Цифровой геноцид
17.04.202514:17
К новостям темных паттернов: закон против фейковых отзывов в Великобритании вступил в силу. Закон о цифровых рынках, конкуренции и потребителях меняет принципы работы компаний — и это очень важно для UX.
Поддельные отзывы и скрытые платежи(добавить товар в корзину, сникинг) теперь запрещены
CMA получает новые важные полномочия для непосредственного обеспечения соблюдения новых законов о защите прав потребителей Изменения защитят потребителей и создадут более равные условия для предприятий
https://www.gov.uk/government/news/fake-reviews-and-sneaky-hidden-fees-banned-once-and-for-all
https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2024/13/enacted
Ждем в нашей криптоколонии законопроекта от ИРИ, коллеги
А по сути: темных паттернов много, ожидаем определенный перелив из одного темного паттерна в другой. А вот фейковые отзывы - круто, но контроль соблюдения непонятен
Поддельные отзывы и скрытые платежи(добавить товар в корзину, сникинг) теперь запрещены
CMA получает новые важные полномочия для непосредственного обеспечения соблюдения новых законов о защите прав потребителей Изменения защитят потребителей и создадут более равные условия для предприятий
https://www.gov.uk/government/news/fake-reviews-and-sneaky-hidden-fees-banned-once-and-for-all
https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2024/13/enacted
Ждем в нашей криптоколонии законопроекта от ИРИ, коллеги
А по сути: темных паттернов много, ожидаем определенный перелив из одного темного паттерна в другой. А вот фейковые отзывы - круто, но контроль соблюдения непонятен
28.03.202518:09
История машин виртуальной реальности. Кейс Sensorama
Sensorama — это машина, которая является одним из самых ранних известных примеров иммерсивной, мультисенсорной (теперь известной как мультимодальная) технологии. Эта технология, представленная в 1962 году Мортоном Хейлигом, считается одной из самых ранних систем виртуальной реальности (VR)
Американский кинематографист и изобретатель Мортон Хейлиг описал свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года под названием «Кино будущего». В 1950-х годах рассматривал театр как деятельность, которая может эффективно охватывать все чувства, тем самым вовлекая зрителя в действие на экране. Он назвал его «Театром впечатлений» и подробно изложил свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года «Кино будущего» (Robinett 1994).
В 1962 году он построил прототип своего видения, названный Sensorama, вместе с пятью короткометражными фильмами для его показа. Sensorama была механическим устройством, которое включало стереоскопический цветной дисплей, вентиляторы, излучатели запахов, стереозвуковую систему и подвижное кресло. Оно имитировало поездку на мотоцикле по Нью-Йорку и создавало опыт, заставляя зрителя сидеть в воображаемом мотоцикле, ощущая улицу через экран, создаваемый вентилятором ветер и имитируемый шум и запах города. Еще вроде бы были и девочки
Сам патент 1950 года
https://patentimages.storage.googleapis.com/90/34/2f/24615bb97ad68e/US3050870.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Sensorama
https://www.youtube.com/watch?v=zf61nlyBC3M
Интервью с Мортоном Хеллигом 1982 год
https://www.youtube.com/watch?v=vSINEBZNCks&ab_channel=ITSUOSAKANE
Sensorama — это машина, которая является одним из самых ранних известных примеров иммерсивной, мультисенсорной (теперь известной как мультимодальная) технологии. Эта технология, представленная в 1962 году Мортоном Хейлигом, считается одной из самых ранних систем виртуальной реальности (VR)
Американский кинематографист и изобретатель Мортон Хейлиг описал свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года под названием «Кино будущего». В 1950-х годах рассматривал театр как деятельность, которая может эффективно охватывать все чувства, тем самым вовлекая зрителя в действие на экране. Он назвал его «Театром впечатлений» и подробно изложил свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года «Кино будущего» (Robinett 1994).
В 1962 году он построил прототип своего видения, названный Sensorama, вместе с пятью короткометражными фильмами для его показа. Sensorama была механическим устройством, которое включало стереоскопический цветной дисплей, вентиляторы, излучатели запахов, стереозвуковую систему и подвижное кресло. Оно имитировало поездку на мотоцикле по Нью-Йорку и создавало опыт, заставляя зрителя сидеть в воображаемом мотоцикле, ощущая улицу через экран, создаваемый вентилятором ветер и имитируемый шум и запах города. Еще вроде бы были и девочки
Сам патент 1950 года
https://patentimages.storage.googleapis.com/90/34/2f/24615bb97ad68e/US3050870.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Sensorama
https://www.youtube.com/watch?v=zf61nlyBC3M
Интервью с Мортоном Хеллигом 1982 год
https://www.youtube.com/watch?v=vSINEBZNCks&ab_channel=ITSUOSAKANE
24.03.202515:42
Самый бесчеловечный интерфейс?
Начиная с 1944 года, японцы использовали пилотируемые ракеты "Ohka" (цветок сакуры) как оружие камикадзе. Интерфейс представлял собой минималистичный набор рычагов и индикаторов в кабине, где пилот управлял полетом после отделения от носителя (бомбардировщика G4M). Экзотичность и инновационность заключалась в концепции одноразового человеческого интерфейса, где пилот становился частью системы, жертвуя собой для поражения цели. Пилот направлял бомбу на цель, жертвуя собой, что делало это интерфейсом для самоубийственной миссии, не имеющим аналогов в массовом применении.
Единственным аналогом могут быть японские же человекоподобные торпеды "Kaiten" с подводниками-камикадзе. Ohka доказал свою эффективность уничтожением судов, что по стоимости несоизмеримо с потерями авиации при выполнении этой задачи.
Тут еще интересно вот что - человек-пилот был в этом решении буквально биологическим компьютером для рассчетов и управления ракетой
Начиная с 1944 года, японцы использовали пилотируемые ракеты "Ohka" (цветок сакуры) как оружие камикадзе. Интерфейс представлял собой минималистичный набор рычагов и индикаторов в кабине, где пилот управлял полетом после отделения от носителя (бомбардировщика G4M). Экзотичность и инновационность заключалась в концепции одноразового человеческого интерфейса, где пилот становился частью системы, жертвуя собой для поражения цели. Пилот направлял бомбу на цель, жертвуя собой, что делало это интерфейсом для самоубийственной миссии, не имеющим аналогов в массовом применении.
Единственным аналогом могут быть японские же человекоподобные торпеды "Kaiten" с подводниками-камикадзе. Ohka доказал свою эффективность уничтожением судов, что по стоимости несоизмеримо с потерями авиации при выполнении этой задачи.
Тут еще интересно вот что - человек-пилот был в этом решении буквально биологическим компьютером для рассчетов и управления ракетой
19.03.202519:15
Радиолокация и определение дальности
Радар ввел в военную сферу ряд новых и сложных профессий. Можно было бы подумать, что задача «наблюдателя за экраном» была простой и скучной — смотреть на маленький круглый экран для обнаружения точек. Но задача оператора на самом деле была (и остается) очень сложной, включая не только обнаружение цели, но и такие задачи, как определение направления и высоты. Кроме того, операторам радаров нужно было настраивать и калибровать радар, что было критически важной задачей, поскольку ошибки в показаниях радара из-за расстройства (например, из-за ночного режима ожидания) трубки осциллографа могли быть намного больше, чем любая доля ошибки, связанная с человеческим фактором. Задача оператора радара выделила необходимость анализа «бдительности» — производительности в течение длительных периодов наблюдения, включающих обнаружение слабых, неоднозначных и прерывистых сигналов на довольно простом визуальном дисплее.
Анализ задач работы оператора радара показал, что критическим аспектом производительности были не навыки использования инструментов, а набор когнитивных и визуальных навыков восприятия. Это привело к акценту в отборе персонала на такие показатели, как острота зрения и точность конвергенции.
Исследователи также обнаружили, что стандартная трехнедельная программа обучения не могла обеспечить операторам все необходимые знания (например, как работает радар, как и почему осуществляется идентификация цели, как и почему возникают помехи и глушение, а также все вспомогательные процедуры, такие как коммуникации). В отчете подчеркивалась необходимость рассматривать работу с радаром как навык, требующий большой практики в таких задачах, как идентификация цели, для достижения истинного мастерства
Развитие радарной технологии также ввело новое устройство визуального отображения — осциллограф и новые типы данных для отображения (например, направление, дальность и т. д.). Это потребовало исследований по проектированию дисплеев и индикаторов, часть из которых была передана Психологической лаборатории Университета Джона Хопкинса . Исследования в Джона Хопкинсе использовали высокоточный симулятор радарной консоли. Основной вывод заключался в том, что время и точность были обратно пропорциональны — чем дольше оператор тратил на оценку дальности цели, тем меньше была ошибка в оценке дальности. Последующее исследование изучавшее новый механически поддерживаемый метод отслеживания целей, подтвердило, что операторы радаров действительно могли быстро сформировать ментальную модель (как мы сказали бы на современном языке) траектории и скорости цели после отслеживания всего одного или двух проходов луча.
https://en.wikipedia.org/wiki/Alphonse_Chapanis - например, инженер, который этим занимался
https://www.abebooks.com/Psychology-Military-Proficiency-History-Applied-Panel/31335825583/bd Психолог, который изучал операторов - Bray, Charles W написал отдельную работу про эти эксперименты
Радар ввел в военную сферу ряд новых и сложных профессий. Можно было бы подумать, что задача «наблюдателя за экраном» была простой и скучной — смотреть на маленький круглый экран для обнаружения точек. Но задача оператора на самом деле была (и остается) очень сложной, включая не только обнаружение цели, но и такие задачи, как определение направления и высоты. Кроме того, операторам радаров нужно было настраивать и калибровать радар, что было критически важной задачей, поскольку ошибки в показаниях радара из-за расстройства (например, из-за ночного режима ожидания) трубки осциллографа могли быть намного больше, чем любая доля ошибки, связанная с человеческим фактором. Задача оператора радара выделила необходимость анализа «бдительности» — производительности в течение длительных периодов наблюдения, включающих обнаружение слабых, неоднозначных и прерывистых сигналов на довольно простом визуальном дисплее.
Анализ задач работы оператора радара показал, что критическим аспектом производительности были не навыки использования инструментов, а набор когнитивных и визуальных навыков восприятия. Это привело к акценту в отборе персонала на такие показатели, как острота зрения и точность конвергенции.
