3.2. ЧЕЛОВЕК  И  ЭВМ:  НА ПУТИК  ГИБРИДНОМУ  ИНТЕЛЛЕКТУ       

Глубина, значительность и разнообразие влияния массового распространения ЭВМ на жизиь и развитие человечества чрезвычайны. Влияние ЭВМ на современную научно-техническую революцию сопоставимо с такими самыми выдающимися достижениями XX в., как освоение атомной энергии и выход человека в космос. Вряд ли можно назвать какое-либо другое изобретение, воздействие которого на психологию индивидуума и человечества было таким глобальным  и  притом   неуклонно возрастающим.

В многоплановой проблеме анализа и организации взаимодействия человека с ЭВМ весьма интенсивно исследуются сейчас следующие теоретические и прикладные психологические аспекты:

соотношение творческих и детерминированных априори компонентов в процессах решения интеллектуальных задач с помощью ЭВМ;

принципы описания СЧМ;

психологические критерии и факторы сложности решения задач;

многоуровневая взаимная адаптация челонека и ЭВМ;

перспективы создании новых типов интеллектуальных систем типа «гибридного интеллекта» на основе адаптивного информационного  взаимодействии  людей  и ЭВМ.

Среди многих теоретических вопросов, обсуждающихся философами, психологами, математиками, писателями — вообще всеми думающими современниками, особенно остро стоит вопрос о том, насколько помогают ЭВМ людям в процессах познания, каково гносеологическое значение электронно-аычислительной техники. Действительно, вопрос этот очень сложен.

Системный анализ процессов и результатов использования ЭВМ прн решении интеллектуальных задач приводит к парадоксальному выводу: ничто так не расширяет творческих возможностей человечества, не способствует накоплению н передаче методой и результатов решения задач, как использование ЭВМ, и ничто так не сковывает творческие возможности индивидуума, кнк использование ЭВМ, наиболее емко материализующей, де-1 элыго н полно передающей интеллектуальный опыт предшествующих поколений.

Впервые в истории мы наблюдаем в столь выраженной форме противопоставление человека и человечества: от личности ожидают творческих проявлений, но одновременно личность оказывается под прессом всех предшествующих авторитетов, обобщенное мнение которых выражено в категорической форме тщательно отработанных стандартных инструкций, программ, алгоритмов. Причем свой личный творческий вклад, заполняющий пробелы в знаниях предшественников, ие сумевших предвидеть возник* ; шую вдруг особую ситуацию и задачу, человек часто должен вио- { сить в крайне неблагоприятных условиях, когда иа решение' отводится мало времени, а ответственность за последствия слиш- ] ком велика. Такая ситуация типична, например, для труда операторов тепловых, атомных электростанций, металлургических и химических комбинатов.

Отсюда следует одна из важнейших психологических проблем повышения эффективности применения ЭВМ: выявление, сопоставление и взаимоувязывание двух аспектов поведения человека при решении задач с помощью ЭВМ. Один — это индивидуальность человека, ценность его неповторимого жизненного и профессионального опыта, независимость личности, новый вклад индивидуума в развитие стратегий решения, исследования, управления, основанных на субъективном восприятии каждой объективной ситуации, ее творческом понимании и активном преобразовании. Второй —■ это историческая обусловленность поведения человека, влияние на его мышление предшествующего опыта,1 весьма полно материализованного в инструкциях и рекомендациях, содержащихся в памяти и программах ЭВМ и отображаемого информационными средствами. •

Решение указанной проблемы позволит повысить эффективность той реальной помощи, которую может получить от ЭВМ; каждый человек в своей работе или учебе. Вместе с тем проблема имеет важное гносеологическое значение: организация анализа, обобщения и ассимиляции в программном и информационном обеспечении вычислительной техники индивидуального опыта каждого человека ускоряет накопление знаний во всех областях.

Наряду с познанием окружающего мира ЭВМ помогают также многое узиать о самом человеке.

Американский социолог О. Тоффлер в кииге «Шок от будущего» писал, что появление принципиально новых машин подска- | зывает идеи изменения других машин — оно также подсказывает . новые решения социальных, философских и даже личных про- i блем; изобретение и распространение ЭВМ стимулировало вели-j кое множество новых идей о человеке как взаимодействующей '■ части более крупных систем, о его психологии, о том, как ои обучается, запоминает, принимает решения.

Однако опыт показал, что цели изучения психологин человека и влияния иа нее с помощью ЭВМ носят классовый характер и существенно различны в социалистическом и капиталистическом обществе.

Широкое применение ЭВМ в социалистическом обществе, в котором отсутствует антагонизм классовых интересов, открывает технические возможности обобществления, интеграции интеллектуальных способностей всех людей.

В капиталистическом обществе, в котором, по словам Н. Винера, «все природные и человеческие ресурсы рассматриваются как полная собственность первого встречного дельца, опасность заключается в том, что подобные машины, хотя и безвредны сами по себе, могут быть использованы человеком или группой людей для усиления своего господства над остальной человеческой расой, или в том, что политические лидеры могут попытаться управлять своим народом посредством не самих машии, а посредством политической техники, столь узкой и индифферентной к человеческим возможностям, как если бы техника действительно вырабатывалась механически» *.

Именно реальности капиталистического общества навели Н. Винера на мысль о возможности в будущем противоборства между человечеством и сообществом машин. Теперь понятная метафоричность такого прогноза: цель машин всегда очень ограничена и конечна — они ие имеют сверхзадачи, присущей человечеству, как и любым живым системам, — обеспечить бесконечность жизни. И потому перспективная цель машин всегда может определяться только людьми.

Интенсивное развитие информационно-вычислительной техники и автоматизированных систем управления, их широкое использование при решении различных технических, научно-исследовательских и управленческих задач обусловили актуальность исследований и разработок, связанных с проблемой повышения эффективности взаимодействия человека с ЭВМ.

При использовании ЭВМ человек выполняет самые различные функции, начиная с технического обслуживания аппаратуры и кончая управлением сложными экспериментами или принятием ответственных решений на высших уровнях управления. Необходимость расширения сферы эффективного использования ЭВМ ставит перед многими отраслями современной науки комплекс весьма сложных проблем. В частности, одна из задач психологии состоит в выборе и рационализации языков взаимодействия человека с ЭВМ. Это очень трудная проблема.

В книге «Чего не могут вычислительные машины?» американский ученый X. Дрейфус пишет, что «своеобразие, важность — вместе с тем проклятие—работ по созданию систем общения человека и машины на естественном языке состоит в том, что машине приходится использовать формальные методы для того, чтобы справляться с  реальными жизненными ситуациями».

Психологический анализ включает также распределение функций между человеком и ЭВМ, оптимизацию взаимодействия в системе в целом, поиск принципиально новых способов организации процессов решения интеллектуальных задач на базе перспективной  информационно-вычислительной техники.

Одним из наиболее острых является вопрос о распределении функций, о рациональном сопряжении ЭВМ и творческой деятельности человека, что тесно связано с психологическим исследованием основных функций, выполняемых человеком с применением ЭВМ. Наиболее важными функциями, как известно, являются принятие решений, диагностика, прогнозирование и планирование. Наряду с традиционными проблемами, такими, как изучение особенностей восприятия человеком информации, выбор предпочтительных форм воздействия, возникает ряд принципиально новых: выбор стратегий и тактик решения; формирование критериев, оценка последовательности и построение управляющих воздействий; особенности использования различных языков обмена и способов их построении; организация диалога, повышение эффективности процедур обмена информацией при принятии оперативных  решений и т. д.

