ціною можна онлайн в інтернет-магазині ROZETKA. У каталозі представлений великий асортимент продукції для гоління відомих брендів: Bic, Philips, Gillette Fusion, Wilkinson Sword, Timor та інші. З більш детальною інформацією та відгуками покупців можна ознайомитися у картці товару.
Виды т-образных станков и их особенности
В данной статье мы затронем еще одну немаловажную тему для новичков, такую как виды и особенности т-образных мужских станков. Итак, станки различаются по:
Способу установки лезвия.
Станок может иметь как классическое крепление для лезвия, так и систему типа «бабочка». Последняя довольна удобна тем, что весь процесс происходит быстро и просто. Достаточно лишь повернуть рукоять, после чего створки в верхней части гребенки открываются, поднимаются вверх, предоставляя нам доступ вовнутрь, куда мы и вставляем лезвие. Это удобно, однако это все-таки механизм подверженный износу, и менее надежный, чем классический, вдобавок его сложнее промывать.
Стандартные, классические конструкции в плане надежности могут дать фору «бабочкам», ведь никаких механических деталей там нет. Как правило, такие станки состоят из трех деталей: непосредственно рукояти, гребенки и верхней прижимной планки для лезвия. Существуют станки и с конструкцией из вообще двух деталей. Это когда рукоять едина с гребенкой, а верхняя планка та же. А бывает в конструкции и 4 детали. Соединяются все составляющие посредством винта.
По выносу лезвия.
- Закрытый гребень (Closed comb). Это закрытый или прямой срез.
- Открытый гребень (Open comb). Соответственно, более открытый срез.
- Косой срез гребня (Slant bar).
Закрытый гребень.
Самый популярный вариант, например, таким гребнем обладает Muehle R 89. Лезвие целиком спрятано за гребнем и не выходит за него, что гарантированно предохраняет своего пользователя от порезов, а бритье станком с таким гребнем выходит мягким. Такой вариант идеален для новичков и повседневного пользования.
Существует также «продвинутый» вариант такой конструкции – это станки с возможностью регулировки угла атаки. Бритва способна менять угол наклона лезвия по отношению к гребню, в результате чего появляется возможность регулировать агрессивность станка от самой маленькой до прилично сильной.
Открытый гребень.
В данной конструкции лезвие все-таки начинает выступать за пределы гребня. С помощью «зубцов» на гребне станок разделяет волос и обеспечивает гладкое скольжение по поверхности кожи, вдобавок такая конструкция не позволяет станку выдергивать волоски, в чем были замечены большинство кассетных бритв.
Можно назвать заблуждением мнение, что станок с открытым гребнем является более агрессивным, нежели с закрытым, и подходит только для редкого использования, в районе 2-3 раз в неделю. На самом деле, такие станки очень даже универсальны, и если мы не говорим об эталоне агрессивности, например, Muehle R 41, то пользоваться ими можно постоянно.
Гребень с косым срезом.
Косорез является наиболее любопытным вариантов из всех безопасных бритв. Совершенно ясно, что это не лучший вариант для новичков, тут и опытный пользователь будет немало удивлен, и только по прошествии времени сможет приноровиться к подобному гребню.
Хотя и существует мнение, что такие станки «злые», по факту является вполне себе средним по агрессивности, а единственная деталь, из-за которой возможно порезаться – это его необычная форма.
Лезвие в таком гребне перекручено и работает как гильотина, где режущий край давит на волос по мере движения станка. Бреются такой бритвой точно так же, как и обычной классической и задавать какой-то определенный дополнительный угол не нужно совсем. Лезвие режет волосы очень близко к корню, что в результате дает очень чистое бритье за меньшее число проходов по щетине. Основные трудности могут появиться при подчищении зоны усов и подравнивании бакенбардов, однако и к этому можно приноровиться спустя пару-тройку использований.
Роботы не забирают нашу работу — они становятся нашими боссами
На этапах конференций и во время предвыборных митингов руководители технических служб и политики предупреждают о надвигающемся кризисе автоматизации — кризисе, когда рабочих постепенно, а затем сразу заменяют интеллектуальными машинами. Но их предупреждения скрывают тот факт, что кризис автоматизации уже наступил. Роботы здесь, они работают в управлении, и они затапливают рабочих в землю.
Роботы следят за горничными в отеле, сообщая им, какую комнату нужно убрать, и отслеживая, как быстро они это делают.Они управляют разработчиками программного обеспечения, отслеживают их клики и прокрутки и удерживают зарплату, если они работают слишком медленно. Они слушают сотрудников колл-центра, говорят им, что и как говорить, и постоянно заставляют их быть максимально занятыми. В то время как мы постоянно наблюдали за беспилотными грузовиками, через пять лет прибыли роботы в виде начальника, бригадира и менеджера среднего звена.
Эти автоматизированные системы могут обнаруживать неэффективность, которую никогда не обнаружил бы человек-менеджер — мгновенный простой между звонками, привычка задерживаться у кофемашины после завершения задачи, новый маршрут, который, если все пойдет идеально, может доставить еще несколько пакетов. в день.Но для рабочих то, что выглядело как неэффективность алгоритма, было их последним резервом передышки и автономии, и по мере того, как эти небольшие перерывы и незначительные свободы оптимизируются, их работа становится все более напряженной, напряженной и опасной. За последние несколько месяцев я поговорил с более чем 20 сотрудниками в шести странах. Для многих из них больше всего опасается не то, что роботы могут прийти на работу: роботы уже стали их боссами.
В некоторых секторах риски автоматизированного управления более очевидны, чем в Amazon.Программное обеспечение управляет почти всеми аспектами управления складами компании: от того, когда люди работают, до того, как быстро они работают, и до случаев, когда их увольняют за отставание. У каждого рабочего есть «ставка», определенное количество предметов, которые они должны обработать в час, и если они не соблюдают ее, они могут быть автоматически уволены.
«Это все равно, что выйти из дома и просто бежать, не останавливаясь ни на что в течение 10 часов подряд, просто бежать».
Когда Джейк * начал работать на складе во Флориде, он был удивлен тем, как мало там было супервайзеров: всего двое или трое управляли персоналом из более чем 300 человек.«Управление было полностью автоматизировано», — сказал он. Один начальник ходил по этажу с ноутбуком в руке и просил рабочих ускориться, когда их ставка упала. (Amazon заявила, что ее система уведомляет менеджеров, чтобы они говорили с работниками об их работе, и что все окончательные решения по кадровым вопросам, включая увольнения, принимаются руководителями.)
Джейк, который попросил использовать псевдоним из-за страха возмездия, был «опекуном». Его работа заключалась в том, чтобы снять предмет с конвейерной ленты, нажать кнопку, поместить предмет в любой отсек, который велит ему монитор, нажать другую кнопку и повторить.Он сравнил это с выполнением скручивающего выпада каждые 10 секунд без остановки, хотя его поощряла двигаться еще быстрее благодаря гигантской таблице лидеров, изображающей мультяшного бегущего человека, которая показывала показатели 10 самых быстрых рабочих в режиме реального времени. Менеджер иногда продолжал болтать спортивного комментатора по внутренней связи: «На третьем месте в первой половине у нас есть Боб со скоростью 697 единиц в час», — вспоминал Джейк. Лучшие исполнители получили валюту Amazon, которую они могли обменять на Amazon Echos и корпоративные футболки. Неэффективные были уволены.
«Ты не остановишься», — сказал Джейк. «Вы буквально не останавливаетесь. Это все равно, что выйти из дома и просто бежать, не останавливаясь ни на что в течение 10 часов подряд, просто бежать ».
Через несколько месяцев он почувствовал жжение в спине. Наблюдатель иногда говорил ему больше сгибать колени при подъеме. Когда Джейк сделал это, его рейтинг упал, и другой начальник посоветовал ему ускориться. «Ты наверное шутишь. Идти быстрее?» он вспомнил слова. «Если я пойду быстрее, у меня случится сердечный приступ, и я упаду на пол.Наконец, его спина полностью прогнулась. Ему поставили диагноз: два поврежденных диска, и он стал инвалидом. По его словам, этот показатель был «на 100 процентов» ответственным за его травму.
Каждый работник Amazon, с которым я разговаривал, говорил, что именно автоматически устанавливаемый темп работы, а не физическая сложность самой работы, делает работу такой изнурительной. Любой провал в системе постоянно оптимизируется, а вместе с ним и любая возможность отдохнуть или восстановиться. Рабочий с Западного побережья рассказал мне о новом устройстве, которое проливает свет на предмет, который он должен выбрать, что позволяет Amazon еще больше ускорить темпы и избавиться от того, что работник назвал «микро-остатками», украденными в тот момент, когда это потребовалось. искать следующий предмет на полке.
Люди не могут выдержать такой уровень напряженной работы, не сломавшись. В прошлом году ProPublica , BuzzFeed и другие опубликовали исследования о врезании водителей службы доставки Amazon в транспортные средства и пешеходов, когда они пытались завершить свои сложные маршруты, которые генерируются алгоритмически и отслеживаются через приложение на телефонах водителей. В ноябре агентство Reveal проанализировало документы с 23 складов Amazon и обнаружило, что почти 10 процентов штатных сотрудников получили серьезные травмы в 2018 году, что более чем вдвое превышает средний показатель по стране для аналогичной работы.Несколько сотрудников Amazon говорили мне, что повторяющиеся стрессовые травмы являются эпидемией, но о них редко сообщают. (Представитель Amazon сказал, что компания серьезно относится к безопасности рабочих, имеет медицинский персонал на месте и призывает рабочих сообщать обо всех травмах.) Боли в спине, коленях и другие симптомы постоянного напряжения достаточно распространены, чтобы Amazon установила торговые автоматы с болеутоляющими. свои склады.
Неумолимый стресс берет свое. Джейк вспомнил, как кричал коллегам, чтобы те двигались быстрее, только чтобы задаться вопросом, что с ним случилось, и извиниться.К концу смены он был настолько истощен, что сразу отправился спать в своей машине на стоянке склада, прежде чем поехать домой. «Многие люди так поступали», — сказал он. «Они просто лежали в своей машине и засыпали». Рабочий из Миннесоты сказал, что работа была усилена алгоритмически до такой степени, что это потребовало переосмысления давних трудовых норм. «Концепция 40-часовой рабочей недели заключалась в том, что вы работаете восемь часов, вы спите восемь часов и у вас есть восемь часов на все, что вы хотите сделать», — сказал он.«Но [что], если вы приходите домой с работы и сразу ложитесь спать, и вы спите 16 часов, или на следующий день после рабочей недели, весь день вы чувствуете похмелье, вы не можете сосредоточиться на вещах, вы просто чувствуете себя дерьмом, теряете время вне работы из-за ее последствий и стрессовых, тяжелых условий? »
Рабочие неизбежно выгорают, но, поскольку каждая задача ежеминутно продиктована машиной, их легко заменить. Джейк подсчитал, что его наняли вместе с 75 людьми, но что он был единственным оставшимся, когда его спина, наконец, сдалась, и большинство из них перевернулось дважды.«Вы просто номер, они могут заменить вас кем угодно с улицы за две секунды», — сказал он. «Им не нужны никакие навыки. Им ничего не нужно. Все, что им нужно сделать, это работать очень быстро ».
На складах Amazon есть роботы, которые якобы крадут работу, но они не такие, которые беспокоят большинство рабочих. В 2014 году Amazon начала развертывать роботов для переноски полок, которые автоматизировали прохождение по складу для получения товаров. Роботы были настолько эффективны, что требовалось больше людей на других ролях, чтобы не отставать, Amazon построила больше объектов, и теперь в компании работает почти втрое больше рабочих складов, работающих полный рабочий день, чем когда роботы были подключены к сети.Но роботы изменили характер работы: вместо того, чтобы ходить по складу, рабочие стояли в клетках, снимая предметы с полок, которые принесли им роботы. Сотрудники говорят, что это одна из самых динамичных и изнурительных ролей на складе. Reveal обнаружил, что травмы чаще случаются на складах с роботами, что имеет смысл, потому что проблема заключается в скорости, а машины, которые больше всего беспокоят рабочих, — это те, которые обеспечивают ее соблюдение.
В прошлом году на предприятиях Amazon прокатилась волна протестов рабочих.Почти все они были вызваны автоматическим управлением, не оставляющим места для удовлетворения основных человеческих потребностей. В Калифорнии работница была автоматически уволена после того, как она превысила свою квоту неоплачиваемого отпуска на один час после смерти члена ее семьи. (Ее снова приняли на работу после того, как ее коллеги подали петицию.) В Миннесоте рабочие ушли с работы в знак протеста против ускорения темпов работы, которое, по их словам, приводило к травмам и не оставляло времени на перерывы в туалет или религиозные обряды. Чтобы удовлетворить машину, рабочие чувствовали, что они должны сами стать машинами.Их скандирование: «Мы не роботы».
Каждая промышленная революция — это история как нашей организации работы, так и технологических изобретений. Паровые двигатели и секундомеры существовали за несколько десятилетий до того, как Фредерик Тейлор, оригинальный оптимизатор, использовал их для создания современного завода. Работая на сталелитейном заводе в конце 19 века, он упростил и стандартизировал каждую роль и написал подробные инструкции на карточках; он рассчитывал каждую задачу по секундам и устанавливал оптимальную скорость.Поступив так, он сломил власть квалифицированных ремесленников, сдерживавшуюся темпами производства, и начал эпоху промышленного роста, а также эпоху изнурительной, повторяющейся и опасно ускоряющейся работы.
