Часть 4. Системы человек-машина 4 страница

Для многих видов операторской деятельности характерно мышление образами. Мыслительная деятельность летчика, штурмана корабля, диспетчера аэропорта и многих других операторов неразрывно связана с трансформацией образов управляемых объектов. Всем этим операторам присуще образное видение объектов. Так, например, управляющие действия летчика обусловлены образом пространственного положения самолета, штурман действует исходя из представления о положении корабля относительно берегов, диспетчер аэропорта принимает решение в соответствии с образом воздушной обстановки. Оперативный образ формируется на основе соотнесения текущей информации о состоянии объекта с той информацией о нем, которая ранее была накоплена оператором. Развитие оперативного мышления может быть активизировано различными приемами, способами методического порядка, например, через создание оперативных образов. Оперативный образ формируется на основе соотношения текущей информации о состоянии объекта с той информацией о нем, которая ранее была накоплена оператором.

Эвристические машинные программы

Моделирование процессов мышления, с одной стороны, открывает широкие возможности перед кибернетикой по созданию машин, решающих задачи. С другой стороны, использование средств кибернетики и ее метода – моделирования – способствует более глубокому изучению механизмов работы мозга. Моделирование – один из универсальных методов познания явлений, объектов, для которых непосредственное исследование затруднительно или по каким-либо причинам вообще невозможно. Модель как средство познания основана на заключениях по аналогии. Модель является упрощенным описанием прототипа, но упрощенным лишь настолько, чтобы она, оставаясь пригодной для замещения прототипа, одновременно позволила бы получить о нем новые знания. Модель может выполнять как теоретические функции, так и практические. Например, программа вычислительной машины, выступая в качестве модели некоторых сторон мыслительной деятельности, является также средством исследования и средством автоматизации умственного труда.

Моделирование некоторых моментов мышления человека в известной мере может быть реализовано на основе эвристических машинных программ. Здесь идет речь об информационном динамическом моделировании. К основным особенностям эвристических машинных программ относятся: использование специальных информационных алгоритмических языков (типа IPL, FLPL, LISP и др.), состоящих из определенных символов и «операторов» для работы с ними (эти языки более удобны для записи сложных алгоритмов); введение ассоциативно-списочной памяти, в которой списки делятся на подсписки, а различные списки объединяются в более крупные информативные структуры. Подобная память обеспечивает запоминание сведений, связанных между собой по смыслу, организует быстрый поиск необходимого сообщения, неограниченную запись новой информации в разных участках памяти с использованием адресной системы. При этом необходимые перестановки счетчика команд производятся обычно как результат операции логического решения; непрерывная реорганизация, перекомбинация информации в процессе функционирования программы; иерархическая структура программы, включающая систему подпрограмм; динамическая перестройка программы в ходе решения задачи.

Перечисленные особенности позволяют моделировать некоторые принципы и механизмы эвристической деятельности человека, его мышления. Для эвристических машинных программ характерны переработка нечисленной информации и известная гибкость, позволяющая решать практические задачи посредством таких логических приемов, которые производятся путем сравнения.

Определен ряд способов, с помощью которых ЭВМ может решить поставленную задачу, если алгоритмы ее заранее полностью неизвестны. К этим эвристическим способам относятся:

поиск правильного решения из некоторого множества путем перебора;

ограничение перебора вариантов за счет опознания объектов исследования по некоторому набору их признаков;

обучение машины стратегии поиска на основе закрепленного опыта; г) сокращение поиска путем предварительного грубого планирования;

нахождение закономерностей в исходных данных (индукция).

Количество этих способов может быть увеличено. Причем каждый из них включает свои подспособы. В последнее время ведутся работы по разработке программ, способных к постановке вопросов и к ответам на них, к диагнозу по косвенным признакам, к формулированию гипотез.

