Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах
Описаны проблемы взаимной адаптации людей и компьютеризованной техногенной среды. Рассмотрены вопросы формализации описаний поведения и решений специалистов в конкретных ситуациях, в основе которых – автоматизированное распознавание ситуаций и решений, а также накопление соответствующей статистики....
Saved in:
| Published in: | Управляющие системы и машины |
|---|---|
| Date: | 2012 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83112 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах / В.В. Коломейко // Управляющие системы и машины. — 2012. — № 6. — С. 81-88. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860208763187757056 |
|---|---|
| author | Коломейко, В.В. |
| author_facet | Коломейко, В.В. |
| citation_txt | Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах / В.В. Коломейко // Управляющие системы и машины. — 2012. — № 6. — С. 81-88. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Управляющие системы и машины |
| description | Описаны проблемы взаимной адаптации людей и компьютеризованной техногенной среды. Рассмотрены вопросы формализации описаний поведения и решений специалистов в конкретных ситуациях, в основе которых – автоматизированное распознавание ситуаций и решений, а также накопление соответствующей статистики.
The problems are described of mutual adaptation of people and computerized technogenic environment. The questions of formalization of descriptions of behavior and decisions of specialists are considered in certain situations. The basis of such descriptions is the automation recognition of situations and decisions, and also the accumulation of the corresponding statistics.
Описано проблеми взаємної адаптації людей і комп'ютеризованого техногенного середовища. Розглянуто питання формалізації описів поведінки і рішень фахівців в конкретних
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:13:25Z |
| format | Article |
| fulltext |
УСиМ, 2012, № 6 81
УДК 681.513
В.В. Коломейко
Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия програм-
мных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах
Описаны проблемы взаимной адаптации людей и компьютеризованной техногенной среды. Рассмотрены вопросы формализации
описаний поведения и решений специалистов в конкретных ситуациях, в основе которых – автоматизированное распознавание си-
туаций и решений, а также накопление соответствующей статистики.
The problems are described of mutual adaptation of people and computerized technogenic environment. The questions of formalization
of descriptions of behavior and decisions of specialists are considered in certain situations. The basis of such descriptions is the automa-
tion recognition of situations and decisions, and also the accumulation of the corresponding statistics.
Описано проблеми взаємної адаптації людей і комп'ютеризованого техногенного середовища. Розглянуто питання формаліза-
ції описів поведінки і рішень фахівців в конкретних ситуаціях, в основі яких – автоматизоване розпізнавання ситуацій і рі-
шень, а також накопичення відповідної статистики.
Введение. Проблемы взаимной адаптации лю-
дей и компьютеризованной техногенной среды
актуальны для многих областей экономики, на-
уки, техники, для общества в целом. Современ-
ный человек живет и работает в компьютери-
зованном мире. Это в значительной мере опре-
деляет его восприятие действительности, ме-
тоды принятия решений и даже образ жизни.
Количество людей, не просто работающих с
компьютерами, а практически живущих в сво-
их «виртуальных мирах», стремительно растет.
Динамично и на многих уровнях развивают-
ся процессы взаимного сближения людей и ком-
пьютеризированной среды. Естественно, наука
должна изучать и направлять подобные про-
цессы. Статья посвящена вопросам методоло-
гии проведения таких исследований.
Состояние научно-технической и социаль-
ной проблемы взаимной адаптации людей и
компьютеризированной среды
Судя по публикациям, работами в данной об-
ласти занимаются сотни фирм и исследователь-
ских центров. Но это лишь видимая часть айс-
берга. Компьютерная индустрия опирается не
только на исследовательские центры, но и на
разветвленную сеть компьютерных фирм, IT-от-
делов предприятий, многочисленных разработ-
чиков компьютерных игр, учебных программ,
методов виртуализации, которые все вместе и
каждый по отдельности вносят свой вклад в
компьютеризацию общества.
Налицо цепная реакция, причем активную
роль в ней играют обычные пользователи, меня-
ющие стиль взаимодействий в обществе. Это
притягивает все новых и новых пользователей.
Примером подобных процессов может служить
развитие сети Facebook, в которой в мае 2012 г.
было зарегистрировано 900 млн пользователей
(в декабре 2010 г. – 500 млн).