Поскольку сущность взаимодействия человека и вычислительных средств состоит в кооперативном объединении их усилий, распределение функций между партнерами системы человек—ЭВМ требует выделения в алгоритмической структуре задачи блоков, осуществляющих чисто машинную реализацию, и блоков, требующих для своей реализации участия человека. Очевидно, что большинство так называемых диалоговых задач допускает различные варианты такой разбивки. Применяемые в системах человек—ЭВМ алгоритмы могут быть менее жестко регламентированы, чем при чисто машинной реализации. Это дает возможность резко уменьшить объем работы, связанной с формализацией процессов управления. Наиболее важно построение особых алгоритмов, позволяющих ЭВМ оказывать существенную помощь человеку в принятии решения, особенно в условиях преодоления   информационной  неопределенности. :

Изучая этот вопрос, мы еще в 1964—1966 гг. теоретически 1 обосновали возможность создания нового класса систем отображения информации абстрактного типа, т. е. выступающих при взаимодействии с оператором как самостоятельное орудие мыслительных процессов, ие нуждающееся в обычных ассоциациях с конкретными управляющими физико-техиологическими процессами [141. Долгое время это предположение не удавалось подкрепить практически. Наконец, в 1968—1970 гг. были разработаны командно-информационные мнемосхемы, в наглядной форме отображающие операторам алгоритмы возможных решений задач 1161. Такие мнемосхемы предоставляют полную информацию о процессах управления, варианты команд и в то же время освобождают человека от излишней информации о деталях техиологии, конструкции, типологии объектов управления. Применение командно-информационных мнемосхем позволило сократить сроки подготовки операторов на 30—40 % и почти полностью исключило их ошибки в работе в стандартных ситуациях, высвободив их время и внимание для исследований с помощью ЭВМ поведения объектов в нестандартных, аварийных ситуациях, требующих  решения  творческих задач.

Долгое время считалось, что человек либо полиостью и безоговорочно принимает, либо категорически отвергает совет, вырабатываемый ЭВМ. Иначе говоря, предполагалось, что коэффициент корреляции между априорными, запрограммированными стратегиями решения задач 5Л и стратегиями, реализуемыми человеком в своей работе и являющимися его реакциями 5Р, должен быть либо rsAsp = If либо fsAsp — 0. Проведенные исследования показали, что в зависимости от категоричности формы представления совета и индивидуальных особенностей человека, воспринимающего совет ЭВМ, может быть получено любое значение коэффициента корреляции и диапазоне —1 < < rsAsp < 1. Особый интерес представляет диапазон отрицательной корреляции между априорными советами и решениями, который соответствует опыту предшественников (далеко не всегда верному и эффективному).

Выявление диапазона отрицательной корреляции между стимулом и реакцией потребовало создания принципиально новой методологии исследования процессов восприятия информации н организации диалога человека с ЭВМ. ЭВМ необходимо рассматривать не только как орудие, в котором материализован труд его создателей, но и как объект, хранящий и отображающий зиання и прогноз предшественников относительно способа решения возможных интеллектуальных задач, действия в различных ожидаемых ситуациях. Это создает условия ие только для диалога как пошагового получения информации человеком от ЭВМ, но и для активного взаимодействия априорных и реальных стратегий решения- Детерминация процессов решения технических задач применяемыми при этом программами и информационными системами ЭВМ, нграющей роль заместителя предшественников, представляет интерес прн изучении закономерностей процесса познания.

На регулирующую функцию орудий, средств труда в процессах деятельности и познания первым указал Гегель, который считал, что «средство есть объект, стоящий на стороне цели н содержащий внутри себя деятельность». Вместе с тем Гегель идеализировал цель труда и приписывал ей независимое само-довление и проявление в том, как средство труда влияет на реальный процесс труда. На самом деле средство труда отражает одновременно и социальный заказ на определенный труд и вклад предшественников в развитие вида труда и его средств

Нам представляется очень важвым понимание того, что каждое орудие труда, в том числе ЭВМ — и притом ЭВМ в наибольшей степени — является материализацией взглядов, знаний, навыков, вообще стратегий решения производственных и жизненных задач, свойственных людям, создавшим эти орудия труда.

С этой точки зрения становится ясно, почему ЭВМ могут отражать разные идеологии, разные цели и способы управления производством. Легко разрешается и парадокс Н. Винера о целенаправленном влиянии на людей вроде бы бездушных, индифферентных машин.

Каждый конструктор, проектировщик, программист ЭВМ и информационной системы должен помнить о последующем влиянии своих знаний, материализованных в ЭВМ, иа реальные процессы труда. Такая же ответственность ложится и на специалиста по инженерной психологии, разрабатывающего принципы отображения  информации,  организации  рабочего места.

Возьмем к примеру принципы расположения приборов на пульте оператора, предложенные одним из основателей инженерной психологии, американским ученым Маккормиком. Их немного, и они очень просты: необходимо учитывать важность приборов и частоту их использования, последовательность их осмотра, взаимосвязи между приборами. Эти принципы не просто упорядочивают и облегчают взаимодействие оператора с приборной панелью. Они исподволь навязывают оператору определенную стратегию отбора информации, которую проектировщик счел наиболее эффективной. В результате оператор будет прямо перед собой, в так называемой оптимальной зоне поля зрения, видеть те приборы, которые проектировщик по априорным данным определил как наиболее важные или часто используемые. В одном ряду будут приборы, которые при реализации стратегии проектировщика должны осматриваться по очереди или в определенной взаимосвязи.

Если оператор выполняет стандартные операции, на которые ориентировался проектировщик, то такое расположение приборов будет существенно облегчать ему выполнение своих функций. Но при возникновении новой, не предвиденной проектировщиком ситуации такое расположение затруднит работу оператора: наиболее важными могут оказаться приборы, отнесенные в дальний угол панели, изменятся последовательность осмотра и взаимосвязи между приборами. И тогда казавшийся проектировщику порядок в структуре панели обернется беспорядком для оператора, облегчение работы в стандартных условиях может вызвать затруднение в аварийных условиях. Тем не менее необходимо констатировать, что ЭВМ представляет собой уникальные возможности для объединения зианнй, функций, интеллектуальных способностей аиалнтнков-проеитировщиков и операторов

Основанная на идее соотнесения априорных и реальных стратегий   деятельности,   структурно-психологическая концепция, в русле которой изучается влияние структуры и программ информационно-вычислительных средств на психологические факторы сложности труда операторов, была принята в качестве методологической основы совместных работ стран — членов СЭВ по инженерной   психологии   [56,   68, 731.

В соответствии с изменением характера взаимодействия, человека и машины в инженерной психологии изменяются способы изучения и научного описания этого взаимодействия. В 50— 60-х гг. и человек, и машина описывались иа одном языке — машинном. Свидетельство этого — многочисленные модели поведения человека-оператора как звена системы слежения, выполненные на языке теории автоматического регулирования. На следующем этане (с конца 60-х годов) подобная методологическая «унификация» звеньев системы человек—машина была признана несостоятельной: машина описывалась на техническом языке, а для описания деятельности человека были приняты эмпирические психологические методы и языки. Наконец, сейчас начинается этап, когда в некоторых аспектах для диалоговых систем человек—ЭВМ создается общий, единый язык описания и человека, н машины, позволяющий отразить общий процесс познания, в котором участвуют как создатели, так и пользователи ЭВМ.

Формирование такой методологии и языка является необходимым условием при исследовании проблемы интеллектуального воздействия между всеми участниками решения проблемы, как выступающими лично (пользователи ЭВМ), так н опосредованными машинными программами или структурой системы отображения информации (создатели ЭВМ). Эффективное взаимодействие с предшественниками становится существенным благодаря возможности с помощью ЭВМ развертывать во времени протекающие ранее процессы решения задач, причем в темпе и форме, индивидуально адаптированных к каждому из активных участников решения и способствующих синхронизации интеллектуального взаимодействия между всеми участниками. Под синхронизацией условно понимается процесс наиболее эффективного и целенаправленного общения, приводящего к быстрой оптимизации психологических факторов сложности решения, которая делает а итого решение для всех «очевидным».

Принятие решения понимается нами в двух смыслах: 1) как поиск и нахождение решения; 2) как согласие с коллективно принятым решением, готовность к его адекватной реализации. Итак, на первом этапе исследования и моделирования систем человек—ЭВМ развитие получили алгоритмические методы, применение математического аппарата теории автоматического управления и других традиционных методов описания функционирования мапши, но уже применительно к человеку.

Определенный, заранее заданный алгоритм относится к уровню либо отдельных операций (Г. М- Зараковский [12, 44]), либо блочной структуры деятельности (А. И. Губииский, В. Г. Евграфов [301), либо передаточных функций человека-оператора (Дж. Элкинд, Д. Т. Макруер, И. С. Креидел, Ж- Наслен и др.). А. П. Чернышев [84], В. Г. Зазыкин и другие исследователи показали в своих работах ограниченность и недостаточную точность этого метода описания поведения человека. Так или иначе, унор делался на довольно жесткую априорную обусловленность, четкую предсказуемость поведения человека в системе управления. Основное допущение при этих методах анализа поведения человека или построение его динамических моделей состоит в том, что поведение человека достаточно строго задается процессом обучения, инструкциями, режимами, задачами, эксплуатационными и динамическими свойствами управляемого объекта.