Известный интерес в этом отношении представляет программа А. Ньюэлла, Дж. Шоу и Г. Саймона «General problem Solver» («Универсальный решатель проблем»). Суть программы по решению проблем сводится к преобразованию исходной ситуации, обладающей определенными состояниями, в желаемую, с использованием набора «операторов». Работа программы сводится: а) к оценке поставленной цели и имеющихся данных; б) к планированию достижения цели и выбору наиболее приемлемого метода; в) к испытанию выбранного метода. Наиболее часто используются метод «преобразования» логических решений, заключающийся в сличении двух ситуаций и определении различия между ними; и метод «применения», состоящий в определении целесообразности использования того или иного «оператора» для решения задачи. Фактически программа разбивается на подпрограммы, в каждой из которых решается своя подцель. То есть создается упрощенная модель задачи с ограниченным перебором вариантов, но без полной гарантии получения оптимального решения. Рассмотренные программы еще далеки от человеческих эвристик. По сути дела, в них решается не творческая мыслительная задача, а более простая лабиринтная задача с известными областями поиска, начальной площадкой и конечной целью. Для выработки новых алгоритмов в ходе решения используется методика перебора вариантов (проб и ошибок), но с известным сокращением. Моделируются лишь отдельные стороны мыслительной деятельности человека. Путь оптимизации программ – в приближении их к человеческим эвристикам, особенностям концептуальной модели, формируемой человеком.

Видимо, для решения перспективных технических задач большое значение имеет моделирование не только информационных процессов мозга, но и его функционально-структурных особенностей. Прежде всего речь идет об изучении и использовании принципов работы сложных нервных сетей, их алгоритмической структуры, что крайне важно для построения общей теории синтеза автоматов.

При решении практических задач большое значение имеет комплексное моделирование различных психофизиологических функций человека, а также деятельности человека-оператора как интегрального звена конкретной системы управления. В первом случае речь идет о построении некоторых комплексных автоматических устройств. Так, например, разрабатывается программа «глаза–руки», которая предусматривает моделирование работы зрительного анализатора человека, некоторых элементов мышления и определенной системы движений. Целью такой программы является создание комплексных технических устройств, предназначенных для обследования планет. Во втором случае речь идет о моделировании деятельности человека в интересах оптимизации взаимодействия системы «человек – машина».

Принятие решения в деятельности оператора

Психологические аспекты проблемы принятия решения

На основании принятой и проанализированной информации оператор принимает необходимое решение по управлению. Процедура принятия решений является центральной на всех уровнях приема и переработки информации. В этой процедуре наиболее полно реализуются как отражательные, так и регуляторные функции психики.

В самом общем виде процедура принятия решения включает формирование последовательности целесообразных действий для достижения цели на основе преобразования некоторой исходной информации,

К основным объективным и субъективным условиям, определяющим реализацию процессов решения в деятельности оператора, можно отнести:

наличие дефицита информации и времени, стимулирующего «борьбу» гипотез;

наличие некоторой «неопределенностной ситуации», определяющей борьбу мотивов у субъекта, принимающего решение;

осуществление волевого акта, обеспечивающего преодоление неопределенности, выбор гипотезы, принятие на себя той или иной ответственности.

Условия принятия решения во многом зависят от степени неопределенности. В этой связи различают следующие виды неопределенности: обусловленную большим числом объектов, включенных в ситуацию; вызванную недостатком информации в силу технических и иных причин; порожденную слишком высокой или недоступной платой за определенность, вносимую субъектом, принимающим решение. Очевидно, что процедура принятия решения и его качество в различных ситуациях неопределенности будет иметь разный характер. Поэтому в зависимости от состояния исходной информации могут быть три вида решения: детерминированное, вероятностное, предельное. Однако в любом случае в процессе принятия решения необходимо разумное снижение неопределенности.

С системных позиций проблема выработки и принятия решения условно имеет следующие основные аспекты логико-психологический, операциональный, функционально-динамический, формализованный. Отдельно можно выделить личностный аспект, связанный с влиянием мотивационно-установочной и эмоционально-волевой сфер на протекание информационных процессов у человека.

С логико-психологической точки зрения процесс переработки информации и принятия решения (в рамках решения задачи) связан с формулированием задачи, поиском, накоплением и регулированием информации, необходимой для принятия решения; выявлением и оценкой проблемной ситуации; выделением (построением) системы гипотез; реализацией выдвинутой программы действий.