Подходы к взаимной адаптации людей и ком-
пьютеров очень разные; нередко они взаимосвя-
заны, носят комплексный характер [1–4]. И тут
необходимо подчеркнуть, что в сравнении с ком-
пьютерами, общество адаптируется намного
медленней. Каждый очередной шаг по пути
компьютеризации обусловлен тем или иным
технологическим, научным или организацион-
ным прорывом. В частности, по оценкам М. Гил-
берта и П. Лопес [5], в период c 1986 по 2007
год двукратное увеличение мощности всех ком-
пьютеров происходило каждые 14 месяцев, про-
пускная способность каналов связи удваива-
лась каждые 34 месяца, количество хранящей-
ся информации удваивалось каждые 40 месяцев.
Такое отставание темпов накопления и пере-
сылки информации объясняется, на наш взгляд,
тем, что компьютеры первоначально создава-
лись в интересах корпоративных пользовате-
лей; многим из них необходимо было в первую
очередь быстродействие. Ориентация на массо-
вых пользователей, которым необходима была
информация и коммуникационные возможности,
пришла позже. Человечество постепенно созре-
вало к принятию компьютеризованного мира;
потенциал которого рос значительно быстрее,
чем возможности общества его использовать.
82 УСиМ, 2012, № 6
В данном случае это принципиально. Не сто-
ит переоценивать адаптационные возможности
большинства людей. Для изменения взглядов и
привычек необходимы серьезные стимулы; в
последние десятилетия эти стимулы в значи-
тельной мере формировала компьютеризован-
ная среда. Расширение возможностей компью-
теров вызывало появление новых устремлений
и запросов пользователей. А это в свою оче-
редь притягивало финансовые и человеческие
ресурсы в соответствующие отрасли.
В последние годы общество перешло к сле-
дующему этапу массовой компьютеризации: ста-
ло воспринимать компьютеры и новые средства
коммуникаций как неотъемлемый атрибут по-
вседневной жизни. Соответственно возросли
темпы роста объемов информации и пересылок,
появились принципиально новые технологии,
позволяющие приблизить всю компьютерную
инфраструктуру к потребностям и возможно-
стям пользователей. В первую очередь, речь идет
о так называемых облачных технологиях [6].
При использовании таких технологий персональ-
ный компьютер все чаще становится оболочкой
для доступа к серверу, выполняющему наиболее
трудоемкие этапы обработки и хранящему ос-
новные программы и данные. Сервер же, в свою
очередь, нередко рассматривается как часть рас-
пределенного виртуального суперкомпьютера.
Анализируя пройденный путь и смену при-
оритетов, необходимо подчеркнуть, что базисом
практически всегда была аппаратура. Однако
из этого не следует, что развитие программно-
го обеспечения имеет более низкий приоритет.
Базис для того и создается, чтобы эффективно
развивать всю надстройку. Потому, если о прио-
ритетах судить по количеству публикаций и спе-
циалистов, то первое место за IT-технологиями
и программистами. Если же отталкиваться от
финансовых потоков и запросов общества, то в
последние годы приоритеты за развитием план-
шетных компьютеров, интернета, социальных
сетей, компьютерных игр. Все эти направления
тесно связаны с совершенствованием визуали-
зации, с восприятием и выдачей информации в
наиболее удобном и привычном для человека
«образном виде» [7]. Для корпоративных поль-
зователей актуальны системы защиты информа-
ции, поддержки принятия решений, методы опи-
сания и моделирования систем и процессов [8].
Значительное внимание уделяется созданию
инструментария, предназначенного для повы-
шения эффективности человеко-машинных сис-
тем. Разрабатываются как универсальные, так
и специализированные инструменты, ориенти-
рованные на конкретные области применения.
Нередко они дополняют друг друга. Характер-
ный пример универсального инструментария –
язык моделирования UML, спецификации кото-
рого предназначены для анализа, проектирова-
ния и проверки сложных систем, в состав кото-
рых входят аппаратные средства, программное
обеспечение, информация, персонал и проце-
дуры [9]. Пример проблемно-ориентирован-
ного инструментария – язык описания и моде-
лирования бизнес процессов BPEL [10].
