Одним из основных событий этого празднования станет публикация в марте сборника "Компьютерные системы: следующие 50 лет вычислительной эпохи". Редакторы Питер Деннинг и Роберт Меткалф собрали на эту тему эссе, принадлежащие перу почти двух десятков пионеров этой отрасли и независимых аналитиков. В этом сборнике представлены взгляды на научные, социальные и экономические аспекты продолжающейся в компьютерной области революции. В ожидании выхода этой книги Computerworld публикует из нее отдельные выдержки. Сегодня мы предлагаем вашему вниманию размышления Доналда Нормана.


Если меня спросят, за что я ценю электронный калькулятор, я отвечу - за его точность. Он не делает ошибок! Если бы он был похож на мой мозг, то выдавал бы правильный ответ далеко не всегда. Что же именно делает это устройство таким ценным? Я думаю о проблемах и методах их решения. Он выполняет монотонные, тоскливые арифметические или алгебраические манипуляции и интегрирование. Вместе мы куда более серьезная сила, чем поодиночке.

Увы, большинство современных машин, и в первую очередь это относится к компьютерам, вынуждают людей работать с ними в их же (компьютерном) пространстве образов, механизмы которого прямо противоположны тому, каким образом работают и мыслят люди. В результате - разочарование, рост числа ошибок (в таких случаях принято ссылаться на несовершенство человеческой природы, упуская из виду, что конструкция в целом может быть ошибочной) и, наконец, отказ от использования этой технологии.

Смогут ли люди и машины в ближайшие пятьдесят лет взаимодействовать более корректно? Могут ли компьютерные школы начать обучение, вооружившись подходом, ориентированным на человека, без чего, безусловно, невозможно изменить практикуемые методы?

Вы оптимист или пессимист?

Современная эра информационной технологии началась не столь уж давно. Компьютерам менее ста лет. Технология была умышленно спроектирована таким образом, чтобы обеспечить создание механических систем, которые работают надежно, на основе алгоритмов и действуют согласованно. Их основой является математика, или более точно - арифметика, в том случае, когда речь идет о первых вычислительных устройствах, и логика - для более современных устройств. Даже аналоговые компьютеры следуют тем же принципам. Конструкция была алгоритмической и точной; цель - повторяемые, прогнозируемые действия.

Человеческий мозг функционирует абсолютно по-другому. Человеческие существа - это результат эволюции, длившейся миллионы лет, в процессе которой природа вооружилась принципом выживания вида, а вовсе не эффективными алгоритмическими вычислениями. Выносливость перед лицом неожиданных обстоятельств играла ключевую роль в эволюционном процессе. Человеческий интеллект эволюционировал параллельно с социальным взаимодействием, кооперацией и конкуренцией, а также средствами общения. Возможность учиться на опыте, общаться и таким образом координировать свои действия с действиями других людей обеспечивала мощную адаптацию к изменяющемуся влиянию окружающей среды.

Поскольку люди и компьютеры представляют собой столь различные системы, следует разработать симбиотическую, дополняющую стратегию для совместного взаимодействия этих систем. Использующийся сейчас подход, увы, ошибочен. Один из основных методов - сделать компьютеры как можно более похожими на людей. Эта мечта, т. е. имитация человеческого мыслительного процесса, издавна не давала уснуть создателям "классического искусственного интеллекта".

Другой метод - сделать людей похожими на компьютеры. Именно так проектируется современная технология: разработчики определяют потребности самой технологии и затем требуют от людей, чтобы те приспосабливались к этим потребностям. В результате - рост трудностей в изучении технологии, да и ошибки по-прежнему множатся. Неудивительно, что все больше людей оказываются разочарованы плодами компьютерной революции.

Человек эволюционирует с течением времени, чтобы действовать в этом мире, используя различные механизмы. Один из них - это символическое представление, дополненное рациональной системой обработки. Другой - использование представлений, относящихся к восприятию. Третий - такой вид распределенной обработки, при котором мир сам по себе и другие человеческие существа являются частью вычислительного процесса и процесса представления.

В целом, людей можно охарактеризовать как системы, распознающие образы и определяющие их значение; эти системы великолепно интерпретируют информацию, ищут ее смысл, а явления объяснят быстро и эффективно. Человеческие существа обычно способны выйти за рамки доступной информации, полагаясь, главным образом, на огромный предыдущий опыт. Люди прекрасно распознают образы, особенно контекстно-зависимые образы; они очень хорошо объединяют значение и контекст в одной задаче. Обычно это срабатывает великолепно, но случаются и неудачные решения, которые сужают восприятие, исключающее альтернативные интерпретации.

Процесс восприятия протекает быстро и эффективно при помощи специализированных параллельных процессов. Человеческие символические процессы медленны, последовательны, и их мощь ограничена. Существуют также и определенные пределы размера используемой памяти. Люди прекрасно устанавливают значение и сохраняют смысл информации. Но их возможности сохранять высокую степень точности, интегрировать большие объемы символьной информации и определять образы в информации, отображаемой символами, весьма ограничены.