Исследователи также обнаружили, что стандартная трехнедельная программа обучения не могла обеспечить операторам все необходимые знания (например, как работает радар, как и почему осуществляется идентификация цели, как и почему возникают помехи и глушение, а также все вспомогательные процедуры, такие как коммуникации). В отчете подчеркивалась необходимость рассматривать работу с радаром как навык, требующий большой практики в таких задачах, как идентификация цели, для достижения истинного мастерства
Развитие радарной технологии также ввело новое устройство визуального отображения — осциллограф и новые типы данных для отображения (например, направление, дальность и т. д.). Это потребовало исследований по проектированию дисплеев и индикаторов, часть из которых была передана Психологической лаборатории Университета Джона Хопкинса . Исследования в Джона Хопкинсе использовали высокоточный симулятор радарной консоли. Основной вывод заключался в том, что время и точность были обратно пропорциональны — чем дольше оператор тратил на оценку дальности цели, тем меньше была ошибка в оценке дальности. Последующее исследование изучавшее новый механически поддерживаемый метод отслеживания целей, подтвердило, что операторы радаров действительно могли быстро сформировать ментальную модель (как мы сказали бы на современном языке) траектории и скорости цели после отслеживания всего одного или двух проходов луча.
https://en.wikipedia.org/wiki/Alphonse_Chapanis - например, инженер, который этим занимался
https://www.abebooks.com/Psychology-Military-Proficiency-History-Applied-Panel/31335825583/bd Психолог, который изучал операторов - Bray, Charles W написал отдельную работу про эти эксперименты
Қайта жіберілді:
PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина
17.03.202507:18
Тестируем синтетических респондентов
Все пишут про синтетических респондентов.
Исследователи, как правило – скептически. Не заменит живых людей, или заменит, но только на простых кейсах.
Евангелисты – восторженно. Вот он, золотой век, когда не надо ждать, пока исследователи разродятся. Хоть по гипотезе в минуту тестируй.
Обе позиции - теоретические.
Мы решили проверить на практике концепцию синтетических респондентов, используя реальные примеры – кейсы, в которых мы знали судьбу идеи, продукта или гипотезы. Мы убрали результат проверки под спойлер, чтобы вы могли проверить себя.
Кейс 1.
Ситуация: из-за смены алгоритма в сервисе у пользователя меняется цифра кредитного рейтинга. Нам нужно понять восприятие этой ситуации нашими пользователями.
Респондент: Сорокалетний мужчина из России, работающий на государственной службе. Есть семья, один ребенок. Доход - средний. Некоторое время назад брал кредиты, платежи по этим кредитам были просрочены. Как следствие, кредитный рейтинг не очень высок. В данный момент все кредиты погашены, задолженностей нет.
Результат: огромное разочарование ситуацией:
На самом деле: ✅ на исследовании всё так и было. Но во многом это самоочевидный кейс: поставьте себя на место пользователя, и вы придете к тем же выводам быстрее, чем сформулируете промпт.
Кейс 2.
Концепт: стартап в Сан-Франциско, проверяющий договоры аренды недвижимости с помощью AI.
Респондент: айтишник из Сан-Франциско, недавно снявший квартиру.
Результат: Восторженный интерес со стороны синтетического респондента.
На самом деле: ❌ договоры аренды - типовые, по одному шаблону, соответствующему закону штата. Кроме того, в Калифорнии законы штата защищают арендатора лучше, чем арендодателя. Мы провели ровно одно исследовательское интервью в 2018 году, чтобы понять, что идея не взлетит. Любопытно, что в начале интервью наш синтетический респондент воспроизвел те факты о рынке аренды в Сан-Франциско, о которых мы уже знали (договора - типовые), однако это не помешало выдать ему интерес к продукту. Хороший исследователь засомневался бы, увидев противоречия между ситуацией и интересом к продукту.
Кейс 3.
Концепт: новое средство для удаления запахов. Это инновационная технология, которая буквально связывает запахи, а не заглушает их другим ароматом. Например, этим спреем можно опрыскать пиджак курильщика, и запах табака уйдет совсем. Спрей подходит не только для одежды, но и для пола, мебели и ковров.
Респондентка: американская домохозяйка, одиночка, 45 лет, у нее в доме 9 кошек разного возраста, которых она очень любит.
Результат: Восторженный интерес со стороны синтетического респондента, с вопросами о безопасности для кошек.
На самом деле: ❌это известный кейс Febreze. Исследование причин провала первого запуска выявило, что и курильщики, и кошатницы привыкли к запахам, и то, как пахнет у них дома – проблема не для них, а для тех, кто к ним пришел.
Два последних эксперимента воспроизводят те же ошибки, что были у людей, придумавших эти продукты: до исследования у команд были предположения о ценности продукта и целевой аудитории, которые совпали с тем, что демонстрировала LLM в нашем мини-эксперименте.
Итог тестирования: пока что «синтетические респонденты» оценивают продукты и идеи примерно так же, как и сама продуктовая команда: с азартом верят в них, игнорируя окружающие факты.
💽 @PostPostResearch
Все пишут про синтетических респондентов.
Исследователи, как правило – скептически. Не заменит живых людей, или заменит, но только на простых кейсах.
Евангелисты – восторженно. Вот он, золотой век, когда не надо ждать, пока исследователи разродятся. Хоть по гипотезе в минуту тестируй.
Обе позиции - теоретические.
Мы решили проверить на практике концепцию синтетических респондентов, используя реальные примеры – кейсы, в которых мы знали судьбу идеи, продукта или гипотезы. Мы убрали результат проверки под спойлер, чтобы вы могли проверить себя.
Кейс 1.
Ситуация: из-за смены алгоритма в сервисе у пользователя меняется цифра кредитного рейтинга. Нам нужно понять восприятие этой ситуации нашими пользователями.
Респондент: Сорокалетний мужчина из России, работающий на государственной службе. Есть семья, один ребенок. Доход - средний. Некоторое время назад брал кредиты, платежи по этим кредитам были просрочены. Как следствие, кредитный рейтинг не очень высок. В данный момент все кредиты погашены, задолженностей нет.
Результат: огромное разочарование ситуацией:
«Честно говоря, сначала был в шоке. Я же, наоборот рассчитывал, что рейтинг должен расти, а он вдруг упал. Первая мысль — какая-то ошибка или сбой в системе. Потом пришло раздражение: вроде бы закрыл все долги, больше никаких просрочек не было, а рейтинг почему-то снизился.
Начал прокручивать в голове, что могло повлиять. Может, банки пересмотрели какие-то свои критерии или обновилась база данных? Или, например, недавний запрос на проверку кредитного рейтинга как-то повлиял?
Но самое неприятное — это ощущение несправедливости. Получается, сколько ни старайся, система все равно тебя не прощает сразу. И это напрягает, ведь я же собирался брать кредит на машину, а теперь боюсь, что условия будут хуже»
На самом деле: ✅ на исследовании всё так и было. Но во многом это самоочевидный кейс: поставьте себя на место пользователя, и вы придете к тем же выводам быстрее, чем сформулируете промпт.
Кейс 2.
Концепт: стартап в Сан-Франциско, проверяющий договоры аренды недвижимости с помощью AI.
Респондент: айтишник из Сан-Франциско, недавно снявший квартиру.
Результат: Восторженный интерес со стороны синтетического респондента.
На самом деле: ❌ договоры аренды - типовые, по одному шаблону, соответствующему закону штата. Кроме того, в Калифорнии законы штата защищают арендатора лучше, чем арендодателя. Мы провели ровно одно исследовательское интервью в 2018 году, чтобы понять, что идея не взлетит. Любопытно, что в начале интервью наш синтетический респондент воспроизвел те факты о рынке аренды в Сан-Франциско, о которых мы уже знали (договора - типовые), однако это не помешало выдать ему интерес к продукту. Хороший исследователь засомневался бы, увидев противоречия между ситуацией и интересом к продукту.
Кейс 3.
Концепт: новое средство для удаления запахов. Это инновационная технология, которая буквально связывает запахи, а не заглушает их другим ароматом. Например, этим спреем можно опрыскать пиджак курильщика, и запах табака уйдет совсем. Спрей подходит не только для одежды, но и для пола, мебели и ковров.
Респондентка: американская домохозяйка, одиночка, 45 лет, у нее в доме 9 кошек разного возраста, которых она очень любит.
Результат: Восторженный интерес со стороны синтетического респондента, с вопросами о безопасности для кошек.
На самом деле: ❌это известный кейс Febreze. Исследование причин провала первого запуска выявило, что и курильщики, и кошатницы привыкли к запахам, и то, как пахнет у них дома – проблема не для них, а для тех, кто к ним пришел.
Два последних эксперимента воспроизводят те же ошибки, что были у людей, придумавших эти продукты: до исследования у команд были предположения о ценности продукта и целевой аудитории, которые совпали с тем, что демонстрировала LLM в нашем мини-эксперименте.
Итог тестирования: пока что «синтетические респонденты» оценивают продукты и идеи примерно так же, как и сама продуктовая команда: с азартом верят в них, игнорируя окружающие факты.
💽 @PostPostResearch
13.03.202512:35
Дети начала 1980-х годов пришли к определению того, что заставило людей противостоять компьютерам, которые они рассматривали как наших «ближайших соседей». Дети полагали, что компьютеры являются рациональными машинами; люди отличны от них эмоциями. Использование детьми категории «эмоциональных машин» для описания того, что делает людей особенными, было хрупким, неустойчивым определением человеческой уникальности. В 1984 году, когда проводились изучения первого поколения детей, выросших с помощью электронных игрушек и игр, я подумала, что другие формулировки будут возникать из поколений детей, которые могут, например, воспринимать интеллект артефактов как должное, понимать, как он был создан и менее склонен придавать ему философское значение.
И тут роботизированные существа вошли в американскую культуру.
Классификация наших отношений с роботами возвращает нас к тем вызовам, которые Дарвин ставит перед своим поколением: вопрос о уникальности человека. Как взаимодействие с реляционными артефактами влияет на образ мышления людей о том, что, во всяком случае, делает людей особенными?
https://en.wikipedia.org/wiki/Sherry_Turkle
Статья в комментах
И тут роботизированные существа вошли в американскую культуру.
Классификация наших отношений с роботами возвращает нас к тем вызовам, которые Дарвин ставит перед своим поколением: вопрос о уникальности человека. Как взаимодействие с реляционными артефактами влияет на образ мышления людей о том, что, во всяком случае, делает людей особенными?
https://en.wikipedia.org/wiki/Sherry_Turkle
Статья в комментах
15.04.202513:26
Information Architecture and UX Design
The Integration of Information Spaces
3е издание, 2025 год
в комментах
The Integration of Information Spaces
3е издание, 2025 год
в комментах
27.03.202514:47
В 1987 году, когда область инженерии знаний находилась в зачаточном состоянии и называлась «экспертными системами», Фил Барнард и его коллеги из Отдела прикладной психологии Совета по медицинским исследованиям в Кембридже, Англия, обсуждали недостатки анализа задач для создания экспертных систем. Они утверждали, что для моделирования «пользователей» систем обработки информации необходим CTA. Модели опирались бы на концепции когнитивной психологии для описания ментальной активности пользователей (знаний, восприятий), поддерживая создание основанных на правилах вспомогательных средств принятия решений, которые делают «предсказания производительности, рассуждая о когнитивных представлениях и их обработке. Барнард и др. пытались создать «общую архитектуру обработки информации человеком», которая могла бы служить набором инструментов для помощи другим в генерации процедурных правил для экспертных систем. Правила рассуждения, или эвристики, выявлялись из ответов экспертов на вопросы (например, о последовательности операций с клавишами, иерархической структуре и т.д.), и они использовались для определения «модели задачи» для работы механизма вывода.