Одним из наиболее перспективных подхо-
дов описания сложных систем есть концепция
инсерционного моделирования взаимодействия
агентов и сред [11]. При таком подходе про-
граммы рассматриваются как агенты, обладаю-
щие поведением. Агенты погружаются в актив-
ную среду и меняют ее поведение. Преобразо-
вание информации в среде осуществляется сис-
темой взаимодействующих агентов. Потребите-
ли информации наблюдают поведение среды, а
оно обуславливается взаимодействием агентов.
Важно также подчеркнуть, что одна среда (вмес-
те со своими агентами) может рассматриваться
как агент иной среды.
Несомненный плюс инсерционного модели-
рования – общность описаний в терминах алгеб-
ры поведений. При этом действия, выполняемые
человеком в компьютеризованной среде, огра-
ничены состоянием среды и должны быть фор-
мализованы. В реальности человек далеко не
всегда действует согласно шаблонам. Потому
формализованные подходы пока слабо при-
способлены для описания поведения людей.
По мнению автора, именно эта проблема на-
именее исследована. Потому одна из целей ста-
тьи – анализ и разработка методик совмещения
формализованных описаний с неформализован-
ными описаниями поведения человека и обще-
ства.
УСиМ, 2012, № 6 83
Проблемы описания и организации со-
вместной (командной) работы специалистов
и компьютеров
Рассматривать человеко-машинную систему
как некое объединение способностей и возмож-
ностей человека и компьютера (в более широком
смысле – людей и компьютеризованной среды)
можно лишь в первом приближении. Все на-
много сложнее, о чем свидетельствует не только
практика использования подобных систем, но и
опыт применения коллективных (командных)
принципов работы, которые человечество раз-
рабатывало и шлифовало в течение тысячелетий.
В данном случае под «командой» понимает-
ся объединение и взаимодействие двух и более
субъектов (членов команды), удовлетворяющих
следующим условиям:
каждый член команды имеет:
– индивидуальные особенности: ресурсы, зна-
ния, умения, положительные и отрицательные
качества;
– индивидуальное место в иерархической
структуре (в дальнейшем – статус);
в пределах своего статуса каждый член ко-
манды имеет полномочия, цели, приоритеты, вза-
имосвязи, функциональные обязанности (неред-
ко все это вместе трактуют как конкретную роль).
Заметим, что выделение таких свойств как
статус и роль, зачастую происходит без четко
обозначенных границ. Это объясняется тем, что
на практике роли и статусы зависят от многих
факторов и могут изменяться в соответствии
от конкретных ситуаций и решаемых задач.
Необходимость перераспределения функций
вызвана, в частности, требованиями обеспече-
ния работоспособности системы при измене-
нии внешних условий и состава команды, сня-
тии одних задач и включении других. Потому
состав и структура команды постоянно уточ-
няются в ходе тренировок и деловых игр. Не-
правильно подобранная роль, попытки опе-
реться на несвойственные индивидууму каче-
ства и стиль мышления, неизбежно вступают в
противоречие с его внутренним миром; стано-
вятся препятствием для развития индивидуума
и функционирования команды.
Введение компьютеров в состав команды ме-
няет очень многое. В том числе, в психологи-
ческом, организационном и методологическом
плане. Однако все это не дает оснований отбра-
сывать накопленный человечеством опыт ко-
мандной работы. А этот опыт, в частности, го-
ворит о том, что эффективность команды оп-
ределяется не только опорой на наиболее силь-
ные качества отдельных ее членов, но и ухо-
дом от ситуаций, когда члену команды прихо-
дится делать то, в чем он слаб.
Нередко это достигалось устранением сла-
бых мест членов команды с помощью помощ-
ников и различных приспособлений. Как на-
пример, не могли люди быстро бегать – пере-
сели на лошадей. Не могли поразить врага в
рукопашном бою – использовали метательные
установки. В истории человечества таких при-
меров великое множество.
В этом плане персональные компьютеры гар-
монично вписались в общую историческую тен-
денцию. На данном этапе развития они в значи-
тельной мере компенсируют недостаток знаний,
умений, связей конкретных людей и сообществ.
Потому человека в многоуровневой человеко-ма-
шинной системе можно рассматривать как некий
симбиоз человека и его электронного помощ-
ника. И именно в таком виде интерпретировать
его как агента, погруженного в активную среду.