Важное достоинство этих методов — описание взаимодействия человека и техники иа едином языке. Однако языки алгоритмических, стохастических и разнообразных динамических моделей подчеркивали в основном общность между поведением человека и функционированием машины. Такой подход позволил методологически объединить анализ основных компонентов системы человек—ЭВМ, однако специфика человека как особого активного звена системы при этом выявлялась недостаточно.

Подходы к описанию деятельности человека на основе аналогий с функционированием машин натолкнулись иа одну трудность, казавшуюся сначала временной, но впоследствии распознанную как принципиально непреодолимую. Речь идет о возможности перебора всех внешних факторов, обусловливающих надежность и эффективЕюсть деятельности человека-оператора. Такой подход в инженерной психологии был заимствован из кибернетики.  Ои  соответствовал  духу бихевиоризма.

Сначала перебор был возможен, поскольку специалисты в области инженерной психологии ограничивались изучением отдельных элементов и характеристик информационных средств, таких, как форма шкалы и указателя, конфигурация шрифта для оцифровки приборов, яркость сигналов и т. д. В каждом случае исследовалось небольшое число характеристик.

В дальнейшем сравнительной психологической оценке стали подвергаться приборы и индикаторы в целом. Исходные наборы сравнивавшихся информационных средств были также весьма ограничены.

Однако при переходе к анализу информационных комплексов, включающих в себя и ЭВМ, перебор всех возможных вариантов и комбинаций внешних факторов, обеспечивающих надежность, эффективность и напряженность труда, стал более и более затруднителен. Работы многих исследователей в этот период были направлены иа составление перечней внешних факторов, обусловливающих показатели деятельности человека-оператора. Многие инженерно-психологические отчеты 1962—1968 гг. представляли собой длинные перечни характеристик приборов, органов управления, сигнальных устройств, рабочих столов, внешней среды, режимов труда, составов групп и многих других внешних факторов, влияющих на труд оператора. Наиболее полные «коллекции» факторов насчитывали до двух тысяч наименований.

Перебор всех параметров при инженерно-психологическом проектировании систем, получивший название «задачи учета большого числа факторов», был отнесен к категории «дурной бесконечности» и признан практически неосуществимым.

Вместе с тем получившие преимущественное развитие в психологии 50—60-х гг. качественные методы анализа деятельности были направлены на поиск специфических черт в поведении человека, отличающих его от функционирования машины. Делая упор на особенностях поведения человека, психологи уделяли основное внимание процессам целеобразоваиия, мотивации, эмоционально-волевым аспектам, психическим состояниям. Естественно, что подчеркивание лишь различий между человеком и машиной воздвигало непроницаемую стеиу между основными компонентами системы человек—машина, и система в таком описании переставала существовать — компоненты представлялись обособленно. Выход из этой кризисной ситуации в изучении систем человек—машина был найден иа основе применения системного подхода в психологии.

Системная методология предполагает выделение и исследование системообразующих факторов взаимодействия человека с машиной, отражающих соответствующие изучаемые структуры деятельности, влияние на ннх совокупности внешних условий..Выявление миогоструктурпости деятельности, иесводимость ее ии к одной «универсальной» схеме, в том числе к схеме операции--действия—деятельность, явилось одним из важных теоретических результатов применения системного подхода к психологическим исследованиям. Теория и практические методы выделения разных структур реальной деятельности были разработаны иа примере труда диспетчеров объединенных энергетических систем [22].

Переход от впешиих (технических) к внутренним (психологическим) факторам сложности деятельности позволил отбирать ограниченное число действительно релевантных факторов, системно отражающих влияние внешних и внутренних условий труда и тесно коррелированных с критериями сложности, которые отражают эффективность, надежность и напряженность деятельности.

Таким образом, психологические факторы сложности деятельности (решения, достижение определенной цели) представляют собой систему координат концептуальной модели задачи и операции над ией. Формально психологические факторы сложности — это системная свертка многочисленных внешних факторов сложности. Выбираемое число психологических факторов сложности зависит от заданной тесноты статистической связи их с основными критериями сложности (надежности, эффективности, напряженности). Теснота связей может представляться в виде коэффициента множественной корреляции критериев и совокупности психологических факторов сложности.

Свертка многочисленных внешних факторов сложности в обозримое число психологических факторов сложности основана вовсе ие иа том, что число внешних факторов сложности меньше, чем число психологических факторов сложности, а иа том. что психологические факторы сложности отражают единую связанную систему — деятельность человека (группы, контингента и т. п ) в отличие от внешних факторов сложности, которые независимы друг от друга. Отсюда следует, что структура деятельности может быть выражена относительно небольшим числом психологических факторов сложности.

Раньше процесс принятия решений психологи пытались разложить иа составляющие: по психологическим процессам (восприятие, память, мышление), операциям (алгоритмическое описание, древовндиые графы принятия решений), блокам операций, действиям или функциям. Каждое из этих описаний методологически основано на допущении аддитивности составляющих процесса решения. Причем нередко авторы исходили из аналогии деятельности человека с функционированием машины типа некоторого конечного автомата. Не случайно, например, детальное разложение процессов восприятия иа такие составляющие, как поиск, обнаружение, опознание сигналов, последовало вскоре после построения перцеитроиов.

Опосредуя психический образ, ковцептуальиую модель интегральными характеристиками — психологическими факторами сложности, мы вместо попытки раскладывать модель на составляющие измеряем ее как целостную систему:

вторичную по отношению к реальному объекту и системе отображения информации;

исторически обусловленную развитием техпики, обучением, априорными стратегиями решения, отраженными в структуре и программах ЭВМ;

целеустремленную — цели системного процесса решения обусловлены социально через профессию человека, ее общественные функции, критерии оценки, иерархическую структуру информационного воздействия и общения с другими людьми;

обусловленную онтогенетически — индивидуальными психофизиологическими и личностными особенностями, опытом, конкретным состоянием человека;

стохастическую,   подверженную   случайным воздействиям.

Согласованная взаимная (встречная) адаптация человека и ЭВМ является необходимым условием их совместной работы как единой эффективной системы.

Нам представляется, что принцип взаимной адаптации компонентов (элементов) системы наряду с многоуровиевостью. многое вязанностью, динамичностью, детерминированностью, развнтяем должен рассматриваться в качестве одного из основных принципов общей теории систем.

Возникновение, развитие, функционирование любой системы возможно лишь при услонии взаимной адаптации составляющих ее компонентов. Например, атом как стабильная система может существовать лишь при условии взаимной адаптации (прихода в соответствие) положительных и отрицательных частиц. Взаимное соответствие популяций различных видов животных и растений является необходимым условием существования любой экологической системы (биоценоза). Взаимная адаптация систем и органов человека или животного в норме, развитии, патологии является обязательным условием функционирования организма как целого. Взаимодействие особей одного вида и разных видов внутри экосистемы, общение между людьми — все это примеры взаимной адаптации.

До сих пор вопросы даже раздельной адаптации ЭВМ к человеку-пользователю и человека к ЭВМ ставятся далеко ие всегда, а в случае постановки решаются независимо одни от другого. Необходим переход к взаимной адаптации человека и ЭВМ.

О недостатках современных подходов к организации системы человек—ЭВМ подробно говорилось на X Конгрессе Международной эргономической ассоциации, состоявшемся в г. Сиднее, Австралия, в августе 1988 г. В докладах отмечалось, что информационная перегрузка пользователей ЭВМ при диалоговом оперативном взаимодействии человека с ЭВМ является основной причиной низкой эффективности использования вычислительных систем, большого числа ошибок, допускаемых пользователями при прннятни решений. Отрицательным следствием централизации управления производством, автоматизации обучения, основанной на широком применении ЭВМ, является также распространение некоторых специфических видов нервных и скелетно-мускуль-ных заболеваний среди операторов и студентов.

Ограничение характеристик ЭВМ лишь техническими данными, в том числе быстродействием, объемом памяти, составом программно-математического обеспечения, является уже принципиально недостаточным. Неотъемлемую часть оценки вычислительных систем, как показали обширные экспериментальные исследования и обобщения значительного опыта США, Японии, ФРГ, Англии и других стран по использованию ЭВМ, должен составлять анализ процессов взаимодействия человека с вычислительной системой. В связи с этим принято четко разделять ЭВМ, предназначенные для взаимодействии с людьми, применяющие для диалогов естественные языки, и ЭВМ, использующиеся в автоматическом   режиме  «искусственного интеллекта».

