我们相信，当我们的城市采用机器学习驱动的技术时，普通的维护工作不会消失。算法和机器的背后是人类的决定和偏见。我们认为，一类新的蓝领工作，如照片标记和机器学习算法的数据集生成，将变得普遍。
监督机器学习训练器3607A (SMLT-3607A)是一个虚构的物体，旨在揭示未来智能城市的人性和平凡本质。任何维护者，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进行交互，例如监控摄像头。SMLT是一个工业控制器，允许维护人员通过实时记录新的例子来重新培训智能摄像机。未来的维护人员将教授摄像机看到的内容，并整理训练数据集。他/她将帮助摄像机理解人和物体之间的区别，并决定谁应该被归类为诚实的公民或轻微的罪犯。
SM3607A是CIID的一个项目，来自Simone Rebaudengo、Josh Noble和Bjorn Karmann教授的工作智能课程。
你为什么创造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，媒体上围绕工作自动化的对话往往会导致世界末日。在网上搜索人工智能、机器学习和工作，你会看到终结者风格的照片和预测。尼克·福斯特提出的“未来世界”的概念是我们项目的灵感来源。我们相信，我们的未来不会是由透明玻璃和少数派报告风格的界面组成的。我们的未来会更加平凡，新旧并存。
作为设计师，我们有能力创造未来，让人们可以触摸和感受到它。我们可以制造“复杂的物体”来代表和暗示更大的系统。我们创造了SMLT-3607A，这样我们就可以谈论自动化和工作转移。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。
你是怎么选择智慧城市维护这个主题的？
在项目开始时，我们在哥本哈根进行了一项观察研究。我们观察并与正在工作的人交谈。我们采访了一名城市维修工、一名脚手架工人和一名电表女工。我们与他们讨论了他们的工作以及自动化的影响。我们请他们向我们展示他们的工具。我们交谈过的最有趣的人是卡尔，一名城市维护工人?？ǘ幸涣咀奥ぞ叩某?，他可以到处走动。这启发我们思考自动化将如何影响Kal的工作。这促使我们思考未来城市维护的工具。
什么是未来的智慧城市？
为了创造一个可信的未来，我们研究了当前城市的“微弱信号”。我们与城市规划者交谈，并参观了正在测试智能城市技术的哥本哈根街道。我们进行了第二项研究，查看了关于智慧城市的论文和文章。所有信号都表明，未来的智能城市将充满摄像头和机器学习算法。
因此，我们想象未来的智能城市将充满具有环境意识和机器视觉的监控摄像头。监控摄像头可以标记行为或人，而不是依靠人类来监控安全视频和识别问题。例如，监视摄像机可以被训练来识别骑自行车的人、行人等?；蛘咚赡鼙谎盗防词侗鸫蚣芑蚵胰永娜恕５奔嗫厣阆裢房吹浇沟亩魇?，它会自动向相关当局发出警报。但是因为机器视觉是基于强大的数据集，所以拥有设计良好的数据集很重要。我们设想未来的城市维护者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？
城市基础设施已经中断。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。为了使用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摄像机未标记的内容。然后维护者需要选择被错误标记的类。每次镜头看到合适的人或物或动作，他/她都会按下录制范例按钮。然后将记录的示例添加到算法的数据集中。最后，在数据集中的许多正确例子之后，监控摄像机将能够正确地识别。
SMLT-3607A SMLT-3607A的设计
界面和操作故意简单重复。我们相信，在未来，机器学习技术将成为常态。采集和标记数据集的重复性工作将成为新的蓝领工作。SMLT-3607A将成为一种工具，允许任何人与机器学习技术互动和工作。
目前，SMLT-3607A作为一个内嵌Arduino的道具存在。屏幕是由笔记本电脑控制的iPhone。为了继续这个项目，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给机器学习软件Wekinator。Wekinator允许我们访问机器学习功能，并将其输出到某种Java或流程草图中。