Генри Форд наиболее полно продемонстрировал силу этого подхода, когда еще больше упростил задачи и расположил их на конвейере. Скорость линии контролировала темп рабочего и давала начальникам простой способ увидеть, кто отстает. Рабочие это абсолютно ненавидели. Работа была настолько бессмысленной и изнурительной, что люди увольнялись толпами, что вынудило Форда удвоить заработную плату.По мере распространения этих методов рабочие часто бастовали или замедляли ход в знак протеста против «ускорения» — надзиратели разгоняли сборочную линию до недопустимых темпов.
Мы находимся в разгаре очередного большого ускорения. За этим стоит много факторов, но одним из них является цифровизация экономики и новые способы организации работы, которые она открывает. Возьмем розничную торговлю: рабочие больше не стоят в магазинах в ожидании покупателей; с электронной коммерцией их роли разделены. Кто-то работает на складах, где безостановочно выполняет заказы, а кто-то работает в call-центрах, где отвечает вопрос за вопросом.В обоих помещениях за рабочими ведется пристальное наблюдение. Каждое их действие отслеживается сканерами склада и компьютерами колл-центра, которые предоставляют данные для автоматизированных систем, которые поддерживают их работу с максимальной производительностью.
На самом базовом уровне автоматизированное управление начинается с расписания. Алгоритмы планирования существуют с конца 1990-х годов, когда магазины начали использовать их для прогнозирования покупательского трафика и создания соответствующих ему смен. Эти системы делали то же самое, что и владелец бизнеса, когда планировали меньше рабочих на медленное утро и больше на обеденный перерыв, пытаясь максимизировать продажи в расчете на один рабочий час.Программное обеспечение просто лучше справлялось с этим, и оно продолжало улучшаться, учитывая такие переменные, как погода или близлежащие спортивные события, пока оно не смогло прогнозировать потребность в персонале с 15-минутным шагом.
Ни у кого не бывает затишья
Программа настолько точна, что ее можно использовать для создания гуманных расписаний, сказала Сьюзан Ламберт, профессор Чикагского университета, изучающая нестабильность расписания. Вместо этого он часто используется для координации минимального количества работников, необходимого для удовлетворения прогнозируемого спроса, если не меньшего.Она отметила, что это даже не обязательно самый прибыльный подход, цитируя проведенное ею исследование Gap: компаниям и инвесторам проще количественно оценить сокращение затрат на рабочую силу, чем потери продаж, потому что покупателям не нравится бродить по заброшенным магазинам. . Но если это плохо для клиентов, то хуже для рабочих, которые вынуждены постоянно участвовать в гонках, чтобы управлять предприятиями, которые постоянно испытывают нехватку кадров.
Хотя они начинались в розничной торговле, сейчас алгоритмы планирования стали повсеместными. Например, на предприятиях, где Amazon сортирует товары перед доставкой, работникам выдают скелетные расписания и приложение опрашивает их, когда появляются дополнительные часы на складе, иногда всего за 30 минут до того, как они понадобятся.В результате ни у кого никогда не бывает затишья.
Появление дешевых датчиков, сетей и машинного обучения позволило автоматизированным системам управления взять на себя более детальную надзорную роль — и не только в структурированных настройках, таких как склады, но и везде, где работники носят свои устройства. Gig-платформы, такие как Uber, были первыми, кто извлек выгоду из этих технологий, но компании по доставке, рестораны и другие отрасли вскоре приняли их методы.
В автоматизированном управлении не было ни единого прорыва, но, как и в случае с секундомером, революционная технология может казаться обыденной, пока не станет основой для нового способа организации работы.Когда программы отслеживания ставок привязаны к складским сканерам или водители такси оснащены приложениями GPS, это позволяет управлять такими масштабами и уровнем детализации, о которых Тейлор мог только мечтать. Было бы непомерно дорого нанять достаточное количество менеджеров, чтобы рассчитывать каждое движение каждого рабочего с точностью до долей секунды или ехать на каждом грузовике, но теперь для этого требуется, может быть, один. Вот почему компании, наиболее агрессивно применяющие эту тактику, принимают схожую форму: большой пул низкооплачиваемых, легко заменяемых, часто частично занятых или контрактных работников; небольшая группа высокооплачиваемых сотрудников, которые разрабатывают программное обеспечение, которое управляет ими на высшем уровне.
«Апокалипсис роботов уже наступил».
Это не та промышленная революция, о которой нас предупреждали Илон Маск, Марк Цукерберг и другие в Кремниевой долине. Они по-прежнему зациклены на призраке искусственного интеллекта, крадущего рабочие места, который изображается как нечто принципиально новое и чрезвычайно тревожное — «модная пила», по словам Эндрю Янга, пришедшая для общества в том виде, в каком мы его знаем. Апокалиптические видения кажутся исключительно лестными для технологической индустрии, которая в состоянии предупредить мир о собственном успехе, забить тревогу, что она изобрела силы, настолько могущественные, что человеческий труд навсегда останется устаревшим.Но в своей абстракции в масштабе цивилизации этот взгляд упускает из виду способы, которыми технологии меняют опыт работы, и своим чувством неизбежности он подрывает беспокойство многих из тех же людей, которыми сегодня управляют машины. Зачем слишком беспокоиться об условиях для складских рабочих, водителей такси, модераторов контента или представителей колл-центра, когда все говорят, что через несколько лет эти роли будут заменены роботами? Их политические предложения столь же абстрактны, как и их диагноз, в основном они сводятся к тому, чтобы дать людям деньги, как только за ними придут роботы.
Может быть, когда-нибудь роботы придут к водителям грузовиков и всем остальным, хотя чистое влияние автоматизации на рабочие места до сих пор было менее чем катастрофическим. Технологии, несомненно, лишат людей работы, как это было в прошлом, и стоит подумать о том, как обеспечить им защиту. Но один из вероятных сценариев состоит в том, что эти дальнобойщики не останутся полностью безработными, но, как показывает анализ Центра исследований и образования Калифорнийского университета в Беркли, будут ездить вместе, чтобы помочь в основном автономным транспортным средствам перемещаться по сложным городским улицам, получая более низкую заработную плату в условиях строгого контроля и новые неквалифицированные рабочие места.Или, может быть, они будут в офисах, подобных колл-центру, удаленно устранять неисправности в грузовиках, а их производительность будет отслеживаться с помощью алгоритма. Короче говоря, они обнаружат, что ими управляют машины, подверженные силам, которые росли годами, но в значительной степени игнорируются фетишизмом искусственного интеллекта.
«Апокалипсис роботов уже наступил, — сказала Джоанна Броновицка, исследователь Центра Интернета и прав человека и бывший кандидат в Европарламент. «Просто то, как мы создали эти повествования, и, к сожалению, люди слева и справа, такие как Эндрю Янг и люди в Европе, которые говорят на эту тему, вносят свой вклад в это, они используют язык будущего, который затемняет реальную жизненную реальность людей прямо сейчас.”
Это не означает, что будущее ИИ не должно беспокоить рабочих. Раньше для автоматического управления заданиями их приходилось разбивать на задачи, которые могли измеряться машинами — поездка, отслеживаемая GPS, предмет, сканированный на складе. Но машинное обучение способно анализировать гораздо менее структурированные данные и создает новые формы работы, от набора текста на компьютере до разговоров между людьми, готовых для роботов-боссов.
Анджела * несколько лет проработала в колл-центре страховой компании, прежде чем уволиться в 2015 году.Как и во многих других колл-центрах, работа была напряженной: клиенты часто были в отчаянии, программное обеспечение отслеживало количество и продолжительность ее звонков, а менеджеры иногда подслушивали на линии, чтобы оценить, как она справляется. Но когда она вернулась в индустрию в прошлом году, что-то изменилось. Помимо обычных показателей, появилась новая — эмоция — и ее оценивал ИИ.
Программное обеспечение, с которым столкнулась Анджела, было от Voci, одной из многих компаний, использующих ИИ для оценки сотрудников колл-центров.Другие показатели Анджелы были превосходными, но программа постоянно отмечала ее отрицательные эмоции, что приводило ее в недоумение, потому что ее менеджеры-люди ранее хвалили ее чуткость по телефону. Никто не мог сказать ей, почему именно она была наказана, но ее лучшее предположение заключалось в том, что ИИ интерпретировал ее динамичный и громкий стиль речи, периоды молчания (результат попытки соответствовать метрике, призванной свести к минимуму задержку людей. ), а выражения озабоченности — как отрицательные.
«Это заставляет меня задуматься, не является ли это привилегией фальшивой эмпатии, которая звучит действительно бодро и говорит:« Ой, мне жаль, что вы имеете дело с этим », — сказала Анджела, которая попросила использовать псевдоним из страха возмездия. «Ощущение, что единственный подходящий способ выразить эмоции — это то, как компьютер говорит, это очень ограничивает. Это также кажется не лучшим опытом для клиентов, потому что, если бы они хотели поговорить с компьютером, они бы остались с IVR [интерактивным голосовым ответом].”
Представитель Voci сказал, что компания обучила свою программу машинного обучения на тысячах часов аудио, которые сотрудники краудсорсинга отметили как демонстрирующие положительные или отрицательные эмоции. Он признал, что эти оценки являются субъективными, но сказал, что в совокупности они должны учитывать такие переменные, как тон и акцент. В конечном итоге представитель сказал, что Voci предоставляет инструмент анализа, а центры обработки вызовов решают, как использовать предоставленные данные.
Проблемы Анджелы с Voci заставили ее опасаться следующего раунда автоматизации.Ее колл-центр находился в процессе внедрения программного обеспечения от Clarabridge, которое автоматизировало бы те части оценки звонков, которые все еще выполняются людьми, например, правильные ли фразы произносят агенты. Ее центр также планировал расширить использование Cogito, который использует ИИ для обучения рабочих в режиме реального времени, предлагая им говорить медленнее, с большей энергией или выражать сочувствие.
Когда люди перечисляют вакансии, подлежащие автоматизации, работники колл-центра приходят сразу после водителей грузовиков. Их работа повторяется, а машинное обучение позволило быстро добиться прогресса в распознавании речи.Но машинное обучение борется с узкоспециализированными и уникальными задачами, и часто люди просто хотят поговорить с человеком, поэтому именно управленческие должности становятся автоматизированными. Google, Amazon и множество небольших компаний анонсировали системы искусственного интеллекта, которые слушают звонки и обучают сотрудников или автоматически оценивают их работу. Компания CallMiner, например, рекламирует искусственный интеллект, который оценивает профессионализм, вежливость и сочувствие сотрудников, которые в демонстрационном видео измеряются с точностью до долей процента.
Рабочие говорят, что эти системы часто неуклюжи в оценке человеческого взаимодействия. Один работник утверждал, что они могут достичь своих показателей эмпатии, просто много извиняясь. Другой сотрудник страхового call-центра сказал, что искусственный интеллект Cogito, который должен сказать ей, чтобы она выражала сочувствие при обнаружении эмоционального расстройства звонящего, похоже, срабатывает при любых тональных изменениях, даже при смехе. Ее коллеге был передан на рассмотрение супервайзер, потому что тревога сочувствия Cogito продолжала срабатывать, но когда они прослушали запись, оказалось, что звонивший смеялся от радости по поводу рождения ребенка.Однако работница была занята заполнением форм и уделяла разговору лишь половину внимания, поэтому она продолжала подчиняться ИИ и говорить «извините», что сильно смущало звонившего.
Cogito заявила, что ее система «очень точна и не часто дает ложные срабатывания», но когда это происходит, поскольку она дополняет, а не заменяет людей, агенты колл-центра имеют возможность использовать собственное суждение, чтобы адаптироваться к ситуации.
По мере распространения этих систем будет важно оценивать их точность и предвзятость, но они также ставят более простой вопрос: почему так много компаний пытаются автоматизировать эмпатию с самого начала? Ответ кроется в том, как автоматизация сделала работу более интенсивной.
В прошлом работники могли обрабатывать сложный или эмоционально напряженный вызов, смешанный с кучей простых вызовов типа «Я забыл свой пароль», но теперь боты справляются с простыми вызовами. «У нас нет простых звонков, чтобы дать им душевное равновесие, которое мы раньше могли им дать», — сказал Ян Джейкобс из исследовательской компании Forrester. Автоматизированные системы также собирают информацию о клиентах и помогают заполнять формы, что упростит работу, за исключением того, что любое время простоя отслеживается и заполняется дополнительными звонками.
У сотрудницы, которая использовала Cogito, например, была всего одна минута для заполнения страховых бланков между звонками и только 30 минут в месяц на перерывы в туалет и личное время, поэтому она обрабатывала звонки за звонками от людей, имеющих дело с неизлечимыми заболеваниями, умирающих родственников, выкидыши и другие травмирующие события, каждое из которых она должна была пройти менее чем за 12 минут в течение 10 часов в день. «От этого онемеет», — сказала она. Другие работники говорили о хроническом беспокойстве и бессоннице, которые являются результатом нескольких дней, проведенных за эмоционально грубыми разговорами, в то время как, по словам одного рабочего, «ваш компьютер стоит вам через плечо и произвольно решает, сохранить ли вы свою работу или нет.«Эта форма эмоционального выгорания стала настолько распространенной, что отрасль получила название:« усталость от сочувствия ». Cogito в электронной книге, объясняющей причину своего искусственного интеллекта, сравнивает сотрудников колл-центра с травматологами, потерявшими чувствительность в течение своей смены, отмечая, что качество работы представителей ухудшается после 25 звонков. Решение, как пишет компания, состоит в том, чтобы использовать ИИ для «масштабного сочувствия».