Интересный сравнительный психологический анализ исторического проектирования и совершенствонания автомобилей и ЭВМ провел С. Лиртцман. Ои показал, что если создатели автомобилей всегда основывались на тщательном анализе потребиостей, вкусов и предпочтений покупателей, учитывали различные назначения автомобилей и создали массу модификаций иа разные случаи жизии, то в области ЭВМ сложилась традиция, по которой машины разрабатываются, изменяются, оснащаются программами — и все это делается узким кругом специалистов по математике, электронике и системному анализу. Разработчики мало интересуются окружающей действительностью и даже тем, как практически используются их машины, как чувствует себя человек в контакте с ннмн. Следствием этого явился тот парадоксальный факт, что человек-оператор, управляющий ЭВМ, иа самом деле ничего ие знает о том, что делает компьютер в каждый момент. Лиртцмаи указывает на необходимость серьезной перестройки всей методологии создания ЭВМ с привлечением к этому важнейшему научно-техническому направлению специалистов в области психологии, социологии, антропологии.

Диализ опыта применения многочисленных АСУ в нашей стране показывает, что повышение эффективности применения ЭВМ представляет собой важную народнохозяйственную задачу.

Необходимо подчеркнуть, что эффективное использование ЭВМ возможно в том случае, если деятельность человека специально спроектирована н организована с учетом особенностей его взаимодействия с выбранным типом ЭВМ. Своевременная но* мощь человеку со стороны ЭВМ может быть оказана, если человек введет в машину сведения о тех затруднениях, с которыми он сталкивается при решении задачи. Для этого пользователей ЭВМ необходимо обучить самоанализу и самоотчету о ходе решения. Элементами одного из вариантов компактного языка, иа котором проводится самоотчет человека и в ответ отображаются советы ЭВМ (априорные стратегии решения и их машинные модификации), могут быть психологические факторы сложности решения.

Априорные (например, теоретически оптимальные) значения психологических факторов сложности получают методами экспертной оценки с участием проектировщиков АСУ, на основе экспериментов с опытными операторами, а также с помощью моделей (например, число связей между параметрами — по математическим моделям объекта, коэффициент интерференции — с помощью моделей процессов классификации задач и т. д.).

Реальные значения психологических факторов сложности человек может вводить в ЭВМ, например, с помощью клавиатуры или указывая курсором на схемах, выводимых из машины иа экран графического дисплея, соответствующие элементы, связи между ними и т. п. При этом в машипе будут автоматически накапливаться, анализироваться и обобщаться данные о реальных значениях психологических факторов сложности, их отличия от априорных; прогнозироваться возможные трудности, ошибки в решении; подбираться оптимальные дли каждого индивида способы отображения советов, рекомендаций, априорных значений   психологических  факторов сложности.

Взаимная адаптация человека н машины анализируется н осуществляется на разных уровнях в зависимости от требуемой и экономически целесообразной точности взаимного соответствия человека н машины. Возможны пять основных уровней: тотальный, контингентный, групповой, индивидуальный и индивидуально-оперативный [161. На основе принципов многоуровневой адаптации обоснована постановка проблемы построении систем человек—ЭВМ, гиперустойчивых к широкому спектру возможных внешних и внутренних возмущений. Явление гипер-стабнльности деятельности операторов в широком диапазоне изменения условий эксперимента за счет оптимального отображения информации описано в работе [16].

Одним из существенных результатов применения системной методологии к постановке и решению инженерно-пснхологнческих проблем взаимной адаптации человека и машины является создание новой, трансформационной психологической теорнн обучения [16, 201, методов индивидуальной адаптации ЭВМ к человеку.

Индивидуальная адаптация ЭВМ к человеку уже при современном уровне развития вычислительной н информационной техники может использоваться: вместо профессионального отбора, если все существенные индивидуальные различия скомпенсированы; вместо обучения, когда адаптивность техники компенсирует отсутствие профессиональных навыков; наиболее часто — для расширения круга доступных индивиду функций в нормальных условиях и особенно экстремальных условиях и для улучшения значений критериев оценки деятельности.

При всех случаях индивидуальная адаптация направлена на снижение реальной сложности решаемых задач. Прн этом априорные знания о решении каждой задачи, советы, хранящиеся илн модифицируемые ЭВМ, представляются человеку с категоричностью, адекватной их достоверности в каждом конкретном случае, и в форме, учитывающей индивидуальные психологические и личностные особенности оператора.

Практическое значение принципов индивидуальной адаптации информации к человеку неуклонно возрастает, поскольку в эпоху научно-технической революции массовое распространение получают профессии, связанные с контролем н управлением технологическими процессами. В результате все большее число людей требуется привлекать к операторской и диспетчерской деятельности, важным элементом которой является быстрое и надежное восприятие информации, в первую очередь зрительной. Обширные потребности производства в операторах ограничивают возможности отбора людей для этой профессии. В то же время методы индивидуальной адаптации средств отображения информации позволяют добиваться высокой эффективности труда, снижают требования к психофизическим характеристикам людей при отборе. Гуманность методов адаптации техники к индивиду сказывается в том, что даже люди, страдающие серьезными нарушениями зрительной системы, смогут осуществить свое желание освоить перспективную, престижную и высокооплачиваемую профессию оператора. В то же время существует немало ситуаций, когда постановка вопроса об отборе людей совершенно неприемлема. Это относится в первую очередь к организации народного просвещения — необходимо обучать детей с любыми аномалиями зрения. Современные информационные системы позволяют широко варьировать характеристики предъявляемой информации и успешно осуществлять индивидуальную адаптацию ее к самым различным потребителям.

Взаимная адаптация человека и ЭВМ отражает прежде всего согласование априорных и реальных стратегий с учетом индивидуального уровни обученностн человека и его психологических особенностей. Прн этом в ходе диалога путем выявления и анализа психологических факторов сложности должен быть определен тип стратегии решения, приемлемый для индивида. В дальнейшем состав информации, темп ее обновления (поступления) и структура предъявления должны соответствовать именно этому типу стратегии. Таким образом, можно анализировать реальный процесс обучения и оптимально управлять им, добиввясь скорейшего овладения наиболее эффективной стратегией. Проблема психологического анализа и организации управляемого процесса обучения может решаться на основе системного подхода к трансформационной теории обучения операторов. Необходимо подчеркнуть, что индивидуальная адаптация является средством гуманизации вычислительной техники, облегчения учебы и приобщения к эффективному труду в качестве операторов людей с различными  психофизическими недостатками.

Главный вопрос прн организации помощи людям со стороны ЭВМ прн решении сложных задач состоит в том, как известить ЭВМ о тех трудностях, с которыми сталкивается каждый пользователь в своей работе. Человеку ведь обычно нет смысла задавать вопрос типа: «В чем ты встретил трудность? Какая помощь тебе нужна?», ибо он ие может прямо ответить на них. Если человек знает, в чем заключаются трудности, он уже на 50 % может их преодолеть.

Оказывается намного полезнее задавать вопросы косвенные, направленные иа выявление и количественную оценку психологических факторов сложности решения. Например, на экран телевизора, или дисплея, выводится схема управляемого объекта с отображением исходных условий оперативной задачи. Если спустя некоторое установленное время человек не введет в ЭВМ решение, машина начнет задавать ему вопросы. Например, такие: Какие информационные элементы на экране вы считаете относящимися к задаче? Какие связи между параметрами вы считаете наиболее важными? Где вы предполагаете возможность возннкиовения нестандартных или аварийных связей между параметрами? Ответ на каждый вопрос оператор вводит в ЭВМ, скажем, указывая элементы или связи между ними световым пером.

Машина, в свою очередь, реагирует, отмечая мнганлем или другим способом элементы и связи, которые программисты считали важными для решения нли, наоборот, лишними, а оператор важные упускает, а липшие считает существенными. Вот так, ведя как бы косвенный диалог о трудностях, обсуждая с ЭВМ значение каждого психологического фактора сложности и оптимизируя его, оператор формирует информационную модель, схему объекта, наиболее точно соответствующую конкретной возникающей задаче, которую проектировщики точно предусмотреть не сумели. Наличие такой точной н притом индивидуально адаптированной к пользователю информационной модели задачи, как правило, делает для него решение минимально сложным, даже тривиальным.