Уже в 1989 году Ричард Реддинг (Университет Вирджинии) представил обзор на ежегодном собрании Общества человеческих факторов и эргономики(https://www.hfes.org/ ), с акцентом, смещающимся (что понятно для этой площадки) от образования к обучению сотрудников. Он ссылался на разработки в LRDC, которые значительно повлияли на него ). Его обсуждение сосредоточилось на новых понятиях CTA, контрастируя их с «традиционным поведенческим подходом к анализу задач», и указывало на необходимость более глубокого анализа и понимания этой новой методологии CTA. «Формальные процедуры для анализа когнитивных задач еще не были предписаны». Он упомянул необходимость «косвенного подхода» (поскольку познание не наблюдаемо напрямую), сложность и трудоемкость процедур CTA, необходимость изучения экспертов в предметной области и трудности в выявлении ментальных моделей учащихся. Некоторые из проблем, на которые указал Реддинг (например, «когнитивный анализ часто не считается экономически эффективным для прикладных целей», стр. 1351), остаются актуальными и сегодня.
По книге Perspectives on cognitive task analysis : historical origins and modern communities of practice / edited by Robert R. Hoffman, Laura G. Militello
Уже в 1989 году Ричард Реддинг (Университет Вирджинии) представил обзор на ежегодном собрании Общества человеческих факторов и эргономики(https://www.hfes.org/ ), с акцентом, смещающимся (что понятно для этой площадки) от образования к обучению сотрудников. Он ссылался на разработки в LRDC, которые значительно повлияли на него ). Его обсуждение сосредоточилось на новых понятиях CTA, контрастируя их с «традиционным поведенческим подходом к анализу задач», и указывало на необходимость более глубокого анализа и понимания этой новой методологии CTA. «Формальные процедуры для анализа когнитивных задач еще не были предписаны». Он упомянул необходимость «косвенного подхода» (поскольку познание не наблюдаемо напрямую), сложность и трудоемкость процедур CTA, необходимость изучения экспертов в предметной области и трудности в выявлении ментальных моделей учащихся. Некоторые из проблем, на которые указал Реддинг (например, «когнитивный анализ часто не считается экономически эффективным для прикладных целей», стр. 1351), остаются актуальными и сегодня.
По книге Perspectives on cognitive task analysis : historical origins and modern communities of practice / edited by Robert R. Hoffman, Laura G. Militello
21.03.202506:23
Странные интерфейсы
Очень типичный и популярным решением является использование животных как образцов для роботов и артефактов, начиная с эпохи автоматонов, и тем более, появлением бионики и биомиметики, но есть примеры и с растениями
Проект был разработан в Массачусетском технологическом институте (MIT) в рамках программы Anima Machina под руководством Синтии Бризил (Cynthia Breazeal), профессора медиаискусств и наук, а также директора группы Robotic Life. Cyberflora представляет собой инсталляцию роботизированного сада, состоящего из четырёх "видов" киберфлоры. Эти роботизированные цветы сочетают в себе черты растений и животных, обладая способностью реагировать на присутствие людей с помощью датчиков. Например, один из видов, Cobra Orchid, использует тепловые сенсоры для обнаружения человека и движется подобно змее. Другие цветы, такие как Chromafant Blossom, изготовлены из силикона и алюминия и реагируют на приближение руки, плавно покачиваясь и меняя цвет.
Проект был представлен в апреле 2003 года на National Design Triennial в музее Cooper-Hewitt National Design Museum в Нью-Йорке. Основная цель — исследовать эмоциональный интеллект роботов и создать гармоничное взаимодействие между человеком и машиной.
https://en.wikipedia.org/wiki/Cyberflora
https://robots.media.mit.edu/portfolio/cyberflora/
И главное: их можно не поливать
Очень типичный и популярным решением является использование животных как образцов для роботов и артефактов, начиная с эпохи автоматонов, и тем более, появлением бионики и биомиметики, но есть примеры и с растениями
Проект был разработан в Массачусетском технологическом институте (MIT) в рамках программы Anima Machina под руководством Синтии Бризил (Cynthia Breazeal), профессора медиаискусств и наук, а также директора группы Robotic Life. Cyberflora представляет собой инсталляцию роботизированного сада, состоящего из четырёх "видов" киберфлоры. Эти роботизированные цветы сочетают в себе черты растений и животных, обладая способностью реагировать на присутствие людей с помощью датчиков. Например, один из видов, Cobra Orchid, использует тепловые сенсоры для обнаружения человека и движется подобно змее. Другие цветы, такие как Chromafant Blossom, изготовлены из силикона и алюминия и реагируют на приближение руки, плавно покачиваясь и меняя цвет.
Проект был представлен в апреле 2003 года на National Design Triennial в музее Cooper-Hewitt National Design Museum в Нью-Йорке. Основная цель — исследовать эмоциональный интеллект роботов и создать гармоничное взаимодействие между человеком и машиной.
https://en.wikipedia.org/wiki/Cyberflora
https://robots.media.mit.edu/portfolio/cyberflora/
И главное: их можно не поливать
18.03.202518:18
Не буду сейчас останавливаться на роли психотехников и психотехники - много писал об этом в своем блоге, поэтому перейдем ко второй группе предшественников. Скажем здесь только, что методология психотехники включала акцент на когнитивные факторы и, в частности, оценку индивидуальных различий в когнитивных способностях. Наряду с такими чертами, как тактичность, популярность и отношение к профсоюзам, психотехники оценивали ряд качеств или способностей, которые можно считать когнитивными: общий интеллект, знания, опыт, память, концентрация, настойчивость, визуальная дискриминация, объем слуховой памяти, логический анализ и другие
Вторым источником стало Time and Motion Study, TMS Фредерика Тейлора в 1911 году, которое изначально было направлено на поиск способов уменьшения мышечной усталости, повышения эффективности и улучшения безопасности работников, выполняющих физические задачи. Однако со временем исследователи, изучавшие рабочих, обнаружили, что невозможно игнорировать когнитивные аспекты работы, и методы анализа задач начали эволюционировать, включая все больше когнитивных элементов.
Опыт Тейлора заставлял его постоянно задаваться вопросом, какой метод является лучшим для выполнения каждой конкретной работы, — вопрос, который стал движущей силой всех исследований TMS:
Сначала изучите, как несколько высококвалифицированных работников выполняют задачу.
Затем разделите работу на элементарные составляющие действия.
Далее отбросьте бесполезные действия.
Наконец, перепроектируйте инструменты и рабочее пространство для максимальной эффективности.
TMS был значительно усовершенствован Фрэнком Гилбреттом (инженером-строителем и подрядчиком) и его женой Лилиан Гилбретт (психологом). Собственно диссертация Лиллиан Гилберт вероятно и есть первая в истории работа по эргономике
В начале Первой мировой войны правительства Германии, Голландии, России, Италии, Испании и Японии также осознали необходимость повышения эффективности в промышленности и приняли методы Тейлора, особенно в сталелитейной отрасли. Прямо до и даже после Второй мировой войны TMS оставался неотъемлемой частью индустриальной психологии. Влияние тейлоризма по всему миру подтверждается существованием таких организаций, как «Общество Тейлора», и его присутствием в учебниках того времени.
TMS некоторые описывали как явный случай «поведенческого анализа задач» из-за акцента на очень детализированном анализе действий. Движения кодировались по длительности в сотых долях секунды с использованием множества остроумных методов. Например, Гилбретт фотографировал работников во время выполнения задач (например, швей, работающих за швейной машиной) в помещении, где задняя и боковые стены, а также пол были покрашены сеткой белых линий, что позволяло рассчитывать три пространственных измерения движения на основе кинозаписи. В 1912 году Гилбретт ввел термин «микродвижение» для обозначения этого подхода - therblig - странный термин который был анаграммой из фамилии семейной пары Гилбертов, минимальное неделимое действие.
Когнитивные факторы включались во все схемы категоризации анализа TMS . Когда микродвижение применялось в изучении промышленных операций (таких как обработка металла и работа с инструментами), в анализы неизбежно включались когнитивные элементы подзадач — ментальные операции, такие как «поиск» (проявляющийся в движениях глаз), «выбор» (проявляющийся в движениях рук), «проверка» (проявляющаяся в использовании увеличительного стекла) и «планирование» (проявляющееся, когда машинист прикладывал руку ко лбу и сидел, предположительно, думая)
Вторым источником стало Time and Motion Study, TMS Фредерика Тейлора в 1911 году, которое изначально было направлено на поиск способов уменьшения мышечной усталости, повышения эффективности и улучшения безопасности работников, выполняющих физические задачи. Однако со временем исследователи, изучавшие рабочих, обнаружили, что невозможно игнорировать когнитивные аспекты работы, и методы анализа задач начали эволюционировать, включая все больше когнитивных элементов.
Опыт Тейлора заставлял его постоянно задаваться вопросом, какой метод является лучшим для выполнения каждой конкретной работы, — вопрос, который стал движущей силой всех исследований TMS:
Сначала изучите, как несколько высококвалифицированных работников выполняют задачу.
Затем разделите работу на элементарные составляющие действия.
Далее отбросьте бесполезные действия.
Наконец, перепроектируйте инструменты и рабочее пространство для максимальной эффективности.
TMS был значительно усовершенствован Фрэнком Гилбреттом (инженером-строителем и подрядчиком) и его женой Лилиан Гилбретт (психологом). Собственно диссертация Лиллиан Гилберт вероятно и есть первая в истории работа по эргономике
В начале Первой мировой войны правительства Германии, Голландии, России, Италии, Испании и Японии также осознали необходимость повышения эффективности в промышленности и приняли методы Тейлора, особенно в сталелитейной отрасли. Прямо до и даже после Второй мировой войны TMS оставался неотъемлемой частью индустриальной психологии. Влияние тейлоризма по всему миру подтверждается существованием таких организаций, как «Общество Тейлора», и его присутствием в учебниках того времени.
TMS некоторые описывали как явный случай «поведенческого анализа задач» из-за акцента на очень детализированном анализе действий. Движения кодировались по длительности в сотых долях секунды с использованием множества остроумных методов. Например, Гилбретт фотографировал работников во время выполнения задач (например, швей, работающих за швейной машиной) в помещении, где задняя и боковые стены, а также пол были покрашены сеткой белых линий, что позволяло рассчитывать три пространственных измерения движения на основе кинозаписи. В 1912 году Гилбретт ввел термин «микродвижение» для обозначения этого подхода - therblig - странный термин который был анаграммой из фамилии семейной пары Гилбертов, минимальное неделимое действие.