Стало общепринятым мнение, что межличностные навыки, такие как сочувствие, станут одной из ролей, оставленных людям после того, как роботы возьмут верх, и это часто рассматривается как оптимистичное будущее.Но кол-центры показывают, как это легко может стать темным: автоматизация увеличивает сочувствие, требуемое от сотрудников, и автоматизированные системы, используемые для того, чтобы вызвать у них больше сочувствия или, по крайней мере, машиночитаемое приближение к этому. Анджела, работница, борющаяся с Вочи, обеспокоена тем, что, поскольку ИИ используется для противодействия влиянию бесчеловечных условий труда, ее работа станет еще более бесчеловечной.
«Никто не любит звонить в колл-центр», — сказала она. «Тот факт, что я могу привнести сюда человеческий фактор, применить свой собственный стиль, построить с ними отношения и дать им почувствовать, что о них заботятся, — это хорошая часть моей работы.Это то, что придает мне значение, — сказала она. «Но если вы все автоматизируете, вы потеряете гибкость, чтобы иметь человеческую связь».
Мак Рони работал инженером-программистом в Дакке, Бангладеш, когда он увидел в Facebook рекламу компании Crossover Technologies из Остина. Рони нравилась его нынешняя работа, но роль Кроссовера казалась шагом вперед: зарплата была лучше — 15 долларов в час — и в объявлении говорилось, что он может работать, когда захочет, и делать это из дома.
В первый же день ему посоветовали загрузить программу WorkSmart. В видеоролике генеральный директор Crossover Энди Трайба описывает программу как «FitBit для работы». По его словам, современный работник постоянно взаимодействует с облачными приложениями, и это дает огромное количество информации о том, как они проводят свое время, — информации, которую в основном выбрасывают. По его словам, эти данные следует использовать для повышения производительности. Ссылаясь на популярную книгу Кэла Ньюпорта Deep Work, об опасностях отвлечения внимания и многозадачности, он говорит, что программное обеспечение позволит работникам достичь новых уровней сосредоточенности.Tryba отображает серию диаграмм, как дефрагментацию жесткого диска, показывая, как рабочий день меняется от рассеянного отвлечения к твердым блокам непрерывной продуктивности.
WorkSmart, по сути, превратил рабочий день Рони в твердые блоки продуктивности, потому что, если когда-либо определялось, что он недостаточно много работает, ему не платили. Программное обеспечение отслеживало его нажатия клавиш, щелчки мышью и приложения, которые он запускал, — все для оценки его производительности. От него также потребовали предоставить программе доступ к своей веб-камере.Каждые 10 минут программа делала наугад три фотографии, чтобы убедиться, что он находится за своим столом. Если бы Рони не было, когда WorkSmart делал снимок, или если бы он определил, что его работа упала ниже определенного порога продуктивности, ему не заплатили бы за этот 10-минутный интервал. Другой человек , который начинал с Рони, отказался предоставить программному обеспечению доступ к веб-камере и потерял работу.
Вскоре Рони понял, что, хотя он работал из дома, его старая офисная работа давала больше свободы.Там он мог выйти на обед или сделать перерыв между задачами. В случае с Кроссовером даже использование туалета в собственном доме требовало скорости и стратегии: он начал следить за тем, чтобы мигал зеленый свет его веб-камеры, прежде чем ринуться в коридор в ванную комнату, надеясь, что успеет закончить вовремя, прежде чем WorkSmart сделает еще один снимок.
Метрики, которых он придерживался, были чрезвычайно требовательными: около 35 000 строк кода в неделю. В конце концов он сообразил, что от него ожидается около 150 нажатий клавиш каждые 10 минут, поэтому, если он остановится, чтобы подумать, и перестанет печатать, 10-минутный кусок его временной карты будет помечен как «бездействует».«Каждую неделю, если он не проработал 40 часов, которые программа считала продуктивной, его могли уволить, поэтому, по его оценкам, он работал дополнительно 10 часов в неделю без оплаты, чтобы компенсировать время, которое программа сделала недействительной. Четыре других нынешних и бывших сотрудника Crossover — один в Латвии, один в Польше, один в Индии и еще один в Бангладеш — сказали, что они должны были сделать то же самое.
«Первое, что вы потеряете, — это социальная жизнь», — сказал Рони. Он перестал встречаться с друзьями, потому что был привязан к своему компьютеру, стремясь достичь своих показателей.«Обычно я не часто выходил на улицу».
Шли месяцы, стресс начал сказываться. Он не мог заснуть. Он не мог слушать музыку, пока работал, потому что программное обеспечение считало YouTube непродуктивным и ограничивало его зарплату. По иронии судьбы его работа начала страдать. «Если у вас есть свобода, настоящая настоящая свобода, тогда я могу выдержать максимальное давление, если это необходимо», — сказал он. Но, работая день за днем под таким напряженным давлением, он выгорал, и его продуктивность падала.
Tryba сказал, что компания — это платформа, которая предоставляет предприятиям квалифицированных рабочих, а также инструменты для управления ими; бизнесы сами решают, использовать ли эти инструменты и как.Он сказал, что люди не должны работать дополнительные часы без оплаты, и что, если WorkSmart помечает табель учета рабочего времени как свободный, работники могут обратиться к своему руководителю с просьбой отменить его. Он сказал, что если рабочим нужен перерыв, они могут сделать паузу и уйти. На вопрос, почему был необходим такой интенсивный мониторинг, он сказал, что будущее за удаленной работой, которая предоставит работникам большую гибкость, но что работодателям потребуется способ привлечь работников к ответственности. Кроме того, собранные данные откроют новые возможности для обучения рабочих тому, как быть более продуктивными.
Crossover — далеко не единственная компания, которая почувствовала возможность оптимизации потоков данных, создаваемых цифровыми работниками. У Microsoft есть программное обеспечение Workplace Analytics, которое использует «цифровой выхлоп», производимый сотрудниками, использующими программы компании, для повышения производительности. В сфере аналитики кадров полно компаний, которые отслеживают активность настольных компьютеров и обещают выявлять время простоя и сокращать количество сотрудников, а оптимизация становится все более резкой и сосредоточенной на отдельных сотрудниках по мере того, как вы спускаетесь по лестнице доходов.Time Doctor Staff.com, популярный среди аутсорсинговых компаний, отслеживает производительность в режиме реального времени, побуждает сотрудников продолжать выполнение задачи, если обнаруживает, что они отвлекаются или бездействуют, и делает скриншоты в стиле кроссовера и фотографии с веб-камеры.
В то время как тщательно продуманные и оптимизированные рабочие места являются меритократией, меритократия может быть доведена до крайности, цитируя фильм « Gattaca»
Сэм Лессин, бывший вице-президент Facebook, соучредитель компании Fin, описывает правдоподобное видение того, к чему все это приведет.Fin запускался как приложение для личного помощника, а затем переключился на программное обеспечение, которое он использовал для мониторинга и управления рабочими, которые заставляли помощника работать. (Сотрудница описала свой опыт работы с запросами помощников как колл-центр, но с более строгим надзором и отслеживанием времени простоя.) Работа в области знаний в настоящее время томится в доиндустриальном состоянии, написала Лессин в письме во время разворота, и сотрудники часто сидят без дела в офисах, их труд неизмеримо и неэффективен. Лессин пишет, что ожидаемый взрыв производительности от ИИ произойдет не в результате замены этих рабочих, а в результате использования ИИ для измерения и оптимизации их производительности, как это сделал Фредерик Тейлор с фабричными рабочими.За исключением того, что это будет «облачная фабрика» — организованный ИИ пул интеллектуальных работников, к которым предприятия могут подключиться, когда им это нужно, во многом как аренда вычислительных мощностей у Amazon Web Services.
«Промышленная революция, по крайней мере в краткосрочной перспективе, явно не пошла на пользу рабочим», — признал Лессин в письме. Облачная фабрика принесет волну глобализации и снижения квалификации. По его словам, в то время как тщательно продуманные и оптимизированные рабочие места являются меритократией, меритократию можно довести до крайности, сославшись на фильм Gattaca .В конечном итоге эти риски перевешиваются тем фактом, что люди могут специализироваться на том, в чем они лучше всего умеют, работать меньше и смогут делать это более гибко.
Для Рони обещание гибкости Crossover оказалось иллюзией. Через год наблюдение и неослабевающее давление стали слишком сильными, и он ушел. «Я думал, что потерял все», — сказал он. Он бросил свою стабильную офисную работу, потерял связь с друзьями и теперь беспокоился, сможет ли он оплатить свои счета.Но через три месяца он нашел другую работу, одну в старомодном офисе. Заработок был хуже, но он был счастливее. У него был менеджер, который помог ему, когда он застрял. У него были обеденные перерывы, перерывы на отдых и перерывы на чай. «Когда я могу выйти, выпить чаю, повеселиться и отправиться в офис, есть место, где я даже могу поспать. Здесь много свободы ».
Работа всегда означала отказ от некоторой степени свободы. Когда работники устраиваются на работу, они могут согласиться позволить своему начальнику указывать им, как им действовать, как одеваться или где быть в определенное время, и все это считается нормальным.Работодатели действуют как то, что философ Элизабет Андерсон критикует как частные правительства, и люди принимают их использование власти способами, которые казались бы репрессивными, исходящими от государства, потому что, как гласит рассуждение, работники всегда могут уйти. Рабочие также предоставляют своим работодателям широкие возможности для наблюдения за ними, и это тоже считается в целом нормально, вызывая беспокойство в основном в тех случаях, когда работодатели проникают в частную жизнь работников.
Автоматизированное управление обещает изменить этот расчет.Хотя работодатель всегда имел право следить за вашим рабочим столом в течение дня, это, вероятно, было бы неэффективным использованием его времени. Теперь такое наблюдение не только легко автоматизировать, но и необходимо собирать данные, необходимые для оптимизации работы. Эта логика может показаться непреодолимой для компании, пытающейся снизить затраты, особенно если у нее достаточно большой штат сотрудников, чтобы окупиться незначительное повышение производительности.
Но рабочих, которые терпели абстрактную угрозу слежки, гораздо больше беспокоит, когда эти данные используются для управления каждым их шагом.Рабочий Amazon на Среднем Западе описал мрачное видение будущего. «У нас могут быть алгоритмы, связанные с технологиями, которые непосредственно воздействуют на наши тела и контролируют нашу работу», — сказал он. «Прямо сейчас алгоритм говорит менеджеру кричать на нас. В будущем алгоритм мог бы сообщать шоковому ошейнику… Я засмеялся, и он быстро сказал, что шутил лишь отчасти. В конце концов, Amazon запатентовал браслеты для отслеживания, которые вибрируют, направляя рабочих, а Walmart тестирует ремни, которые отслеживают движения сотрудников склада.«Разве вы не представляете себе будущее, в котором у вас будет свобода выбора между голоданием или работой на складе, — сказал рабочий, — и вы подписываете контракт, в котором соглашаетесь носить что-то подобное, и это сбивает вас с толку, когда вы работаете слишком медленно». и все это во имя повышения вашей эффективности? «Я думаю, что это направление, в котором он может двигаться, если больше людей не будут более сознательными, и не будет больше организованности вокруг того, что на самом деле происходит с нами, как работниками, и того, как общество трансформируется с помощью этой технологии», — сказал он.«Это те вещи, которые не дают мне уснуть по ночам, и о которых я думаю, когда сейчас нахожусь на складе».
Этот рабочий возлагал надежды на профсоюзы и на растущую активность на складах Amazon. Для этого есть прецедент. Рабочие отреагировали на ускорение последней промышленной революции организованием, и темп работы стал стандартной частью профсоюзных договоров.
Темп работы — лишь одна из форм более широкого вопроса, который эти технологии заставят нас решать: каков правильный баланс между эффективностью и автономией человека? У нас есть беспрецедентные возможности контролировать и оптимизировать поведение сотрудников до мельчайших деталей.Стоит ли предельное повышение производительности заставлять бесчисленное количество людей испытывать хронический стресс и ограничивать их до такой степени, что они чувствуют себя роботами?
Вы можете представить себе версию этих систем, которая собирает данные о рабочих местах, но она анонимна и агрегирована и используется только для улучшения рабочих процессов и процессов. Такая система могла бы получить часть эффективности, которая делает эти системы привлекательными, избегая при этом индивидуализированного микроменеджмента, который раздражает работников. Конечно, это будет означать отказ от потенциально ценных данных.Это потребует признания того, что иногда имеет смысл вообще не собирать данные как средство сохранения пространства для человеческой автономии.