Точно так же ведется в системе гибридного интеллекта общий диалог участников с вычислительной системой и между собой в целях оптимизации групповых значений психологических факторов сложности решения. В результате сообща формируется групповая интегральная модель, адекватная совместно выработанной стратегии решения. Итоговое решение благодаря общим усилиям достигается прн этом не только очень быстро, но и воспринимается субъективно каждым участником как его собственное.

Прн этом все участники точно н единообразно понимают смысл итогового решения и быстро его реализуют. Такое положение отражает синхронизацию участников иа принятии н реализации совместного решения.

Анализ н оптимизация психологических факторов сложности прн индивидуальном и групповом диалоге с ЭВМ существенны для развития общепсихологических методов исследования структуры деятельности. Центральным понятием здесь становится сложность деятельности, например решения задачи, достижения цели.

Сложность достижения заданной цели человеком — это обобщенная характеристика относительных нли абсолютных затрат {временных, экономических, психофизиологических н пр.) на достижение заданной цели. В зависимости от типа системы н критериев, по которым она должна оптимизироваться, критерии сложности могут выражаться в виде конкретных показателен времени решения задач, вероятности ошибок, сбоев нлн других надежностных характеристик, показателей эффективности или ущерба системы, психофизиологических затрат (в частности, утомления, степени напряженности труда, сдвигов отдельных психофизиологических показателей).

Практическим средством оптимизации критериев сложности деятельности операторов в СЧМ является выбор структуры системы,  состава  информационных  элементов,   программно-матерешения оперативных задач.

Исследование структуры деятельности человека по своему характеру очень похоже на исследование структуры и процессов развития Вселенной: в обоих случаях общая картина воссоздается но неполной, фрагментарной информации, объединение и объяснение которой возможно лишь па основе некоторых априорных гипотез. Академик Я. Б. Зельдович выразил такую методологическую позицию следующим образом: «По моему глубокому убеждению, построение гипотез и их объективная проверка — это магистральный путь развн]ня всякой науки. Беспринципное накопление фактов я скептический отказ от каких бы то ни было гипотез неплодотворны».

Для инженерной и общей психологии в ходе дальнейшего углубления представлений о психологической структуре деятельности необходимо выполнить ряд важных условий:

создать набор, точнее, иерархическую систему моделей психологической структуры деятельпопн, которая могла бы играть роль «стандартной библиотеки» исходных гипотез, нуждающихеи в дальнейшей объективной проверке;

расширить арсенал методов объективной проверки выбранных или творчески выдвинутых гипотез о психологической структуре деительности;

определить методологию анализа взаимосвязей между объективными условиями (внешними факторами сложности) деятельности, внутренними условиями (психологическими факторами сложности) н результатами (критериями сложности) деятельности.

Все три условия не новы для психологии, особенно второе н третье — они всегда были в центре внимания экспериментальных и прикладных психологов Эти условия ноны лишь потому, что применение ЭВМ существенно меняет и характер изучаемого труда н способы его исследования, расширяя таким образом задачи н возможности пенхолога-исследователя.

Принципиально по-новому встают проблемы суммирования, упорядочения, систематизации созданных психологией моделей, структур деятельности.

Ясно, что разнообразие видов изучаемой деятельности, уровней н аспектов нх исследования делают невозможным применение какого бы то ни было единственного типа теоретических моделей деятельности. В настоящее время набор моделей деятельности, начиная or наиболее общего и кончая частным н детальным, включает в себя:

системно-структурные модели, предназначенные для анализа структуры внешних связей данного оператора, процессов общения, критериев оценки деятельности, типов применяемых информационных систем, программ ЭВМ и других общих условий деятельности;

структурно-психологические модели, применяемые прн выявлении психологических факторов сложности миоговарнантных, полнцнклических решении [161;

структурно-компонентные модели (В, Д. Шадриков); идеализированные структуры и частные психологические структуры деятельности (А. И Галактионов); разделение деятельности на действия и операции (А   Н. Леонтьев);

обобщенные структурные модели (А. И. Губннский, В- Г. Евграфов [301);

алгоритмические модели  (Г.  М. Зараковскнн);

дискретные модели (Д. Бекн);

импульсные модели (М. Наслен);

аналоговые модели (передаточные функции) человека-опера-тора (Макрур, Крендел, Элкинд).

В каждом конкретном случае психолог, который исследует, проектирует или оптимизирует деятельность человека, должен прежде всего выбрать из приведенного перечня илн создать новую априорную модель деятельности В соответствии с выбранной моделью далее подбирается набор регистрируемых показателей сложности деятельности, с тем чтобы на пх основе определить реальные значения психологических факторов сложности деятельности. Затем создается теоретически оптимальная модель деятельности, определяющая соответствующие ей теоретически оптимальные значения психологических факторов сложности, а также значения контролируемых внешних факторов сложности, прн которых достигаются теоретически оптимальные значения психологических факторов н критерия сложности.

Набор контролируемых внешних факторов сложности зависит от целен, задач н практических средств психолога. Прн решении исследовательских задач, а также при стремлении к взаимной адаптации человека и ЭВМ круг таких факторов должен быть как можно шире. При решении прикладных задач огракичн-ваются лишь теми факторами, на которые можно реально влиять. Например, при оптимизации взаимодействия человека с ЭВМ основными контролируемыми внешними факторами сложности обычно являются: функции человека, программы ЭВМ, методы н средства отображения информации, специальная психологическая поддержка пользователей ЭВМ, в частности методы их доучивания, устранение стрессогенных факторов.

Весьма обширен набор методов объективной проверки моделей, которым располагает современная психология. Например, прн анализе психологических факторов сложности применяются следующие методы:

самоотчет н другие активные формы выявления субъективной сложности решения задач и выполнения деятельности в целом;

наблюдение;

хронометраж действий оператора;

сана методика выявления психологических факторов сложности в ходе специально организованного диало!а оператора с ЭВМ);

циклография — регистрация движений оператора;

фиксация н  анализ ошибок операторов;

регистрация психофизиологических параметров работы операторов (ЭЭГ, ЭКГ, ЭМГ, КРГ, ЭОГ н др.);

использование биохимических показателей динамики состояния оператора;

регистрация показателей эффективности, надежности, точности, быстродействия системы человек—машина, особенно тех, которые для данной системы приняты в качестве критериев сложности.

Столь обширный набор методов необходим потому, что для выявления состава психологических факторов сложности н их количественной оценки наряду с критериями сложности должны регистрироваться и анализироваться и другие показатели сложности деятельности, статистически связанные с критерием сложности .

Те из показателей сложности деятельности, которые отражают существенные характеристики реальной стратегии решения оперативных задач, статистически связаны с критерием сложности; статистически связаны с внешними факторами сложности; соответствуют теоретической модели (психологической структуре) деятельности операторов (априорной н реальной стратегиям); имеют в совокупности тесноту связи (например, коэффициент множественной корреляции) с критерием сложности не ниже заданной - именно эти показатели сложности деятельности в непосредственном или преобразованном, комплексном, виде рассматриваются в дальнейшем в качестве психологических факторов сложности деятельности.

Применение комплекса средств и методов анализа деятельности позволяет в каждом случае уточнить состав и количественные значения психологических факторов сложности с учетом: вида деятельности оператора; критерия сложности деятельности оператора; требуемой тесноты связи критерия сложности с набором психологических факторов сложности; применяемых методов регистрации и анализа параметров деятельности; применяемой модели деятельности оператора; варьируемых параметров технических средств н условий деятельности, Стедовательно, состав психологических факторов сложности можно широко варьн ровать.

Теперь подведем итог: что же вносит иового концепция психологических факторов сложности в анализ внутренней психологической структуры деятельности человека?

Как известно, самой большой трудностью психологических исследований всегда считалось то, что объект изучения — человек — предстает перед психологами в виде так называемого непрозрачного «черного ящика»: его нельзя вскрыть, препарировать. Попытки изучать психологию на уровне молекулярной биологии или с помощью скальпеля не приводили к успеху. Известный канадский нейрохирург Пенфнлд подвел итог оперирования на мозге в течение полувека словами: с- помощью этого мыслить нельзя.

Однако тот факт, что в принципе проникнуть в человека можно, полностью дезавуирует термин «черный ящик»: дело не в «непрозрачности», а в целостности человека. Его психологию можно изучать, только основываясь на представлении, моделировании человека как единого целого, ие подлежащего разъединению на элементы без потерн общего, системного качества психологии человека. Неэффективно не только какое-либо физическое разделение, но и разделение психологических процессов, например восприятия, иа «элементарные» составляющие, такие, как поиск сигнала, его обнаружение, опознание, классификация, декодирование, принятие решения.

