【腦圖系列】干貨14:當(dāng)你老了,誰會(huì)來陪槽惫?

親戚說自己的外婆今年一百零二歲了周叮,70多歲的老母親在侍候著,外婆每餐飯要喂一個(gè)多小時(shí)界斜,一天下來家務(wù)量著實(shí)不小仿耽。可是各薇,當(dāng)他領(lǐng)著保姆到家项贺,母親卻拒絕了,并堅(jiān)定地說峭判,“照顧媽媽是我的職責(zé)”开缎。

我猜,老母親有很多拒絕的理由:突然來個(gè)陌生人住家里林螃,不是很方便奕删;再說保姆工作能力如何,性格脾氣怎樣疗认,都不可知完残;就算保姆把事都做了伏钠,做得不符合心意,還要重做谨设,多麻煩熟掂。

真是家家有本難念的經(jīng),如何念好照顧固執(zhí)父母這本經(jīng)铝宵,真是人到中年的一個(gè)重要課題打掘。這要求子女,既要了解父母的心理鹏秋,還要有溝通說服力尊蚁;既要安撫好父母的情緒,還要保證解決方案令雙方都滿意侣夷,子女單方面用力横朋,結(jié)果會(huì)適得其反。

老爸患糖尿病好幾年百拓,也讓人不省心琴锭,他在吃方面自律能力較差,他只要一大快朵頤衙传,我就吃會(huì)不香决帖;他不測血糖,我也要提醒蓖捶;血糖數(shù)據(jù)超標(biāo)地回,我又很郁悶;凡此種種不一而足俊鱼。

好在刻像,老爸比較照顧我的情緒,當(dāng)我的面吃少得比較少并闲,一般是待我離開后细睡,再找補(bǔ)回來,時(shí)間長了帝火,胰島素注射劑量不降反增溜徙,真讓人哭笑不得。

那么犀填,誰能身兼管家蠢壹、護(hù)士、家政員宏浩、營養(yǎng)師、保潔員等多重角色呢靠瞎?除了聘用專業(yè)人士比庄,可能就是人工智能機(jī)器人了求妹。

社會(huì)再發(fā)展二十年,七八十歲的兒子照顧百歲父母將比較普遍佳窑,假如請來一位超級保姆照顧幫我們一把制恍,這真是莫大的福音啊。

百度百科是這樣定義的:人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支神凑,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)净神,并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人溉委、語言識別鹃唯、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)竺瓣喊。

這說明坡慌,人工智能擁有人的學(xué)習(xí)能力,而不是靠程序來執(zhí)行藻三。機(jī)器人的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力洪橘,使他象人一樣,可以通過觀察和交流棵帽,迅速掌握老人的習(xí)慣及愛好熄求,而不會(huì)帶著舊習(xí)慣的去做事,這點(diǎn)猶其適合老年人的慣性心理逗概。

另外弟晚,每個(gè)老人的身體和病情是不一樣的,機(jī)器人提前學(xué)習(xí)和練習(xí)仗谆,只要1-2天指巡,他就能在家里完成日常醫(yī)護(hù)工作,定期測試血壓隶垮、血糖藻雪;提醒日常吃藥打針等。而且狸吞,隨著操作次數(shù)的增加勉耀,他還能深度學(xué)習(xí),積累豐富經(jīng)驗(yàn)蹋偏。

同時(shí)便斥,機(jī)器人強(qiáng)大的儲(chǔ)存和計(jì)算能力,老人的測試數(shù)據(jù)就是科學(xué)分析的依據(jù)威始,再結(jié)合老人飲食的喜好枢纠,擬定食譜,甚至通過學(xué)習(xí)后黎棠,他還能創(chuàng)造新菜譜晋渺。

而且镰绎,我們不必?fù)?dān)心他有傳染病,也不必?fù)?dān)心生病木西、保險(xiǎn)和工資等有關(guān)人的問題畴栖。

老人不必考慮他的住宿、飲食八千,也不會(huì)受他性格吗讶、情緒的影響,因此沒有相處的壓力恋捆,正常視其為功能強(qiáng)大的家電設(shè)備照皆,這樣接受度大幅提高,有利于引進(jìn)鸠信。

由于機(jī)器人沒有復(fù)雜人性纵寝,所以他不會(huì)虐待老人、偷錢星立、偷懶等爽茴;不會(huì)和別的保姆攀比工資收入;更不會(huì)和主人家談判工資或跳槽绰垂;春節(jié)也不會(huì)請假回家室奏;家里的隱私,當(dāng)然不會(huì)被泄密啦劲装。

假如有可能胧沫,每個(gè)超級保姆可以允許多配幾款身體,最好可以定制外貌占业。想象一下绒怨,當(dāng)兒子出差了,機(jī)器人換上和他一樣的身體谦疾,陪我們打麻將南蹂,畫面是不是很溫馨?

月嫂機(jī)器人應(yīng)該也可以做成媽媽的模樣念恍,問題來了六剥,老婆出差,機(jī)器人挽著你的胳膊去電影院峰伙,會(huì)是怎樣的體驗(yàn)?zāi)亓婆保婕皞惱韱栴},呃瞳氓,水太深策彤,討論不下去了。

還是一起來看看人工智能時(shí)代,人類將如何應(yīng)用店诗、駕馭叽赊,開啟美好未來吧。

人工智能

欲知后事如何必搞,且聽下回分解。


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