Глубокая разница, которую может дать даже небольшая степень свободы от оптимизации, была очевидна, когда я разговаривал с рабочим, который недавно уволился со склада Amazon в Статен-Айленде, чтобы взять на себя работу по погрузке и разгрузке грузовиков для доставки. У него тоже были сканеры и метрики, но они только измеряли, идет ли его команда в правильном направлении в течение дня, оставляя рабочих определять свои роли и темп.«Это похоже на рай», — сказал он своим коллегам.
Самые мощные в мире аппараты МРТ подталкивают визуализацию человека к новым пределам
Холодным утром в Миннеаполисе в декабре прошлого года человек вошел в исследовательский центр, чтобы рискнуть там, где раньше ходили только свиньи: в самый мощный аппарат магнитно-резонансной томографии (МРТ), созданный для сканирования человеческого тела.
Сначала он переоделся в больничную одежду, и исследователи убедились, что на его теле нет металла: пирсинга, колец, металлических имплантатов или кардиостимуляторов.Любой металл можно вырвать с помощью невероятно мощного магнита 10,5 тесла, который весит почти в 3 раза больше, чем самолет Боинг 737, и на 50% мощнее, чем самые сильные магниты, одобренные для клинического использования. За несколько дней до этого он прошел обследование, которое включало базовую проверку его чувства равновесия, чтобы убедиться, что любое головокружение от воздействия магнитов можно правильно оценить. В кабинете МРТ Центра магнитно-резонансных исследований Университета Миннесоты он лег в 4-метровую трубку, окруженную 110 тоннами магнита и 600 тоннами железной защиты, для получения изображения его бедер в течение часа. чей тонкий хрящ будет проверять пределы разрешающей способности машины.
Директор центра Камиль Угурбил годами ждал этого дня. Магнит столкнулся с длительными задержками из-за дефицита жидкого гелия, необходимого для его заполнения. После того, как машина была наконец доставлена, в морозный день в 2013 году, потребовалось четыре года испытаний на животных и увеличения напряженности поля, прежде чем Угурбил и его коллеги с комфортом отправили первого человека. Даже тогда они не совсем понимали, что увидят. Но ожидание того стоило: когда сканирование материализовалось на экране, высокое разрешение позволило выявить сложные детали тонкого, как пластина, хряща, защищающего тазобедренный сустав.«Это было очень интересно и очень полезно, — говорит Угурбил.
Сканер стоимостью 14 миллионов долларов США — один из немногих в мире, которые подталкивают МРТ к новым пределам магнитной силы. Сегодня в больницах обычно используются аппараты с напряженностью поля 1,5 Тл или 3 Тл. Но количество сканеров сверхвысокого поля растет. В исследовательских лабораториях по всему миру уже находятся десятки машин 7-T, а в прошлом году первая модель 7-T была допущена к клиническому использованию как в Соединенных Штатах, так и в Европе. На крайнем конце — три сканера, разработанные для людей с радиусом действия более 10 Тл.Помимо аппарата Миннесотского университета, исследователи готовят два устройства 11,7-Т для своих первых тестов на людях: одно гигантское для сканирования всего тела в Центре NeuroSpin в CEA Saclay за пределами Парижа, а еще меньшее для сканирования головы в Национальный институт здоровья США (NIH) в Бетесде, штат Мэриленд. Германия, Китай и Южная Корея рассматривают возможность создания 14-тонных сканеров человека.
Привлекательность сканеров сверхвысокого поля очевидна. Чем сильнее магнитное поле, тем больше отношение сигнал / шум, что означает, что тело может быть отображено либо с большим разрешением, либо с тем же разрешением, но быстрее.При 3 Тл аппараты МРТ могут различать детали мозга размером от 1 миллиметра. Это разрешение может составлять всего 0,5 миллиметра в машине 7-T — этого достаточно, чтобы различать функциональные единицы внутри коры головного мозга человека и, возможно, впервые увидеть, как информация течет между совокупностями нейронов в живом человеческом мозге. Ожидается, что сканеры с еще более высокой напряженностью поля будут иметь разрешающую способность, как минимум вдвое, чем у устройств 7-T.
Университет Миннесоты 10.Магнит 5-T доставляется и перемещается в Центр исследований магнитного резонанса в этой временной серии Фото: Университет Миннесоты,
Стремление к достижению более высокой напряженности поля сопряжено с рядом проблем. Сканеры больше, дороже и технически сложнее. Они также требуют большего внимания к безопасности. Но работа над 7T уже привела к успехам, как говорят исследователи, как для нейробиологии, так и для клинических приложений: клиницисты могут более точно направлять электроды для лечения глубокой стимуляции мозга, а также могут обнаруживать остеоартрит на более ранней стадии, чем это было возможно. перед.
Сканеры предлагают детали, которые раньше можно было увидеть только на тонких срезах посмертных образцов, полученных с помощью мощных микроскопов. «Это окно, которого у нас никогда не было в неповрежденном человеческом мозге», — говорит Рави Менон, ученый в области нейровизуализации из Исследовательского института Робартса в Западном университете в Лондоне, Канада.
Если вы построите его
Основные принципы технологии МРТ не сильно изменились с тех пор, как в середине 1970-х был разработан первый человеческий сканер. Сердцем МРТ по-прежнему является трубчатый сверхпроводящий магнит, который генерирует статическое электромагнитное поле, которое перестраивает небольшую часть протонов водорода внутри молекул воды.Как только эти протоны выстраиваются в линию, катушки в сканере излучают короткий всплеск радиоволн, который заставляет магнитные поля протонов колебаться. Когда радиовсплеск заканчивается, протоны выделяют энергию, посылая слабое эхо радиоволн, которое улавливается приемными катушками и дает картину анатомии мозга и других тканей.
Чем сильнее магнитное поле, тем больше доля протонов, которые выровнены, и тем больше разница в энергии между ними и теми, которые остаются невыровненными.Это дает сигнал, который лучше распознается по фоновому шуму. Но каждый скачок напряженности поля сопровождается некоторой неопределенностью. «В начале эры МРТ многие ученые думали, что 0,5 Тл будет максимальной силой магнита для МРТ», потому что они думали, что ионная проводимость живой ткани не позволит радиоволнам проникнуть достаточно глубоко внутрь тела, — говорит Виктор Щепкин из Национальная лаборатория сильных магнитных полей США в Таллахасси, Флорида. Затем, в 1980-х годах появилась 1.Сканеры 5-Т для клинического использования. А в 2002 году сканеры 3-T получили одобрение. Еще до этого исследователи настаивали на более высокой напряженности поля; Первые исследовательские сканеры 7-T начали появляться в 1999 году.
Переход с 3T на 7T вызвал некоторые проблемы. По словам исследователей, биологические побочные эффекты, хотя и временные, более выражены: люди могут испытывать головокружение и головокружение, когда входят в сканер и выходят из него. Когда люди двигаются внутри устройства, они иногда могут почувствовать вкус металла, увидеть белые вспышки или испытать непроизвольные движения глаз, называемые нистагмом.
Ткань также может перегреваться. Поскольку ядра водорода резонируют на более высоких частотах по мере увеличения напряженности поля, МРТ со сверхвысоким полем должны использовать более коротковолновые и, следовательно, более энергичные радиоимпульсы, чтобы заставить протоны колебаться. Человеческая ткань поглощает больше энергии от этих волн. Таким образом, чтобы избежать образования горячих точек и сделать изображения пригодными для использования, эта энергия должна быть максимально сглажена внутри трубки. Исследователи разработали различные способы достижения этой цели. Одна тактики, говорит Грегори Чэнг, опорно-двигательный аппарат рентгенолог в Нью-Йоркский университет медицины, является генерацией импульсов с помощью кольца индивидуально настраиваемых передатчиков, выстроенных вокруг пациента.
Высокое разрешение также является смешанным преимуществом, поскольку оно делает сканеры очень чувствительными к малейшим движениям. Некоторые повторяющиеся движения тела, вызванные дыханием или сердцебиением, можно смоделировать и устранить. Но Менон говорит, что самая большая проблема при 7 Тл и выше — та, которой нет в сканерах с более низким разрешением — это непроизвольные движения мозга внутри черепа. «Если я растягиваю пальцы ног, пока нахожусь в сканере, мой мозг будет двигаться, потому что мои пальцы ног через спинной мозг соединены с мозгом», — говорит Менон.А благодаря сердцебиению, добавляет он, мозг пульсирует «в масштабе от полумиллиметра до миллиметра». По его словам, поиск этих артефактов — постоянная область исследований.
Несмотря на это, говорят ученые, 7T уже открыл новое окно в живой мозг, обнаружив структуры размером менее 1 миллиметра. Этот режим, названный неврологами мезоскопической шкалой, раньше был доступен только хирургам, говорит Клаус Шеффлер, руководитель центра магнитного резонанса Института биологической кибернетики Макса Планка в Тюбингене, Германия.По словам Шеффлера, с 7 T «вы видите все детали, не открывая мозг».
Среди обнаруженных структур — шесть слоев коры головного мозга, внешняя область мозга толщиной 3 миллиметра, которая отвечает за высокий уровень познания человека. Каждый уровень имеет свою специализацию: один обрабатывает входные данные из других областей мозга, некоторые обрабатывают информацию, а третьи передают результаты этой обработки другим частям мозга. Переход к машинам 7-T позволил исследователям измерить относительную активность на разных уровнях, что может показать, как эта информация распространяется.«Это огромный шаг вперед по сравнению с визуализацией при 3 или 1,5 Тл», — говорит Менон. «Обычно мы просто говорим, что A связано с B, и мы не можем многое сказать о том, в каком направлении движется информация».
Мозг добровольца визуализируется с помощью магнитно-резонансной томографии 3-Т (слева) и 9,4-Т (справа) Фото: Рольф Похманн / Институт биологической кибернетики Макса Планка
Некоторые команды использовали эту возможность для измерения активности, когда люди проходят вербальные и поведенческие тесты, и результаты показывают, как активность на разных уровнях влияет на то, как испытываются различные области процесса коры головного мозга (С.J. D. Lawrence et al. NeuroImage http://doi.org/cwbr ; 2017). «Дело не только в том, что область А отвечает за зрение, но и в том, что оно модулируется вниманием, настроением и памятью», — говорит Менон. «И на такие вопросы чрезвычайно сложно ответить на животных моделях. Очевидно, они не думают и не вербализируют так, как мы ». Теперь, после сканирования людей 7-Т, «вырисовывается картина человеческой памяти, которая раньше была действительно недоступна», — говорит он.
Исследователи также надеются узнать больше о столбчатой организации мозга.Считается, что корковые колонки выполняют вычисления и преимущественно реагируют на определенные стимулы, такие как ориентация объектов, хотя об их точной роли в этом контексте ведутся ожесточенные споры. Столбцы размером примерно 500 микрометров проходят перпендикулярно кортикальным слоям и сообщаются друг с другом через соединения в одном из средних слоев. Если бы МРТ могла измерять активность мозга на столбчатом уровне, ученые могли бы использовать это, чтобы делать выводы о вычислениях в отдельных нейронах.Это было бы интересно, потому что одним из ограничений МРТ является то, что он не может напрямую измерить нейронную активность.
МРТ при 7 Тл также позволяет лучше измерить связь между мозгом, говорит Угурбил, который участвует в проекте Human Connectome. В рамках исследования, направленного на полное картирование связей между нейронами в головном мозге, было выполнено сканирование 184 человек как при 3 T, так и при 7 T. При 7 T они обнаружили гораздо больше нейронных сетей и связей между нейронами, чем при 3 T. » С точки зрения того, что это означает, прогнозирования или изучения болезней человека, это еще впереди », — говорит Угурбил.
Но Угурбил говорит, что эти аппараты уже перспективны для клинической диагностики и лечения. Глубокая стимуляция мозга, которая используется для лечения многих людей с болезнью Паркинсона, часто осуществляется путем введения электрода в субталамическое ядро, часть базальных ганглиев глубоко внутри мозга. МРТ используется, чтобы помочь хирургам позиционировать электрод, и как только он оказывается на месте, электрод активируется, чтобы увидеть, попал ли он в правильную цель. Но с использованием 1,5- или 3-тонных машин «это что-то вроде рыболовной экспедиции», — говорит Угурбил.«Если вы оказались не в том месте, вам придется вытащить электрод и вставить его снова, немного по-другому». По его словам, каждый раз есть шанс попасть в кровеносный сосуд и вызвать кровотечение. Снимки, сделанные сканерами 7-T, исключают все эти ковыряния. «Вы видите свою цель, тогда вы просто идете: одно проникновение — и вы получаете результат», — говорит он.
Сканирование, проведенное с помощью аппаратов 7-T, также позволило больше узнать о симптомах и прогрессировании рассеянного склероза. Новые лекарства от этого заболевания помогли замедлить развитие двигательного дефицита, и, как следствие, увеличение продолжительности и качества жизни пациентов означало, что когнитивные проблемы были замечены впервые.«Многие из этих людей имеют то, что они могут описать как симптомы, похожие на [синдром дефицита внимания и гиперактивности]», — говорит Менон. «Мы никогда не понимали, как это могло быть до сих пор». Используя сканер 7-T, группа Менона смогла обнаружить поражения в областях, где они ранее не наблюдались, включая дорсолатеральную префронтальную кору, область, отвечающую за исполнительную функцию и внимание. «Исторически это было довольно трудно увидеть», — говорит он. Эти поражения могут объяснить, почему у пациентов развиваются когнитивные симптомы.По его словам, Менон участвует в большом проекте, «исследующем взаимосвязь между когнитивными функциями и локализацией поражений».
