Дональд Норман - Дизайн вещей будущего
Такие машины хорошо работают в заданных условиях, там, где нужно выполнять конкретные задачи, например стирать белье. Эффективны они и на производстве, где не только задачи четко определены, но и люди, управляющие машинами и следящие за их работой, хорошо подготовлены, досконально знают принципы их действия, долго тренировались на симуляторах, изучая сбои и способы их устранения. Но между применением искусственного интеллекта в промышленности и в быту существует огромная разница. Во-первых, различаются сами технологии. Если промышленники в состоянии потратить на автоматизацию десятки тысяч долларов, то домовладельцы, как правило, готовы выложить за «умное» устройство десятки, максимум сотни долларов. Во-вторых, люди на производстве отлично подготовлены, в отличие от тех, кто пользуется домашними приборами или автомобилем. В-третьих, на производстве между возникновением проблемы и моментом, когда сбой может нанести серьезный ущерб, проходит немалое время. А в автомобиле это считанные секунды.
Ученые достигли больших успехов в разработке «умных» устройств для автомобилей, самолетов и кораблей. Но все эти разработки имеют смысл, если речь идет о машинах, выполняющих строго определенные задачи. Искусственный интеллект эффективен в компьютерном мире, где от агентов, выступающих в роли посредников между пользователем и системой, требуется лишь некоторая разумность и способность выводить картинку на дисплей, а реальное «тело» не нужно. Такие устройства хороши в компьютерных играх и сфере развлечений – в управлении куклами, роботами, имитирующими домашних животных, персонажами игр. Здесь периодически возникающие недоразумения и сбои не страшны, а порой даже забавляют. В мире развлечений эффектная неудача иногда радует больше, чем успех.
Весьма популярны и эффективны программные средства, связанные с анализом статистических данных. Некоторые интернет-магазины рекомендуют книги, аудиозаписи, фильмы и даже кухонную утварь, выявляя предпочтения людей, чьи вкусы напоминают ваши. Эта система работает неплохо.
Несмотря на множество конференций и непоколебимую веру мирового научного сообщества в прогресс, создание устройств, способных реально взаимодействовать с нами, лежит далеко за пределами наших возможностей. Почему? По множеству причин. Некоторые из них чисто физического свойства: мы пока не в состоянии создать автоматические устройства, которые могут подниматься и спускаться по лестницам, передвигаться в естественной среде, поднимать, перемещать и управлять реальными «природными» объектами. Другие причины связаны с недостатком знаний: наука о поведении человека бурно развивается, но объем того, что нам еще неизвестно, существенно превышает наши познания. Наши способности к естественному взаимодействию с машинами очень ограниченны.
Самоуправляемые автомобили, дома с автоматической уборкой и системы, выбирающие для нас развлечения
Что же будет дальше? У нас точно будут самоуправляемые автомобили, стиральные машины, определяющие цвет и состав белья и автоматически корректирующие собственные настройки, кухонные устройства, которые варят, парят и к тому же выбирают блюда, предварительно проконсультировавшись с нашим холодильником и медицинской картой. Система развлечений выберет музыку и запишет для нас фильмы и телепередачи, которые сочтет интересными, автоматически сняв с банковского счета плату за скачивание материалов. Дома позаботятся о температурном режиме и поливке газонов. Роботы-пылесосы и автоматические газонокосилки сделают генеральную уборку и подстригут траву. Многое из перечисленного уже есть, остальное появится совсем скоро.
Из всех сфер, влияющих на нашу повседневную жизнь, наиболее автоматизированной является автомобильная промышленность. Поэтому давайте кратко остановимся на том, что здесь происходит, хотя достижение уровня автоматизации, позволяющего обычному автомобилю обходиться без участия человека, остается делом далекого будущего. Некоторые считают, что это произойдет лет через двадцать или через пятьдесят, но когда бы вы ни прочитали эти строки, их прогнозы вряд ли изменятся. Есть обстоятельства, когда машины способны управлять собою сами – и уже это делают.
Как сделать автоматизацию вождения разумной? Чтобы созданные нами устройства контролировали процесс и постоянно информировали водителя о происходящем, не давая ему расслабиться. Чтобы он «не выпадал из цепочки управления», как говорят специалисты по безопасности полетов. Как предупредить водителя, собирающегося совершить маневр, о том, что ему мешает другой автомобиль, или о том, что впереди препятствие, или о том, что по перпендикулярной улице к нему приближается машина, которую он еще не видит?