С операциональной точки зрения процедура принятия решения складывается из информационной подготовки и собственно принятия решения. В данном случае речь идет о системе преобразований с использованием определенных методов и приемов. Так, например, показано, что для деятельности оператора в системах контроля и управления информационная подготовка принятия решения складывается из «внешнего» и «внутреннего» информационного обеспечения.

Основное содержание внешнего информационного обеспечения состоит из реализации двух проблем. Первая из них включает вопросы определения количества и качества информации, необходимой и достаточной для принятия решения в том или ином случае. Вторая проблема связана с вопросами оптимального представления этой информации оператору.

Внутренняя подготовка принятия решения сводится к процедурам, объединенным в две группы:

поиска, выделения, классификации и обобщения информации о проблемной ситуации;

построения текущих образов, или оперативных концептуальных моделей.

Процедура выработки самого решения условно может быть описана следующими операциями: предварительное выдвижение системы эталонных гипотез; сопоставление текущих образов (концептуальных моделей) с рядом эталонов и оценка сходства между ними; коррекция образов (моделей) и «сообразование» гипотез с достигнутыми результатами; выбор эталонной гипотезы или построение ее, принятие решения (принципа и программы действий). Из сказанного видно, что рассмотренные операции также могут быть объединены в две группы: структурного сопоставления текущих и эталонных образов (моделей) и их преобразования (построения).

Функционально-динамические аспекты принятия решения связаны с реализацией комплекса внутренних психологических механизмов. Система этих механизмов до настоящего времени еще не ясна. По-видимому, организация процесса принятия решения весьма сложна и требует взаимодействия различных психологических механизмов. Что же касается самого акта принятия решения, то он одномоментен, подчиняется некоторому универсальному, видимо, простому, но еще не выявленному закону.

В общем виде можно говорить, что подготовка решения связана с функционированием механизмов информационного и информационно-эвристического поиска. Несомненно, что поисковые программы опираются на структурный анализ воспринимаемой информации. Выработка решения связана с функционированием системы структурных, логических и вероятностных механизмов. Первые преобладают при реализации операций построения образов (моделей), их сопоставления, установления соотношения между ними. Среди них при переработке динамической информации особый интерес представляют механизмы, обеспечивающие сопоставление текущей информации с ранее запечатленной в кратковременной и долговременной памяти в целях ее оценки и коррекции. Вероятностные механизмы преобладают при реализации априорных процедур, операций выбора и оценки гипотез в сложных условиях, в условиях риска. Однако резкой границы между сферами действия обеих групп механизмов нет; причем сами они нередко содержат эвристические компоненты. В целом же процессы принятия решений имеют детерминированно-стохастическую природу.

Формализованное описание процедур принятия решения складывается из двух частных проблем:

количественного описания входных и выходных данных,

формализованного описания самих процессов.

Первая проблема решается более просто. Для ее решения используется различный математический аппарат. Так, для формального построения гипотез решений может быть использован факторный анализ, для количественной оценки истинности и эффективности гипотез – аппарат теории вероятностей и статистических решений, а также теории игр и массового обслуживания. Во многих случаях возможно применение методов теории информации.

Вторая проблема реализуется значительно сложнее. Формальное описание (моделирование) процессов принятия решения возможно лишь на основе использования методов, обладающих определенными лингвистическими возможностями. К ним прежде всего можно отнести аппарат формальных грамматик.

Общие требования к формальным моделям психических функций (в том числе и процессов принятия решений) сводятся к следующему. Модели должны вписываться в более общую модель и быть основой для детализации более частных моделей; выполнять определенные информационные функции, выявлять новую информацию о структуре моделируемых процессов, обеспечивать прогнозирование их функционирования; быть физически реализуемыми и обладать практической полезностью. Кроме того, они должны соответствовать содержательным психофизиологическим моделям.

Личностные аспекты процессов принятия решений человеком связаны с выявлением влияния эмоционально-волевой и мотивационно-установочной сфер на протекание информационных процессов. Прежде всего необходимо подчеркнуть, что процесс принятия решения представляет собой особую стадию волевого действия, реализуемого в рамках сложного волевого акта. Это действие связано как с подготовительным этапом волевого акта, с постановкой и осознанием цели, так и с этапом исполнения и оценки принятого решения. При этом нужно учитывать, что волевые процессы всегда усложняются за счет действия эмоциональных факторов.