Если большее разрешение не требуется, врачи могут также использовать более высокое отношение сигнал / шум в МРТ со сверхвысоким полем, чтобы просто сканировать быстрее, создавая изображения за секунды, которые в противном случае заняли бы минуты, и изображения за минуты, которые в противном случае потребовались бы часы. Для пациентов это может иметь большое значение для комфорта.
Исследователи также могут смотреть за пределы воды.При напряженности поля 7 Тл и выше МРТ может обнаруживать не только ядра водорода, но и ядра более тяжелых элементов, таких как натрий, калий, фосфор и фтор, которые имеют гораздо более низкую внутреннюю чувствительность к магнитному резонансу, чем ядра водорода.
Чанг использовал сканер 7-T Нью-Йоркского университета, чтобы посмотреть на натрий на предмет биохимических изменений, которые могут предвещать остеоартрит. Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что у людей с ранними стадиями заболевания, по его словам, «концентрация натрия в их хрящах снижается без каких-либо изменений в структуре хрящей».Несколько других групп воспроизвели результаты в небольших исследованиях. Чанг надеется, что если они сохранятся, этот подход можно будет использовать для выявления остеоартрита на достаточно ранней стадии, чтобы предотвратить дальнейшее повреждение путем изменения образа жизни и позволить исследователям быстрее проводить клинические испытания, поскольку они получают ранний индикатор заболевания.
Beyond 7
Самый мощный в мире МРТ-сканер находится в Национальной лаборатории сильного магнитного поля США. С внутренним пространством всего 10.Станок 21,1-Т диаметром 5 сантиметров слишком мал для того, чтобы его можно было использовать на людях. Вместо этого Щепкин и его коллеги сканируют мелких животных. Они использовали сканер для изучения, например, концентрации натрия в опухолях головного мозга крыс, и их результаты показывают, что количество натрия, присутствующего в опухоли, может указывать на ее устойчивость к химиотерапии (В.Д. Щепкин, и др., Magn. Reson. Med., 67 , 1159–1166; 2012).
Сначала, по словам Щепкина, были некоторые колебания по поводу использования тепловизора.«У нас было правило, что никто не может работать в одиночку возле магнита», — объясняет он. Этого правила больше нет, но группа по-прежнему соблюдает строгую политику отказа от металла.
На подготовку сканера, который не был полностью коммерческой машиной, к испытаниям на животных, ушли годы. Этот процесс был таким же медленным для многих новых сканеров для исследований на людях, превышающих 10 Тл. Например, NIH в настоящее время ожидает возвращения своего магнита на 11,7 Тл. После того, как он был доставлен в 2011 году, команда слишком быстро включала и выключала некоторые компоненты сканера, что привело к перегреву магнита и повреждению проводки, говорит исследователь из агентства.Магнит нуждался в заводской перестройке; это ожидается еще в 2019 году. Магнит диаметром 5 метров для МРТ 11,7 Тл в Центре NeuroSpin во Франции был доставлен в мае прошлого года. Планируется, что сканер произведет первые сканирование человеческого мозга в 2022 году.
Угурбил получил разрешение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США в августе 2017 года на сканирование 20 человек с помощью своего МРТ 10,5 Тл (человек в декабре был первым). Он планирует сканировать первый человеческий мозг через несколько месяцев. Сканирование с такой напряженностью поля — это тот момент, когда исследователи не ищут ответов на какие-либо биомедицинские вопросы, а просто проверяют, есть ли у процесса какие-либо побочные эффекты.Тем не менее, по его словам, «даже начальные изображения выглядят довольно эффектно». Он является частью группы, обсуждающей попытки достичь 20 Тл у людей.
Количество тепла, производимого такими машинами, может быть еще более проблематичным. Некоторые исследователи предположили, что сканеры, работающие при температуре выше 14 Тл, также могут замедлять нервную проводимость, стимулировать периферические нервы или повреждать ДНК, хотя Щепкин говорит, что до сих пор не наблюдал ни одного из этих эффектов у животных, даже при 21,1 Тл. что в какой-то момент будет предел напряженности поля, за который мы не сможем выйти, не повредив тело: «Я не думаю, что мы можем подниматься все выше и выше навсегда.”
Не смотрите сейчас: зачем вам беспокоиться о машинах, считывающих ваши эмоции | Распознавание лиц
Может ли программа обнаруживать потенциальных террористов по выражению их лиц и поведению? Эту гипотезу проверило Управление транспортной безопасности США (TSA) в 2003 году, когда оно приступило к тестированию новой программы наблюдения под названием «Скрининг пассажиров с помощью методов наблюдения», или сокращенно «Спот».
При разработке программы они консультировались с Полом Экманом, заслуженным профессором психологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско.Десятилетиями ранее Экман разработал метод определения мельчайших выражений лица и сопоставления их с соответствующими эмоциями. Этот метод использовался для обучения «сотрудников по определению поведения» сканированию лиц на предмет обмана.
Но когда программа была запущена в 2007 году, у нее были проблемы. Офицеры направляли пассажиров на допросы более или менее наугад, и небольшое количество арестованных было произведено по обвинениям, не связанным с терроризмом. Еще большее беспокойство вызывает тот факт, что программа якобы использовалась для оправдания расового профилирования.
Экман попытался дистанцироваться от Спота, заявив, что его метод применялся неправильно. Но другие предположили, что неудача программы была вызвана устаревшей научной теорией, лежащей в основе метода Экмана; а именно, что эмоции можно объективно вывести с помощью анализа лица.
В последние годы технологические компании начали использовать метод Экмана для обучения алгоритмов распознавания эмоций по выражению лица. Некоторые разработчики заявляют, что системы автоматического определения эмоций будут не только лучше людей в обнаружении истинных эмоций путем анализа лица, но и что эти алгоритмы будут адаптированы к нашим сокровенным чувствам, значительно улучшая взаимодействие с нашими устройствами.
Но многие эксперты, изучающие науку об эмоциях, обеспокоены тем, что эти алгоритмы снова потерпят неудачу, и решения о нашей жизни будут приниматься на основе ошибочных научных данных.
Ваше лицо: промышленность стоимостью 20 миллиардов долларов
На мониторах отображается видео, показывающее программное обеспечение для распознавания лиц, используемое в штаб-квартире компании искусственного интеллекта Megvii в Пекине. Фотография: New York Times / eyevineТехнология обнаружения эмоций требует двух методов: компьютерного зрения для точного определения выражений лица и алгоритмов машинного обучения для анализа и интерпретации эмоционального содержания этих черт лица.
Обычно на втором этапе используется метод, называемый контролируемым обучением, процесс, с помощью которого алгоритм обучается распознавать то, что он видел раньше. Основная идея состоит в том, что если вы покажете алгоритму тысячи и тысячи изображений счастливых лиц с меткой «счастливый», когда он увидит новое изображение счастливого лица, он снова будет идентифицировать его как «счастливое».
Аспирант Рана эль Калиуби была одной из первых, кто начал экспериментировать с этим подходом. В 2001 году, переехав из Египта в Кембриджский университет, чтобы получить степень доктора компьютерных наук, она обнаружила, что проводит больше времени за компьютером, чем с другими людьми.Она полагала, что, если бы она могла научить компьютер распознавать ее эмоциональное состояние и реагировать на него, время, проведенное вдали от семьи и друзей, было бы менее одиноким.
Калиуби посвятила оставшуюся часть своей докторской диссертации работе над этой проблемой, в конечном итоге разработав устройство, которое помогало детям с синдромом Аспергера читать и реагировать на выражения лица. Она назвала его «эмоциональным слуховым аппаратом».
В 2006 году Калиуби присоединилась к лаборатории эффективных вычислений Массачусетского технологического института, где вместе с директором лаборатории Розалинд Пикард продолжала совершенствовать и совершенствовать технологию.Затем, в 2009 году, они стали соучредителем стартапа под названием Affectiva, первого бизнеса, предлагающего «искусственный эмоциональный интеллект».
Сначала Affectiva продавала свою технологию обнаружения эмоций как продукт для исследования рынка, предлагая эмоциональные реакции на рекламу и продукты в режиме реального времени. Они нашли таких клиентов, как Mars, Kellogg’s и CBS. Пикард покинул Affectiva в 2013 году и стал участвовать в другом стартапе в области биометрии, но бизнес продолжал расти, как и отрасль вокруг него.
Amazon, Microsoft и IBM теперь рекламируют «анализ эмоций» как один из своих продуктов для распознавания лиц, и возник ряд более мелких фирм, таких как Kairos и Eyeris, которые предлагают аналогичные услуги для Affectiva.
Помимо исследований рынка, технология обнаружения эмоций теперь используется для отслеживания и выявления нарушений водителя, тестирования пользовательского опыта для видеоигр и для помощи медицинским работникам в оценке благополучия пациентов.
Калиуби, наблюдавший за тем, как обнаружение эмоций превратилось из исследовательского проекта в отрасль с оборотом в 20 миллиардов долларов, уверен, что этот рост продолжится. Она предсказывает время в недалеком будущем, когда эта технология будет повсеместной и интегрированной во все наши устройства, способной «подключаться к нашим внутренним, подсознательным, моментальным откликам».
База данных из 7,5 млн лиц из 87 стран
Посетители проверяют свои телефоны за экраном, рекламируя программное обеспечение для распознавания лиц во время Глобальной конференции по мобильному Интернету (GMIC). Фотография: Дамир Саголдж / ReutersКак и в большинстве приложений машинного обучения, прогресс в обнаружении эмоций зависит от доступа к более качественным данным.
Согласно веб-сайту Affectiva, у них есть самое большое хранилище данных об эмоциях в мире, в котором хранится более 7,5 миллионов лиц из 87 стран, большая часть которых собрана из добровольных записей людей, которые смотрят телевизор или едут ежедневно.
Эти видео отсортированы 35 специалистами по маркировке из офиса Affectiva в Каире, которые просматривают отснятый материал и переводят выражения лица в соответствующие эмоции — например, если они видят опущенные брови, сжатые губы и выпуклые глаза, они прикрепляют ярлык «злость». Этот помеченный набор данных о человеческих эмоциях затем используется для обучения алгоритма Affectiva, который учится ассоциировать хмурые лица с гневом, улыбающиеся лица со счастьем и т. Д.
Лицо с опущенными бровями и плотно сжатыми губами означало «гнев» для банкира в США и для охотника в Папуа-Новой Гвинее
Этот метод маркировки, который многие в индустрии обнаружения эмоций считают лучшим золотой стандарт измерения эмоций основан на системе кодирования эмоций на лице (Emfacs), разработанной Полом Экманом и Уоллесом Фрисеном в 1980-х годах.
Научные корни этой системы можно проследить до 1960-х годов, когда Экман и двое его коллег выдвинули гипотезу о шести универсальных эмоциях — гнев, отвращение, страх, счастье, грусть и удивление, — которые встроены в нас и могут быть обнаружены. во всех культурах, анализируя движения мышц лица.
Чтобы проверить гипотезу, они показали различным группам населения по всему миру фотографии лиц, прося их определить, какие эмоции они видели. Они обнаружили, что, несмотря на огромные культурные различия, люди могут сопоставить одни и те же выражения лица с одними и теми же эмоциями.Лицо с опущенными бровями, сжатыми губами и выпученными глазами означало «гнев» для банкира в Соединенных Штатах и полукочевого охотника в Папуа-Новой Гвинее.
В течение следующих двух десятилетий Экман опирался на свои открытия, чтобы разработать свой метод определения черт лица и сопоставления их с эмоциями. Основная предпосылка заключалась в том, что если у человека вызывается универсальная эмоция, то соответствующее движение лица автоматически проявляется на лице. Даже если этот человек попытается замаскировать свои эмоции, истинное, инстинктивное чувство «просочится» и, следовательно, может быть воспринято кем-то, кто знает, что искать.
На протяжении второй половины 20 века эта теория, называемая классической теорией эмоций, стала доминировать в науке об эмоциях. Экман сделал свой метод обнаружения эмоций патентованным и начал продавать его в качестве обучающей программы ЦРУ, ФБР, таможне и пограничной службе и TSA. Идея о том, что истинные эмоции читаются на лице, даже просочилась в массовую культуру, и легла в основу шоу Lie to Me.
И все же многие ученые и психологи, исследующие природу эмоций, подвергли сомнению классическую теорию и связанные с ней методы обнаружения эмоций Экмана.
«Вы уже видите, что кадровые компании используют эти методы, чтобы определить, подходит ли кандидат для найма». Фотография: Джон Лунд / Getty Images / Blend ImagesВ последние годы особенно сильную и настойчивую критику выдвинула Лиза Фельдман Барретт, профессор психологии Северо-Восточного университета.
Барретт впервые столкнулся с классической теорией в аспирантуре. Ей нужен был метод объективного измерения эмоций, и ей пришлось столкнуться с методами Экмана.Изучая литературу, она начала беспокоиться о том, что лежащая в основе методология исследования была ошибочной — в частности, она подумала, что, предоставляя людям предварительно выбранные ярлыки эмоций, соответствующие фотографиям, Экман непреднамеренно «настраивал» их, чтобы они давали определенные ответы.