Для более детального описания такого аген-
та необходимо изучить вклад и действия каж-
дого конкретного человека в составе всей сис-
темы, а также отдельных ее подсистем. Выде-
ляя при этом то, что достаточно легко может
быть формализовано, и то, что формализовать
сложно (например, методы распознавания си-
туаций и принятия эффективных решений в
условиях высокой неопределенности).
Подобные исследования подразумевают глу-
бокое погружение в каждую конкретную область
с разной спецификой. Тем не менее, анализ пуб-
ликаций, дискуссий на конференциях и интер-
нет-форумах, а также опыт создания человеко-ма-
шинных систем позволяют сделать определен-
ные выводы и обобщения. В данном случае речь
идет о следующих человеко-машинных системах:
– моделирования работы многопроцессорной
системы повышенной живучести управления
сложным объектом [12];
84 УСиМ, 2012, № 6
– предотвращения столкновения морских су-
дов [13–14];
– контроля и сопровождения страховой дея-
тельности [15–16];
– исследования отечественного рынка не-
движимости [17].
Системы очень разные, но объединяет их то,
что активную роль в них играют специалисты,
которые либо далеки от программирования, ли-
бо не могут оперативно изменять программы.
При этом все они должны обладать возможно-
стями адаптации с учетом решаемых задач и
ситуаций.
Достигалось это путем:
– разработки методов модифицирования про-
грамм, связей и оборудования еще на этапе со-
здания системы (для этого использовались про-
граммы эмуляции работы системы в тех или
иных ситуациях);
– усовершенствования процесса общения с
помощью дружелюбного программного обеспе-
чения, систем подсказок, удобных проблемно-
ориентированных пользовательских интерфей-
сов;
– автоматизированной адаптации программ
с учетом статистики запросов специалистов и
принимаемых ими решений.
Важно подчеркнуть, что специалисты, вхо-
дящие в состав этих систем, большинство по-
ступков совершают, следуя неким шаблонам.
В основе их выработанные или привитые сте-
реотипы мышления, нормы поведения, инструк-
ции, привычки, навыки, предыдущий опыт [18].
Нередко шаблоны зафиксированы на уровне
подсознания; и это имеет свои плюсы и мину-
сы. Основные плюсы – освобождение сознания
от рутины, повышение скорости реакции. Ми-
нусы – уверенность людей в том, что решения
принимают самостоятельно, в то время как они
во многом запрограммированы.
Описать в формализованном виде деятель-
ность человека в соответствии с жестко сфор-
мированными шаблонами – дело техники. Что
и осуществляется, например, при автоматизации
производства и транспорта. Куда сложнее опи-
сать на формальном уровне поступки и решения
человека, которые он совершает и принимает
осознанно под влиянием тех или иных факто-
ров. Например, накануне праздников люди тра-
диционно покупают подарки. Есть соответству-
ющая статистика покупок, есть экспертные за-
ключения специалистов. Но нет определенно-
сти, сколько средств и на что потратит кон-
кретный человек.
Очевидный выход в подобных ситуациях –
выделение «целевых аудиторий» (групп людей,
близких по тем или иным качествам), анализ их
поведения, накопление статистики, создание со-
ответствующих вероятностно-статистических мо-
делей. В дальнейшем эти модели используют-
ся как формализованные описания решений и
поступков соответствующих групп людей.
На фондовом рынке, рынке недвижимости,
в некоторых других областях подобными про-
блемами занимаются достаточно серьезно [17].
В частности, разработан так называемый техни-
ческий анализ, позволяющий идентифицировать
конкретные ситуации и делать прогнозы. В дру-
гих областях до автоматизированного анализа
ситуаций и решений дело доходит далеко не все-
гда. Узкое место – методология, ориентирован-
ная на конкретных разработчиков человеко-ма-
шинных систем. Основные результаты автора
и состоят в разработке подобной методологии
с учетом особенностей конкретных областей.
Разработка вероятностно-статистических
описаний человеко-машинной системы
Использование вероятностно-статистических
методов – один из наиболее эффективных похо-
дов формализованного описания любой слож-
ной системы [8]. С их помощью можно выя-
вить взаимосвязи различных процессов, в том
числе и процессов, разнесенных во времени.
Определив взаимные влияния и временные
сдвиги, на основании анализа одних процессов
легче прогнозировать развитие других.