Когнитивные факторы включались во все схемы категоризации анализа TMS . Когда микродвижение применялось в изучении промышленных операций (таких как обработка металла и работа с инструментами), в анализы неизбежно включались когнитивные элементы подзадач — ментальные операции, такие как «поиск» (проявляющийся в движениях глаз), «выбор» (проявляющийся в движениях рук), «проверка» (проявляющаяся в использовании увеличительного стекла) и «планирование» (проявляющееся, когда машинист прикладывал руку ко лбу и сидел, предположительно, думая)
16.03.202506:37
К вопросу о реальном положении вещей в нейроинтерфейсах
13.03.202512:35
Психоанализ и роботы - выдержки из эссе Шерри Теркл
A Nascent Robotics Culture: New Complicities for Companionship
А вот вам еще годноты о робототехнике: набор интересных наблюдений или о том, почему антропологи в Массачусетском технологическом адски угорают по психоанализу. Шерри Тёркл — американский социолог, психолог и профессор MIT, исследующая влияние технологий на человеческое общение, идентичность и общество. Её работы сочетают психоанализ, социологию и антропологию, фокусируясь на том, как цифровые устройства и "реляционные артефакты" (например, роботы) трансформируют наше восприятие себя и других. Среди ключевых книг: "The Second Self" (1984), "Life on the Screen" (1995), "Alone Together" (2011) и "Reclaiming Conversation" (2015). Тёркл подчёркивает, что технологии, призванные объединять, нередко приводят к одиночеству и утрате глубоких связей.
Дизайнеры вычислительных объектов традиционно сфокусировались на том, как эти объекты могут расширить или усовершенствовать человеческие познавательные способности. Но вычислительные объекты не просто делают для нас что-то, они становится для нас, как для людей, нашим способом быть миром, нашим способом видеть себя и других. Все чаще технологии также ставят себе задачу сделать что-то с нами и особенно с внедрением «реляционных артефактов». Эти технологии являются своеобразным «состоянием ума» и где встречи с ними обогащаются путем понимания этих внутренних состояний.
В конце 1970-х и начале 1980-х годов разработка технологических артефактов для детей стремилась отражать их индивидуальность и познавательный стиль. И первые вычислительные объекты, типа Merlin, Simon, Speak and Spell, спровоцировали вопросы о качестве жизни и о том, что особенного в том, чтобы быть человеком. Двадцать лет спустя дети и взрослые сталкиваются с реляционными артефактами типа Furbies, AIBO и My Real Babies или гораздо более сложными, такими как роботы-животные Kismet и Cog, были так же различны в своих подходах
Дети используют к Furby или My Real Baby и исследуют, что значит думать об этих существах как живых или почти живых. Они переходят от запросов, таких как «Плывает ли эта игрушка?» к вопросу на «Является ли игрушка живой?» или даже «может ли она любить?»
Эти сходства на протяжении последних десятилетий не удивительны. Тем не менее, существуют значительные различия между текущими ответами на реляционные артефакты и более ранние встречи с вычислениями. Дети, впервые встретившие компьютерные игрушки в конце 1970-х и начале 1980-х годов, были вынуждены классифицировать эти игрушки, а сейчас ситуация несколько иная.
Проективные методики у детей и пожилых людей тесно связан с их убеждениями о природе реляционных артефактов в их использовании. Например, дети до 80ых использовали разные категории живости «традиционных» объектов и когда сталкиваются с компьютерными играми и игрушками. Традиционная игрушка с ветром считалась «неживой», когда дети поняли, что она не двигается сама по себе. Здесь критерий живости был в области физики: автономное движение. Столкнувшись с вычислительными вещами - детский способ говорить о живости стал психологическим. Дети классифицировали вычислительные объекты как живые, как если бы они могли думать сами по себе. Столкнувшись с компьютерной игрушкой, которая могла бы играть в быки и коровы, ребенком интерпретировалась как психологическая автономия объекта.
A Nascent Robotics Culture: New Complicities for Companionship
А вот вам еще годноты о робототехнике: набор интересных наблюдений или о том, почему антропологи в Массачусетском технологическом адски угорают по психоанализу. Шерри Тёркл — американский социолог, психолог и профессор MIT, исследующая влияние технологий на человеческое общение, идентичность и общество. Её работы сочетают психоанализ, социологию и антропологию, фокусируясь на том, как цифровые устройства и "реляционные артефакты" (например, роботы) трансформируют наше восприятие себя и других. Среди ключевых книг: "The Second Self" (1984), "Life on the Screen" (1995), "Alone Together" (2011) и "Reclaiming Conversation" (2015). Тёркл подчёркивает, что технологии, призванные объединять, нередко приводят к одиночеству и утрате глубоких связей.
Дизайнеры вычислительных объектов традиционно сфокусировались на том, как эти объекты могут расширить или усовершенствовать человеческие познавательные способности. Но вычислительные объекты не просто делают для нас что-то, они становится для нас, как для людей, нашим способом быть миром, нашим способом видеть себя и других. Все чаще технологии также ставят себе задачу сделать что-то с нами и особенно с внедрением «реляционных артефактов». Эти технологии являются своеобразным «состоянием ума» и где встречи с ними обогащаются путем понимания этих внутренних состояний.
В конце 1970-х и начале 1980-х годов разработка технологических артефактов для детей стремилась отражать их индивидуальность и познавательный стиль. И первые вычислительные объекты, типа Merlin, Simon, Speak and Spell, спровоцировали вопросы о качестве жизни и о том, что особенного в том, чтобы быть человеком. Двадцать лет спустя дети и взрослые сталкиваются с реляционными артефактами типа Furbies, AIBO и My Real Babies или гораздо более сложными, такими как роботы-животные Kismet и Cog, были так же различны в своих подходах
Дети используют к Furby или My Real Baby и исследуют, что значит думать об этих существах как живых или почти живых. Они переходят от запросов, таких как «Плывает ли эта игрушка?» к вопросу на «Является ли игрушка живой?» или даже «может ли она любить?»
Эти сходства на протяжении последних десятилетий не удивительны. Тем не менее, существуют значительные различия между текущими ответами на реляционные артефакты и более ранние встречи с вычислениями. Дети, впервые встретившие компьютерные игрушки в конце 1970-х и начале 1980-х годов, были вынуждены классифицировать эти игрушки, а сейчас ситуация несколько иная.
Проективные методики у детей и пожилых людей тесно связан с их убеждениями о природе реляционных артефактов в их использовании. Например, дети до 80ых использовали разные категории живости «традиционных» объектов и когда сталкиваются с компьютерными играми и игрушками. Традиционная игрушка с ветром считалась «неживой», когда дети поняли, что она не двигается сама по себе. Здесь критерий живости был в области физики: автономное движение. Столкнувшись с вычислительными вещами - детский способ говорить о живости стал психологическим. Дети классифицировали вычислительные объекты как живые, как если бы они могли думать сами по себе. Столкнувшись с компьютерной игрушкой, которая могла бы играть в быки и коровы, ребенком интерпретировалась как психологическая автономия объекта.
10.04.202510:17
Странные интерфейсы: метафизика Тхэгук в «Десяти диаграммах» Ли Хвана
Ли Хван, известный под псевдонимом Тогё, — фигура примечательная даже среди интеллектуалов Чосонской Кореи. Учёный-неоконфуцианец, философ и придворный чиновник, он в 1568 году завершил свой труд «Десять диаграмм обучения мудрецов» — произведение, адресованное юному королю Сонджо, которому едва исполнилось 17 лет. Цель была амбициозной: направить правителя на путь конфуцианского идеала царствования через философскую ясность и метафизическую глубину. Первая из десяти диаграмм, созданных 68-летним Тогё, раскрывает концепцию Тэгук (Taeguk) — символа гармонии космических начал, где инь (отрицательные силы) и ян (положительных сил) сплетаются в сложную картину.
Диаграмма Тэгук (Taeguk) — это не просто визуальный артефакт, а философская карта. Пять концентрических слоёв кругов иллюстрируют эволюцию энергии: от «высшего предела» (Тхэгук) к разделению на инь и ян, затем к их союзу, порождающему пять фаз — металл, дерево, воду, огонь и землю, — далее к формированию мужского и женского начал и, наконец, к возвращению к переосмысленному Тхэгук. Это не статичная схема, а динамическая модель космогенеза, где каждая стадия отражает одновременно онтологический процесс и нравственный ориентир.
Ли Хван опирался на неоконфуцианскую традицию, которая, в отличие от классического конфуцианства, утверждала достижимость идеала мудреца для каждого. Если традиционные конфуцианцы видели в мудрости потенциал, доступный через обучение, то неоконфуцианцы, вдохновлённые такими мыслителями, как Чжу Си, превратили этот идеал в практическую цель — подобно тому, как буддизм предлагал просветление. Тогё выстраивал свой труд методично: каждая глава начинается с диаграммы, сопровождается текстом из авторитетных источников, чаще всего Чжу Си, и завершается лаконичным комментарием, связующим абстрактную теорию с реальностью.
«Десять диаграмм» — это не просто учебник для короля, но и зеркало эпохи, где метафизика — язык инструментального дизайна.
Ли Хван, известный под псевдонимом Тогё, — фигура примечательная даже среди интеллектуалов Чосонской Кореи. Учёный-неоконфуцианец, философ и придворный чиновник, он в 1568 году завершил свой труд «Десять диаграмм обучения мудрецов» — произведение, адресованное юному королю Сонджо, которому едва исполнилось 17 лет. Цель была амбициозной: направить правителя на путь конфуцианского идеала царствования через философскую ясность и метафизическую глубину. Первая из десяти диаграмм, созданных 68-летним Тогё, раскрывает концепцию Тэгук (Taeguk) — символа гармонии космических начал, где инь (отрицательные силы) и ян (положительных сил) сплетаются в сложную картину.
Диаграмма Тэгук (Taeguk) — это не просто визуальный артефакт, а философская карта. Пять концентрических слоёв кругов иллюстрируют эволюцию энергии: от «высшего предела» (Тхэгук) к разделению на инь и ян, затем к их союзу, порождающему пять фаз — металл, дерево, воду, огонь и землю, — далее к формированию мужского и женского начал и, наконец, к возвращению к переосмысленному Тхэгук. Это не статичная схема, а динамическая модель космогенеза, где каждая стадия отражает одновременно онтологический процесс и нравственный ориентир.
Ли Хван опирался на неоконфуцианскую традицию, которая, в отличие от классического конфуцианства, утверждала достижимость идеала мудреца для каждого. Если традиционные конфуцианцы видели в мудрости потенциал, доступный через обучение, то неоконфуцианцы, вдохновлённые такими мыслителями, как Чжу Си, превратили этот идеал в практическую цель — подобно тому, как буддизм предлагал просветление. Тогё выстраивал свой труд методично: каждая глава начинается с диаграммы, сопровождается текстом из авторитетных источников, чаще всего Чжу Си, и завершается лаконичным комментарием, связующим абстрактную теорию с реальностью.
«Десять диаграмм» — это не просто учебник для короля, но и зеркало эпохи, где метафизика — язык инструментального дизайна.
