Вероятность опознания фотоизображения объектов

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. 13.1. 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:

(13.1)

где P(Ni/Ak) — апостериорная вероятность гипотезы Ni при использовании признака А_k; P(Ni) — априорная вероятность появления объекта Ni; P(Ak/Ni) — условная вероятность признака Аk при наличии объекта Ni.

Рис. 13.1. Модель выбора «эталонной» гипотезы при опознании объектов.

Апостериорные вероятности гипотез сравниваются с порогом aпор. 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 Hmin 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 объектов.

Процесс решения опознавательной задачи в этих условиях существенно отличается от рассмотренного выше. В результате проведенных экспериментальных исследований [157] 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 последующим 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 [157].

13.4. Особенности принятия решения на речемыслительном уровне

Более сложным уровнем принятия решения по сравнению с рассмотренным в предыдущем параграфе является речемыслительный, 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. 13.2.

Рис. 13.2. Структурная схема решения мыслительной задачи.

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 [86]. 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 сопоставляется с первоначальными требованиями задачи.

Короче говоря, оператор, исходя из требований и условий задачи (Р), последовательно переходит к общей гипотезе (GH), затем к специфицированным гипотезам (SH) и, наконец, находит конечный результат.

Этот процесс может быть описан следующим образом:

(13.2)

где К — последовательные шаги принятия решения.

Из изложенного видно, что общая логико-психологическая структура решения задачи по своему строению имеет «каркасный» характер. Этапы связаны прямыми и обратными связями. При этом каждый из этапов обладает по отношению к предыдущим этапам. характером решения, а по отношению к последующим — характером проблемы. В основе решения задачи лежит непрерывное ее переформулирование, построение предварительной концептуальной модели и трансформирование ее в конечную концептуальную модель решения исходной проблемной ситуации. Концептуальная модель имеет сложное строение и формируется в результате взаимодействия входящих в ее состав структурных и статистических компонентов. Структурные компоненты связаны с анализом проблемной ситуации, статистические — с использованием априорной информации.

Приведенная структурная схема процесса принятия решения носит общий характер. Она может изменяться в зависимости от конкретного вида операторской деятельности. Однако учет изложенных закономерностей принятия решения имеет большое значение для правильной организации деятельности оператора. Рассмотрим это на конкретном примере осуществления оператором поиска отказов и неисправностей [173].

Поиск неисправностей является одной из разновидностей решения задачи на речемыслительном уровне. В ходе поиска оператор вынужден устанавливать различные связи между элементами решаемой задачи. Эти связи устанавливаются, однако, не со всеми элементами, а лишь с ограниченным их числом. Выбор характера связи производится на основе априорных соображений, которые и являются основой для формирования гипотез. Основой для их формирования являются знания оператора о системе — отражение статистических связей между элементами задачи. В процессе поиска число рабочих гипотез сокращается за счет включения в рассмотрение наиболее вероятных гипотез. Таким образом, в результате поиска наблюдается установление все новых связей между элементами задачи, т. е. происходит построение модели сложившейся ситуации. Иначе этот процесс может быть интерпретирован как поиск соответствия между проявлением неисправности и представлением о ней оператора.

Схематически процесс поиска неисправностей показан на рис. 13.3. Анализ приведенной на рис. 13.3 модели поиска показывает, что при разработке СЧМ следует предусмотреть возможность самостоятельного построения оператором алгоритма поиска неисправностей (установление динамических связей между элементами системы). Это может быть достигнуто как увеличением «контрольных» точек в аппаратуре, которые могут отображаться на информационной модели в процессе функционирования, так и большими возможностями для поэлементной реализации оператором алгоритма функционирования СЧМ с пульта управления. Особое значение это имеет при модульной конструкции аппаратуры СЧМ, когда задачей оператора является принятие решения на замену целого модуля, содержащего отказавший прибор или элемент.

Рис. 13.3. Структурная схема мыслительного процесса поиска отказов оператором.

На процессы принятия решения оператором большое влияние оказывает антиципация (см. главу II). Применительно к рассматриваемым вопросам под антиципацией следует понимать психический процесс, обеспечивающий возможность принимать те или иные решения с определенным временно-пространственным упреждением событий, с «забеганием вперед». Выделено по крайней мере пять уровней антиципации: подсознательный (неосознаваемый, субсенсорный), сенсомоторный, перцептивный, представленческий (уровень представлений), речемыслительный. По существу это — разные уровни приема и переработки информации, разные уровни проявления когнитивной и регуляторной функции психики. Все эти виды антиципации так или иначе находят свое отражение при принятии решения оператором [92].

