CC BY
13
МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕОРИЯ РАЗВИТИЯ НАУКИ
2014.02.006. О МЕХАНИЗАЦИИ: УЧЕТ МНОГОМЕРНОСТИ КОГНИТИВНЫХ РЕСУРСОВ ЧЕЛОВЕКА В СОЗДАНИИ МЕХАНИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ / ТЭЙЛОР Г., РЕЙНЕМАН-ДЖОУНС Л., ЦАЛМА Дж., МУЛУА М., ХЭНКОК П.
What to automate: Addressing the multidimensionality of cognitive resources through system design / Taylor G., Reinerman-Jones L., Szal-ma J., Mouloua M., Hancock P. // Journal of cognitive engineering and decision making. - 2013. - Vol. 7, N 4. - P. 311-329. - D0I:10.1177/1 555343413495396. - Mode of access: http://edm.sagepub.com/content/ 7/4/311
Ключевые слова: механизация; адаптивная механизация; тип механизации; взаимодействие человека и механизированных систем; когнитивные ресурсы; когнитивные задачи; информационно-когнитивный процесс; рабочая нагрузка оператора.
Авторы из США экспериментально обосновывают необходимость учитывать при конструировании механизированных систем когнитивные ресурсы человека, которые затребованы операцией, подвергающейся механизации. Если, доказывают они, разработка механизированной системы учитывает уровень когнитивной задачи, которую решает человек, выполняя действие, подвергнутое механизации, то такая механизированная система, определяемая как адаптивная механизация (adaptive automation), будет эффективно снижать рабочую нагрузку (workload) и стресс оператора. Таким образом, авторы подчеркивают важность с точки зрения когнитивных наук понятия не самой механизации, а типа механизации - запрашивающего соответствующий когнитивный ресурс оператора данной механизированной системы (с. 311).
С технологическим прогрессом, пишут авторы, растет ответственность людей за взаимодействие со сложными, многофункциональными механизированными системами в самых разных областях - контроля воздушных перевозок, установок ядерной энергии, медицинской практики, беспилотных механизмов и т.д. Операторы подобных сложных систем часто ответственны за одновременное выполнение множества сходных задач. Несмотря на высокую рабочую эффективность этих сложных систем, они повышают требовательность выполняемых задач и риски выполнения, вынуждая операторов работать на пределе их когнитивных возможностей. Но если рабочая нагрузка операторов предельна для их когнитивных ресурсов, тогда следует пересмотреть механизированную систему таким образом, чтобы разгрузить ее в отношении ее требований к когнитивным возможностям операторов. Пример подобной разгрузки - установка ядерной энергии (nuclear power plant), которая автоматически сигнализирует о своем вхождении в опасные ситуации, тем самым облегчая работу операторов по поддержанию нормального состояния установки через отслеживание показаний многочисленных измерительных приборов. Этот пример иллюстрирует относительно простое разделение ответственности между человеком и механизированной системой. Однако подобное простое решение проблемы операторской ответственности не всегда возможно, что ставит конструкторов механизированных систем перед необходимостью оценивать когнитивные требования конкретных конструкторских задач к операторам осуществленных конструкторских проектов. Механизация, разрабатываемая с учетом когнитивных ресурсов человека, требуемых для осуществления специфических механизированных действий, собственно, и будет выполнять ожидаемую от технологического прогресса главную его функцию - облегчения рабочей нагрузки и снижения рисков работы операторов сложных систем. Поэтому в противоположность многочисленным исследованиям феномена механизации, в которых этот феномен анализируется как некая отчужденная от человека данность, с которой человек взаимодействует, получая какие-то выгоды и терпя какие-то убытки, необходимо исследовать механизацию в ее отношении к когнитивным ресурсам человека - механизацию со встроенным в нее когнитивным измерением.
В научной литературе механизация определяется как «исполнение машиной функции, исполняемой прежде человеком» (с. 312). Человек стремится к повышению точности и скорости своих действий. Это стремление и является устойчивым мотивом развития механизации. Вместе с тем исследования механизации неоднократно демонстрировали ее неожидаемые негативные результаты, в том числе неэффективность и небезопасность. Обычно эти нежелательные результаты - следствие традиционного конструирования механизированных систем, когда их конструкторы определяют тип и уровень механизации на неких фиксированных, статических уровнях. Между тем очевидно, что «тип механизации (automation type) должен определяться в качестве компонента человеческого сознания как информационного (когнитивного) процесса, который и призвана поддерживать механизация (механизация процесса восприятия, принятия решений и т.д.)» (с. 312). Так сконструированы некоторые механизированные системы, например система автопилотирования в самолетах, позволяющая оператору регулировать уровень механизации в любое время и тем самым выступающая системой адаптивной механизации (adaptive automation). «Ключевое понятие адаптивной механизации - "адаптация" в смысле адаптации механизированной системы к меняющимся потребностям оператора путем соответствующего автоматического изменения уровня механизации» (с. 312).