27.03.202514:47
Cognitive Task Analysis: часть III
В Центре исследований обучения и развития (LRDC https://www.lrdc.pitt.edu/about) Университета Питтсбурга в начале 1970-х годов исследователи-педагоги использовали то, что они называли «рациональным анализом задач» при изучении проблем обучения. Это название подразумевало, что анализ задач в основном связан с навыками и физическими действиями, однако разработанные в LRDC блок-схемы содержали когнитивные компоненты.
Впервые термин «Анализ когнитивных задач» был использован в опубликованной статье в обзоре Дж. П. Галлахера (1979) о теории и методе дизайна обучения. Он употребил этот термин дважды: один раз в аннотации и еще раз в качестве заголовка раздела. Галлахер рассмотрел некоторые выводы когнитивной психологии, относящиеся к дизайну обучения, такие как теория Осубела о «значимом обучении», которая подчеркивает роль структур знаний и процессов ассимиляции и аккомодации), а также обсуждение Майером «ассимиляции схем». Галлахер обобщил ряд исследований, использующих методы наблюдения для выявления рассуждений и стратегий учителей
https://link.springer.com/article/10.1007/BF00117014#auth-John_P_-Gallagher-Aff1
Все эти работы, а также многие другие, подчеркивали важность изучения и анализа структур знаний учащегося: «Анализ сложных учебных задач с точки зрения формальных моделей процессов, возможно, представляет собой новейшее применение когнитивной психологии/психологии обработки информации к обучению… Анализ пропозиционального содержания и акцент на хранении знаний в человеческой памяти могут быть особенно полезны для указания подходящих последовательностей представления материала, а также для предписания использования предварительных организаторов, чтобы помочь интегрировать учебный материал с существующими структурами памяти»
На встрече Управления военно-морских исследований в марте 1978 года Джеймс Грино представил доклад под названием «Некоторые примеры анализа когнитивных задач с учебными последствиями», который был опубликован два года спустя. В то же время Шерри Готт из Лаборатории исследований ВВС выступила с предложением о том, что ВВС должны поддерживать больше исследований, направленных на улучшение обучения, и термин «Анализ когнитивных задач» звучал на встречах подрядчиков AFRL. По крайней мере, к 1983 году понятие CTA было закреплено в контрактах LRDC с ВВС и ВМФ США. К середине 1980-х годов термин «Анализ когнитивных задач» появился в отчетах LRDC
Ближе к IT
В начале 1980-х молодой доктор наук Дэвид Вудс работал с General Electric над человеческими факторами в электроэнергетике, в частности над проектированием рабочих станций на заводах. Он начал сотрудничество с Эриком Холлнагелем (https://erikhollnagel.com/ ), когда Вудс посетил Институт атомной энергии проекта реактора Халден в Нидерландах. Начиная с 1982 года, они начали разрабатывать первую статью под названием «Анализ когнитивных задач». В первом черновике Холлнагель обсуждал важность точки зрения на системы «человек-машина» и ограничения традиционного анализа задач
В Центре исследований обучения и развития (LRDC https://www.lrdc.pitt.edu/about) Университета Питтсбурга в начале 1970-х годов исследователи-педагоги использовали то, что они называли «рациональным анализом задач» при изучении проблем обучения. Это название подразумевало, что анализ задач в основном связан с навыками и физическими действиями, однако разработанные в LRDC блок-схемы содержали когнитивные компоненты.
Впервые термин «Анализ когнитивных задач» был использован в опубликованной статье в обзоре Дж. П. Галлахера (1979) о теории и методе дизайна обучения. Он употребил этот термин дважды: один раз в аннотации и еще раз в качестве заголовка раздела. Галлахер рассмотрел некоторые выводы когнитивной психологии, относящиеся к дизайну обучения, такие как теория Осубела о «значимом обучении», которая подчеркивает роль структур знаний и процессов ассимиляции и аккомодации), а также обсуждение Майером «ассимиляции схем». Галлахер обобщил ряд исследований, использующих методы наблюдения для выявления рассуждений и стратегий учителей
https://link.springer.com/article/10.1007/BF00117014#auth-John_P_-Gallagher-Aff1
Все эти работы, а также многие другие, подчеркивали важность изучения и анализа структур знаний учащегося: «Анализ сложных учебных задач с точки зрения формальных моделей процессов, возможно, представляет собой новейшее применение когнитивной психологии/психологии обработки информации к обучению… Анализ пропозиционального содержания и акцент на хранении знаний в человеческой памяти могут быть особенно полезны для указания подходящих последовательностей представления материала, а также для предписания использования предварительных организаторов, чтобы помочь интегрировать учебный материал с существующими структурами памяти»
На встрече Управления военно-морских исследований в марте 1978 года Джеймс Грино представил доклад под названием «Некоторые примеры анализа когнитивных задач с учебными последствиями», который был опубликован два года спустя. В то же время Шерри Готт из Лаборатории исследований ВВС выступила с предложением о том, что ВВС должны поддерживать больше исследований, направленных на улучшение обучения, и термин «Анализ когнитивных задач» звучал на встречах подрядчиков AFRL. По крайней мере, к 1983 году понятие CTA было закреплено в контрактах LRDC с ВВС и ВМФ США. К середине 1980-х годов термин «Анализ когнитивных задач» появился в отчетах LRDC
Ближе к IT
В начале 1980-х молодой доктор наук Дэвид Вудс работал с General Electric над человеческими факторами в электроэнергетике, в частности над проектированием рабочих станций на заводах. Он начал сотрудничество с Эриком Холлнагелем (https://erikhollnagel.com/ ), когда Вудс посетил Институт атомной энергии проекта реактора Халден в Нидерландах. Начиная с 1982 года, они начали разрабатывать первую статью под названием «Анализ когнитивных задач». В первом черновике Холлнагель обсуждал важность точки зрения на системы «человек-машина» и ограничения традиционного анализа задач
19.03.202519:15
Многие исследования военного времени включали новые методы анализа задач, которые были вариациями традиционных методов, хотя новые профессии не были такими строго физическими или повторяющимися. Возможно, наиболее ярким примером является использование «выборки активности», которая, кажется, представляет собой вариацию темы анализа работы. При выборке активности наблюдатель фиксирует конкретные задачи, которыми занимается оператор в заранее определенные моменты времени в течение периода наблюдения (например, каждые 5 секунд в случае воздушной навигации). На основе этих наблюдений делаются оценки процента времени, выделенного на различные задачи, и среднего времени, затраченного на каждую из них. Например, в случае исследований новых радарных профессий задачи включали работу с журналом, работу с секстантом, еду, работу с астрокомпасом, чтение дрейфа и т. д. Исследование радаров Кристенсена показало, что навигаторы тратили большую часть времени на бумажную работу (ведение журнала, работа с картами), и что размер экипажа самолета можно было сократить на два человека (значительная экономия) за счет устранения ненужной записи данных и предоставления лучших инструментов для построения графиков и карт
Необходимо признать, что многие исследования этой эпохи включали когнитивные аспекты в свои анализы задач повсеместно. Категории подзадач или действий, использованные в анализах задач, включали, например, «ощущение», «идентификацию», «интерпретацию» и «решение проблем». Исследования в Великобритании опирались на диаграммы, которые не только отображали движения рук, но также включали такие действия, как визуальный поиск и принятие решений, в качестве аналитических категорий.
Что произошло после войны? Если индустриальная психология вернулась к проблеме отбора в США, то одновременно возник второй путь, он возник из новой программы теории информации и измерений. Этот путь сосредоточился на таких темах, как методы кодирования информации и совместимость стимул-реакция в проектировании средств управления и дисплеев. Эти работы, представляющие как усилия США военного времени, так и усилия Великобритании военного времени , практически не содержали ссылок на темы, методы и результаты индустриальной психологии до Второй мировой войны. Вместо этого они почти исключительно ссылались на новаторские исследования и новые идеи и применения теории информации и измерений, особенно на влиятельные технические отчеты ( Hick, 1945; Shannon, 1948), влиятельные обзоры и основополагающие публикации (например, Хик, Шеннон, Винер и тд). В этих работах содержится мало существенных ссылок на методы и результаты исследований, проведенных до Второй мировой войны.
Необходимо признать, что многие исследования этой эпохи включали когнитивные аспекты в свои анализы задач повсеместно. Категории подзадач или действий, использованные в анализах задач, включали, например, «ощущение», «идентификацию», «интерпретацию» и «решение проблем». Исследования в Великобритании опирались на диаграммы, которые не только отображали движения рук, но также включали такие действия, как визуальный поиск и принятие решений, в качестве аналитических категорий.
Что произошло после войны? Если индустриальная психология вернулась к проблеме отбора в США, то одновременно возник второй путь, он возник из новой программы теории информации и измерений. Этот путь сосредоточился на таких темах, как методы кодирования информации и совместимость стимул-реакция в проектировании средств управления и дисплеев. Эти работы, представляющие как усилия США военного времени, так и усилия Великобритании военного времени , практически не содержали ссылок на темы, методы и результаты индустриальной психологии до Второй мировой войны. Вместо этого они почти исключительно ссылались на новаторские исследования и новые идеи и применения теории информации и измерений, особенно на влиятельные технические отчеты ( Hick, 1945; Shannon, 1948), влиятельные обзоры и основополагающие публикации (например, Хик, Шеннон, Винер и тд). В этих работах содержится мало существенных ссылок на методы и результаты исследований, проведенных до Второй мировой войны.
18.03.202518:18
Cognitive Task Analysis: часть I
Астрологи объявили неделю когнитивного таск анализа - Cognitive Task Analysis CTA: на это есть несколько причин, поэтому скоро на канале будет много материалов на эту тему в попытках разобраться, что представляет собой этот метод, какие есть ограничения и практики. Спойлер: на самом деле я даже уже использовал CTA на реальных кейсах, но некоторой глубины теоретической оптики и методологического чутья немного не хватает.
Если открыть старую, но хорошую Usability Book of Knowledge, то можно увидеть примерно следующее содержание:
Анализ когнитивных задач (CTA) — это тип таск анализа, направленный на понимание задач, требующих от пользователя большой когнитивной активности, таких как принятие решений, решение проблем, память, внимание и суждение. Методы анализа когнитивных задач анализируют и представляют когнитивные действия, которые пользователи используют для выполнения определенных задач. Некоторые из шагов анализа когнитивных задач: картирование задачи, выявление критических точек принятия решений, кластеризация, связывание и расстановка приоритетов, а также характеристика используемых стратегий
https://www.usabilitybok.org/cognitive-task-analysis
Одновременно выделяют несколько типов методов в этом семействе методов
Applied Cognitive Task Analysis (ACTA), the Critical Decision Method (CDM), Skill-Based CTA Framework, Task-Knowledge Structures (TKS) and the Cognitive Function Model (CFM)
Фраза «Анализ когнитивных задач» (Cognitive Task Analysis, CTA) начал появляться в печати в конце 1970-х годов, главным образом для выражения потребности: как можно анализировать когнитивные компоненты работы? Как можно помочь новичкам мыслить и действовать больше как эксперты? Этот термин возник в трудах разработчиков учебных программ, исследователей экспертизы, системных инженеров, когнитивных психологов и других специалистов. В 90ые уже создавались группы в рамках ассоциаций и направлений исследований - причем making и архитектурой выбора.