При этом необходимо учитывать, что веро-
ятностно-статистические методы изначально
ориентированы на случаи, когда текущая ситу-
ация определена достаточно четко, а события
развиваются по известному сценарию. Статисти-
ка, собранная для одной ситуации, в иных ситу-
ациях бывает хуже лжи (соответствующих при-
меров и цитат в литературе достаточно много).
Изменение ситуации и/или сценария требу-
ет перехода к иному вероятностно-статисти-
УСиМ, 2012, № 6 85
ческому описанию, а его может и не быть. Но
даже если такое описание существует, то пере-
ход должен быть заранее подготовлен, чтобы
сгладить переходные процессы.
Таким образом, создание вероятностно-ста-
тистической модели предполагает комплекс-
ное решение следующих задач:
– описание возможных ситуаций и возмож-
ных сценариев изменения ситуации;
– оперативный анализ текущей ситуации;
– накопление и анализ статистики поведе-
ния системы в конкретных ситуациях; форми-
рование соответствующих вероятностно-стати-
стических описаний;
– установление критериев и алгоритмов пе-
рехода от одного описания к другому при из-
менении ситуаций и сценариев.
В данном случае под «ситуацией» понима-
ется экспертная интервальная оценка системы
важнейших факторов и параметров, часть ко-
торых описана лингвистическими переменны-
ми. Формально это пятерка
(S, P, W, E, t),
где S –множество ситуаций, P – множество из-
меряемых факторов и параметров, W – множе-
ство оцениваемых экспертным путем факторов
и параметров, E – множество экспертов, t –
время формирования оценки.
Под «сценарием» понимается описание пе-
реходов от одних ситуаций к другим, в том
числе возможных будущих переходов.
В перечень возможных ситуаций и сценари-
ев обычно включают не только те, что когда-то
уже были. Важно описать и гипотетические, в
первую очередь, связанные с негативными по-
следствиями, чтобы заблаговременно подгото-
виться к ним, минимизировать их влияние.
Говоря о возможных ситуациях и сценариях,
следует подчеркнуть, что они в значительной
мере основаны на человеческом восприятии. Пе-
речни и описания ситуаций, веса факторов и
параметров у экспертов отличаются. Многое опи-
сывается вербально, с помощью визуализаций
и других присущих человеческому восприятию
образов. Для использования же вероятностно-
статистических методов необходима формаль-
ная идентификация каждой возможной ситуации.
Все это, а также неизбежное влияние неуч-
тенных факторов, делают целесообразным при-
влечение специально подобранных сценарно-
прогнозных групп, основная задача которых –
описать возможное поведение системы в тех или
иных ситуациях, включая и гипотетические [4].
Привлекаются специалисты с соответствующими
способностями и типами мышления. При этом
упор обычно делается на сочетание аналитичес-
кого и образно-интуитивного стилей мышления
[18]. Соответственно подбираются команды ана-
литиков и сценаристов. Важную роль играют и
разработчики компьютерных игр, выполняющие
важнейшие этапы перехода от описательных
сценариев к их компьютерным реализациям.
Переход к формализованным описаниям
обычно осуществляется с помощью лингвисти-
ческих и интервальных переменных. Например,
группы товаров и категории покупателей пред-
ставляют в виде лингвистических переменных,
а цены – в виде интервальных переменных.
При этом основной этап формализации обычно
начинается с момента автоматизированного рас-
познавания текущей ситуации.
Проблемы распознавания ситуации актуаль-
ны как для технических, так и для социально-
экономических систем. О многих процессах при-
ходится судить на основании данных, поступа-
ющих на фоне шумов и помех (в том числе ис-
кусственных). В социально-экономических сис-
темах практически всегда присутствует субъек-
тивно отобранная и заведомо ложная информа-
ция, вбрасываемая с целью повлиять на систему
в своих интересах. Постоянно совершенству-
ются методы злонамеренного (интрудерского)
воздействия на программы и базы данных кон-
курентов.
Например, на отечественном рынке недви-
жимости сотни участников заносят в базы дан-
ных несуществующие квартиры, цены на ко-
торые либо выше, либо ниже рыночных. Мас-
штабы данного явления таковы, что можно го-
ворить о массовых информационных противо-
стояниях и даже войнах [17]. Все это предо-
пределяет актуальность разработки методов про-
тиводействия, а также выявления искаженной
и ложной информации.