Большое значение в развитии психологической теории принятия решения принадлежит такому психологическому явлению как установка, развиваемому в грузинской школе психологов, основателем которой был Д.Н. Узнадзе [цит. по 92]. Большое внимание в работах этой школы уделяется таким особенностям человеческой психики, как влияние предварительной ориентировки на оценку ситуации, влияние степени собранности (подготовленности) человека на точность оценки в ограниченное время, влияние предыдущих результатов на последующие. Эти и подобные им вопросы представляют определенный интерес, так как неучет их может являться источником ошибочных реакций оператора.

В современной теории принятия решений установка рассматривается как состояние оператора, предшествующее акту поведения, без анализа времени на саму установку, без исследования оптимального момента времени для выработки установки, т. е. исследование ведется применительно к статистическому состоянию системы. Таким образом, существующая теория принятия решения ограничивается изучением задач по выбору оптимальной стратегии (и на ее основе — выработки установки) из множества стратегий.

Однако есть еще широкий класс задач, имеющих существенное значение, но мало еще исследованных. Речь идет о задачах по выбору времени реализации ответственного решения. В таких задачах главная трудность — не поиск возможных стратегий (их мало, и они ясны); трудность — в альтернативности стратегий, в ответственности одной из них, в катастрофических последствиях допущенной ошибки, в выборе оптимального момента времени для поведенческого акта. Примерами таких ситуаций являются следующие. Водитель транспортного средства (самолета, автомобиля, теплохода) знает, что ему нужно совершить маневр (стратегия поведения известна). Главная трудность — определить время выполнения маневра. Оператор пусковой установки знает, что ему нужно поразить цель, основная задача по принятию решения — правильно определить время открытия огня. В обоих случаях как преждевременное, так и запоздалое принятие решения ведет к невыполнению задачи.

Практическое решение данного класса задач встречает следующие трудности.

1. Временные зависимости цены ошибки и цены промедления для задач, решаемых в реальном масштабе времени, требуется прогнозировать. Ошибки прогнозирования существенно влияют на выбор момента принятия решения; для их исключения оператор должен обладать высокими антиципаци-онными качествами.

2. Качество решения таких задач, как и других задач принятия решений, зависит от квалификации и опыта оператора; то же касается и уровня его знаний о наличествующей обстановке, о степени неопределенности ситуации.

Важным компонентом в процессе принятия решения оказываются психологические качества человека, его азартность или нерешительность. Азартный человек склонен к выбору преждевременного момента принятия решения, нерешительный — запоздалого. Эти моменты необходимо учитывать при проведении профессионального отбора.

Некоторые рекомендации по преодолению перечисленных трудностей приводятся в работе [139].

В некоторых системах, работающих в режиме реального времени (например, АСУ технологическими процессами, транспортные системы и др.), особенно остро ощущается дефицит времени, а последствия при неправильном или несвоевременном принятии решения могут быть катастрофическими. В таких СЧМ большая роль принадлежит системам подготовки принятия решения (СППР). СППР представляет комплекс программно-аппаратных средств, оказывающих помощь специалистам (операторам) в процессе подготовки и выбора рациональных решений в сложных ситуациях, возникающих при функционировании СЧМ реального времени, на основе знаний, накопленных специалистами — экспертами и обработанных вычислительными средствами [27].

Структурная схема СППР приведена на рис. 13.4. В базе знаний находится накопленный опыт" причинно-следственные связи, заключения, эвристические правила, планы действий. Ситуационная база данных содержит данные о текущей ситуации и необходимую дополнительную информацию. Система управления обеспечивает своевременность принятия решения, концентрирует внимание оператора на наиболее важных, с точки зрения сложившейся ситуации. График обработки информации составляется с учетом важности заданий, однако не исключает обработку и низкоприоритетных задач.

Рис. 13.4. Структурная схема системы поддержки решений:

1 — эксперты; 2 — база знаний; 3 — логические правила;

4 — система управления; 5—выработка задач;

6 — ситуация; 7 — ситуационная база данных;

8 — текущие данные; 9 — пользователи (операторы).

Основная задача СППР — оказание помощи оператору в определении целесообразного способа действия при управлении технологическими объектами или процессами в условиях дефицита времени на принятие решения, неполноты или неопределенности ситуации. Для этого СППР обеспечивает оператора необходимой информацией, которая требуется для оперативной выработки решений по управлению процессами в реальном масштабе времени. СППР является составной частью аппаратных и программных средств СЧМ реального времени; для нее характерно общение с пользователем (оператором) в гибкой, индивидуальной манере. Разработка СППР требует широкого участия будущего пользователя и адаптации системы к его потребностям [27]. В многих случаях СППР строится и работает по принципу систем гибридного интеллекта, понятие о котором дается в следующем параграфе.