Вообще, анализ задач был изобретен в основном как следствие индустриализации. Он развивался рука об руку с индустриальной психологией внутри одной дисциплины — академической психологии. КТА как самостоятельное направление возник в значительной степени благодаря компьютеризации, но появился в 1980-х годах в ряде дисциплин, от дизайна обучения до социологии.
В Польше и России существовало движение, схожее с движением немецких психотехников. Фактически, польский ученый Войцех Ястшембовский первым ввел термин «эргономика» в 1857 году, используя греческие слова «ergon» (работа) и «nomos» (принцип или закон). Ястшембовский включал в свое понятие работы «физическую, эстетическую, рациональную и моральную работу, то есть труд, развлечение, рассуждение и преданность» К концу Первой мировой войны, возможно, а уж точно в преддверии Второй мировой войны, термин «эргономика» вошел в английский язык. Мы многим обязаны психотехникам конца XIX — начала XX века. Это была одна из двух европейских групп, которые ввели ключевую идею, позже получившую название прикладной психологии или индустриальной психологии. Основные идеи, зародившиеся в Германии, а затем распространившиеся по всей Европе и через Атлантику в Соединенные Штаты, значительно обогатили наше понимание когнитивных процессов. Они разработали инструменты для измерения способностей при отборе персонала и обучении. Первые симуляторы для подготовки работников также были созданы и внедрены в эту эпоху.
Астрологи объявили неделю когнитивного таск анализа - Cognitive Task Analysis CTA: на это есть несколько причин, поэтому скоро на канале будет много материалов на эту тему в попытках разобраться, что представляет собой этот метод, какие есть ограничения и практики. Спойлер: на самом деле я даже уже использовал CTA на реальных кейсах, но некоторой глубины теоретической оптики и методологического чутья немного не хватает.
Если открыть старую, но хорошую Usability Book of Knowledge, то можно увидеть примерно следующее содержание:
Анализ когнитивных задач (CTA) — это тип таск анализа, направленный на понимание задач, требующих от пользователя большой когнитивной активности, таких как принятие решений, решение проблем, память, внимание и суждение. Методы анализа когнитивных задач анализируют и представляют когнитивные действия, которые пользователи используют для выполнения определенных задач. Некоторые из шагов анализа когнитивных задач: картирование задачи, выявление критических точек принятия решений, кластеризация, связывание и расстановка приоритетов, а также характеристика используемых стратегий
https://www.usabilitybok.org/cognitive-task-analysis
Одновременно выделяют несколько типов методов в этом семействе методов
Applied Cognitive Task Analysis (ACTA), the Critical Decision Method (CDM), Skill-Based CTA Framework, Task-Knowledge Structures (TKS) and the Cognitive Function Model (CFM)
Фраза «Анализ когнитивных задач» (Cognitive Task Analysis, CTA) начал появляться в печати в конце 1970-х годов, главным образом для выражения потребности: как можно анализировать когнитивные компоненты работы? Как можно помочь новичкам мыслить и действовать больше как эксперты? Этот термин возник в трудах разработчиков учебных программ, исследователей экспертизы, системных инженеров, когнитивных психологов и других специалистов. В 90ые уже создавались группы в рамках ассоциаций и направлений исследований - причем making и архитектурой выбора.
Вообще, анализ задач был изобретен в основном как следствие индустриализации. Он развивался рука об руку с индустриальной психологией внутри одной дисциплины — академической психологии. КТА как самостоятельное направление возник в значительной степени благодаря компьютеризации, но появился в 1980-х годах в ряде дисциплин, от дизайна обучения до социологии.
В Польше и России существовало движение, схожее с движением немецких психотехников. Фактически, польский ученый Войцех Ястшембовский первым ввел термин «эргономика» в 1857 году, используя греческие слова «ergon» (работа) и «nomos» (принцип или закон). Ястшембовский включал в свое понятие работы «физическую, эстетическую, рациональную и моральную работу, то есть труд, развлечение, рассуждение и преданность» К концу Первой мировой войны, возможно, а уж точно в преддверии Второй мировой войны, термин «эргономика» вошел в английский язык. Мы многим обязаны психотехникам конца XIX — начала XX века. Это была одна из двух европейских групп, которые ввели ключевую идею, позже получившую название прикладной психологии или индустриальной психологии. Основные идеи, зародившиеся в Германии, а затем распространившиеся по всей Европе и через Атлантику в Соединенные Штаты, значительно обогатили наше понимание когнитивных процессов. Они разработали инструменты для измерения способностей при отборе персонала и обучении. Первые симуляторы для подготовки работников также были созданы и внедрены в эту эпоху.
Қайта жіберілді:
Нейроинтерфейсы
16.03.202506:37
Позитивная программа (по крайней мере, в этом изложении) как-то не впечатляет, а вот критикой этой "концепции Маска" и я периодически занимаюсь, причем начиная еще с 2018 года — и на международных конференциях, и в научпоп выступлениях.
Не смог сейчас найти на канале презентацию к моей лекции для Биомедсходки (это еще 2023 год) "Нейроинтерфейсы — самый провальный проект Илона Маска?" — неужели забыл ее тогда выложить? В общем, выкладываю тут. Боюсь, без пояснений там многое не особо понятно, но, во всяком случае, критике этой "концепции" посвящены слайды 16-21.
Не смог сейчас найти на канале презентацию к моей лекции для Биомедсходки (это еще 2023 год) "Нейроинтерфейсы — самый провальный проект Илона Маска?" — неужели забыл ее тогда выложить? В общем, выкладываю тут. Боюсь, без пояснений там многое не особо понятно, но, во всяком случае, критике этой "концепции" посвящены слайды 16-21.
11.03.202517:29
Без комментариев. Некоторые отрывки из статьи, можете почитать и ознакомиться сами
The Cartesian Crisis: Why You Will Believe Nothing
Картезианский кризис: Почему вы не будете верить ничему
https://www.mindprison.cc/p/the-cartesian-crisis
Коллапс доверия к институтам и непрозрачная стена реальностей, созданных искусственным интеллектом
Цивилизация находится на краю пропасти, где она вот-вот утратит способность любого человека различать реальность. Ясность истины разрушается различными сущностями, оставляя общество дрейфовать без освещённого ориентира, который мог бы спасти его от утопления в море иллюзий.
Что такое картезианский кризис?
Картезианский кризис возникает, когда состояние цивилизации таково, что люди больше не могут быть уверены в достоверности какой-либо информации. Это существование в мире, лишённом проверяемой истины или реальности. Способность различать реальность — фундаментальная потребность для нормального функционирования разума. Следовательно, этот сценарий предполагает исход, при котором мир погружается в полнейший хаос, поскольку истина и разум рушатся, а границы между здравомыслием и безумием исчезают.
Что является инструментальной причиной картезианского кризиса?
Этот кризис возникает из сочетания различных источников, и нет единственной главной причины, из которой проистекают все проблемы.
Он включает в себя провалы институтов знаний, которые поддались целям, не соответствующим их заявленной миссии, что привело к руководству, отравленному пропагандой и идеологией.
Информация в интернете теряется. В огромном море данных мало кто замечает затопление нескольких судов. Огромные объёмы данных, генерируемых ежедневно, помогают скрывать исчезающую информацию. Нам невозможно уделять этому внимание.
Мы теряем ссылки на важные юридические документы.
49% ссылок, процитированных в решениях Верховного суда, не работают
The Atlantic
Важные знания о нашем прошлом исчезают.
38% веб-страниц с 2013 года больше не доступны
Галлюцинирующий ИИ пишет наши ресурсы знаний
ИИ теперь пишет значительную часть контента, доступного в интернете, из-за конкуренции между людьми за производство большего объёма контента ради финансовых преимуществ для себя или организаций, на которые они работают.
Если ваши конкуренты используют ИИ для манипуляций системой и это приносит им выгоду, то неиспользование ИИ ставит вас в невыгодное положение. Это тревожное явление, при котором все погружаются в море машинно-генерируемого шума. Это "фаст-фуд" информации: низкое качество, но в больших объёмах.
Примечательно, что введение ChatGPT в ноябре 2022 года вызвало значительный всплеск научных статей, созданных ИИ, увеличив долю статей, идентифицированных как ИИ, с 3,61% в ноябре 2022 года до 6,22% в ноябре 2023 года.
Сегодня на Google Scholar 119 статей, созданных ИИ. По темам, таким как COVID-19, травмы позвоночника, грибковые инфекции, антибиотики
The Cartesian Crisis: Why You Will Believe Nothing
Картезианский кризис: Почему вы не будете верить ничему
https://www.mindprison.cc/p/the-cartesian-crisis
Коллапс доверия к институтам и непрозрачная стена реальностей, созданных искусственным интеллектом
Цивилизация находится на краю пропасти, где она вот-вот утратит способность любого человека различать реальность. Ясность истины разрушается различными сущностями, оставляя общество дрейфовать без освещённого ориентира, который мог бы спасти его от утопления в море иллюзий.
Что такое картезианский кризис?
Картезианский кризис возникает, когда состояние цивилизации таково, что люди больше не могут быть уверены в достоверности какой-либо информации. Это существование в мире, лишённом проверяемой истины или реальности. Способность различать реальность — фундаментальная потребность для нормального функционирования разума. Следовательно, этот сценарий предполагает исход, при котором мир погружается в полнейший хаос, поскольку истина и разум рушатся, а границы между здравомыслием и безумием исчезают.
Что является инструментальной причиной картезианского кризиса?
Этот кризис возникает из сочетания различных источников, и нет единственной главной причины, из которой проистекают все проблемы.
Он включает в себя провалы институтов знаний, которые поддались целям, не соответствующим их заявленной миссии, что привело к руководству, отравленному пропагандой и идеологией.
Информация в интернете теряется. В огромном море данных мало кто замечает затопление нескольких судов. Огромные объёмы данных, генерируемых ежедневно, помогают скрывать исчезающую информацию. Нам невозможно уделять этому внимание.
Мы теряем ссылки на важные юридические документы.
49% ссылок, процитированных в решениях Верховного суда, не работают
The Atlantic
Важные знания о нашем прошлом исчезают.
38% веб-страниц с 2013 года больше не доступны
Галлюцинирующий ИИ пишет наши ресурсы знаний
ИИ теперь пишет значительную часть контента, доступного в интернете, из-за конкуренции между людьми за производство большего объёма контента ради финансовых преимуществ для себя или организаций, на которые они работают.
Если ваши конкуренты используют ИИ для манипуляций системой и это приносит им выгоду, то неиспользование ИИ ставит вас в невыгодное положение. Это тревожное явление, при котором все погружаются в море машинно-генерируемого шума. Это "фаст-фуд" информации: низкое качество, но в больших объёмах.