86 УСиМ, 2012, № 6
Методы, предложенные и апробированные
автором [12–18], основаны на командной работе
соответствующих специалистов и компьютеров.
Задачи проверки, уточнения и отсеивания не-
достоверной информации разделялись между
людьми и компьютерами; использовались наи-
более сильные стороны каждого члена команды.
Применение этих методов на рынке недви-
жимости позволило, по нашим оценкам, сни-
зить долю недостоверной информации более
чем на порядок. При этом использовался анализ
экономической эффективности отсеивания. Дело
в том, что, с одной стороны, ужесточение ал-
горитмов неизбежно приводит к утере полез-
ной информации и экономическим потерям. С
другой стороны, углубленная проверка данных
невозможна без привлечения дополнительных
специалистов, затраты на которых связаны
экспоненциальной зависимостью с глубиной
проверки. В результате для каждой экономи-
ческой ситуации были найдены свои решения.
Из отобранных однотипных данных форми-
руются соответствующие выборки (например,
однокомнатных квартир в новостройках). По
этим выборкам определяется статистика на кон-
кретный момент времени. Затем определяются
тенденции изменения этой статистики во вре-
мени. Далее подключаются программы корре-
ляционного анализа, с помощью которых опре-
деляются связи и зависимости между процес-
сами. Эти зависимости сопоставляются с вы-
водами экспертов, наблюдающими отдельные
проявления скрытых процессов. В случаях су-
щественного несовпадения используются со-
ответствующие методы коррекции получен-
ных зависимостей. Причем эти методы всякий
раз адаптируются с учетом конкретных ситуа-
ций и накапливаемого опыта.
Достаточно близкие подходы использовались
и в других системах. При этом всякий раз воз-
никали сложности, связанные с тем, что о скры-
тых процессах приходилось судить по косвен-
ным данным (по статистике, полученной на ос-
новании измерений наблюдаемых параметров,
а также выводам экспертов).
Отдельная задача – определение степени де-
тализации ситуаций. Когда во главу угла ста-
вится статистика, стремление детально описать
каждую ситуацию имеет не только плюсы, но и
минусы. Ведь чем детальнее описывается каж-
дая ситуация, тем длиннее список возможных
ситуаций. И тем сложнее для каждой из них
накопить статистику. В результате неизбежный
рост статистических ошибок, сложности опре-
деления корреляционных зависимостей. Поэто-
му в каждом случае приходится решать задачи,
связанные с детализацией описаний.
Наиболее сложные проблемы возникают при
использовании вероятностно-статистических ме-
тодов для описания и анализа гипотетических
ситуаций, которые на практике еще не встре-
чались. Естественно, статистики по ним нет, а
потому приходится использовать соответству-
ющую статистику, накопленную для ситуаций,
которые по тем или иным признакам имеют
сходство с гипотетической.
Пояснить применение подобных методов
можно на примере страхования туристов. По-
токи туристов изменяются в зависимости от
времени года, экономической и политической
ситуации и многих иных факторов. На каждом
туристическом маршруте есть свои риски и
страховые выплаты. Соответствующая статис-
тика, являющаяся основой любой страховой дея-
тельности, накапливается многие годы и в той
или иной мере отражает влияние этих факто-
ров. Но применять эти статистические данные
можно лишь с учетом конкретных ситуаций.
Ибо одно дело, когда потоки туристов зависят
лишь от конкретных регионов и туристических
сезонов (в этом случае вероятностно-статисти-
ческие методы работают весьма эффективно).
И совсем иное дело, когда эти потоки зависят
от кризисов и стихийных бедствий.
Различного рода кризисы и стихийные бед-
ствия для туристического бизнеса – явления
обыденные. Но в одних регионах они повторя-
ются часто, в других – редко; отличаются мас-
штабами и последствиями. Соответственно ме-
няются и выплаты.
В результате при определении страховых та-
рифов приходится ориентироваться на статис-
тику, накопленную для других регионов и стра-
ховых случаев. А это требует не только допол-
нительного анализа с привлечением экспертов,
но и заблаговременной разработки сценариев
УСиМ, 2012, № 6 87
того, как отреагируют туристы на кризисы и сти-
хийные бедствия в этом регионе. Составление
же таких сценариев – это уже не столько нау-
ка, сколько искусство [18]. Значительная часть
подобных сценариев – осмысление и описание
аналогичных событий в других регионах. Вто-
рая часть – попытки спрогнозировать вариан-
ты будущего развития событий (в том числе с
помощью накопленного опыта и интуиции).