13.5. Групповое принятие решений

Тенденции развития СЧМ таковы, что все большее место в деятельности операторов занимают процессы группового принятия решении (ГПР). Групповая деятельность, как показывается в главе XXVII, не является суммой индивидуальных деятельностей; включение в групповую деятельность влияет на формы и способы реализации индивидуального поведения операторов, в том числе и на принятие решения.

Под групповым принятием решения понимается осуществляемый группой выбор из ряда альтернатив в условиях взаимного обмена информацией при решении общей для всех членов группы задачи. Процедура ГПР предполагает обязательное "согласование мнений членов группы в отличие от групповой дискуссии, которая обычно рассматривается как фаза, предшествующая ГПР. В отдельных случаях ГПР используется в условиях ограниченного обмена информацией, когда члены группы могут сообщить о своих первоначальных решениях. От ГПР следует отличать переход от индивидуальных решений к групповым без взаимодействия участников.

Проведенные исследования свидетельствуют, что групповые решения не могут сводиться к сумме индивидуальных, а являются специфическим продуктом группового взаимодействия. Имеются также данные о более высоком качестве групповых решений по сравнению с индивидуальными. В то же время отмечается, что в процессе дискуссии могут возникнуть некоторые деформации (в частности, групповая поляризация и сдвиг к риску), снижающие качество групповых решений.

Групповой поляризацией (от лат. polarisatia — смещение к полюсу) называется феномен, Возникающий как результат групповой дискуссии, в ходе которой разнородные позиции участников не сглаживаются, а оформляются в конце дискуссии в две противоположные позиции, исключающие любые компромиссы. Под групповой поляризацией понимается также усиление в результате дискуссии экстремальности групповых решений по сравнению с усредненными решениями. Величина групповой поляризации тем больше, чем более смещены первоначальные предпочтения членов группы от средних значений.

Частным случаем групповой поляризации является сдвиг к риску. Под ним понимается возрастание рискованности групповых или индивидуальных решений после проведения групповой дискуссии по сравнению с первоначальными решениями членов группы. Существуют три процедуры экспериментального исследования сдвига к риску:

• сравнение первичных индивидуальных решений с согласованным групповым;

• сравнение первичных индивидуальных решений после вынесения согласованного группового решения с вторичными индивидуальными;

• сравнение первичных индивидуальных решений после проведения групповой дискуссии без обязательного согласования с вторичными индивидуальными.

Для объяснения сдвига к риску предложена гипотеза, согласно которой каждый член группы в процессе дискуссии пересматривает свое решение, чтобы приблизить его к ценностному стандарту группы. При изучении сравнительной ценности индивидуального и группового принятия решения следует учитывать уровень группового развития в данной группе.

До настоящего времени преобладающей тенденцией психологических работ ГПР является стремление рассматривать их в социально-психологическом контексте. Инженерно-психологические факторы ГПР рассматриваются сравнительно редко. Наиболее детально их анализ провел А.И. Нафтульев [117]. Эти факторы условно разбиты им на три группы: внешние, процессуальные, коммуникативные.

Среди внешних факторов выделены три подгруппы. Первая из них определяет факторы, связанные со структурой и организацией группы, факторы второй подгруппы составляют групповые нормы, т. е. операционные процедуры, которые определяют линию поведения операторов в процессе ГПР. Третья подгруппа объединяет факторы, связанные с композицией (структурой) задачи. Для многих типов СЧМ наилучшей структурой является централизованная сеть (см. главу XXVII). В этом случае по сравнению с децентрализованной сетью достигается более высокая надежность, требуется меньшее время на тренировку группы, группа становится более гибкой по отношению к различным системным требованиям и к организации взаимодействия.

Следует отметить, что структура группы и коммуникативная сеть определяют лишь общие черты групповой деятельности. В то же время другая подгруппа факторов — групповые нормы, или операциональные процедуры — придают деятельности специфические черты. Эти процедуры в значительной степени определяют линию поведения (способ выполнения функций) отдельного оператора в процессе ГПР. В зависимости от сложности задачи, структуры группы операторы могут иметь различные мнения о том, как координировать свои действия, на какой результат следует ориентироваться и т. п. Линии поведения отдельных операторов в совокупности определяют стратегию группы. Поэтому важной задачей является нахождение тех характеристик операционных процедур, воздействуя на которые можно оказать влияние на процесс формирования оптимальной стратегии. К числу таких характеристик операционных процедур относятся уровень их гибкости; возможность создания локальных специфических процедур выполнения задачи внутри группы в рамках общей процедуры; направленное внешнее воздействие на выбор процедуры. Последнее означает, что если по каким-либо причинам операторы выбирают неадекватные тактики, то эффективность групповой деятельности может быть улучшена путем введения новых операционных процедур, стимулирующих обсуждение альтернативных стратегий внутри группы.

