Приложения когнитивной помощи для экстренных и нестандартных ситуаций.
Во многих общественных зданиях висят вывески, указывающие на автоматические внешние дефибрилляторы используемые для перезапуска сердца у жертв внезапной остановки сердца. Большинство из нас никогда не задумывались о том, что мы будем делать, столкнувшись с необходимостью их использования, и мы бы почувствовали трепет, если бы такой случай действительно возник. Многие люди даже не знают, как правильно пользоваться огнетушителем – а тут сложный прибор с высоким напряжением. Поэтому, получается, что эти чувства страха не напрасны, поскольку использование таких устройств — это многоэтапный процесс с возможностью подвергнуть опасности неопытного пользователя, а не помочь пострадавшему. Однако представьте, что человеку, взявшемуся помогать, самому будут оказывать пошаговую консультативную помощь, будут давать инструкции, отслеживать прогресс и предотвращать ошибки. Это цель носимого когнитивного помощника, а также приложения экстренной когнитивной помощи для разных ситуаций. Как следует из названия, помощник встроен в устройство, которое носит пользователь, и он задействован для оказания помощи в выполнении когнитивно сложной задачи.
В действии, приложение представляет собой взаимодействие между пользователем и удалённым сервером в дата-центре: компьютер генерирует инструкцию и ждёт, пока не получит данные, указывающие на то, что в реальном мире пользователя произошли изменения, в зависимости от задачи. А человек после своего запроса ждёт получения инструкции и пытается проделать необходимую процедуру соответствующим образом. Это взаимодействие может быть основано на одном или нескольких устройствах, которые специально разработаны для приложения, либо которые уже имеет пользователь. Обязательным условием должно быть наличие интерфейса или датчиков, которые ненавязчиво снимают показания с окружающей среды, имеющие отношение к целевой задаче. Данные с этих инструментов передаются на ближайший сервер, который интерпретирует их относительно модели задачи и генерирует инструкцию для продолжения, исправления ошибки или решения непредвиденного вопроса. Эта последовательность шагов — передача инструкции, получение сенсорных данных с носимых устройств, сопоставление данных с моделью задачи, генерация следующей инструкции — продолжается до тех пор, пока задача не будет завершена.
Компьютерное руководство по выполнению задач не является чем-то новым. Четыре десятилетия назад проект STEAMER использовал преимущества современного на тот момент искусственного интеллекта (ИИ) и когнитивных конструкций, таких как ментальные модели, для обучения пользователей паровой двигательной системы. Когнитивные репетиторы постепенно развивались в течение 30 лет, чтобы предоставлять инструкции, непосредственно адаптированные к прогрессу отдельного человека. Тогда можно спросить: почему же разработка такого рода приложений снова заслуживают внимания? Ответ заключается в расширении возможностей компьютерного руководства, которое стало возможным благодаря носимым устройствам с различными миниатюрными датчиками и высокоскоростным вычислительным каналам, которые расширяют их вычислительные возможности. Компьютерное обучение может быть распространено на среды за пределами классной комнаты (рабочего места) и может оказывать помощь в задачах, которые, хотя и прописаны в инструкциях, имеют неопределённость результата от момента к моменту, а также склонность к ошибкам действия или мышления пользователя.
Пользователям не нужно открыто вводить ответы или вербализовать мысли, так как «умная» программа-помощник может ненавязчиво получать входные сигналы из необработанных данных от датчиков. В отличие от компьютерных обучающих систем, которые нацелены на установление долгосрочного обучения, главная цель таких систем — поддерживать одноразовое выполнение в той степени, в которой необходимо для выполнения конкретной задачи в данный момент времени. То есть, оно является вторичным последствием. Неквалифицированный пользователь, стремящийся оказать экстренную медицинскую помощь посредством применения дефибриллятора, является «кандидатом номер один» на получение такого руководства, как и человек, собирающий предметы мебели из набора, или повар-любитель, пытающийся приготовить омлет.
Современные небольшие устройства, которые сейчас многие люди носят на теле или держат в руках, имеют встроенные камеры, микрофоны и акселерометры. Сами гаджеты, не только практически повсеместны, но и способны получать плотные данные о событиях окружающей среды. Серверы используют методы машинного обучения для распознавания и интерпретации полученной информации, как языка, объектов, людей или движения. Однако, носимые устройства, как правило, не имеют ресурсов для вычислительной нагрузки, требуя технологии, которая может отделить получение данных от их передачи и анализа. Недавние и текущие технологические достижения в области удалённых вычислений позволяют разгрузить носимые устройства от требований обработки, подключив их через сеть к удалённой мощной вычислительной системе центра обработки данных (ЦОД).
Значительные исследования времени реакции человека касались ситуаций, в которых скорость является императивом, а ограничения на задержку реакции вытекают из основных процессов, таких как восприятие, принятие решения и выработка ответа. В приложении передача данных в совокупности с вычислительными требованиями вряд ли могут замедлить реакцию системы. Можно подумать, что синхронизация системы не должна влиять на реакцию пользователя, но в игру вступают дополнительные факторы, в частности, человеческое ожидание и время реакции.
При оценке исследователями толерантности людей к реакции компьютерной системы, были получены следующие результаты: в зависимости от опытности пользователя прямой ввод информации (нажатия клавиш, щелчки мыши) занимает время с нижним пределом примерно от 50 миллисекунд до 200 мс, и верхним пределом примерно в 10 с для сложных интерактивных задач. За пределами этих точек пользователи реагируют ошибками, потерей производительности, открытым разочарованием или явным замедлением. Приложение соответствует «жёсткой границе», когда более быстрая доставка следующей инструкции не окажет измеримого влияния на удовлетворённость или производительность пользователя. Оно сталкивается с «свободной границей» в точке, где пользователь не только осознает задержку, но и пытается её компенсировать, рискуя потерпеть неудачу. Замедленные ответы из-за задержки системы приобретают особое значение, когда люди выполняют критические по времени задачи, такие как дефибрилляция сердца, но задержки даже в задачах со свободным ответом, вероятно, повлияют на производительность.