Цель адаптивной механизации - избежать проблем, обычно возникающих в условиях статической механизации. Адаптивная модель удерживает более низкий уровень механизации в рутинные рабочие периоды, позволяя оператору сохранять контроль над механизированной системой без риска сбоя работы системы в целом. При возрастании требований к оператору адаптивная механизированная система будет реагировать повышением уровня механизации. Цель такого поведения системы - ослабление рабочей нагрузки оператора, чтобы освободить его когнитивные ресурсы для их сосредоточения на критических в эти периоды элементах выполняемой задачи. Чтобы механизированная система была способна адаптировать уровень своей механизации к потребностям оператора, конструкторы системы должны руководствоваться теорией когнитивного процесса (theory of cognitive processing), позволяющей им сохранять точное представление о ментальном состоянии опе-
ратора. «Опора на теорию когнитивного процесса при конструировании механизированных систем - критически важный компонент систем адаптивной механизации, поскольку изменение уровня механизации несет с собой риски снижения в эти моменты способности оператора управлять системой. Во избежание таких рисков механизированная система обязана быть адаптивной - запрограммированной на сохранение точного представления о когнитивном состоянии оператора» (с. 312).
Ранние исследователи когнитивного процесса рассматривали ментальные (когнитивные) ресурсы как отдельный «пул» способностей человека. Теперь есть все основания видеть составную (множественную) природу человеческих ресурсных способностей, из них когнитивные ресурсы лишь условно могут быть выделены в отдельный «пул». Современные исследования показывают, что для выполнения различных операций человек использует разные (соответствующие) когнитивные ресурсы, и механизация обязана это учитывать, иначе механизированные системы станут плохо управляемыми и в таком виде бесполезными и даже вредными. Тем не менее конструкторы механизированных систем, даже систем с адаптивным замыслом, продолжают рассматривать рабочую нагрузку оператора как обеспечиваемую одномерными (недифференцированными) когнитивными ресурсами для всех типов задач управления механизированными системами. Соответственно и операторская рабочая нагрузка описывается недифференцированным образом - просто как «высокая» или «низкая».
Конструкторы систем адаптивной механизации должны пересмотреть этот подход в пользу подхода, согласно которому тип механизации подбирается под пару когнитивному ресурсу, обеспечивающему выполнение оператором задачи управления данной механизированной системой. Например, показано, что механизация различного рода физических действий, например механического движения (driving automation), мало помогает выполнению задачи идентификации визуальной цели или задачи слухового восприятия, между тем как выполнение двух последних задач улучшается при механизации, поддерживающей перцепцию оператора.
Исследователи влияния механизации на оператора механизированных систем склонны сосредоточиваться на уровне механизации, уделяя мало внимания типу механизации. Однако важно по-
нимать, что при конструировании механизированных систем следует устанавливать их пригодность в данном операционном контексте - именно контексте информационно-когнитивного процесса (ИКП), происходящего в голове оператора. Подобное понимание чрезвычайно редко и еще меньше соответствующих эмпирических исследований. Имеющиеся исследования, как правило, пользуются упрощенными моделями ИКП, представляя ИКП в виде цикла из четырех стадий: 1) приобретение информации; 2) анализ информации; 3) принятие решения; 4) осуществление действия. Приводится основание, что операторы получают наибольшую выгоду от адаптивной механизации на стадиях 1 и 4 ИКП, и утверждается, что это -для любых типов задач. Однако подобное обобщение неправомерно, поскольку оно упускает из виду именно то обстоятельство, что наибольшая выгода для оператора обеспечивается только тогда, когда он испытывает повышенные требования задачи на конкретных стадиях (1 и 4) ИКП. То есть важен тип задачи, который активизирует вполне определенные (соответствующие) когнитивные ресурсы оператора. Поэтому «тип механизации, который наилучшим образом поддерживает выполняемую задачу, варьируется со степенью, в какой задача требует использования определенных когнитивных ресурсов» (с. 313).