Основной научный результат автора – раз-
работка методологии составления вероятностно-
статистических описаний функционирования че-
ловеко-машинных систем. Ее использование по-
зволяет на формальном уровне описать пове-
дение человека из конкретной «целевой ауди-
тории» в тех или иных ситуациях.
Вероятностно-статистические методы мож-
но использовать и для описания таких явле-
ний, как интуиция и принятие решений в усло-
виях высокой неопределенности. В этих слу-
чаях выбор вариантов может осуществляться с
помощью генератора случайных последова-
тельностей и накопленных статистических
данных. Если согласно статистике представи-
тели «целевой аудитории» выбирают конкрет-
ный вариант в 30 прцентах случаев, то и в мо-
дели этот вариант будет таким же.
Естественно, чем больше накоплено данных,
чем больше они приближены к поступкам лю-
дей в конкретных ситуациях, тем более адек-
ватно описание.
Если же статистических данных недоста-
точно, то в формализованных описаниях при-
ходится полагаться на экспертов, предлагаемых
варианты прогнозов того, как поступят кон-
кретные люди и «целевые аудитории» в тех
или иных ситуациях.
Заключение. Развитие направлений, связан-
ных с повышением эффективности взаимодей-
ствия программных средств и специалистов в
многоуровневых человеко-машинных системах,
происходит динамично и охватывает широкий
круг проблем. Взаимная адаптация происходит
на всех уровнях.
Узкое место – методики описания, модели-
рования и прогнозирования поведения людей.
Совершенствование подобных методик, а также
соответствующих технических решений и про-
грамм актуально. Особенно в случаях модели-
рования творческих способностей конкретных
специалистов.
Один из перспективных путей решения по-
добных проблем – накопление и использова-
ние статистики решений этих специалистов в
конкретных ситуациях. Это позволяет создать
формализованные портреты специалистов и
использовать их в задачах создания и модели-
рования человеко-машинных систем.
1. Гладун В.П. Партнерство с компьютером. – К.: Port-
Royal, 2000. – 128 с.
2. Палагин А.В., Петренко Н.Г., Кривой С.Л. Знание-
ориентированные информационные системы с об-
работкой естественно-языковых объектов: основы
методологии и архитектурно-структурная органи-
зация. // УСиМ. – 2009. – № 3. – С. 42–55.
3. Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems.
DSSResources.COM, World Wide Web. – http://DSSR-
esources.COM/history/dsshistory.html. – version 4.0,
March 10, 2007.
4. Коломейко В.В. Проблемы использования нефор-
мальной информации в задачах моделирования //
УСиМ. – 2001. – № 6. – С. 17–24.
5. Hilbert M., Lopez P. The World’s Technological Capaci-
ty to Store, Communicate and Comp. Inform. // Sci-
ence. – Apr. 2011. – 332. – № 6025. – P. 60–65.
6. Towards an Open Cloud Standard / A. Edmonds,
T. Metsch, A. Papaspyrou et al. // IEEE Internet Com-
puting. – May 2012. – P. 74–78. – http://doi.ieeecom-
putersociety.org/10.1109/MIC.2012.65
7. Валькман Ю.Р. Анализ понятия образ: отношения
«образы – понятия» // Тр. 11-й Нац. конф. по искус-
ственному интеллекту с международным участием
(КИИ-2008, Дубна, 28 сент.–3 окт. 2008 г.). – М.:
УРСС, 2008. – Т. 1. – С. 369–377.
8. Орлов А.И. Теория принятия решений: Учебное посо-
бие. – М.: Март, 2004. – 656 с.
9. Object Management Group. Catalog Of UML Profile
Specifications. – http://www.omg.org/technology/docu-
ments/profile_catalog.htm
10. Oasis Web Services Business Process Execution Language
V. 2.0 // 2 May 2007. – http://www.oasis-open.org/com-
mittees/download.php/23974/wsbpel-v2.0-primer.pdf
11. Инсерционное программирование / А.А. Летичев-
ский, Ю.В. Капитонова, А.А. Летичевский (мл.) и др.