Принятие решения весьма индивидуально. На основе выявления индивидуальных типологических различий предложена классификация типов решений. При этом учитывалось соотношение процессов построения (А) и контроля выдвигаемых гипотез (К). В зависимости от этого различаются следующие типы решений:

А «К – импульсивные решения (процессы построения гипотез резко преобладают над контрольными процессами);

А > К – решения с риском;

А = К – уравновешенные решения;

А < К – осторожные решения;

А «К – инертные решения (контрольные процессы резко преобладают над процессами построения гипотез, протекающими медленно и неуверенно).

Наиболее эффективными при наличии необходимых знаний оказываются операторы, склонные к принятию решений с риском, но обладающие осмотрительностью.

На процессы принятия решения большое влияние оказывает и «эмоциональный феномен», обеспечивающий снятие неопределенности на основе действия механизмов эмоций. Экспериментально показано, что без эмоциональной активации невозможно решение субъективно сложной мыслительной задачи. Эта активация порождается как общей ситуацией, в которой протекает деятельность (ситуационные эмоции), так и результатом интеллектуального процесса (интеллектуальные эмоции). При решении простых задач роль ситуационных эмоций разного знака однозначна; при решении творческих задач отрицательные эмоции, как ни парадоксально, могут играть положительную роль (при эмоциональном подкреплении «наводящей» задачи). Поэтому можно ставить вопрос об управлении процессами решений за счет искусственно создаваемой эмоциональной активации.

Интересными являются также результаты исследований мотивационных основ решения задачи. Эксперименты проводились в группах с разной мотивационной установкой: сделать как можно лучше; сделать не хуже других; лишь бы сделать. Эффективность решения задачи в первой группе в 1,5 раза выше второй и в 2 раза выше третьей. В заключение необходимо подчеркнуть, что структура и механизмы процедуры принятия решения не являются стабильно-универсальными на разных уровнях психического отражения. Они изменяются при переходе от перцептивно-опознавательного уровня к речемыслительному, ибо каждый уровень представляет собой качественно новое структурно-системное образование. Главное здесь заключается в переходе от перебора и выбора гипотез к построению гипотез (концептуальных моделей).

Принятия решения на перцептивно-опознавательном уровне

Процесс переработки информации и принятия решения на перцептивно-опознавательном уровне представляет собой решение определенной задачи и складывается из ряда этапов и операций. Структура подобной задачи особенно отчетливо проявляется при обработке первичной (оптические, радиолокационные, фотоэлектронные изображения) и приборной информации в затрудненных пространственно-временных условиях.

С логико-психологической точки зрения процесс решения перцептивно-опознавательной задачи может быть расчленен на ряд этапов, связанных с нахождением информации и выработкой решения. К этим этапам относится: поиск и обнаружение сигналов, их различение и опознание, декодирование и принятие решения об «итоговом» образе.

С операциональной точки зрения данный процесс включает специфическую перцептивную подготовку принятия решения и саму процедуру принятия решения. Причем реализуются эти процедуры в той или иной степени на каждом из этапов принятия решения.

В процессе обнаружения происходит установление наличия стимула в информационном поле без определения границ формы контура и других свойств воспринимаемого стимула. В статистическом смысле здесь решается задача вероятностного отнесения стимула к одной из двух категорий: «сигнал/шум» или «шум».

В процессе различения осуществляется сравнительный анализ стимулов между собой, в первую очередь, на основе различения яркостных контрастов и выделения контура. Операция выделения контура реализуется по принципу так называемой параллельно-последовательной развертки, что обеспечивает расчленение комплексного стимула на элементы и последующее объединение их в определенную систему.

В процессе опознания и декодирования происходит идентификация стимулов, т. е. отнесение их к некоторому множеству образов, в результате чего оказывается возможным соотнесение стимулов с реальными объектами. Этот процесс состоит из нескольких стадий: выделение и анализ информационных признаков, формирование зрительного образа, альтернативный выбор гипотезы и окончательное опознание.