В психологии противоположным полюсом расчленения психологии человека был бихевиоризм. Эта методология основывалась иа предположении, что о внутренней структуре деятельности и психологии человека в целом нельзя узнать ничего, можно наблюдать только входы и выходы «черного ящика». Однако психологическую науку и практику никак не могли удовлетворить скудные данные о количественном влиянии стимулов на реакцию. Вопросы о конкретных связях этого влияния, выборе из большого числа реальных стимулов того, который при данном состоянии «черного ящика» наиболее существенно влияет иа реакцию, и многие другие проблемы, важные в теоретическом и практическом отношениях, в бнхевнористической психологии остались без ответа.

Создание априорной модели деятельности, выявление и количественная оценка психологических факторов сложности, характеризующих эту модель, а затем реальную изучаемую деятельность, сопоставление априорных и реальных значений психологических факторов сложности — этот путь позволяет целенаправленно уточнять модели и представления о психологической структуре и процессах деятельности. Хорошее совпадение достаточно большого набора представительных психологических факторов сложности, характеризующих априорную теоретическую модель с одной стороны и изучаемую деятельность — с другой, свидетельствует о справедливости нашей гипотезы.

Причем значения психологических факторов сложности могут относиться к конкретному индивиду в конкретных условиях, т. е. быть точными и мгновенными. Только применение ЭВМ сделало возможным определение текущих значений, приспособление и адаптацию к ннм параметров информационной модели. Такой процесс называется ннднвидуальио-оператнвной адаптацией.

В других случаях значения психологических факторов слож- | иости можно усреднять по всем опытам, реальным актам деятель- j иостн, решения задач данным индивидом. При этом ннднвндуаль- I ному уровню адаптации предшествует составление как бы цел е- ' направленного  профессионального,   психологического портрета данного человека. Такой портрет позволяет прогнозировать уровень сложности, эффективности,  надежности самостоятельного решения индивидом оперативных задач разных типов, а также его участия в групповом решении.

Таким образом, процессы решения при взаимодействии человека с ЭВМ с накоплением данных о психологических факторах сложности решения задач разных типов могут рассматриваться как весьма солидные, представительные тесты.

Значения психологических факторов сложности могут определяться и усредняться иа групповом, не только на индивидуально-оперативном и индивидуальном уровнях, но и на контингентном и тотальном уровнях. Соответственно эти данные применяются прн групповой, контингентной и тотальной адаптации люден с информационно-вычислительной техникой. Тотальный уровень обобщения данных позволяет находить и анализировать психологические закономерности.

Необходимо констатировать, что концепция психологических факторов сложности появилась для решения задач информационного взаимодействия и многоуровневой взаимной адаптации человека и ЭВМ. В то же время ее теоретическое обоснование и практическая реализация стали возможны благодаря применению ЭВМ в системах человек—машина и при психологических исследованиях.

Создание систем, в которых для безотлагательного решения очень сложных, многоаспектных, ответственных задач объединялись бы информационные и концептуальные модели, знания, способности разных специалистов, актуально прежде всего в оперативном управлении сложными производственными комплексами. С такой необходимостью автор столкнулся прн разработке информационно-вычислительных систем для крупной электростанции ТЭЦ-21 Мосэнерго, объединенных энергосистем Урала и Закавказья, системы централизованного управления движением городского транспорта в Москве (системы «Старт»),

В управлении каждой из этих систем участвует группа операторов, многие проектировщики и программисты, закладывающие в программы ЭВМ свои мнения и стратегии решения различных оперативных задач. При создании указанных проектов использовались некоторые принципы синтеза систем гибридного интеллекта и адаптации информационных моделей к операторам — активным участникам, взаимодействующих с ЭВМ и между собой при решении задач.

Связанное с научно-технической революцией неуклонное повышение сложности возникающих научных, технических, управленческих задач требует оптимальной организации взаимодействия между людьми, совместно решающими задачу путем коллективного формирования ее адекватной концептуальной модели. Психологические аспекты проблемы оптимальной организации взаимодействия индивидов, совместно создающих многоплановую модель некоторой сложной реальности, актуальны как для рационализации систем управления, так н для разработки сложных научных проблем, таких, как комплексное освоение природных ресурсов и охрана окружающей среды. Они актуальны для создания крупных проектов и многих других задач, когда их решение связано с синтезом больших объемов разноплановой информации в ограниченные сроки. Снижение эффективности иерархических систем управления, крупных научных н конструкторских коллективов во многих случаях происходит в результате потерн информации при ее передаче от одного Звена к другому.

Предстоит решить проблему создания методов оптимального сочетания и использования прн решении каждой научно-технической задачи всего относящегося к ней априорного опыта, зафиксированного в инструкциях, машинных программах, структуре системы отображения информации (СОИН), а также потенциальных профессиональных и творческих возможностей коллектива и каждого из индивидов, участвующих в решении.

Системный подход н применение принципов многоуровневой взаимной адаптации человека н машины позволили выдвинуть проблему построения перспективных систем адаптивного информационного взаимодействия типа гибридного интеллекта.

В основе идеи лежит, в частности, тот факт, что ЭВМ позволяет организовать информационное взаимодействие людей, разделенных во времени. Ранее была возможность передавать информацию от предшественников к последователям лишь в пассивной форме. Теперь ЭВМ, моделирующая процесс решения определенной задачи кем-лнбо в прошлом, выполняя функции заместителя, полномочного представителя авторов решения, может не только влиять па ход решения той или подобной задачи кем-то в будущем, по и признавать в ходе такого взаимодействия ошибочность илн отдельные недостатки первоначального решения. Эти свойства ЭВМ позволяют достигнуть большей непрерывности накопления знаний, совершенствования способов решения научных и технических задач.

Система гибридного интеллекта строится по принципам самоорганизации н предназначена для уточнения задачи, дивергентного генерирования широкого спектра идей н подходов к ее решению, отбора н контроля вариантов решения, конвергенции н синхронизации всех участвующих интеллектов на определенных отобранных подходах в целях синтеза адекватной модели изучаемой ситуации, нахождения и согласоваииой реализации оптимального решения задачи.

Процесс совместной интеллектуальной деятельности людей н ЭВМ как компонентов системы гибридного интеллекта есть процесс формирования адекватной интегральной модели объекта, точно соответствующей возникшей задаче и реальной стратегии ее решения, на обшем для всех компонентов языке. Далее на этой основе формируется абстрактный алгоритм управления данным объектом нли видом объектов (систем) для расширения фонда зиаиий,   которые  фиксируются ЭВМ.

Такой процесс может осуществляться как переход коллектива операторов от информационных моделей, индивидуальных по языку, субъективных по соотношению с объективной реальностью, частных по назначению отражения к интегральным моделям,  адекватным  структуре объекта н задачи.

В зависимости от конкретного хода решения н трудностей, с которыми сталкивается ннднвнд-оператор, нз ЭВМ на видеотерминал могут выводиться рекомендации об оптимальном значении ПФС- Прн этом в случае сверхнормативной задержки нлн очевидных ошибок в информационной подготовке решения оперативной задачи, а также по данным психофизиологического контроля состояния оператора может проводиться упрощение критериев оценки результатов. Возможно также ограничение неопределенности задачи н числа степенен свободы перцептивной и интеллектуальной деятельности, вплоть до предъявления однозначного алгоритма некоторого резервного решении нлн даже до отстранения оператора от участии в управлении. В этом случае предшественники (проектировщики, программисты ЭВМ) берут на себя полноту ответственности за исход решения возникшей задачи.

Здесь необходимо остановиться на одной очень важной стороне анализа взаимодействия человека с ЭВМ. Дело в том, что человек, решающий экстренную техническую задачу, например, связанную с оперативным изменением режима работы атомной электростанции, может обращаться к обширной памяти ЭВМ н извлекать нз нее рекомендации по решению данной или чаще сходной задачи, заложенной в ЭВМ проектировщиками н программистами. Человеку-оператору, поставленному в чрезвычайно трудные для интеллектуальной работы условия дефицита времени н большой ответственности, бывает нелегко вести посредством ЭВМ дискуссию с предшественниками несмотря на то, что он имеет доступ к более полной конкретной информации.