Для обоснования этой теории, полагают авторы, необходимо продвинуть научное понимание взаимодействия человека и адаптивных механизированных систем путем установления зависимости между изменениями типа и уровня механизации и изменениями уровня требований выполняемых задач. С этой целью авторы предприняли эмпирическое исследование, заключающееся для респондентов в выполнении множества одновременных задач с использованием системы беспилотного механизированного контроля (unmanned robot control system). В этих условиях респонденты испытывали требования задач множеством когнитивных ресурсов, что позволяло сравнить тип механизации, поддерживающий данный когнитивный ресурс, с механизацией, разобщенной с данным когнитивным ресурсом. Была использована модель множественных ресурсов (multiple resource model) для классификации требований задачи и форм механизации в соответствии с когнитивным измерением, на которое формы механизации влияют. Эта модель описывает когнитивные ресурсы в четырех отдельных измерениях: 1) стадий
процесса (stages of processing) с разграничением между когнитивными, в том числе восприятия, процессами и осуществлением действий; 2) кодов процесса (codes of processing) с разграничением между пространственным процессом и словесным его сопровождением; 3) модальностей (modalities) только внутри когнитивного, в том числе восприятия, процесса с разграничением между зрительным и слуховым восприятием; 4) визуальных каналов (visual channels) внутри модальности зрительного восприятия с разграничением между центральным и рассеянным (focal and ambient) видением. Отдельная задача могла определяться внутри многих когнитивных измерений. Например, задача могла активизировать восприятие в пространственном коде, востребовать зрительную модальность с центральным зрительным каналом.
Была выдвинута гипотеза о том, что механизация, которая поддерживает когнитивный ресурс, испытующий наибольшее «давление» выполняемой задачи, улучшает выполнение оператором задачи в сравнении с механизацией, поддерживающей иной (на который слабо «давит» выполняемая задача) когнитивный ресурс. Кроме того, была доказана выгода адаптивно регулируемого уровня каждого типа механизации под пару с уровнем требований выполняемой задачи - выгода адаптивной механизации - в противоположность постоянно высокому уровню механизации -статической механизации. Было также сделано предположение о том, что адаптация уровня механизации к уровню требований выполняемой задачи улучшает выполнение задачи только тогда, когда тип механизации составляет пару с типом требований задачи. В случае же рассогласования между обоими типами не следует ожидать пользы от подобной механизации - управление такой механизированной системой будет ущербным.
Эти гипотезы подверглись проверке в специальном эмпирическом исследовании, где респондентами выступили 60 университетских студентов (31 женщина и 29 мужчин). Респонденты должны были выполнить три экспериментальные задачи по управлению беспилотным наземным механизмом (БНМ) с удаленной станции операторского контроля - задачу вождения БНП, задачу обнаружения угроз для БНП и задачу обнаружения изменений среды движения БНП. Исследование показало, что тип механизации, адаптированный к требованиям рабочей среды, имеет большое влияние на
выполнение оператором задачи и его (оператора) когнитивное / эмоциональное состояние. Этот экспериментальный результат опровергает прежнее теоретическое предположение о том, что люди наилучшим образом поддерживаются механизацией таких фаз информационно-когнитивного процесса, как приобретение информации и осуществление действия. Выяснилось, что указанное теоретическое предположение неверно для любых типов задач и что, скорее, тип механизации, наилучшим образом поддерживающий оператора, - тип, который поддерживает когнитивные ресурсы оператора, наиболее активизируемые выполняемой задачей. Механизация же, не поддерживающая актуальные когнитивные ресурсы, несет с собой множество потенциальных проблем.
В заключение авторы отмечают, что проведенное ими исследование «способно обеспечить конструкторов механизированных систем ценным материалом для лучшего понимания когнитивных требований к конструируемым системам. С позиций идентификации таких когнитивных требований серьезному рассмотрению должно подвергнуться осуществление механизации, если от механизации вообще ожидается какая-либо польза. Игнорирование этой проблемы ставит под вопрос способность оператора механизированных систем выполнять свою работу» (с. 324).
А.А. Али-заде
2014.02.007. ГУТЦВИЛЛЕР Р., КЛЕГГ Б. РОЛЬ РАБОЧЕЙ ПАМЯТИ НА РАЗНЫХ УРОВНЯХ ОСОЗНАНИЯ СИТУАЦИИ. GUTZWILLER R., CLEGG B. The role of working memory in levels of situation awareness // Journal of cognitive engineering and decision making. - 2013. - Vol. 7, N 2. - P. 141-154. - D0I:10.1177/15553434 12451749. - Mode of access: http://edm.sagepub.eom/content/7/2/141
Ключевые слова: рабочая память; осознание ситуации; индивидуальные различия; когнитивные процессы; решение задач; когнитивные конструкты.
Авторы из США (Университет штата Колорадо) исследуют взаимосвязь таких ключевых элементов когнитивного процесса решения задач в динамичных средах, как осознание ситуации и рабочая память.