Примечательно, что введение ChatGPT в ноябре 2022 года вызвало значительный всплеск научных статей, созданных ИИ, увеличив долю статей, идентифицированных как ИИ, с 3,61% в ноябре 2022 года до 6,22% в ноябре 2023 года.
Сегодня на Google Scholar 119 статей, созданных ИИ. По темам, таким как COVID-19, травмы позвоночника, грибковые инфекции, антибиотики
07.04.202515:27
Опять про человеческий фактор и умные автомобили
Первая фатальная авария Xiaomi SU7 вызвала вопросы о технологии беспилотного вождения и запертых дверях
«Xiaomi SU7 врезался в ограждение, не сумев объехать закрытую строительную полосу.
Электроседан двигался по NOA со скоростью 116 км/ч непосредственно перед смертельным ударом.
«Три студента колледжа погибли после того, как электромобиль загорелся после аварии на шоссе».
https://www.msn.com/en-us/technology/tech-companies/first-fatal-xiaomi-su7-crash-sparks-questions-about-self-driving-tech-and-locked-doors/ar-AA1CapfG
Xiaomi Technology — к сожалению, одна из многих на рынке таких автомобилей.
"Никто в отрасли не использует жизнеспособный подход к развитию. Никто не может тратить жизни, деньги и время на то, чтобы почти что сделать" - пишет автор из линкендина, Michael DeKort, специалист в области автономных систем
- Отсутствие общего обучения/выводов. Результат — только непревзойденное распознавание образов. Таким образом, «пиксельная» или микроуровневая классификация часто оказывается неверной, когда спорными оказываются лишь несколько пикселей.
- Использование ненужных человеческих морских свинок. Кроме того, практически невозможно восстановить ситуационную осведомленность в критических по времени ситуациях разъединения. Как и аварии.
- Опора на реальный мир и моделирование для большинства разработок
- Использование неадекватных игровых симуляторов по сравнению с аэрокосмическими технологиями
Но самое большое препятствие — это не датчики, не технологии и даже не юридические вопросы или этика. Возможно, дело в том, что мы на самом деле не знаем, как думает ИИ. Недавнее исследование Anthropic показало, что чат-боты ИИ могут галлюцинировать, не очень хороши в элементарной математике и часто лгут о своих собственных рассуждениях. Так же, как люди. Оказывается, мы вообще ничего не знаем о том, как работает мозг, ИИ или человека
https://newatlas.com/automotive/why-ai-cant-drive-your-car/
Во время вождения мы принимаем тысячи решений каждую минуту, которые могут буквально повлиять не только на нашу жизнь, но и на жизнь окружающих. Из данных о вождении с отвлечением мы знаем, что даже несколько мгновений невнимательности могут привести к ужасающим результатам. Теперь подумайте, что происходит с ИИ, который либо оправдывает себя за плохой ответ, либо не может принять решение достаточно быстро.
Дело в том, что хотя технология, информирующая ИИ, требует много работы, чтобы достичь того же уровня, что и водитель-человек, самой модели обучения тоже придется догнать его. ИИ сейчас за 70, но он может работать только примерно на том же когнитивном уровне, что и маленький ребенок. И мы даже не уверены, как он это делает.
Современные автомобили имеют десятки датчиков, сотни футов проводки, три или более бортовых компьютеров, беспроводное и Wi-Fi-подключение, GPS и множество других гаджетов. Ни один из них не может управлять автомобилем за вас. Нет, даже те модели, на которых есть буква «Т». Для их управления требуются люди, и, вероятно, так будет еще некоторое время.
Большинство по-настоящему автономных транспортных средств «закрыты» в определенной области как по юридическим, так и по техническим причинам.
У нас, людей, есть явное преимущество перед нашими творениями ИИ: мы рождаемся с довольно высококлассными сенсорными системами, которые работают в мультимодальных форматах — многие тысячелетия эволюции сделали нас довольно хорошими в их использовании. Мы, как и большинство животных, преуспеваем в сопоставлении множественных входов и соответствующей реакции.
Первая фатальная авария Xiaomi SU7 вызвала вопросы о технологии беспилотного вождения и запертых дверях
«Xiaomi SU7 врезался в ограждение, не сумев объехать закрытую строительную полосу.
Электроседан двигался по NOA со скоростью 116 км/ч непосредственно перед смертельным ударом.
«Три студента колледжа погибли после того, как электромобиль загорелся после аварии на шоссе».
https://www.msn.com/en-us/technology/tech-companies/first-fatal-xiaomi-su7-crash-sparks-questions-about-self-driving-tech-and-locked-doors/ar-AA1CapfG
Xiaomi Technology — к сожалению, одна из многих на рынке таких автомобилей.
"Никто в отрасли не использует жизнеспособный подход к развитию. Никто не может тратить жизни, деньги и время на то, чтобы почти что сделать" - пишет автор из линкендина, Michael DeKort, специалист в области автономных систем
- Отсутствие общего обучения/выводов. Результат — только непревзойденное распознавание образов. Таким образом, «пиксельная» или микроуровневая классификация часто оказывается неверной, когда спорными оказываются лишь несколько пикселей.
- Использование ненужных человеческих морских свинок. Кроме того, практически невозможно восстановить ситуационную осведомленность в критических по времени ситуациях разъединения. Как и аварии.
- Опора на реальный мир и моделирование для большинства разработок
- Использование неадекватных игровых симуляторов по сравнению с аэрокосмическими технологиями
Но самое большое препятствие — это не датчики, не технологии и даже не юридические вопросы или этика. Возможно, дело в том, что мы на самом деле не знаем, как думает ИИ. Недавнее исследование Anthropic показало, что чат-боты ИИ могут галлюцинировать, не очень хороши в элементарной математике и часто лгут о своих собственных рассуждениях. Так же, как люди. Оказывается, мы вообще ничего не знаем о том, как работает мозг, ИИ или человека
https://newatlas.com/automotive/why-ai-cant-drive-your-car/
Во время вождения мы принимаем тысячи решений каждую минуту, которые могут буквально повлиять не только на нашу жизнь, но и на жизнь окружающих. Из данных о вождении с отвлечением мы знаем, что даже несколько мгновений невнимательности могут привести к ужасающим результатам. Теперь подумайте, что происходит с ИИ, который либо оправдывает себя за плохой ответ, либо не может принять решение достаточно быстро.
Дело в том, что хотя технология, информирующая ИИ, требует много работы, чтобы достичь того же уровня, что и водитель-человек, самой модели обучения тоже придется догнать его. ИИ сейчас за 70, но он может работать только примерно на том же когнитивном уровне, что и маленький ребенок. И мы даже не уверены, как он это делает.
Современные автомобили имеют десятки датчиков, сотни футов проводки, три или более бортовых компьютеров, беспроводное и Wi-Fi-подключение, GPS и множество других гаджетов. Ни один из них не может управлять автомобилем за вас. Нет, даже те модели, на которых есть буква «Т». Для их управления требуются люди, и, вероятно, так будет еще некоторое время.
Большинство по-настоящему автономных транспортных средств «закрыты» в определенной области как по юридическим, так и по техническим причинам.
У нас, людей, есть явное преимущество перед нашими творениями ИИ: мы рождаемся с довольно высококлассными сенсорными системами, которые работают в мультимодальных форматах — многие тысячелетия эволюции сделали нас довольно хорошими в их использовании. Мы, как и большинство животных, преуспеваем в сопоставлении множественных входов и соответствующей реакции.
25.03.202518:13
Cheaper by the Dozen, Оптом дешевле
Вернемся к когнитивному анализу задач и его отражению в культуре. Упомянутый Гилберт или точнее чета Гилберт, которая работа на фабриках Форда и вошла в историю как отцы-основатели индустриальной психологии и идеологи тейлоризма были связаны с Голливудом, который вообще всегда был переплетен с американскими темами производительности труда, умными машинами и историей дизайна.
В 1950 году выходит фильм 'Дешевле дюжиной', который представил зрителям историю, основанную на жизни Фрэнка Гилбрета, инженера и одного из основоположников научного менеджмента. Гилбрет прославился своими исследованиями эффективности труда, применяя хронометраж и анализ движений для оптимизации рабочих процессов. Однако в фильме эти идеи выходят за рамки фабрик, проникая в управление его собственной семьёй из 12 детей. Картина отражает дух середины XX века — времени, когда технологии и системный подход начали трансформировать не только промышленность, но и быт. Методы Гилбрета, показанные через призму семейной жизни, стали предтечей современных концепций автоматизации, эргономики и даже проектирования пользовательского опыта.
Кто в ролях? Это интересно: Фрэнк Гилберт играет самого себя - успешного энтузиаста научного менеджмента и эффективности, который вместе с женой Лилиан обучают детей. Интересно, что Лиллиан в конце жизни после первых научных работ и диссертации по психологии, начала работать в области проектирования домашних кухонь: работы по дизайну и эргономике кухни или ванной - это вообще одни из золотых страниц истории американского уже дизайна, насколько я понимаю.
Фильм начинается со сцены проверки чистоты рук у всей дюжины и замеру сколько времени нужно всей семье собраться вокруг отца по секундомеру: патриархальная белая Америка. Семья переезжает и попутно пытается повысить эффективность жизни, даже замеряет время операции по удалению миндалин и показывает чудеса педагогики. У фильма было продолжение и новые части, но они уже не про научный менеджмент, а просто комедия положений
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%BC_%D0%B4%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%B2%D0%BB%D0%B5_(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC,_1950)
https://www.dailymotion.com/video/x8z3aqg
Сам фильм
Вернемся к когнитивному анализу задач и его отражению в культуре. Упомянутый Гилберт или точнее чета Гилберт, которая работа на фабриках Форда и вошла в историю как отцы-основатели индустриальной психологии и идеологи тейлоризма были связаны с Голливудом, который вообще всегда был переплетен с американскими темами производительности труда, умными машинами и историей дизайна.
В 1950 году выходит фильм 'Дешевле дюжиной', который представил зрителям историю, основанную на жизни Фрэнка Гилбрета, инженера и одного из основоположников научного менеджмента. Гилбрет прославился своими исследованиями эффективности труда, применяя хронометраж и анализ движений для оптимизации рабочих процессов. Однако в фильме эти идеи выходят за рамки фабрик, проникая в управление его собственной семьёй из 12 детей. Картина отражает дух середины XX века — времени, когда технологии и системный подход начали трансформировать не только промышленность, но и быт. Методы Гилбрета, показанные через призму семейной жизни, стали предтечей современных концепций автоматизации, эргономики и даже проектирования пользовательского опыта.
Кто в ролях? Это интересно: Фрэнк Гилберт играет самого себя - успешного энтузиаста научного менеджмента и эффективности, который вместе с женой Лилиан обучают детей. Интересно, что Лиллиан в конце жизни после первых научных работ и диссертации по психологии, начала работать в области проектирования домашних кухонь: работы по дизайну и эргономике кухни или ванной - это вообще одни из золотых страниц истории американского уже дизайна, насколько я понимаю.