Степень детерминации решении, принимаемого оператором, априорными стратегиями решения, заложенными в ЭВМ проектировщиками, может быть обобщенно выражена через коэффициент rs s    корреляции априорных н реальных стратегий. Значение

этого коэффициента определяет степень участия предшественников в актуальном решении, фактическую меру полезности проектировщиков, если предложенные нмн решения эффективны в управлении. Вместе с тем эта усредненная мера категоричности навязывания предшественниками советов операторам должна рассматриваться не только в психологическом аспекте, но и юридически — как доля их ответственности за решения, оказавшиеся неадекватными, ошибочными. Возникает юридический (Все ответы на юридические вопросы) аспект организации взаимодействия человека с ЭВМ.

Необходимо рассмотреть также личностный и социально-психологический аспекты этого явления. По индивидуальным значениям rs^s^ при ошибочных решениях можно судить о конформности данного индивида, его склонности некритически следовать советам ЭВМ. Обратная величина 1—rsAsp будет характеризовать устойчивость, самостоятельность личности данного оператора в особых условиях — прн взаимодействии с ЭВМ. Определенная для выработки успешных решений, эта величина характеризует творческий вклад конкретного человека в решение поставленных перед ним технических заданий, решаемых с применением ЭВМ. Современные инженерно-психологические методы организации информационного взаимодействия позволяют целенаправленно варьировать число степеней свободы оператора при выборе нм решения, жесткость навязывания априорных стратегий [16].

Адаптивные системы информационного взаимодействия типа гибридного интеллекта особенно эффективны в условиях максимальной ответственности и сложности задачи, при утомлении или стрессе, когда резко снижается пластичность психических процессов, ограничиваются возможности человека приспосабливаться к внешним условиям, особенно сильно проявляются индивидуальные различия, наблюдается регресс профессиональных умений.

Административная ответственность оператора, вызывающая стресс, желание переложить принятие решения на более опытного оператора, увеличение времени решения экстренных задач в системах гибридного интеллекта заменяется стремлением к творческому поиску. Развитие систем гибридного интеллекта должно способствовать созданию условий для такого перехода путем: введения быстродействующих моделей для предварительного проигрывания коллективного обсуждения вариантов решений; генерирования черновых вариантов решения и советов партнерами и ЭВМ и представления их с категоричностью, адекватной достоверности; предоставления оператору права на ошибку, опыт которой будет распространен среди операторов, программистов ЭВМ, проектировщиков АСУ; введения статуса операторов-исследователей; смены лидерства партнеров; выработки оптимальных специальных языков и универсального языка взаимодействия.

Постановка проблемы создания систем гибридного интеллекта по-новому определила требования к инженерно-психологическим принципам  вывода  информации  из ЭВМ для максимального использования априорного опыта н оптимального согласования его с реальными процессами решения задач нового типа. Прежние принципы, например предложенные Маккормиком, были ориентированы на длительное проектирование статических, неизменных по своей структуре информационных панелей. В системах же гибридного интеллекта в ЭВМ должны рассчитываться и затем выводиться на экран оптимальные состав и структура отображаемой информации, точно соответствующие любой динамической ситуации, решаемой задаче, требуемому уровню адаптации информации к пользователям, в том числе индивидуально-адаптивному н групповому. Бесспорно требовалось существенно расширить ассортимент возможных типов средств отображения информации, их структур. Классификация таких типов по 18 основаниям приведена в работе [16]. Но главное — это наличие инженерно-психологических принципов динамической оптнмн-аацни структур отображаемой информации в реальном масштабе времени (в ритме работы операторов) участников системы гибридного интеллекта. При этом важно учесть, что результатом работы системы гибридного интеллекта должно стать создание такой интегральной информационной модели, которая была бы адекватна реальной сложившейся ситуации, соответствовала оптимальным значениям психологических факторов сложности решения, содержала минимум информации и была бы в то же время информационно полной для  решения задачи.

Упомянем некоторые из вновь разработанных принципов подготовки в ЭВМ оперативной информации, выводимой участникам системы гибридного интеллекта.

Принцип оптимальной лаконичности предусматривает оптимизацию состава информационных элементов, выводимых нз ЭВМ оператором, Число элементов рассчитывается в ЭВМ с учетом нх частных информационных мер, несущественные для решения задачи элементы исключаются.

Принцип автономности предусматривает декомпозицию управляемой системы. Нсли структура системы сложна н трудно обозрима, она разбивается на автономные подсистемы, состав которых рассчитывается в ЭВМ с учетом причинно-следственных, статистических и других связей между параметрами.

Принцип структурности предполагает придание отображению каждой автономной подсистемы на экране композиционно завершенной, легко запоминаемой и опознаваемой формы.

Следует также упомянуть принципы акцента на элементах контроля н управления, обобщения и унификации, пространственного соотнесения элементов контроля и управления. Важны также принципы использования привычных ассоциаций и стереотипов, стадийности, регулирования интенсивности потока сигналов, комбинирования детальных и интегральных информационных моделей, наглядного отображения алгоритмов решения. Все зтн принципы подробно описаны в работе [16].

Следует особо остановиться еще на двух принципах, имеющих принципиальное значение для построения систем гибридного интеллекта. Это принципы разделения информации во времени и в пространстве.

Во времени информация может разделяться специальным образом между проектировщиками (скрытыми участниками решении) и операторами (непосредственными участниками).

Кроме того, к операторам информация может поступать порциями, соответствующими этапам решения задачи. При этом достигается оптимальное распределение функций между проектировщиками (программистами) и операторами (пользователями), а также индивидуально-оперативная адаптация информации к непосредственным участникам.

В пространстве информация может разделяться, во-первых, между отдельными непосредственными участниками системы гибридного интеллекта, во-вторых, иа одном и том же экране индивидуального или коллективного пользования, скажем, в центре, может помещаться обобщенная информация, а иа периферии — более детализированная.

Теперь, после того, как мы изложили основные принципы подготовки информации и отображения ее участниками решения.

можно перейти к рассмотрению вариантов структуры систем гибридного интеллекта.

Структура системы гибридного интеллекта с пятью операторами, каждый нз которых специализируется на анализе изучаемого нли управляемого объекта в каком-то определенном аспекте, показана на рис. 3.5. Первый оператор — специалист по технологическому анализу, выполняемому с помощью мнемосхемы; второй — по структурно-динамическому, осуществляемому с помощью схем динамических взаимосвязей между входными, промежуточными и выходными параметрами объекта; третий —■ по анализу статических взаимосвязей "между параметрами, выполняемому с помощью матриц; четвертый — по анализу причинно-следственных свизей между событиями разных рангов; пятый — по формальным алгоритмам и инструкциям по решению задач. На основе индивидуальных, частных информационных моделей операторы строят ситуативно адекватную интегральную модель  конкретной задачи.

Такая структура информационного и интеллектуального взаимодействия между операторами является более гибкой и прогрессивной, чем обычная независимая, «линейно-блочная» организация нх труда (рис. 3.6). В последнем случае каждый оператор работает автономно в интервале порученных ему задач; выход за пределы этого интервала может обернуться для оператора и управляемого им объекта (блока) катастрофой нли срывом задания.

В случае интегрально-факторной организации интеллектуального взаимодействия между операторами (рнс. 3.7), свойственной для систем гибридного интеллекта, резко расширяется набор факторов и диапазон изменения нх значений, прн которых система действует эффективно н надежно (рнс. 3.8).

Подпись:

Применительно к деятельности операторов и представителей других профессий в технике, производстве н науке под гибридным интеллектом мы понимаем систему интеллектов группы индивидов, выступающих в процессе взаимодействия прн ретеинн поставленной перед системой задачи лично (непосредственно, явно, актуально) или скрытно, посредством и иформа-ционных носителей (книг, инструкций, машинных программ, автоматизи роваиных обучающих систем и т. п.), материализующих потенциальный интеллектуальный вклад предшественников данного процесса решения, развертываемый с помощью информационно-вычислительной системы синхронно с текущим процессом решения н с учетом реальных значений психологических факторов сложности решения.

Система гибридного интеллекта предназначена для выполпенни функций, принципиально непосильных для одного интеллекта в заданных условиях и интервалах критериев эффективности. В этом аспекте разработка принципов построения систем гибридного интеллекта основывается иа идеях об усилителе умственных способностей человека (У. Р. Эшби, 1956 г.), симбиоза человека и машины (Дж. Ликлиидер, 1960 г.), совокупного интеллекта коллектива (Б. Ф. Ломов, 1975 г.).