При изучении третьей подгруппы факторов, связанных с композицией задачи, основное внимание следует уделить формальным характеристикам задачи, которые делятся на две части: внешние и системные. К внешним характеристикам относятся: число индикаторов (количество поступающей информации), метрика информации, взаимокорреляция между информационными сообщениями. К системным характеристикам относятся: распределение сообщений по их значимости для ответного действия, функциональная взаимосвязь сообщений (сигналов) и требуемых ответных действия, принцип интеграции поступающей информации, предсказуемость задачи. Эти семь характеристик, естественно, взаимозависимы и взаимосвязаны, но тем не менее они играют важную эвристическую роль в разработке задач, в том числе и для целей тренировки.

Другую важную группу инженерно-психологических факторов ГПР составляют процессуальные факторы. Если освещение рассмотренных ранее входных факторов предполагало прежде всего анализ данных наиболее рельефно характеризующих связь эффективности ГПР со структурно-функциональной организацией групповой деятельности, то процессуальные факторы примечательны прежде всего своим воздействием на процесс тренировки для ГПР.

Связь эффективности тренировки с этими факторами необходимо рассматривать в нескольких планах: подобие тренажера реальному объекту в случае групповой тренировки, соотношение индивидуальной и групповой тренировки, непосредственное воздействие разных форм и видов обратной связи на процесс тренировки и эффективность ГПР. Эти вопросы специально рассматриваются в Разделе II, поэтому здесь мы ограничимся лишь некоторыми предварительными замечаниями.

Что касается подобия тренажера реальному объекту, считается, что степень этого подобия (особенно для деятельности, протекающей в неопределенной области) может быть весьма условной. Не обязательно, чтобы тренажер внешне копировал (имитировал) реальный объект. Основным существенным требованием является постоянство (в концептуальном отношении) класса стимулов, т. е. применительно к задаче — постоянство ее формальных характеристик. Для случая ГПР игровые задачи, формальные характеристики которых в статистическом смысле соответствуют характеристикам реальных задач, могут явиться мощным инструментом интенсификации тренировочного процесса.

Другим инструментом влияния на процесс тренировки является разумное сочетание групповых и индивидуальных тренировок. Групповая деятельность способствует проявлению потенциальных возможностей принимаемых решений. Однако для того, чтобы эти возможности стали реальными, необходимо соответствующим образом организовать тренировку, применять различные процедуры и средства, способствующие развитию творческого группового потенциала или группового интеллекта в принятии решений.

Применение обратной связи в большинстве случаев способствует повышению эффективности ГПР. При организации обратной связи необходимо учитывать, как содержащаяся в ней информация включается в деятельность в качестве средства анализа и решения задач. Для этого необходимо правильно выбрать тип обратной связи: по конечному или промежуточным результатам, индивидуальную для каждого оператора или групповую, с упреждением или без него, о статистических характеристиках вероятностной задачи или о статистических характеристиках деятельности (собственной и других операторов) и т. п. Рекомендации по этим вопросам приведены в [40, 117].

Третьей группой факторов, оказывающих существенное влияние на процесс и конечный результат ГПР, являются коммуникативные факторы. Важнейшим из них следует считать общение. Поэтому важным условием эффективности группового принятия решения является изучение его зависимости от форм, способов и средств общения. Поэтому при создании СЧМ определенное внимание должно уделяться проектированию коммуникативного аспекта групповой деятельности. Поскольку для многих СЧМ характерно решение задач с использованием ЭВМ, то возникает задача оптимизации процесса коммуникации как отдельных операторов между собой, так и между операторами и ЭВМ. Основная задача здесь состоит, очевидно, в такой организации «коммуникативного поведения» ЭВМ, чтобы оно не противоречило в смысле внеконтекстных характеристик коммуникативным нормам и дисциплине общения с «человеческим партнером». Многие задачи в этом направлении могут быть решены в рамках развиваемой В.Ф. Вендой концепции гибридного интеллекта [17, 18].