Что касается основных механизмов, в контексте ускоренных сенсомоторных задач низкоуровневые компоненты ассоциации стимул-реакция или восприятие времени как такового могут быть адаптированы к задержке. При более длительных задержках, более характерных для задач, которые уже часто исполняло данное приложение, вероятно, вступают в игру когнитивные факторы. Но и медлительность системы при подаче инструктажа снижает чувство контроля человека над окружающей средой и, соответственно, снижает срочность реакции. Этот эффект связи стимул-реакция указывает на то, что мотивационные эффекты обратной связи, как положительные, так и отрицательные, усваиваются на уровне, где представлено событие в целом. Другими словами - разработчикам под каждую задачу надо настраивать такой тайм-аут на отправку совета пользователю, чтобы тот излишне не спешил (не инициировал для себя панику из-за того, что он не успевает справиться с нужным действием), но и не затормаживать процесс. Чувствительность к нарушению контроля лежит в основе темпа ответа.
Компьютерная программа, которая помогает в выполнении задачи, управляется искусственным интеллектом. Это программное обеспечение разрабатывается путём анализа пошаговой структуры, что приводит к построению разветвлённой модели задачи. Хотя разработка такой модели является распространённой практикой в программировании похожих руководств, приложения активной пошаговой помощи имеют особое ограничение, заключающееся в том, что каждый шаг вспомогательной деятельности должен производить обнаруживаемое изменение в среде пользователя, то есть такое, которое может быть воспринято носимой технологией и интерпретировано вычислениями в реальном времени.
Последовательно сигнализируемые действия являются особенно хорошими кандидатами для вывода из наблюдения, поскольку каждый интервал стимул-реакция может считаться состоянием задачи. Но немногие двигательные последовательности могут быть адекватно описаны линейными ассоциациями - для описания последовательностей действий требуется иерархическая модель, или двигательная программа, особенно по мере того, как исполнители становятся более искусными. Иерархические теории по своей сути организуют двигательное поведение в фрагменты, соответствующие узлам более высокого уровня, которые в конечном итоге разветвляются на примитивные действия. Организация иерархии приводит к наблюдаемым закономерностям при выполнении действия, потенциально позволяя разработчикам инвертировать процесс и выводить структуру двигательного контроля из данных наблюдений. Например, структура управления, лежащая в основе, казалось бы, простой задачи постукивания пальцами в указанной последовательности, была получена из времени между постукиваниями и ошибок, исходя из предположения, что переключение с одного пальца на другой требует доступа к узлу в иерархии, который контролирует оба.
Когнитивная система пользователя с её обширными возможностями для языка и концептуального понимания становится ресурсом для использования приложением. Требуемые знания, необходимые для интерпретации инструкции и выполнения действия, принимаются как данность, а не моделируются напрямую. Выполнение инструкций направлено на изменение состояния внешнего мира, а не состояния разума пользователя. Требование, чтобы шаги в модели задач производили наблюдаемые результаты, налагается технологическими требованиями: машины не могут идентифицировать состояния задач, которые не предоставляют сенсорных данных. Однако психологическая наука предполагает, что необходимо учитывать ещё одно ограничение, вытекающее из природы человеческого познания: большинство людей лучше справляется с задачами, когда понимают базовые цели и структуру всего задания.
Существует напряжение между руководством, которое может быть достигнуто, когда компьютер распознает последовательность состояний задачи, и когда переходы когнитивно согласованы для человека-исполнителя. Можно подумать, что эти два ограничения совместимы; то есть изменения в наблюдаемых состояниях в задаче должны соответствовать естественным когнитивным границам. Однако есть причины для осторожности в этом отношении. Когнитивно выполненные переходы между задачами часто ненаблюдаемы системой. При работе с дефибриллятором пользователь должен убедиться, что люди в окружении находятся далеко от того, кому оказывается помощь, прежде чем будет применён разряд. Это воспринимаемое событие может не ощущаться носимым устройством.
Даже явные действия, такие как нажатие кнопки, могут давать минимальные подсказки для движения или могут быть закрыты рукой или телом актора. Чтобы справиться с этими ненаблюдаемыми, но ключевыми переходами, приложение может попросить пользователя сообщить, когда шаг завершён, что добавляет к требованиям задачи для пользователя, а также вычислительным требованиям, таким как распознавание речи или жестов. Связь между наблюдаемыми событиями и границами когнитивных состояний ещё больше усложняется уровнем предоставляемых инструкций, которые обычно охватывают несколько когнитивных процессов. Например, инструкция для дефибриллятора может попросить пользователей проверять влажность в областях груди, где должны быть наложены электродные подушечки, объединяя такие разнообразные когнитивные акты, как обнаружение влаги и анатомическая локализация.
Даже если бы было возможно приспособить когнитивные способности пользователя — не говоря уже об индивидуальных различиях в личности и культуре — дополнительные вычислительные требования к системам с ограниченной пропускной способностью и жёсткими границами задержки были бы чрезмерными. Важной целью будущих разработок будет навигация по пространству человеческих и системных переменных для поиска точек, где приложения такого рода могут быть эффективными и когнитивно согласованными. Поскольку системы, которые стали возможны благодаря достижениям в области вычислительной мощности и носимых технологий, входят в массовое использование, альянс с психологической наукой будет иметь решающее значение для успеха.