Она и группа коллег проверили эту гипотезу, повторно выполнив тесты Экмана без указания ярлыков, что позволило испытуемым свободно описывать эмоцию в изображении, как они ее видели. Корреляция между конкретными выражениями лица и конкретными эмоциями резко упала.
С тех пор Барретт разработала собственную теорию эмоций, которая изложена в ее книге «Как создаются эмоции: тайная жизнь мозга». Она утверждает, что в мозгу нет универсальных эмоций, вызываемых внешними стимулами. Скорее, каждое переживание эмоции строится из более основных частей.
«Они возникают как комбинация физических свойств вашего тела, гибкого мозга, который подключается к любой среде, в которой он развивается, а также вашей культуры и воспитания, которые обеспечивают эту среду», — пишет она.«Эмоции реальны, но не в том объективном смысле, в котором реальны молекулы или нейроны. Они реальны в том же смысле, что и деньги, — то есть вряд ли иллюзия, а продукт человеческого согласия ».
Барретт объясняет, что бессмысленно говорить о прямом сопоставлении выражений лица с эмоциями во всех культурах и контекстах. В то время как один человек может хмуриться, когда злится, другой может вежливо улыбаться, планируя падение своего врага. По этой причине оценку эмоций лучше всего понимать как динамическую практику, которая включает автоматические когнитивные процессы, межличностные взаимодействия, воплощенный опыт и культурную компетенцию.«Это звучит как большая работа, и это так», — говорит она. «Эмоции сложны».
Калиуби соглашается — эмоции сложны, поэтому она и ее команда в Affectiva постоянно пытаются улучшить полноту и сложность своих данных. Помимо использования видео вместо неподвижных изображений для обучения своих алгоритмов, они экспериментируют с захватом более контекстных данных, таких как голос, походка и крошечные изменения лица, которые происходят за пределами человеческого восприятия. Она уверена, что чем лучше данные, тем точнее будут результаты.Некоторые исследования даже утверждают, что машины уже превосходят людей в обнаружении эмоций.
Но, по словам Барретта, дело не только в данных, но и в том, как данные маркируются. Процесс маркировки, который Affectiva и другие компании по обнаружению эмоций используют для обучения алгоритмов, может идентифицировать только то, что Барретт называет «эмоциональными стереотипами», которые похожи на смайлики, символы, которые соответствуют хорошо известной теме эмоций в нашей культуре.
По словам Мередит Уиттакер, содиректора исследовательского института AI при Нью-Йоркском университете, создание приложений для машинного обучения на основе устаревшей науки Экмана — это не просто плохая практика, это наносит реальный социальный вред.
«Вы уже видели, как кадровые компании используют эти методы, чтобы определить, подходит ли кандидат для найма или нет. Вы также видите, как в школе предлагаются экспериментальные методы, позволяющие определить, занят ли ученик в классе, ему скучно или он злится », — говорит она. «Эту информацию можно использовать таким образом, чтобы люди не могли найти работу или формировать то, как с ними обращаются и оценивают в школе, и, если анализ не очень точен, это может нанести конкретный материальный ущерб».
Калиуби говорит, что она знает о том, как можно неправильно использовать обнаружение эмоций, и серьезно относится к этике своей работы.«Очень важно вести диалог с общественностью о том, как все это работает и где применять, а где не применять», — сказала она мне.
Калиуби, который раньше носил платок, также хорошо осознает важность создания разнообразных наборов данных. «Мы заботимся о том, чтобы при обучении любого из этих алгоритмов тренировочные данные были разнообразными», — говорит она. «Нам нужно изображение кавказцев, азиатов, более темный оттенок кожи, даже людей, носящих хиджаб».
Вот почему Affectiva собирает данные из 87 стран.В ходе этого процесса они заметили, что в разных странах выражение эмоций приобретает разную интенсивность и нюансы. Бразильцы, например, используют широкие и длинные улыбки, чтобы передать счастье, говорит Калиуби, в то время как в Японии улыбка означает не счастье, а вежливость.
Affectiva учла этот культурный нюанс, добавив в систему еще один уровень анализа, составив то, что Калиуби называет «этничными критериями», или систематизировав предположения о том, как эмоции выражаются в различных этнических культурах.
Но именно этот тип алгоритмического суждения, основанный на таких маркерах, как этническая принадлежность, больше всего беспокоит Уиттакера в технологии обнаружения эмоций, предполагая будущее автоматизированной физиогномики. Фактически, уже есть компании, предлагающие прогнозы того, насколько вероятно, что кто-то станет террористом или педофилом, а также исследователи, утверждающие, что у них есть алгоритмы, которые могут определять сексуальность только по лицу.
Несколько исследований недавно показали, что технологии распознавания лиц воспроизводят предубеждения, которые с большей вероятностью нанесут вред общинам меньшинств.Один из них, опубликованный в декабре прошлого года, показывает, что технология обнаружения эмоций вызывает больше негативных эмоций на лицах чернокожих мужчин, чем на лицах белых.
Когда я поднял эти опасения с Калиуби, она сказала мне, что в системе Affectiva есть «классификатор этнической принадлежности», но они не используют его прямо сейчас. Вместо этого они используют географию как прокси для определения того, откуда кто-то родом. Это означает, что они сравнивают бразильские улыбки с бразильскими улыбками, а японские улыбки с японскими.
«А если бы в Бразилии был японец?» — спросил я. «Разве система не подумает, что они такие же бразильцы, и не упустит нюанс вежливой улыбки?»
«На данном этапе, — признала она, — технология не на 100% надежна».
Темная тайна в основе AI
Таинственный разум этого транспортного средства указывает на надвигающуюся проблему с искусственным интеллектом . Технология искусственного интеллекта, лежащая в основе автомобиля, известная как глубокое обучение, за последние годы доказала свою эффективность в решении проблем и широко используется для таких задач, как добавление субтитров к изображениям, распознавание голоса и языковой перевод.Теперь есть надежда, что с помощью тех же методов можно будет диагностировать смертельные заболевания, принимать торговые решения на миллионы долларов и делать множество других вещей для преобразования целых отраслей.
Но этого не произойдет или не должно произойти, если мы не найдем способы сделать такие методы, как глубокое обучение, более понятными для их создателей и подотчетными их пользователям. В противном случае будет сложно предсказать, когда могут произойти сбои, а они неизбежны. Это одна из причин, по которой автомобиль Nvidia все еще остается экспериментальным.
Уже сейчас используются математические модели, чтобы помочь определить, кто делает условно-досрочное освобождение, кому разрешается получить ссуду и кого нанимают на работу. Если бы вы могли получить доступ к этим математическим моделям, можно было бы понять их рассуждения. Но банки, военные, работодатели и другие теперь обращают свое внимание на более сложные подходы к машинному обучению, которые могут сделать автоматизированное принятие решений совершенно непостижимым. Глубокое обучение, наиболее распространенный из этих подходов, представляет собой принципиально другой способ программирования компьютеров.«Это проблема, которая уже актуальна, и в будущем она станет гораздо более актуальной», — говорит Томми Яаккола, профессор Массачусетского технологического института, работающий над приложениями машинного обучения. «Будь то инвестиционное решение, медицинское решение или, может быть, военное решение, вы не хотите просто полагаться на метод« черного ящика »».
Уже есть аргумент, что возможность опросить систему ИИ о том, как она пришла к своим выводам, является фундаментальным законным правом. Начиная с лета 2018 года, Европейский Союз может потребовать от компаний предоставить пользователям объяснение решений, принимаемых автоматизированными системами.Это может быть невозможно даже для систем, которые на первый взгляд кажутся относительно простыми, таких как приложения и веб-сайты, использующие глубокое обучение для показа рекламы или рекомендации песен. Компьютеры, на которых работают эти службы, запрограммировали сами себя, и они сделали это так, как мы не можем понять. Даже инженеры, создающие эти приложения, не могут полностью объяснить свое поведение.
Это поднимает ошеломляющие вопросы. По мере развития технологий мы можем вскоре преодолеть некоторый порог, за которым использование ИИ требует решимости.Конечно, мы, люди, тоже не всегда можем по-настоящему объяснить свои мыслительные процессы, но мы находим способы интуитивно доверять людям и оценивать их. Будет ли это возможно с машинами, которые думают и принимают решения иначе, чем люди? Мы никогда раньше не создавали машины, которые работают так, как не понимают их создатели. Насколько хорошо мы можем взаимодействовать и ладить с интеллектуальными машинами, которые могут быть непредсказуемыми и непостижимыми? Эти вопросы заставили меня совершить путешествие к новейшим исследованиям алгоритмов искусственного интеллекта, от Google до Apple и многих других местах, включая встречу с одним из великих философов нашего времени.
Художник Адам Феррис создал это изображение и изображение ниже, используя Google Deep Dream, программу, которая корректирует изображение, чтобы стимулировать возможности распознавания образов глубокой нейронной сети. Изображения были созданы с использованием среднего уровня нейронной сети.Адам Феррисс
В 2015 году исследовательская группа в больнице Mount Sinai в Нью-Йорке решила применить глубокое обучение к обширной базе данных пациентов больницы. Этот набор данных содержит сотни переменных по пациентам, взятых из результатов их тестов, посещений врача и т. Д.Получившаяся программа, которую исследователи назвали Deep Patient, была обучена с использованием данных примерно 700000 человек, и при тестировании на новых записях она оказалась невероятно эффективной в прогнозировании заболеваний. Без каких-либо инструкций эксперта Deep Patient обнаружил закономерности, скрытые в данных больницы, которые, казалось, указывали на то, когда люди находились на пути к широкому спектру заболеваний, включая рак печени. По словам Джоэла Дадли, руководителя группы Mount Sinai, существует множество методов, которые «довольно хороши» для прогнозирования заболевания на основании историй болезни пациента.Но, добавляет он, «это было намного лучше».
«Мы можем построить эти модели, но не знаем, как они работают».
В то же время Deep Patient немного озадачивает. Похоже, что он на удивление хорошо предвосхищает начало психических расстройств, таких как шизофрения. Но так как шизофрению, как известно, трудно предсказать врачам, Дадли задался вопросом, как это возможно. Он все еще не знает. Новый инструмент не дает понять, как он это делает. Если что-то вроде Deep Patient действительно поможет врачам, в идеале это даст им обоснование своего прогноза, чтобы заверить их в точности и оправдать, скажем, изменение лекарств, которые кому-то прописывают.«Мы можем построить эти модели, — с сожалением говорит Дадли, — но мы не знаем, как они работают».
Искусственный интеллект не всегда был таким. С самого начала существовало две точки зрения относительно того, насколько понятным или объяснимым должен быть ИИ. Многие думали, что имеет смысл создавать машины, которые рассуждают в соответствии с правилами и логикой, делая свою внутреннюю работу прозрачной для всех, кто хотел бы изучить какой-либо код. Другие считали, что разум мог бы появиться легче, если бы машины черпали вдохновение из биологии и учились, наблюдая и переживая.Это означало перевернуть компьютерное программирование с ног на голову. Вместо того, чтобы программист писал команды для решения проблемы, программа генерирует свой собственный алгоритм на основе данных примера и желаемого результата. Методы машинного обучения, которые позже превратились в самые мощные современные системы искусственного интеллекта, пошли по второму пути: машина, по сути, сама себя программирует.
Сначала этот подход имел ограниченное практическое применение, а в 1960-х и 1970-х годах он оставался в значительной степени ограниченным рамками области.Затем компьютеризация многих отраслей и появление больших наборов данных возобновили интерес. Это вдохновило на разработку более мощных методов машинного обучения, особенно новых версий одной, известной как искусственная нейронная сеть. К 1990-м годам нейронные сети могли автоматически оцифровывать рукописные символы.
Но только в начале этого десятилетия, после нескольких умных настроек и усовершенствований, очень большие — или «глубокие» нейронные сети продемонстрировали значительные улучшения в автоматизированном восприятии.Глубокое обучение привело к сегодняшнему взрыву ИИ. Он дал компьютерам необычайные возможности, такие как способность распознавать произносимые слова почти так же хорошо, как это мог бы делать человек, — навык, слишком сложный для кодирования в машину вручную. Глубокое обучение изменило компьютерное зрение и значительно улучшило машинный перевод. Сейчас он используется для принятия самых разных ключевых решений в медицине, финансах, производстве и не только.
Адам Феррис
Принцип работы любой технологии машинного обучения по своей природе более непрозрачен даже для компьютерных ученых, чем система, созданная вручную.Это не означает, что все будущие методы искусственного интеллекта будут одинаково непознаваемыми. Но по своей природе глубокое обучение — это особенно темный черный ящик.
Вы не можете просто заглянуть внутрь глубокой нейронной сети, чтобы увидеть, как она работает. Сетевые рассуждения встроены в поведение тысяч смоделированных нейронов, организованных в десятки или даже сотни сложных взаимосвязанных слоев. Каждый нейрон в первом слое получает ввод, например, интенсивность пикселя в изображении, а затем выполняет вычисление перед выводом нового сигнала.Эти выходные данные в сложной сети передаются нейронам на следующем уровне и так далее, пока не будет получен общий выходной сигнал. Кроме того, существует процесс, известный как обратное распространение, который настраивает вычисления отдельных нейронов таким образом, чтобы позволить сети научиться производить желаемый результат.