В более узком смысле под гибридным интеллектом мы понимаем адаптивные системы взаимодействия, предназначенные для интенсификации обучения и решения интеллектуальных задач, оптимального использования способностей каждого оператора-индивида и возможностей ЭВМ, автоматизированных обучающих систем (ДОС) и других технических средств деятельности, обучения и взаимодействия для составления интегральных моделей объектов и систем для прогнозирования их динамики и выработки управляющих решений. Можно выделить следующие особенности систем гибридного интеллекта:

многоуровневая взаимная адаптация компонентов системы, функционирование партнеров как единого оператора, общие ответственность н престиж, гибкое перераспределение лидерства и вспомогательных функций между партнерами в зависимости от конкретной задачи и хода ее решения;

совместный анализ н синтез информации, адаптированный к индивидуальным особенностям партнера, принимающего в данном случае решение, н направленный иа формирование у него адекватной модели ситуации как основы принятия решения;

обработка и представление информации в виде, соответствующем оптимальным значениям психологических факторов сложности решения;

антропоцентрический подход к синтезу информационно-вычислительных систем.

В качестве гибридного интеллекта могут выступать не только системы человек ■— ЭВМ, но и группа людей, располагающая информационно-вычислительным комплексом, большие коллективы операторов или ученых и др.

Таким образом, психологические проблемы гибридного интеллекта охватывают исследование процессов принятия решения в условиях общения (взаимодействия) человека не только с ЭВМ, но и с другими людьми, преодолевая тот разрыв, который, как отмечал Л. Чапанис, имеется между психологией общения и проблематикой диалоговых систем человек — ЭВМ. Сюда же включается и решение ннженерпо-психологнческих проблем оптимального синтеза и адаптации учебных информационных моделей.

Бытующий в инженерной психологии функционализм в изучении психических процессов не соответствует задачам синтеза систем гибридного интеллекта. На уровне индивидуальной адаптации функционализм необходимо дополнить методами дифференциальной психологии, включая в круг учитываемых психических свойств человека-оператора его индивидуальный характер, темперамент, способности. Более того, здесь со всей остротой проявляется необходимость привлечения методов изучения психологической структуры личности. Для оптимизации оперативного взаимодействия человека с ЭВМ н другими людьми важны такие характеристики личности, как устойчивость, последовательность поведения, относительная независимость поведения от непосредственных воздействий ситуации н априорных рекомендаций, заложенных программистами в ЭВМ.

Структура и средства информационного взаимодействия в гибридном интеллекте выбираются на основе принципов многоуровневой адаптации к участникам. Система гибридного интеллекта строится по принципам самоорганизации. Она предназначена для уточнения задачи, дивергентного генерирования широкого спектра идей и подходов к ее решению, отбора и контроля вариантов решения, синхронизации (конвергенции) всех участвующих интеллектов на определенных отобранных подходах с целью синтезировать адекватную модель изучаемой ситуации н достичь оптимального решения задачи.

Процесс совместной интеллектуальной деятельности студентов н ЭВМ как компонентов системы гибридного интеллекта есть процесс формирования абстрактного алгоритма решения управления данным объектом. Такой процесс может осуществляться как переход коллектива операторов от индивидуальных но языку и субъективных по соотношению с объективной реальностью н между собой (интуитивных) отражений с использованием ассоциативных информационных моделей (ИМ) к психическим моделям, адекватным оперативной структуре задачи, н к возможности построения абстрактных ИМ. Это и есть путь к гибридизации участвующих интеллектов.

Однако после замены ассоциативных ИМ абстрактными, т. е. после нахождении алгоритма, выбранный круг оперативных задач решен- Иначе говоря, к этому моменту оказываются исчерпанными творческие функции коллектива, стремившегося к максимально согласованной и эффективной (по показателям сложности, по приближению /(;-р н AjT) работе в качестве гибридного интеллекта. Это значит, что процесс гибридизации может совпадать с процессом поиска решения, а момент решения, означающий момент «интеллектуальной гибридизации», есть одновременно утрата смысла взаимодействия. Однако для некоторого класса задач «гибридизация» может продолжаться и далее, пока все задачи этого класса не окажутся решенными. Взаимная адаптация всех взаимодействующих интеллектуальных единиц будет иметь микроиитервалы (в пределах решения одной задачи) и макроинтервалы (классы задач и проблем).

Главная особенность интеллектуальной гибридизации — это достижение некоторого единства отражения внешнего мира в аспекте возникшей задачи, выражаемого на общем универсальном языке.

Одной из разновидностей интеллектуальной гибридизации группы операторов, технологов, специалистов но автоматизации является машинная программа автоматического управления технологическим объектом. Полученный таким образом искусственный интеллект есть граничный случай гибрнднзацнн естественных интеллектов.

Главным условием возникновения гибридного интеллекта является необходимость многостороннего (в разных аспектах н на разных субъективных языках) отражения некоторых условий решаемой задачи.

По методологии построения система гибридного интеллекта является антиподом систем искусственного интеллекта. Критикуемый иногда психологами машнноцентрнзм в теорнн н практике научного направления, именуемого искусственным интеллектом, на наш взгляд, является адекватной идеологией этого направления, целью которого является создание автономных машинных программ решения интеллектуальных задач. Прн этом, вообще говоря, не ставится цель моделирования психических процессов; построение программ может основываться на совсем иных принципах, чем мышление человека, н притом опережать исследования по психологии мышления. Одновременно с этим не ставится цель н оптимизации психологической структуры деятельности человека, взаимодействующего с системой вскусственного интеллекта, поскольку присутствие здесь человека рассматривается как явление временное, вынужденное — до момента разработки программ автоматического выполнения полного набора функций. Стратегия проблематики искусственного интеллекта — совершенствование машнн, ее интеллектуального потенциала.

Напротив, во всех, в том числе н в человеко-машинных, вариантах систем гибридного интеллекта человек всегда остается центральной фигурой, а машинные компоненты системы — лишь средствами его труда. Стратегия проблематики гибридного интеллекта— совершенствование человека, повышение творческого мыслительного потенциала индивидов и коллективов.

Таким образом, системы гибридного интеллекта по самой своей сутн являются антропоцентрическими системами в отлнчие от машиноцентрнческнх систем искусственного интеллекта. В системах гибридного интеллекта ЭВМ и другие технические средства являются вспомогательными элементами, придатками человека, его деятельности. В отличие от этого в человеко-машинных вариантах систем искусственного интеллекта человек часто оказывается придатком машинных компонентов, занимаясь нх подстраховкой на случай выхода нз строя в результате недостаточной надежности, либо дополнением машины прн возникновении необходимости выполнения непредвиденной нли пока не адгоритмнруе-мой задачи.

Необходимо подчеркнуть, что системы гибридного интеллекта и искусственного интеллекта являются не только антиподами, но и диалектически переходят друг в друга. Например, если круг творческих задач, решаемых человеком в системе гибридного интеллекта, сужается, а накопленный опыт но их решению достаточен для формализации, то доведение такой формализации до машинных программ с помощью человека может быть сформулировано как новая задача системы, дальнейшая организация работы которой должна быть перестроена по принципам искусственного интеллекта.

Очень часто приходится наблюдать преждевременные попытки построить систему искусственного интеллекта для функций, далеких от полной алгоритмизации. Участие человека в таких системах очень длительно и связано с выполнением сложных творческих и ответственных задач. В то же время машипоцентрнче-ский подход, примененный к системе как искусственному интеллекту, предполагает разделение функций между человеком и машиной, исходя в основном нз наличных функциональных возможностей машины. Оставшиеся функции вменяются в обязанность человеку как вспомогательному, временному (до набора формализованных алгоритмов) компоненту системы. Естественно, что в большинстве случаев организованная по такой машипоцентрн-ческой методологии деятельность человека не имеет цельной психологической структуры. Должны быть разработаны и узаконены нормы на допустимые функции и условия и ограничения по длительности труда человека в системах искусственного интеллекта.

Кроме различия в философской, методологической трактовке машнноцентрнческой концепции искусственного интеллекта и антропоцентрической концепции гибридного интеллекта, отнесение системы к одному нз этих типов имеет и чисто практическое, организационное значение. Если для создателей системы искусственного интеллекта исходными, основополагающими служат инженерно-технические требования, то для разработчиков систем гибридного интеллекта таковыми являются требования психологии.