我们相信，当我们的城市采用机器学习驱动的技术时，平凡的维护工作不会消失。算法和机器的背后是人类的决策和偏见。我们相信，诸如照片标记和机器学习算法的数据集生成等一类新的蓝领工作将变得普遍。
监督机器学习训练器 3607A (SMLT-3607A) 是一个设计虚构对象，旨在揭示未来智慧城市的人性和平凡。任何维护人员，无论是否熟悉机器学习，都可以使用 SMLT 与行为异常的智能基础设施（如监控摄像头）进行交互。SMLT 是一种工业级控制器，允许维护人员通过实时记录新示例来重新训练智能相机。未来的维护人员将教相机看到的内容并整理训练数据集。他/她将帮助相机了解人和物体之间的区别，并决定谁应该被归类为正直的公民或小罪犯。
SMLT 3607A 是 CIID 的一个项目，来自 Simone Rebaudengo、Josh Noble 和 Bjorn Karmann 教授的 Work Intelligence 课程。
您为什么创建 SMLT-3607A？
人工智能和自动化正在对未来的工作产生深远的影响。然而，媒体中围绕工作自动化的对话往往会导致世界末日的情景。在线搜索人工智能、机器学习和工作，你会看到终结者式的照片和预测。Nick Foster 推广的“Future Mundane”概念是我们项目的灵感来源。我们相信我们的未来不会由透明玻璃和少数派报告风格的界面构成。我们的未来将更加平凡，旧的与新的并存。
作为设计师，我们有能力创造未来，让人们可以触摸和感受它。我们可以制作“Knotty Objects”来代表和暗示更大的系统。我们创建了 SMLT-3607A，以便我们可以围绕自动化和工作转移对话。我们希望人们谈论我们如何与自动化和机器学习共存，以及我们如何拥抱人工智能的未来。
您是如何选择智慧城市维护的主题的？
在项目开始时，我们在哥本哈根市进行了观测研究。我们观察并与正在工作的人交谈。我们与一名城市维护人员、一名脚手架工人和一名电表女佣进行了交谈。我们与他们讨论了他们的工作和自动化的影响。我们要求他们向我们展示他们的工具。我们交谈过的最有趣的人是城市维护人员 Kal。Kal 有一整车的工具，他可以四处移动。这激发了我们思考 Kal 的工作将如何受到自动化的影响。这促使我们思考未来城市维护人的工具。
未来的智慧城市是什么？
为了创造一个可信的未来，我们研究了当前城市的“弱信号”。我们与城市规划者进行了交谈，并参观了哥本哈根市正在测试智能城市技术的街道。我们进行了二次研究，并查看了有关智慧城市的论文和文章。所有信号都表明，未来的智慧城市将充满摄像头和机器学习算法。
因此，我们设想未来的智慧城市将充满具有环境感知能力并具有机器视觉功能的监控摄像头。监控摄像头可以标记行为或人员，而不是依靠人类来监控安全录像并识别问题。例如，监控摄像头可能会被训练来识别骑自行车的人、行人等?；蛘咚赡芑岜谎盗防词侗鸫蚣芑蚵胰永娜?。当监控摄像头看到禁止的东西时，它会自动提醒有关当局。但由于机器视觉基于强大的数据集，因此拥有精心设计的数据集很重要。我们想象未来的城市维护人员将被要求维护基础设施和数据集的完整性。
SMLT-3607A 是如何工作的？
城市基础设施一直在中断。智能监控摄像头也不例外。SMLT-3607A 帮助城市维护人员修复和重新训练行为不端的监控摄像头。要使用 SMLT-3607A，城市维护人员将套件插入摄像机。他/她将监控镜头并查看相机未标记的内容。然后维护人员需要选择被错误标记的类。每次相机看到正确的人或物体或动作时，他/她都会按下记录示例按钮。然后将记录的示例添加到算法的数据集中。最终，经过数据集中的许多正确示例后，监控摄像头将能够正确识别。
SMLT-3607A 的设计 SMLT-3607A
的界面和操作故意简单且重复。我们相信，在未来，机器学习技术将走向常态化。数据集捕获和标记的重复性任务将成为一项新的蓝领工作。SMLT-3607A 将是一个允许任何人与机器学习技术交互和工作的工具。
目前，SMLT-3607A 作为带有嵌入式 Arduino 的道具存在。屏幕是由笔记本电脑控制的 iPhone。为了继续该项目，我们将所有按钮和旋钮连接到支持 WIFI 的 Arduino。Arduino 会将所有输入信号发送到机器学习软件 Wekinator。Wekinator 允许我们访问机器学习功能并输出到某种 Java 或处理草图。