Множество уровней в глубокой сети позволяют распознавать вещи на разных уровнях абстракции. Например, в системе, предназначенной для распознавания собак, нижние уровни распознают простые вещи, такие как очертания или цвет; более высокие уровни распознают более сложные вещи, такие как мех или глаза; и самый верхний слой идентифицирует все это как собаку.Тот же подход может быть применен, грубо говоря, к другим входным данным, которые заставляют машину учиться: звукам, составляющим слова в речи, буквам и словам, составляющим предложения в тексте, или движениям рулевого колеса, необходимым для вождения.
«Это может быть частью природы интеллекта, что только часть его подвергается рациональному объяснению. Некоторые из них просто инстинктивны ».
Были использованы хитроумные стратегии, чтобы попытаться уловить и, таким образом, более подробно объяснить, что происходит в таких системах.В 2015 году исследователи Google модифицировали алгоритм распознавания изображений, основанный на глубоком обучении, так, чтобы вместо обнаружения объектов на фотографиях он генерировал или изменял их. Эффективно запустив алгоритм в обратном порядке, они могли бы обнаружить функции, которые программа использует для распознавания, скажем, птицы или здания. Полученные изображения, созданные в рамках проекта, известного как Deep Dream, показали гротескных, похожих на пришельцев животных, выходящих из облаков и растений, а также галлюцинаторные пагоды, цветущие в лесах и горных хребтах.Изображения доказали, что глубокое обучение не обязательно должно быть полностью непостижимым; они обнаружили, что алгоритмы основаны на знакомых визуальных характеристиках, таких как птичий клюв или перья. Но изображения также намекают на то, насколько глубокое обучение отличается от человеческого восприятия, поскольку оно может сделать что-то из артефакта, которое мы бы знали, чтобы игнорировать. Исследователи Google отметили, что когда его алгоритм генерировал изображения гантели, он также генерировал человеческую руку, держащую ее. Машина пришла к выводу, что рука была частью этого.
Дальнейший прогресс был достигнут с использованием идей, заимствованных из нейробиологии и когнитивной науки. Команда под руководством Джеффа Клюна, доцента Университета Вайоминга, использовала эквивалент оптических иллюзий искусственного интеллекта для тестирования глубоких нейронных сетей. В 2015 году группа Клюна показала, как определенные изображения могут обмануть такую сеть, чтобы она воспринимала вещи, которых там нет, потому что изображения используют низкоуровневые шаблоны, которые ищет система. Один из сотрудников Клуна, Джейсон Йосински, также создал инструмент, который действует как зонд, вставленный в мозг.Его инструмент нацелен на любой нейрон в центре сети и ищет изображение, которое активирует его больше всего. Образы, которые появляются, являются абстрактными (представьте себе импрессионистский взгляд на фламинго или школьный автобус), подчеркивая загадочную природу способностей восприятия машины.
Эта ранняя искусственная нейронная сеть в Корнеллской авиационной лаборатории в Буффало, штат Нью-Йорк, около 1960 года, обрабатывала входные данные от световых датчиков. Феррис был вдохновлен запускать искусственную нейронную сеть Корнелла через Deep Dream, создавая изображения вверху и внизу.Адам Феррис
Однако нам нужно больше, чем проблеск мышления ИИ, и простого решения нет. Именно взаимодействие вычислений внутри глубокой нейронной сети имеет решающее значение для распознавания образов более высокого уровня и принятия сложных решений, но эти вычисления представляют собой болото математических функций и переменных. «Если бы у вас была очень маленькая нейронная сеть, вы могли бы ее понять», — говорит Яаккола. «Но как только он становится очень большим, и в нем есть тысячи единиц на слой, а может быть, и сотни слоев, тогда это становится совершенно непонятным.”
В офисе рядом с Яакколой находится Регина Барзилай, профессор Массачусетского технологического института, которая полна решимости применить машинное обучение в медицине. У нее был диагностирован рак груди пару лет назад, в возрасте 43 лет. Диагноз сам по себе шокировал, но Барзилай также встревожила, что передовые статистические методы и методы машинного обучения не использовались для помощи в онкологических исследованиях или для руководства лечение пациентов. Она говорит, что у ИИ есть огромный потенциал для революции в медицине, но осознание этого потенциала будет означать выход за рамки только медицинских записей.Она предполагает использовать больше необработанных данных, которые, по ее словам, в настоящее время используются недостаточно: «данные изображений, данные патологии, вся эта информация».
Насколько хорошо мы можем работать с непредсказуемыми и непостижимыми машинами?
После того, как в прошлом году она закончила курс лечения рака, Барзилай и ее ученики начали работать с врачами Массачусетской больницы общего профиля, чтобы разработать систему, способную анализировать отчеты о патологии для выявления пациентов с конкретными клиническими характеристиками, которые исследователи могут захотеть изучить.Однако Барзилай понимал, что системе необходимо будет объяснить свои аргументы. Итак, вместе с Яакколой и учеником она добавила шаг: система извлекает и выделяет фрагменты текста, которые представляют собой обнаруженный ею шаблон. Барзилай и ее ученики также разрабатывают алгоритм глубокого обучения, способный находить ранние признаки рака груди на изображениях маммограммы, и они также стремятся дать этой системе некоторую способность объяснять свои аргументы. «Вам действительно нужен цикл, в котором машина и человек взаимодействуют», — говорит Барзилай.
Военные США вкладывают миллиарды в проекты, которые будут использовать машинное обучение для пилотирования транспортных средств и самолетов, определения целей и помощи аналитикам в огромных массивах разведывательных данных. Здесь больше, чем где-либо еще, даже больше, чем в медицине, мало места для алгоритмической тайны, и Министерство обороны определило объяснимость как ключевой камень преткновения.
Дэвид Ганнинг, руководитель программы в Агентстве перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США, курирует программу «Объясняемый искусственный интеллект» с метким названием.Седовласый ветеран агентства, который ранее курировал проект DARPA, который в конечном итоге привел к созданию Siri, Ганнинг говорит, что автоматизация проникает в бесчисленные области вооруженных сил. Аналитики разведки тестируют машинное обучение как способ выявления закономерностей в огромных объемах данных наблюдения. Многие автономные наземные транспортные средства и самолеты разрабатываются и испытываются. Но солдаты, вероятно, не будут чувствовать себя комфортно в роботизированном танке, который им ничего не объясняет, а аналитики будут неохотно действовать на основе информации без каких-либо аргументов.«Часто природа этих систем машинного обучения заключается в том, что они генерируют множество ложных тревог, поэтому аналитику Intel действительно нужна дополнительная помощь, чтобы понять, почему была дана рекомендация», — говорит Ганнинг.
В марте этого года DARPA выбрало 13 проектов из академических кругов и промышленности для финансирования в рамках программы Ганнинга. Некоторые из них могли бы развить работу под руководством Карлоса Гестрина, профессора Вашингтонского университета. Он и его коллеги разработали для систем машинного обучения способ обоснования своих результатов.По сути, при использовании этого метода компьютер автоматически находит несколько примеров из набора данных и представляет их в виде краткого объяснения. Например, система, предназначенная для классификации сообщения электронной почты как исходящего от террориста, может использовать многие миллионы сообщений при обучении и принятии решений. Но используя подход вашингтонской команды, можно выделить определенные ключевые слова, встречающиеся в сообщении. Группа Гестрина также разработала способы, позволяющие системам распознавания изображений намекать на их рассуждения, выделяя наиболее важные части изображения.
Адам Феррис
Один из недостатков этого подхода и других подобных ему, таких как Барзилай, заключается в том, что предоставленные объяснения всегда будут упрощены, а это означает, что некоторая важная информация может быть потеряна в процессе. «Мы не достигли всей своей мечты, когда ИИ разговаривает с вами и может объяснить», — говорит Гестрин. «Мы далеки от действительно интерпретируемого ИИ».
Для того, чтобы это стало проблемой, не обязательно должна быть высокая ставка, например, диагностика рака или военные маневры.Знание аргументов ИИ также будет иметь решающее значение, если технология должна стать обычной и полезной частью нашей повседневной жизни. Том Грубер, возглавляющий команду Siri в Apple, говорит, что объяснимость является ключевым фактором для его команды, поскольку она пытается сделать Siri более умным и способным виртуальным помощником. Грубер не стал бы обсуждать конкретные планы на будущее Siri, но легко представить, что если вы получите рекомендацию ресторана от Siri, вы захотите узнать, в чем заключалась причина. Руслан Салахутдинов, директор по исследованиям искусственного интеллекта в Apple и доцент Университета Карнеги-Меллона, считает объяснимость стержнем развивающихся отношений между людьми и интеллектуальными машинами.«Это вызовет доверие», — говорит он.
Эй, разве машины не должны изнашиваться?
Старое выражение гласит, что смерть и налоги — единственная уверенность в жизни. Некоторые предполагают, что то же самое относится и к технике. Мы знаем, что если машина приносит прибыль, с этой прибыли взимаются налоги. А как насчет смерти? Неизбежна ли машинная смертность?
Давайте посмотрим поближе. По словам почетного профессора Массачусетского технологического института Эрнеста Рабиновича, машины теряют свою полезность по трем причинам: устаревание, несчастные случаи и деградация поверхности.
Несомненно, моральное устаревание является фундаментальным фактором развития техники и технологий. Старое должно уступить место новому. Однако некоторые изобретения имеют длительный жизненный цикл — например, пресс-масленка. Его дизайн мало изменился с тех пор, как Оскар Зерк изобрел его в начале 1920-х годов, но до сих пор широко используется. С другой стороны, автомобиль динамичен и находится в постоянном движении. В то время как классические автомобили живут вечно, большинство автомобилей устаревают задолго до того, как станут функционально неработоспособными.
Несчастные случаи и другие формы событий, связанных с деятельностью человека, также могут подвергнуть машину неминуемой опасности. Две идентичные машины, работающие в одинаковых рабочих условиях, но управляемые двумя разными людьми, могут демонстрировать разную надежность и срок службы. Несходства обычно вызваны оператором (человеком). Неудачи человеческого агентства также применимы к ошибкам при проектировании и производстве машин.
Третья причина, по которой машины теряют свою полезность, связана с миром трибологии (изучение износа, трения и смазки), названная Рабиновичем.Он описывает это как деградацию поверхности, которую можно разделить на химическую деградацию (коррозию) и механическое повреждение. На защиту внутренних поверхностей машины от химического повреждения (20 процентов) в значительной степени влияют контролируемые условия. Рассмотрите следующие причины химического повреждения и возможность их контроля или вмешательства посредством технического обслуживания:
- Смазочные материалы с неэффективными или поврежденными ингибиторами коррозии барьерной пленки
- Смазочные материалы, склонные к быстрому окислению (образование кислоты)
- Масла картерные с пониженным запасом щелочности (кислотонейтрализующие)
- Увеличенные интервалы замены масла
- Загрязнение масла водой и / или кислотами из рабочей среды
- Неконтролируемый рост биологического загрязнения
- Влажное свободное пространство баков, отстойников и других отсеков смазки
- Высокие рабочие температуры
- Неправильное использование химически агрессивных противозадирных присадок
- Неправильная консервация хранящегося или отложенного оборудования и ненадлежащая защита от влаги и коррозионных агентов
- Смазочные материалы, несовместимые с уплотнениями, технологическими химикатами, машиностроением или обработкой поверхности
Механическое разрушение поверхности подразделяется на истирание, усталость и адгезию.Давайте рассмотрим эти режимы износа, которые примерно соответствуют 50 процентам причин, по которым машины выводятся из эксплуатации. В частности, давайте рассмотрим, в какой степени это разрушение можно контролировать или остановить.
Эрнест Рабинович из Массачусетского технологического института обрисовал причины, по которым машины теряют свою полезность.
Двухкомпонентное истирание
Возможно, от 20 до 30 процентов абразивного износа происходит за счет двух частей. В этом случае две поверхности скольжения относительно друг друга, например, вала, вращающегося внутри неподвижного подшипника скольжения.Неровности (высокие точки) более твердой поверхности (вала) имеют тенденцию вспахивать или выдавливать более мягкую поверхность, как напильником.
Можно ли это контролировать? Не во всех случаях, но, вероятно, в большинстве случаев это возможно. Все, что нужно, — это образование достаточной масляной пленки. Это может быть встроено в машину, например, путем правильного выбора конфигурации и размера подшипника. Рабочая температура и вязкость смазочного материала, а также толщина ударной пленки. Важные механические условия, такие как смещение, дисбаланс, перегрузка, запуск всухую и внезапные выбеги, также играют жизненно важную роль и, как правило, поддаются контролю.
Трехкомпонентное истирание
Когда твердое инородное тело помещается между двумя поверхностями в относительном скользящем движении, может возникнуть более серьезная и обычная форма разрушения поверхности. Это инородное тело представляет собой твердую частицу в общем диапазоне размеров толщины масляной пленки. Эти частицы, обычно невидимые невооруженным глазом, потенциально могут быть очень разрушительными.
Частица нужного размера может действовать как микроскопический режущий инструмент, создавая борозды на противоположной поверхности.Однако, в отличие от двухчастичного абразивного истирания, при котором мягкая поверхность играет жертвенную роль, при трехкомпонентном истирании частица может наносить одинаковые повреждения как твердым, так и мягким поверхностям. Некоторые исследователи считают, что трёхкомпонентное истирание является причиной до 80 процентов всего износа оборудования.
