Cтатья

СИНТЕЗ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИСТЕМ "ЧЕЛОВЕК–МАШИНА" НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПА МНОГОУРОВНЕВОЙ АДАПТИВНОСТИ

Е.В. Луценко

Получить копию

  Постановка проблемы и ее актуальность.

Системы человек-машина (СЧМ), к которым в частности относятся и АСУ, предназначены для достижения целей управления в условиях динамичности внешней среды и объекта управления. При этом реакция технической системы и человека–оператора зависит как от сложившейся, так и от прогнозируемой ситуации управления.

Однако, в ряде случаев, когда складываются так называемые "экстремальные ситуации управления", СЧМ не способна адекватно реагировать и происходит срыв управления, как правило имеющий негативные последствия как с точки зрения достижения цели управления, так и для самой СЧМ.

Поэтому актуальной является проблема синтеза СЧМ, ориентированных на эффективную работу в широком диапазоне условий, включая экстремальные ситуации ("экстремальные СЧМ").

   

  Традиционные пути решения проблемы.

Традиционно считается, что человек – оператор является "узким местом" в СЧМ, так как не способен адекватно реагировать на изменение ситуации в режиме реального времени. Причину видят в низкой, по сравнению с техническими системами, надежностью человека – оператора и его ограниченных возможностях по принятию решений в условиях необходимости обработки больших объемов информации при жестких ограничениях на время принятия решения.

Выход из данной ситуации ищут на пути перераспределения функций по обработке информации между человеком и технической системой в пользу технической системы, т.е. на пути повышения степени автоматизации СЧМ, что осуществляется двумя путями:

1) в состав технической системы включается автоматизированная система принятия решений;

2) используется высокоэффективный человеко-машинный интерфейс, обеспечивающий предварительную подготовку (в частности, анализ и сжатие) информации, предоставляемой человеку для принятия решения.

 

  Достоинства и недостатки традиционного подхода.

На этих направлениях достигнуты значительные успехи, прежде всего за счет применения современных технологий искусственного интеллекта (СИИ) и виртуальной реальности.

Однако, необходимо признать, что это не привело к кардинальному решению самой проблемы, т.е. она как бы отодвигается и "загоняется вглубь", но не решается по–существу.

Что, конкретно, имеется в виду? Не ставится под сомнение тезис о "слабости человеческого звена", т.е. неявно предполагается, что человек–оператор во время работы может находиться только в обычном состоянии сознания. Поэтому решение ищется исключительно на пути совершенствования технической части СЧМ. В результате человек все в большей степени становится заложником техники, что само по себе крайне нежелательно, да и просто опасно. Вместе с тем, по–видимому, всегда останутся задачи, неразрешимые для СИИ, поэтому вмешательство человека в обозримом будущем остается необходимым, и, таким образом, проблема остается.

 

  Постановка задачи.

На чем же основано мнение, что человек является "слабым звеном" в СЧМ? Дело в том, что когда человеку необходимо принимать ответственные решения на основе анализа значительных объемов информации в условиях жестких временных ограничений, то он довольно быстро переходит в определенное состояние сознания, во многом аналогичное сну. Считается, что это результат охранительного сонного торможения, которое возникает в результате информационной перегрузки.

Примечание: поскольку, это приводит к аварийным ситуациям, разрабатываются системы, которые одновременно с выполнением основной функции в режиме реального времени диагносцируют состояние человека–оператора и в случае необходимости переводят его в обычное состояние, или, если это оказывается невозможным, подают сигнал на его замену.

Но, на взгляд автора, возможно и другое объяснение, основанное на том весьма существенном в данном случае обстоятельстве, что в состоянии сна человек обрабатывает информацию примерно в семь тысяч раз быстрее, чем во время бодрствования.