Что делать, когда две машины выезжают на перекресток навстречу друг другу и система управления одной из них решает, что лучший способ избежать столкновения – преодолеть опасный участок на большой скорости, а ее водитель считает, что нужно тормозить? Должен ли автомобиль игнорировать попытку водителя затормозить? Может ли машина не позволить водителю перестроиться, если в соседнем ряду находится другой автомобиль? В праве ли она запретить ему превышать скорость, или ехать медленнее, чем позволено, или слишком приближаться к впереди идущему автомобилю? Эти и другие вопросы стоят сегодня перед автоконструкторами. Ведь зачастую на то, чтобы спросить водителя или хотя бы сообщить нечто важное, у машины просто нет времени.
Сегодня автомобили способны быть почти самостоятельными. Возьмем, к примеру, адаптивную систему круиз-контроля, меняющую скорость в зависимости от расстояния до впереди идущего автомобиля, добавим к ней систему контроля за движением в ряду и устройство для автоматического внесения платы за проезд по платной дороге. Получается, что машина может управлять собой сама, держа курс и при необходимости снимая деньги со счета водителя. Система контроля за движением в ряду пока не вполне надежна, а в главе 1 я говорил о некоторых проблемах с круиз-контролем, но надежность этих устройств повысится, а цена снизится, и в конце концов ими будут оборудованы все модели автомобилей. Когда машины начнут «общаться» друг с другом (а подобные эксперименты уже ведутся), движение станет более безопасным. Чтобы повысить безопасность, не нужно доводить технологию до совершенства – ведь и люди за рулем тоже не идеальны.
Если свести все эти элементы воедино, получится, что мы приучаем водителя к невнимательности. Машины будут часами двигаться по шоссе, почти не требуя его вмешательства, он сможет даже поспать. Такое уже случается в авиации – современные автопилоты настолько хороши, что летчики порой действительно засыпают. Мой друг-физик, работавший в научно-исследовательской лаборатории ВМС, рассказывал, что в ходе одного из экспериментов он несколько часов находился в самолете, летавшем над океаном. Когда испытания закончились, ученые связались с кабиной пилотов, чтобы сообщить об этом экипажу. Не получив ответа, они зашли в кабину и увидели, что пилоты спят.
Засыпать летчикам, конечно, не рекомендуется, но обычно это не грозит опасностью благодаря эффективности автопилотов, особенно если полет проходит в районе, где нет других самолетов, при хорошей погоде и с большим запасом топлива. С автомобилистами все обстоит иначе. Как показали исследования, если водитель отрывает взгляд от дороги больше чем на две секунды, вероятность аварии резко увеличивается. При этом он может даже бодрствовать, достаточно просто отвернуться или отвлечься на настройку радиоприемника.
Во многих сферах, которые традиционно являются предметом изучения инженерной психологии, наблюдается такое известное и хорошо изученное явление, как «чрезмерная автоматизация». Техника становится столь совершенной, что людям незачем внимательно следить за ней. Теоретически они должны контролировать работу автоматики, следить за всеми операциями и быть готовыми немедленно вмешаться, если что-то пойдет не так. Но когда автоматы работают эффективно, осуществлять постоянный контроль крайне трудно. На некоторых производствах или в службах ОТК человеку порой по нескольку дней не приходится ни во что вмешиваться. В результате операторы теряют бдительность.
Рой и колонна
Птицы сбиваются в стаи, пчелы – в рой, рыбы – в косяк. Интересно наблюдать, как они движутся четким строем, вдруг устремляются вниз, закладывают виражи, рассыпаются, чтобы обогнуть препятствие, а затем снова собираются вместе. Все маневры выполняются четко: они движутся синхронно, вплотную друг к другу, моментально выполняют команды лидера и при этом не сталкиваются.
Вот только лидера у них нет. Роевое поведение, а также его аналоги у птиц, рыб, стадных животных возникает, когда все участники следуют одним и тем же необычайно простым поведенческим правилам. Каждое животное (рыба, насекомое) избегает столкновений с другими животными и предметами, которые могут оказаться на его пути, старается держаться поближе к остальным, не соприкасаясь с ними, и движется в том же направлении, что и его соседи. Общение внутри роя, косяка или стаи ограничивается сенсорной информацией: зрительной, звуковой, реакцией на движение и вибрацию (боковая линия у рыб), а также запах (у муравьев).