Фильм начинается со сцены проверки чистоты рук у всей дюжины и замеру сколько времени нужно всей семье собраться вокруг отца по секундомеру: патриархальная белая Америка. Семья переезжает и попутно пытается повысить эффективность жизни, даже замеряет время операции по удалению миндалин и показывает чудеса педагогики. У фильма было продолжение и новые части, но они уже не про научный менеджмент, а просто комедия положений
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%BC_%D0%B4%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%B2%D0%BB%D0%B5_(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC,_1950)
https://www.dailymotion.com/video/x8z3aqg
Сам фильм
19.03.202519:15
Cognitive Task Analysis: часть II
Выдержки из книги Perspectives on cognitive task analysis : historical origins and modern communities of practice / edited by Robert R. Hoffman, Laura G. Militello
Методы анализа задач, созданные в ранней индустриальной психологии, включая TMS, использовались вплоть до Второй мировой войны, а во время войны стратегии и методы анализа задач начали становится значительно более разнообразными
Во-первых, задачи сместились от тех, что требовали физической координации и силы, к тем, что требовали суждений и когнитивных навыков. Кроме того, прикладная психология вышла за рамки подбора персонала и обучения, включив в себя проектирование дисплеев — занятие, требующее размышлений об информации, способах её использования и способах её представления. Третьим фактором стало влияние кибернетики и идей сервомеханизмов и теории ручного управления.
В Великобритании Совет по исследованию промышленной усталости (IFRB) был преобразован в Совет по исследованию промышленного здоровья и получил более широкие полномочия
В США приближение Второй мировой войны привело к созданию в 1940 году Чрезвычайного комитета по психологии. Среди множества его мероприятий комитет подготовил обзоры фундаментальных исследований по многочисленным вопросам, связанным с войной (например, усталость, стресс, пропаганда) при этом существовала Панель прикладной психологии
Исследования психологии авиации были почти немедленно прекращены после подписания перемирия в Версале, но программа исследований была возобновлена примерно в 1939 году Управлением гражданской авиации, которое спонсировало исследования десятков академических психологов. С приближением Второй мировой войны исследования по отбору и обучению авиационного персонала ускорились и на этот раз исследования включали анализ множества новых профессий в дополнение к пилотированию, таких как бомбардировка и навигация. Были разработаны и использованы разнообразные тесты способностей: тесты на бдительность, зрительно-моторную координацию и т. д.; тесты на фоновые знания (например, тесты знаний о том, как работают различные машины); и тесты на «скорость восприятия». Вызовы Второй мировой потребовали совершенно новых программ исследований, выходящих за рамки идей и методов психотехники и включающих человеческие факторы новых систем, таких как радары.
Воздушная артиллерия
Анализ сложных и трудных задач воздушных стрелков Панелью прикладной психологии США был обусловлен необходимостью облегчить обучение. Летающая крепость несла множество стрелков, и уровень потерь среди экипажей бомбардировщиков был высоким. Это привело к созданию симулятора стрельбы с пьедестала, который предоставлял имитацию целей и обратную связь о попаданиях и промахах. Анализ задач воздушных стрелков также выявил основную проблему распределения задач между членами команды, а не только между возможностями отдельного стрелка (см. Bray, 1948, гл. 6). В частности, создание «вычислительных прицелов для пулеметов» для бомбардировщика B-29 изменило проблему распределения задач между людьми (стрелок, следящий, целеуказатель) на проблему распределения задач между человеком и машиной. Хотя стрелки и члены экипажа все еще должны были сотрудничать во многих задачах, у отдельного стрелка было несколько различных и сложных задач.
Операции радиокодирования
Когда было обнаружено, что тысячи мужчин, прошедших обучение на радиокодировщиков, не достигли необходимого уровня мастерства для выполнения задач во время реальных военных операций, Панель прикладной психологии получила задание от армии и флота улучшить методы обучения радиокодировщиков. Подход заключался в анализе задачи с использованием технологии фонографической записи, определении скорости, с которой операторы могли обрабатывать код, и использовании результатов для разработки тестов на профпригодность
Выдержки из книги Perspectives on cognitive task analysis : historical origins and modern communities of practice / edited by Robert R. Hoffman, Laura G. Militello
Методы анализа задач, созданные в ранней индустриальной психологии, включая TMS, использовались вплоть до Второй мировой войны, а во время войны стратегии и методы анализа задач начали становится значительно более разнообразными
Во-первых, задачи сместились от тех, что требовали физической координации и силы, к тем, что требовали суждений и когнитивных навыков. Кроме того, прикладная психология вышла за рамки подбора персонала и обучения, включив в себя проектирование дисплеев — занятие, требующее размышлений об информации, способах её использования и способах её представления. Третьим фактором стало влияние кибернетики и идей сервомеханизмов и теории ручного управления.
В Великобритании Совет по исследованию промышленной усталости (IFRB) был преобразован в Совет по исследованию промышленного здоровья и получил более широкие полномочия
В США приближение Второй мировой войны привело к созданию в 1940 году Чрезвычайного комитета по психологии. Среди множества его мероприятий комитет подготовил обзоры фундаментальных исследований по многочисленным вопросам, связанным с войной (например, усталость, стресс, пропаганда) при этом существовала Панель прикладной психологии
Исследования психологии авиации были почти немедленно прекращены после подписания перемирия в Версале, но программа исследований была возобновлена примерно в 1939 году Управлением гражданской авиации, которое спонсировало исследования десятков академических психологов. С приближением Второй мировой войны исследования по отбору и обучению авиационного персонала ускорились и на этот раз исследования включали анализ множества новых профессий в дополнение к пилотированию, таких как бомбардировка и навигация. Были разработаны и использованы разнообразные тесты способностей: тесты на бдительность, зрительно-моторную координацию и т. д.; тесты на фоновые знания (например, тесты знаний о том, как работают различные машины); и тесты на «скорость восприятия». Вызовы Второй мировой потребовали совершенно новых программ исследований, выходящих за рамки идей и методов психотехники и включающих человеческие факторы новых систем, таких как радары.
Воздушная артиллерия
Анализ сложных и трудных задач воздушных стрелков Панелью прикладной психологии США был обусловлен необходимостью облегчить обучение. Летающая крепость несла множество стрелков, и уровень потерь среди экипажей бомбардировщиков был высоким. Это привело к созданию симулятора стрельбы с пьедестала, который предоставлял имитацию целей и обратную связь о попаданиях и промахах. Анализ задач воздушных стрелков также выявил основную проблему распределения задач между членами команды, а не только между возможностями отдельного стрелка (см. Bray, 1948, гл. 6). В частности, создание «вычислительных прицелов для пулеметов» для бомбардировщика B-29 изменило проблему распределения задач между людьми (стрелок, следящий, целеуказатель) на проблему распределения задач между человеком и машиной. Хотя стрелки и члены экипажа все еще должны были сотрудничать во многих задачах, у отдельного стрелка было несколько различных и сложных задач.
Операции радиокодирования
Когда было обнаружено, что тысячи мужчин, прошедших обучение на радиокодировщиков, не достигли необходимого уровня мастерства для выполнения задач во время реальных военных операций, Панель прикладной психологии получила задание от армии и флота улучшить методы обучения радиокодировщиков. Подход заключался в анализе задачи с использованием технологии фонографической записи, определении скорости, с которой операторы могли обрабатывать код, и использовании результатов для разработки тестов на профпригодность
17.03.202507:18
Бот, который не умеет ответить не знаю, это серьезная проблема, и ее не решить промтами. Естественно, зашиты принципы Полианны(нездоровый оптимизм), естественно ЛЛМ всегда стремится дать ответ. Это выравнивание вкупе с тем, что нет никакого "среднего" пользователя приводит к фундаментальным искажениям.
+1
14.03.202512:35
Викторианская наука была чем-то особенным, особенно в США.
Так, американский зоолог Майер создал свои захватывающие проекции крыльев бабочек. Каждый большой цветовой блок представляет собой попытку отобразить диапазон тональных вариаций на крыльях одного вида бабочек: внутри каждого блока представлен ряд примеров, взятых из энтомологической коллекции Музея сравнительной зоологии Гарвардского университета. Вертикальные линии обозначают отдельные крылья, математически искаженные и растянутые, чтобы заполнить аккуратное прямоугольное пространство — расположение, которое, как надеялся Майер, приведет к новым открытиям в «законах цветовых узоров». Используя свои раскрашенные проекции, Майер описал правила симметрии, линейное расположение пятен и то, как появляются и сужаются цветовые полосы. В мельчайших деталях он оценивает вариации внутри вида и между самцами и самками: правила и их исключения.
Упражнение Майера носит описательный характер, это вопрос сравнения и сопоставления. Разработанные им проекции, изгибающие узоры, служили его интересу к сравнению этих крошечных мозаик насекомых, но были еще и одой или гимном самому цвету - «Цвет и цветовые узоры» была работой не про бабочек, скорее
https://www.biodiversitylibrary.org/item/135404#page/7/mode/1up
https://publicdomainreview.org/collection/mayer-color-patterns/
Так, американский зоолог Майер создал свои захватывающие проекции крыльев бабочек. Каждый большой цветовой блок представляет собой попытку отобразить диапазон тональных вариаций на крыльях одного вида бабочек: внутри каждого блока представлен ряд примеров, взятых из энтомологической коллекции Музея сравнительной зоологии Гарвардского университета. Вертикальные линии обозначают отдельные крылья, математически искаженные и растянутые, чтобы заполнить аккуратное прямоугольное пространство — расположение, которое, как надеялся Майер, приведет к новым открытиям в «законах цветовых узоров». Используя свои раскрашенные проекции, Майер описал правила симметрии, линейное расположение пятен и то, как появляются и сужаются цветовые полосы. В мельчайших деталях он оценивает вариации внутри вида и между самцами и самками: правила и их исключения.
Упражнение Майера носит описательный характер, это вопрос сравнения и сопоставления. Разработанные им проекции, изгибающие узоры, служили его интересу к сравнению этих крошечных мозаик насекомых, но были еще и одой или гимном самому цвету - «Цвет и цветовые узоры» была работой не про бабочек, скорее
https://www.biodiversitylibrary.org/item/135404#page/7/mode/1up
https://publicdomainreview.org/collection/mayer-color-patterns/
10.03.202509:56
Что думаю? Что хочу попробовать на опросниках собирать данные экспериментальные - подобно проблемы вагонетки или других экземпляров из поведенческой экономики. Вообще, таких сложных вопросов много можно придумать, например, “Какое доказательство бытия бога вам кажется наиболее убедительным? Онтологический, космологический, моральный и телеологический и т.д.”, которые будут важными способами описать этическую или экономическую природу поведения аудитории
Көрсетілген 1 - 24 арасынан 114
Көбірек мүмкіндіктерді ашу үшін кіріңіз.