Известен классический пример, иллюстрирующий это. Режиссер, уставший после репетиций, на мгновение уснул на премьере спектакля, когда произносилась одна из первых фраз. Во сне он увидел весь спектакль, вплоть до заключительных аплодисментов. Когда же режиссер проснулся, то фраза, на которой он заснул, еще не закончилась. Очевидно, если бы режиссер в подобном состоянии мог бы воспользоваться услугами компьютера, то производительность его труда резко возросла бы.

С учетом этого предлагается гипотеза, что переход в состояние сна при информационной перегрузке представляет собой естественную реакцию человека на необходимость переработки запредельных для состояния бодрствования объемов информации, т.е. это своего рода информационное "второе дыхание".

Однако, при этом возникает принципиальная проблема, состоящая в том, что обычные технические системы не рассчитаны на управление оператором, находящимся в состоянии сна или других измененных формах сознания, при которых сознательное управление физическим телом затруднено, поэтому при этом управление технической системой теряется и возникает аварийная ситуация.

Итак, снятие информационных ограничений обычной формы сознания и создание техническим систем, обеспечивающих дистанционный телекинетический интерфейс, обеспечивающий управляемость технической системой оператором, находящимся в измененной форме сознания, – вот перспективные пути кардинального решения проблемы, сформулированной в начале работы.

 

  Решение проблемы, предлагаемое автором.

Почему же человек во время бодрствования не может обрабатывать информацию с такой же скоростью, как во сне? По мнению автора, основные причины, ограничивающие информационную пропускную способность сознания в состоянии бодрствования, – это фильтры сознания и синхронизация внутреннего темпа времени с внешним.

Фильтры сознания. В соответствии с моделью обработки информации человеком, предложенной [5], информация от подсистемы восприятия поступает в блок фильтрации, который осуществляет идентификацию информации и ее разделение на два потока, один из которых (основной по объему) поступает в подсознание, а второй – в сознание. Фильтры сознания формируются неконтролируемым образом в детстве, но в последующем могут модифицироваться путем применения специальных аппаратных и психологических методов, в частности, с помощью компьютерных Y -технологий и гипноза, что приводит к изменению "образа-Я", области осознаваемого и связанных с этим других возможностей человека.

 

  Принцип многоуровневой адаптивности в СЧМ:

1. Система "человек–машина" имеет много уровней адаптивности обработки информации о ситуации управления, некоторые из которых реализуются "машинной частью" СЧМ, а другие – человеком–оператором.

2. Переключение с текущего уровня адаптивности на следующий происходит только тогда, когда возможности текущего уровня по управлению ситуацией практически полностью исчерпаны.

 

КЛАССИФКАЦИЯ УРОВНЕЙ АДАПТИВНОСТИ СЧМ

Технические уровни адаптивности:

 

Тип объекта управления

Реализующая подсистема

1

Детерминированные эргодические процессы

Детерминистский регулятор

2

Стохастические эргодические процессы

Стохастическая АСУ

3

Неэргодические процессы, сложные системы

Адаптивная АСУ на базе СИИ

Уровни адаптивности человека–оператора

 

Тип объекта управления

Реализующая подсистема

4

Отработанная ситуация

Выбор, воспроизведение, навык

5

Стандартная ситуация

Решение задач

(выбор и применение известного метода)

6

Нестандартная

ситуация

Решение проблем

(разработка и применение нового метода)

7

Неразрешимая

ситуация

Переход в высшую форму сознания, при которой ситуация разрешима (принцип "коана" (дзен)

  Система дистанционного телекинетического управления.

В 1979 году автором и Л.А.Бакурадзе [1] были оформлены заявки на изобретение компьютерной системы, обеспечивающей управление с использованием дистанционного мысленного воздействия (микротелекинеза), т.е. того же самого воздействия, с помощью которого любой человек, осознает он это или нет, управляет своим физическим телом.

Были предложены технические и программные решения и инженерно–психологические методики. Система предлагалась адаптивной, т.е. автоматически настраивающейся на индивидуальные особенности, "почерк" оператора и его состояние сознания, с плавным переключением на дистанционные каналы при повышении их надежности (которая измерялась автоматически) и могла одновременно с выполнением основной работы выступать в качестве тренажера для освоения высшей формы сознания, при которой макротелекинез является естественной и обычной способностью.