Из всего вышесказанного можно сделать следующие заключения:

  • Если вы хотите работать с людьми, то должны превратить символьные задачи и наборы данных в воспринимаемые образы. Объем человеческой памяти, используемой при работе с символьной информацией, ограничен: предоставьте всеобъемлющие внешние источники информации. Используйте чрезвычайно мощные и надежные чувственные возможности человека.
  • Полагайтесь на людей, если вам нужно быстро оценить и проанализировать что-либо. Используйте людей для создания стратегических обзоров. Прерогатива человека - интерпретировать и определять смысл информации.
  • Не полагайтесь на людей в тех случаях, когда необходимы точные и достоверные ответы или точная информация (то есть числовые значения, имена или управление положением). Вместо этого рассматривайте любую подобную информацию как приближенную. В идеальном случае машины должны обеспечивать высокую точность и достоверность, позволяя людям осуществлять руководство на высшем уровне и интерпретацию.
  • Разработка современных компьютеров и связанных с ними быстрых, интерактивных систем, предлагающих изображения в реальном времени, делает возможным перевод любой символьной информации в формат, соответствующий познавательным способностям человека. Обычно имеется в виду чувственное восприятие информации, а не символьное или числовое. Но это также приводит к ограничению или минимизации требований к человеку в обеспечении точной числовой информации. Таким образом, люди могут без ограничений осуществлять высокоуровневую оценку, определять цели, осуществлять промежуточную корректировку и переформулировать задачи.

    Различие между людьми и машинами вытекает из типа логики и электронных схем, используемых в современных машинах. Предположим, что мы получили возможность вырастить биологическую схему. Пятьдесят лет назад никто и подумать не мог о создании транзисторов - пределом мечтаний были интегральные схемы и очень большой масштаб интеграции. Возможно, в течение следующих 50 лет мы сможем создавать биологические вычислительные системы.

    "Биологические вычислительные системы" означают систему нейронов, выращенных "биологическим образом" в соответствующей питательной среде, которые имеют форму согласно требованиям, предъявляемым к системе при конструировании. Я не имею в виду нейронные сети, которые не что иное как компьютерная имитация абстрактных нейронов. Я не имею в виду вычисления DNA, в которых химия молекул DNA используется для решения сложных задач. Я говорю о том, что искусственным образом выращенные нейроны выполняют биологически реальные операции, аналогичные деятельности мозга.

    Никто, кроме человека, не способен, скажем, распознавать образы, пользоваться естественным языком или управлять локомотивом. Сенсорная система не имеет себе равных в абсолютных числах и емкости их мощных рецепторов для осязания, определения температуры, вкуса, ориентации в пространстве и, безусловно, зрения и слуха. Зачем строить искусственные логические схемы, когда мы могли бы использовать уже существующие - биологические клетки?

    Грядут ли еще какие-либо усовершенствования в области компьютерной деятельности? Вполне вероятно. Более того, традиционная компьютерная деятельность не исчезнет. Современные компьютеры превосходят биологические по части точности и способности к повторению. Я предполагаю, что эти два подхода объединятся, при том, что биологические компьютеры будут незаменимы там, где нужны вычисления, касающиеся распознавания образов, а логические компьютеры превосходно производят точные вычисления. Итак, почему бы не сделать вывод, что мы добились (или добьемся) истинного симбиоза людей и машин.


    Доналд Норман - один из партнеров компании Apple Computer и заслуженный профессор университета шт. Калифорния, где он был создателем и руководителей факультета наук о мышлении, председателем научного общества и редактором журнала. Он - один из партнеров Американской академии искусства и науки и получил степень доктора университета города Падуа (Италия). Норман - автор многих книг, в том числе The Design of Everyday Things ("Проектирование обычных вещей") и Turn Signals Are the Facial Expressions of Automobiles ("Звуки клаксонов - это эмоции автомобилей"), Things That Make Us Smart ("Вещи, которые делают нас умными").

    * Перепечатано с разрешения издательства Copernicus, Spinger-Verlag, Нью-Йорк. Авторские права принадлежат Association for Computing Machinery.


    Вернисаж

    Прошедший 1996 год был годом пятидесятилетия создания легендарного компьютера ENIAC, первой полномасштабной универсальной вычислительной машины. Именно это событие принято считать началом современной компьютерной эпохи.

    ENIAC (акроним Electronic Numerical Integrator and Computer) был построен в университете штата Пенсильвания. Создатели крупнейшего на тот момент электронного устройства использовали в нем свыше 17 тыс. электронных вакуумных трубок. Компьютер поражал воображение скоростью вычислений: за одну секунду машина могла выполнить 5000 операций сложения и 300 операций умножения - иными словами, в сто, а то и в тысячу раз быстрее распространенных в то время механических и электро-механических арифмометров.

    Picture

    Но ENIAC привлекал внимание не только удивлявшей ученых скоростью вычислений, но и гибким (хотя и ограниченным) аппаратом записи вычислительных алгоритмов - говоря современным языком, являлся программируемым устройством.

    Благодаря этим своим качествам ENIAC продемонстрировал, что электронным вычислительным устройствам по силам решение важнейших задач наподобие разработки водородной бомбы; дело в том, что исследователи Пенсильванского университета вели свои работы еще со времен Второй мировой войны в рамках проекта военного ведомства Project PX.

    Picture

    Создателями ENIAC принято считать двух исследователей, работавших в школе электронных инженеров Пенсильванского университета, - Джона Макли и Дж. Преспера Эккерта. Первый разработал архитектуру компьютера, второй воплотил его идею в жизнь.

    Так или иначе, первый компьютер доказал свою безусловную полезность, так сказать, на практике, - в деле обеспечения национальной безопасности, - и положил начало новой эре - Эре Информации.

    Поделитесь материалом с коллегами и друзьями