Процесс анализа признаков имеет сложный характер и включает в себя: выделение элементарных признаков (например, углов и линий при восприятии плоских фигур), мысленную численную оценку их градаций, преобразование элементарных признаков в более укрупненные, выделение наиболее информативных из этих признаков, вероятностное распределение признаков по гипотезам с учетом их весовых характеристик.

Параллельно с выделением и анализом признаков происходит формирование и запоминание перцептивного образа объекта. Специальные исследования свидетельствуют о фазности процесса становления перцептивного образа. Этот образ является своеобразным психическим изображением объектов внешней среды.

Рассматриваемые до сих пор процессы представляют собой перцептивную подготовку принятия решения. Сама же процедура решения совершается следующим образом. Опознавательный процесс связан с опознавательными действиями, под которыми понимается процедура отнесения того или иного стимула к одному из N классов стимулов. Формально опознание имеет место, когда N > 2.

Процесс развернутого опознания стимулов может быть описан следующими операциями:

предварительное выдвижение системы эталонов некоторого класса объектов;

сопоставление текущего образа с рядом эталонов и оценка результатов сопоставления;

выбор «эталонной» гипотезы и ее проверка;

принятие решения – словесное формулирование ответа или смена эталона.

Рассмотрим каждую из этих операций.

Предварительное выдвижение системы эталонов стимулируется поставленной задачей и априорной информацией, которая может иметь количественный (вероятности распределения объектов) и качественный (сведения об окружающей ситуации) характер. Опознавательный процесс зависит от трансформации объективно существующих априорных вероятностей объектов в субъективные.

Для выявления роли количественной априорной информации был поставлен следующий эксперимент. Двум группам испытуемых по 10 человек было предложено опознать фотоизображения объектов (геометрических фигур) низкой степени разрешения: R₁= 12 мин/мм и R₂ = 19 мин/мм. В экспериментальной группе указывалась вероятность предъявления фотоизображений, в контрольной группе вероятность не сообщалась. В каждой группе было сделано по 2000 предъявлений, результаты опознания представлены в табл. 5.1.

Как видно, знание априорных вероятностей предъявления объектов, особенно при затрудненных условиях их восприятия, способствует повышению результатов опознания, причем в большей степени для более высоковероятных объектов. Это положение имеет особенно большое значение для правильной организации операторской деятельности.

Системный подход к построению образов дает возможность выдвинуть гипотезу о структурном характере их сопоставления с использованием некоторых вероятностных и эвристических процедур. На каждом уровне сопоставления используется, очевидно, своя система эталонов, отличающихся по структурной целостности и «категориальной» значимости. При сопоставлении образов идет активная, избирательная переработка информации, связанная с поиском отличительных признаков между образами и установлением отношений между ними. Завершается опознание альтернативными ответами или переходом на более определенный уровень.

Процедура выбора «эталонной» гипотезы иллюстрируется с помощью рис. 5.1. Информация об опознаваемом объекте через приемник сигналов поступает в блок исследования признаков и формирования образа. В этот же блок из долговременной памяти поступают эталонные гипотезы, которые проходят через блок учета априорных вероятностей. На основании учета априорной информации, поэлементного или целостного сопоставления сформированного образа с эталонами выбирается гипотеза и оценивается ее апостериорная вероятность В простых случаях, при опознании отдельных объектов на основе использования независимых, равновероятных, прямых признаков, этот процесс с известной степенью приближения описывается теоремой Байеса:

(5.1)

где – апостериорная вероятность гипотезы N_i при использовании признака , – априорная вероятность появления объекта N_i, – условная вероятность признака при наличии объекта N_i.

Апостериорные вероятности гипотез сравниваются с порогом α_пор. При превышении его происходит опознание. Регуляция процесса исследования признаков, сопоставления образов и ввода новой серии эталонных гипотез осуществляется через генератор системы гипотез. Как только вероятность одной из гипотез достигнет необходимого максимума, энтропия данной системы гипотез падает ниже величины Н_min и исследование признаков, сопоставление образов прекращается. Опознание объекта на основании обратной связи изменяет априорные вероятности гипотез в оперативной памяти. Если порог опознания не будет превзойден, через генератор системы гипотез вводится новая серия гипотез и осуществляется экстраполяция к ним. Как видно, в ходе проверки гипотез происходит перераспределение их вероятностей.