Данные системы обеспечивают: работу человека–оператора с системой с использованием обычного (классического) интерфейса; обучение системы распознавания команд, поданных с использованием неклассического интерфейса (дистанционное телекинетическое воздействие); выделение сигнала из шума и прогнозирование следующей классической команды на основе данных с неклассического канала и базы эталонов неклассических команд; непрерывное измерение вероятности достоверного распознавания неклассических команд и скорости обучения системы, наглядное многооконное отображение в режиме реального времени этих характеристик системы и самих результатов распознавания (на выделенном цвете в случае ошибки); плавное переключение системы с классического интерфейса на неклассический (дистанционный), когда достоверность распознавания становиться выше уровня, заданного при настройке системы, работу человека–оператора с системой с использованием дистанционного (неклассического) интерфейса без использования каких-либо функций физического тела и вообще этого тела; эффективное обучение человека–оператора форме сознания, оптимальной для работы с системой с использованием неклассического дистанционного канала взаимодействия. При создании подобных систем применимы математические модели и методы, предложенные в [3, 4].

Примечательно, что функциональный уровень неклассического интерфейса позволит работать с его использованием не только удаленному оператору, но и оператору вообще не владеющему своим физическим телом. Более того, человек, начиная работу с системой в обычной форме сознания с использованием традиционных каналов (интерфейса), имея мгновенную адекватную по форме и содержанию обратную связь об эффективности своего телекинетического воздействия, должен быстро переходить в форму сознания, оптимальную для использования телекинеза в качестве управляющего воздействия (в соответствии с принципом "биологической обратной связи").

 

  Краткая информация об аналогичных разработках за рубежом.

Под руководством известного физика и парапсихолога д-ра Рассела Тарга, который является–президентом фирмы Дельфа Ассошиэйтес (Стэндфордский международный институт, USA) по заказу НАСА разрабатываются системы, подобные предложенным. В этом же университете под руководством д-ра Стивена Лабержа действует "Лаборатория осознанных сновидений", в которой создана и совершенствуется аппаратура как для передачи информации из состояния осознанного сна, так и для передачи информации человеку, находящемуся в этом состоянии [2]. В Принстонском университете (NJ, USA) под руководством д-ра Б.Данн уже длительное время существует лаборатория по исследованию аномальных явлений (PEAR), в частности исследуется микротелекинез и аномальное взаимодействие "человек–машина" [2, 3]. Аналогичные сообщения поступают и из Японии в связи с разработкой человеко-машинного интерфейса компьютеров 5-го поколения. Еще 1993 году прошла презентация компьютера Kimi, обеспечивающего микротелекинетический интерфейс с пользователем, в том числе и не владеющим физическим телом [2, 3].

 

  Заключение.  

Есть все основания полагать [1, 2, 3], что массовое распространение систем, обеспечивающих дистанционный телекинетический интерфейс, может иметь очень значительные системные последствия как в технологической, так и в гуманитарной областях.

 

  Список литературы:

1. Бакурадзе Л.А., Луценко Е.В. Автоматический универсальный пульт управления и способ взаимодействия человека–оператора с ним. –Заявка на изобретение, Спец.отчет. 1979. –15с.

2. Луценко Е.В. Беседы об искусстве превращения жемчуга в алмаз (Мастеру, звезда которого светит из будущего). НПП "ЭЙДОС". Краснодар, 1994, –138с.

3. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (На примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС–5.1"). –Краснодар, КЮИ МВД РФ 1996. 280с.

4. Симанков В.С., Луценко Е.В. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации. Информационные технологии, 1999, №2, с.8-14.

5. Фейгенберг И.М. Видеть – предвидеть – действовать. М.,1986.с.158.

 

 

                                                                 http://lc.kubagro.ru/http://lc.narod.ru/

Рейтинг@Mail.ru be number one Rambler's Top100 Яндекс цитирования