Под гибридным интеллектом понимаются адаптивные системы взаимодействия, предназначенные для решения интеллектуальных задач, оптимального испольг зования способностей каждого оператора и возможностей ЭВМ, СОИ и других технических средств деятельности и взаимодействия для составления интегральных моделей объектов и систем для прогнозирования их динамики и выработки управляющих решений. Выделяются следующие особенности систем гибридного интеллекта: многоуровневая взаимная адаптация компонентов системы, функционирование партнеров как единого оператора, общая ответственность и престиж, гибкое перераспределение лидерства и вспомогательных функций между партнерами в зависимости от конкретной задачи и хода ее решения, совместный анализ и синтез информации в процессе ГПР, антропоцентрический подход к синтезу информационно-вычислительных систем. Последнее коренным образом отличает гибридный интеллект от искусственного, характерным для которого является ярко выраженный механоцентрический подход к решению данной задачи.

Системы гибридного интеллекта предназначены для выполнения функций, принципиально непосильных для одного интеллекта в заданных условиях и интервалах критериев эффективности. Разработка принципов построения систем гибридного интеллекта базируется на идеях об усилителе умственных способностей человека (У.Р. Эшби), симбиозе человека и машины (Дж. Линлиндер), совокупного интеллекта коллектива [94].

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. Психологические проблемы гибридного интеллекта охватывают исследование процессов принятия решения в условиях общения (взаимодействия) человека не только с ЭВМ, но и с другими людьми. Одной из важнейших проблем оптимизации такого взаимодействия является разработка теории и языков диалога партнеров по взаимодействию. Проблема языков встает прежде всего в плане формирования общей, коллективной психической модели внешнего мира. В этом плане весьма полезным может оказаться использование структурно-лингвистической концепции построения СЧМ [196].

В заключение отметим, что создание систем гибридного интеллекта необходимо в свете все возрастающей сложности и дефицита времени в решении проблем техники, экологии, энергетики, транспорта и других проблем как компенсация медленной естественной эволюции индивидуальных интеллектуальных способностей людей. Конкретные примеры реализации систем гибридного интеллекта приведены в [17].

Глава XIV. УПРАВЛЯЮЩИЕ ДЕЙСТВИЯ ОПЕРАТОРА

14.1. Рабочие движения человека-оператора

Принятое оператором решение только тогда имеет смысл, когда оно правильно и своевременно будет реализовано. Реализация решения осуществляется путем ввода необходимой информации в машину. Для этого используются «выходные» каналы человека: двигательный (моторный) или речевой. Подавляющее число управляющих действий оператор осуществляет посредством движений. С помощью речевого управления пока можно решить лишь ограниченный круг задач.

Любое управляющее движение складывается из массы элементарных движений, объединяемых механизмом центральной регуляции в целостную структуру. Разные движения, включенные в такую структуру, имеют различное название, по которому их можно разделить на три группы:

• рабочие или исполнительные движения, посредством которых осуществляется воздействие на орган управления;

• гностические движения, направленные на. познание объекта и условий труда. К ним относятся осязательные, ощупывающие, измерительные и другие движения;

• приспособительные движения, к которым относятся установочные, уравновешивающие и другие движения.

Структура двигательных компонентов и определяемые ею скорость и точность управляющего действия зависят от тех задач, которые решает оператор, а также от назначения органов управления, их конструкции, расположения в пространстве и других факторов.

По назначению органов управления все двигательные задачи можно разделить на четыре класса [93].

1. Операции включения, выключения и переключения. Манипулирование соответствующими органами управления строится по принципу простых реакций или реакций выбора, основной характеристикой которых является время реакции.

2. Двигательные задачи, заключающиеся в выполнении последовательного ряда повторяющихся движений, с помощью которых осуществляются операции кодирования и передачи информации. Характеристикой повторяющихся движений является их темп. По мере тренировки повторяющиеся движения становятся ритмичными.

3. Третий класс двигательных задач наблюдается при манипулировании с органами управления для настройки аппаратуры и точной установки управляемого объекта. В этом случае необходимо дозиро-вание движений по их силовым, пространственным и временным параметрам в соответствии с некоторой заданной мерой. Основным фактором, определяющим их динамику, является точность дозировочных реакций.

4. Операции слежения за изменяющимися объектами. Задачи, выполняемые оператором в процессе движения, относятся к классу непрерывных перцептивно-моторных задач.

Управляющие движения оператора характеризуются четырьмя группами характеристик — скоростными (временными), пространственными, силовыми и точностными.

В большинстве случаев при управлении машиной оператором ведущую роль играют мануальные (от лат. manus — рука, кисть руки) действия. Поэтому характеристики движений рук оператора имеют для инженерной психологии важнейшее значение. Реже учитываются характеристики ног и туловища. Основные характеристики движений рук оператора приведены в табл. 14.1.

Таблица 14.1