Из всего сказанного видно, что решение задачи и принятие решения на опознавательном уровне сводится, во-первых, к выделению информации о воспринимаемых объектах и, во-вторых, к логической обработке извлеченной информации, включая оценку выдвинутых эталонных гипотез, их проверку и принятие окончательного решения о классе опознаваемых объектов.

Рассматриваемая до сих пор схема решения опознавательной задачи справедлива лишь для относительно простых случаев. Очень часто информация, предъявляемая оператору с первичных информационных моделей (оптические, радиолокационные, фотоэлектронные, картографические и другие изображения), имеет «зашумленный» характер. Примерами его являются: действие радиолокационных и тепловых контрастов, большая информационная емкость при загрубленности и искажении элементов структуры, крайняя структурная неоднородность, наличие неоднозначных связей между элементами моделей и реальных объективов.

Процесс решения опознавательной задачи в этих условиях существенно отличается от рассмотренного выше. В результате проведенных экспериментальных исследований по восприятию зашумленных изображений была выдвинута гипотеза о слойно-ступенчатой природе решения перцептивной задачи в этих условиях. Процесс решения подобной задачи включает:

«послойный» анализ структуры изображений, при котором
происходит движение от слоев с крупноразмерными элементами
к слоям с мелкоразмерными элементами;

ступенчато-этапную обработку информации в пределах слоя;

формирование на выходе слоев промежуточных образов с по
следующим их укрупнением;

экстраполяцию этих образов к эталонам различного информационного содержания.

Указанные процедуры опираются на сложное взаимодействие эвристических и вероятностных механизмов. Подробное их описание является сложной задачей и приводится в специальной литературе.

Особенности принятия решения на речемыслительном уровне

Более сложным уровнем принятия решения по сравнению с рассмотренным в предыдущем параграфе является рече-мыслительный, большая роль в котором принадлежит оперативному мышлению.

В общем виде в оперативном мышлении можно выделить:

алгоритмический уровень, связанный со строго последовательной реализацией мыслительных операций в соответствии с заданной программой;

эвристический уровень, связанный с нахождением новых связей и отношений между объектами и явлениями.

В реальной деятельности оператора оба эти уровня мышления тесно переплетаются между собой.

Особенно велика в процессе принятия решения оператором роль эвристики, ибо простые переборы всех возможных вариантов не всегда возможны. В самом деле, если оценка обстановки, необходимая для принятия решения, включает всего семь элементов (например, давление пара, температура в котле и т. п.), то число логических условий, требующих анализа и проверки, на основании элементарной формулы сочетаний достигает величины 42, а при двухградационной характеристике (давление пара может увеличиваться или уменьшаться) возрастает в геометрической прогрессии. Очевидно, если все логические условия будут полностью анализироваться, оператор не сможет принять решения, а ведь зачастую речь идет о принятии решения в течение нескольких минут или даже секунд.

С логико-психологической точки зрения процесс решения задачи на мыслительном уровне может быть расчленен на этапы, приведенные на рис. 5.2.

С операциональной точки зрения на каждом из указанных этапов осуществляются процедуры как информационной подготовки принятия решения, так и самого решения. При этом необходимо отметить, что процесс принятия решения значительно усложняется при классификации и прогнозировании событий.

Психологические механизмы принятия решения, «сообразование» гипотез с достигнутыми результатами на каждом из этапов логико-психологической модели решения задачи рассмотрены в работе. Суть их сводится к следующему.

Первоначально выполняется преобразование исходной информации, сопоставление полученных результатов с требованиями задачи, при их сообразовании – перевод требований в функциональный план и построение на этой основе общей функциональной гипотезы решения, определяющей «зону поиска». Затем осуществляется сопоставление результатов дальнейшего преобразования информации с общей функциональной гипотезой, ее корректировка, уточнение и преобразование в «специфицированную» гипотезу о конкретном способе решения. После этого определяется конечный результат решения на основе функционирования специфицированной гипотезы, который снова удовлетворяет начальными требованиями задачи.

Дата добавления: 2014-12-29