// Кибернетика и системный анализ. – 2003. – № 1. –
С. 19–32.
12. Коломейко В.В. Проблемы адаптации и реконфигу-
рации многопроцессорных систем повышенной живу-
чести // Вест. комп. и информ. технол. – М.: Машино-
строение, 2006. – № 2. – С. 75–82.
13. Коломейко В.В., Петущак В.Д. Повышение эффек-
тивности первичной обработки информации в ав-
томатизированной системе предотвращения столк-
88 УСиМ, 2012, № 6
новений судов // Кибернетика и вычислительная
техника. – 1989. – 84. – С. 93–96.
14. Коломейко В.В. Питання оптимізації обробки радіо-
локаційних сигналів в ергатичних системах керу-
вання. // Комп’ютерна математика. Оптимізація об-
числень: Зб. наук. праць. – Ін-т кібернетики НАН
України, 2001. – Т. 2. – С. 175–181.
15. Коломейко В.В. Если вы работаете с кредитами
// Финансовые услуги. – 1997. – № 1. – С. 40–42.
16. Коломейко В.В. О проблемах человеко-машинных
систем // Интернет-журнал Membrana 02/04/2003. –
http://www.membrana.ru/particle/2139
17. Рынок недвижимости Украины 2006: Информ.-справ.
пособие / В.В. Коломейко, А.Ю. Котенко, С.Ю. Куд-
рявцева и др. // К.: СЭЭМ, 2007. – 148 с.
18. Kolomeyko V. Mutual Adaption of the Computer Envi-
ronment and Individual // Information Theories & Ap-
plications. – 2005. – 10. – P. 93–97.
E-mail: vla-klm@yandex.ua
© В.В. Коломейко, 2012
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83112 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0130-5395 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:13:25Z |
| publishDate | 2012 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Коломейко, В.В. 2015-06-14T19:26:19Z 2015-06-14T19:26:19Z 2012 Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах / В.В. Коломейко // Управляющие системы и машины. — 2012. — № 6. — С. 81-88. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83112 681.513 Описаны проблемы взаимной адаптации людей и компьютеризованной техногенной среды. Рассмотрены вопросы формализации описаний поведения и решений специалистов в конкретных ситуациях, в основе которых – автоматизированное распознавание ситуаций и решений, а также накопление соответствующей статистики. The problems are described of mutual adaptation of people and computerized technogenic environment. The questions of formalization of descriptions of behavior and decisions of specialists are considered in certain situations. The basis of such descriptions is the automation recognition of situations and decisions, and also the accumulation of the corresponding statistics. Описано проблеми взаємної адаптації людей і комп'ютеризованого техногенного середовища. Розглянуто питання формалізації описів поведінки і рішень фахівців в конкретних ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Управляющие системы и машины Информационные технологии Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах Methodological Aspects of the Support of Effective Interaction of Software and Experts in Multilayer Human-Machine Systems Методологічні аспекти забезпечення ефективної взаємодії програмних засобів і спеціалістів у багаторівневих людино-машинних системах Article published earlier |
| spellingShingle | Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах Коломейко, В.В. Информационные технологии |
| title | Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах |
| title_alt | Methodological Aspects of the Support of Effective Interaction of Software and Experts in Multilayer Human-Machine Systems Методологічні аспекти забезпечення ефективної взаємодії програмних засобів і спеціалістів у багаторівневих людино-машинних системах |
| title_full | Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах |
| title_fullStr | Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах |
| title_full_unstemmed | Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах |
| title_short | Методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах |
| title_sort | методологические аспекты обеспечения эффективного взаимодействия программных средств и специалистов в многоуровневых человеко-машинных системах |
| topic | Информационные технологии |
| topic_facet | Информационные технологии |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83112 |
| work_keys_str_mv | AT kolomeikovv metodologičeskieaspektyobespečeniâéffektivnogovzaimodeistviâprogrammnyhsredstvispecialistovvmnogourovnevyhčelovekomašinnyhsistemah AT kolomeikovv methodologicalaspectsofthesupportofeffectiveinteractionofsoftwareandexpertsinmultilayerhumanmachinesystems AT kolomeikovv metodologíčníaspektizabezpečennâefektivnoívzaêmodííprogramnihzasobívíspecíalístívubagatorívnevihlûdinomašinnihsistemah |