Можно ли контролировать трёхчастное истирание? Абсолютно. Подавляющее большинство микроскопических частиц происходит из наземной пыли, ранее переносившейся по воздуху. Когда загрязняющие вещества, переносимые по воздуху, попадают в машину и смешиваются с маслом или консистентной смазкой, человеческий фактор не работает.Это человеческая сила, потому что эти частицы аварийной бригады не входят в исходную ведомость материалов машины. Они допускали попадание внутрь во время работы, часто из-за небрежности и плохого обслуживания. Со временем масло может превратиться в хонинговальный состав, а не в смазочную среду.
Усталость
Усталость — это широкий термин, который может относиться к усталости при изгибе (например, зуба шестерни) на макроуровне или контактной усталости (например, точечной коррозии) в микромасштабе.Последнее является преобладающим случаем и обычно возникает в контактах качения, например, на линии деления зубьев шестерен и в зоне нагрузки дорожек качения подшипников качения. Обычно он начинается с микропиттинга, а затем переходит к макропиттингу. Завершающим этапом будут большие разрушительные сколы.
Контактная усталость является наибольшей, когда нагрузки сосредоточены на неровностях поверхности, выступах вмятин и там, где частицы перекрывают поверхности под нагрузкой. На усталость поверхности влияют многочисленные условия, включая шероховатость поверхности, твердость поверхности, вязкость, коэффициент вязкости жидкости, рабочие нагрузки и скорости, влажность и гранулометрический состав.За некоторыми исключениями, большинство из этих условий находятся в сфере контроля либо на стадии проектирования машины, либо на стадии эксплуатации и технического обслуживания. Один крупный производитель подшипников качения заявил, что его подшипники могут иметь «бесконечный срок службы, если из масла удаляются частицы, размер которых превышает размер масляной пленки».
Клейкая одежда
В отличие от поверхностной усталости, для возникновения которой требуется время, адгезионный износ может возникнуть немедленно. В тяжелых условиях граничного скольжения поверхности одинаковых металлов могут буквально свариваться точечной сваркой.Тяжелонагруженные, тихоходные машины наиболее подвержены адгезионному износу, особенно если поверхности скользят на значительное расстояние, создавая тепло от трения (например, большие зубья зубчатых колес).
Адгезионный износ, также известный как истирание и истирание, может быть наименее контролируемым по сравнению с контактной усталостью и истиранием. Чаще всего контролировать степень или скорость износа. Когда машины хорошо спроектированы, качественно изготовлены, правильно введены в эксплуатацию и эксплуатируются при номинальных нагрузках и скоростях, адгезионный износ обычно минимален.Однако при чрезмерно высоких нагрузках может возникнуть необходимость в применении поверхностно-активных присадок или твердых смазочных материалов.
Машины не просто умирают … их убивают
Для некоторых машин попытка остановить износ — все равно что бросить вызов силе тяжести. Мы не можем избежать неизбежного. Многие машины, возможно, уже находятся в режиме жизнеобеспечения — они слишком далеко зашли. Однако это только для некоторых машин, а не для всех. Большой процент смазываемых машин при нормальной эксплуатации может иметь бесконечный срок службы.При хорошем уходе они менее подвержены износу и выходу из строя. Это связано с множеством только что обсужденных причин, связанных с окружающей средой и условиями эксплуатации, которым мы подвергаем поверхности нашей машины.
Вы, наверное, слышали слово «риск», определяемое как вероятность отказа, умноженная на его последствия. Когда дело доходит до надежности машины, последствия отказа могут быть не поддаются практическому контролю, но вероятность отказа может быть.
В этой статье описывается жизненно важное влияние человеческого фактора на надежность машин.Частота неудач человеческого агентства, как правило, обратно пропорциональна таким факторам, как обучение, показатели производительности и культура надежности.
Подумайте об этом: некоторые профессионалы завода считают, что техническое обслуживание имеет две проблемы:
- Он сломан, потому что мы не работали над этим.
- Он сломан, потому что мы над этим работали.
Это, без сомнения, парадокс обслуживания. Любой, кто занимается техобслуживанием, вероятно, испытал это на собственном опыте.И все же ответ на решение парадокса лежит внутри, просто переформулируя проблемы следующим образом:
- Он сломан, потому что мы не знали, как предотвратить его поломку. Или он сломался, потому что мы не знали, что он ломается, и поэтому не работали над ним.
- Он сломался, потому что мы не знали, что он не ломается, и все равно работали над ним. Или он сломался, потому что мы не знали, как работа с ним может привести к его поломке.
«Мы не знали» — это обычная рабочая фраза.Как и износ, он поддается контролю, но только тогда, когда предпринимается инициатива по расширению возможностей обслуживающих организаций с помощью знаний.
Итак, нет, машины не должны изнашиваться. Тем не менее, они часто это делают. Если вы исследуете причину, вы, вероятно, обнаружите, что они действительно были убиты. Если вы пойдете по следу первопричины, вы, скорее всего, найдете дымящийся пистолет в руках одного или нескольких людей с благими намерениями (оператора, мастера, механика, инженера и т. Д.), Которые просто не знали ничего лучшего.
Джим Фитч, президент и старший технический консультант Noria Corporation, имеет богатый опыт «в окопах» в области смазывания, анализа масел, трибологии и расследований отказов оборудования.В его список клиентов входят такие компании, как Michelin, Timken, John Deere, Caterpillar, Duke Energy, International Paper, Cummins и U.S. Steel.
Скоро мы не будем программировать компьютеры. Мы будем тренировать их, как собак
До изобретения компьютера большинство психологов-экспериментаторов считали мозг непостижимым черным ящиком.Вы можете анализировать поведение объекта — звонков, собачья слюна — но мысли, воспоминания, эмоции? Этот материал был непонятным и непостижимым, недоступным для науки. Таким образом, эти бихевиористы, как они себя называли, ограничили свою работу изучением стимула и реакции, обратной связи и подкрепления, звонков и слюны. Они отказались от попыток понять внутреннюю работу ума. Они правили своим полем четыре десятилетия.
Затем, в середине 1950-х, группа непокорных психологов, лингвистов, теоретиков информации и первых исследователей искусственного интеллекта предложила иную концепцию разума.Они утверждали, что люди — это не просто совокупность условных реакций. Они вбирали информацию, обрабатывали ее, а затем действовали в соответствии с ней. У них были системы для записи, хранения и вызова воспоминаний. Они действовали с помощью логического формального синтаксиса. Мозг вовсе не был черным ящиком. Это было больше похоже на компьютер.
июня 2016 года. Подпишитесь сейчас.Так называемая когнитивная революция началась с малого, но когда компьютеры стали стандартным оборудованием психологических лабораторий по всей стране, она получила более широкое признание.К концу 1970-х когнитивная психология опрокинула бихевиоризм, и с новым режимом появился совершенно новый язык для разговоров о психической жизни. Психологи начали описывать мысли как программы, обычные люди говорили о хранении фактов в своих банках памяти, а бизнес-гуру беспокоились об ограничениях умственной способности и вычислительной мощности на современном рабочем месте.
Эта история повторяется снова и снова. По мере того как цифровая революция проникала во все сферы нашей жизни, она также проникала в наш язык и наши глубокие, базовые теории о том, как все работает.Технологии всегда так делают. В эпоху Просвещения Ньютон и Декарт вдохновляли людей думать о Вселенной как о тщательно продуманных часах. В индустриальную эпоху это была машина с поршнями. (Идея психодинамики Фрейда заимствована из термодинамики паровых двигателей.) Теперь это компьютер. Если подумать, это принципиально вдохновляющая идея. Потому что если мир — это компьютер, то мир можно закодировать.
Код логический. Код можно взломать. Код — это судьба. Это центральные принципы (и самореализующиеся пророчества) жизни в цифровую эпоху.По мере того, как программное обеспечение съедает мир, если перефразировать венчурного капиталиста Марка Андреессена, мы окружили себя машинами, которые преобразуют наши действия, мысли и эмоции в данные — сырье, которым могут манипулировать армии инженеров, владеющих кодом. Мы пришли к выводу, что жизнь — это нечто, управляемое серией инструкций, которые можно обнаружить, использовать, оптимизировать, может быть, даже переписать. Компании используют код, чтобы понять наши самые сокровенные связи; Марк Цукерберг из Facebook зашел так далеко, что предположил, что может существовать «фундаментальный математический закон, лежащий в основе человеческих взаимоотношений, который управляет балансом того, кто и что нам всем небезразлично.В 2013 году Крейг Вентер объявил, что через десять лет после расшифровки генома человека он начал писать код, который позволил бы ему создавать синтетические организмы. «Становится ясно, — сказал он, — что все живые клетки, о которых мы знаем на этой планете, являются биологическими машинами, управляемыми программным обеспечением ДНК». Даже литература по самопомощи настаивает на том, что вы можете взломать собственный исходный код, перепрограммировать свою личную жизнь, режим сна и свои привычки тратить.
В этом мире способность писать код стала не просто желаемым навыком, но языком, который дает статус инсайдера тем, кто на нем говорит.У них есть доступ к тому, что в более механическую эпоху можно было бы назвать рычагами власти. «Если вы управляете кодом, вы управляете миром», — писал футурист Марк Гудман. (В Bloomberg Businessweek Пол Форд был немного более осмотрительным: «Если программисты не управляют миром, они управляют вещами, которые управляют миром». Помидор, томахто.)
Philips Respironics DreamStation BiPAP S / T Machine с Увлажнитель с подогревом
Временное снижение цен Никаких дополнительных скидок не применяется
Сэкономьте 2305 долларов.00 от оригинальной рекомендованной розничной цены!DreamStation BiPAP S / T Аппарат с подогреваемым увлажнителем
Совершенно новый аппарат DreamStation BiPAP S / T с увлажнителем делает уход за пациентом индивидуальным, эффективным и действенным. DreamStation BiPAP S / T с увлажнителем предлагает больше вариантов мониторинга, чем любая ведущая неинвазивная машина на рынке сегодня, с наибольшим количеством возможностей подключения среди ведущих брендов вентиляции.
DreamStation BiPAP S / T включает в себя все замечательные функции, которые вы ожидаете от системы терапии сна, включая широкий диапазон давления, регулируемую рампу пациента, автоматическую регулировку высоты, карту данных, новейшие технологии обеспечения комфорта BiFlex.Кроме того, двухуровневая терапия BiPAP S / T предлагает высокое давление при вдохе и низкое давление при выдохе, что обеспечивает более комфортный сон, чем стандартная терапия CPAP. Наконец, BiPAP S / T предлагает дополнительную безопасность СПОНТАННОГО ВРЕМЕННОГО режима, который инициирует дыхание через установленный период времени, если дыхание пациента не обнаруживается.
2 типа двухуровневой терапииСпонтанный режим: BiPAP S / T с Bi-Flex отслеживает каждый вдох и обеспечивает сброс давления в 3 точках дыхательного цикла при переходе от выдоха к вдоху, чтобы обеспечить комфортное и естественное дыхание.
Спонтанный временный режим: Система продолжает увеличивать давление на вдохе и уменьшать давление на выдохе; но дополнительные настройки частоты дыхания и времени подъема позволяют аппарату инициировать вдох, переключаясь с выдоха на вдох автоматически и комфортно, если естественное дыхание не обнаруживается в течение установленного периода времени.
Дизайн, ориентированный на пациента- Тонкий, низкопрофильный дизайн
- Цветной экран, обращенный к пациенту, с ежедневной обратной связью
- Трубное соединение сверху для облегчения доступа
- Тонкая, удобная для путешествий форма
- Возможности удаленной диагностики для спокойствия пациента
- Эффективный
- Performance Check дает пациентам возможность получать прямую обратную связь (лучшее устранение неполадок и меньшее количество возвратов)
- Алгоритмы, которые автоматически подстраиваются под потребности пациента
- DreamStation Heated Humidifier надежно прикрепляется к задней части устройства DreamStation, образуя единый интегрированный блок, который можно настраивать и настраивать с основного ЖК-дисплея устройства.Он используется, чтобы успокоить пользователя, вытягивая влагу из водяной камеры для создания нагретого воздуха во время терапии, предотвращая заложенность носа и делая вашу терапию более комфортной. Вы можете приобрести дополнительный хамдидфир с подогревом при выезде.
- Спонтанный временный режим: В режиме S / T система продолжает увеличивать давление на вдохе и уменьшать давление на выдохе; но дополнительные настройки частоты дыхания и времени подъема позволяют аппарату инициировать вдох, переключаясь с выдоха на вдох автоматически и комфортно, если естественное дыхание не обнаруживается в течение установленного периода времени.
- Digital Auto Trak: Технология Digital Auto-Trak BiPAP S / T определяет начало вдоха и выдоха и обладает способностью распознавать и компенсировать утечки, как преднамеренные, так и непреднамеренные. Двухуровневая терапия: двухуровневая терапия использует высокое давление при вдохе и низкое давление при выдохе — обеспечивает более комфортный сон, чем стандартная терапия CPAP. Соединение Bluetooth с приложением DreamMapper: устройство DreamStation имеет встроенное соединение Bluetooth, которое позволяет устройству напрямую подключаться к мобильной и веб-программе Philips Respironics DreamMapper.