3. Модельный метод эвристического программирования диспетчерского труда

С точки зрения психолога человек при решении задачи осуществляет психологический процесс, который приводит к решению проблемной ситуации и к формированию новых форм поведения. Этот процесс называется эвристической деятельностью. И вот в начале 50-х годов главным моментом реализации психологических знаний в кибернетике становится разработка эвристических программ - таких программ, которые рационализируют работу вычислительной техники и строятся на основе анализа реальной мыслительной деятельности человека. Получило интенсивное развитие специальное направление - эвристическое программирование.

Эвристическое программирование направлено на отыскание набора правил сокращения информации, которые, будучи приложены к наблюдаемым данным, позволяют сравнительно эффективно преобразовывать эти данные в желательные команды. Хотя эвристическое программирование применялось к относительно широкому классу ситуаций по принятию решений человеком, оно было ограничено пределами способностей человека-оператора, а качество каждой конкретной программы - умением программиста.

К концу 60-х годов направление это вошло в полосу тяжелого кризиса. По признанию представителей этого направления, многие надежды, связанные с разработкой эвристических программ, не были осуществлены. Причина кризиса состояла в слабости той психологической теории мышления, которая была положена в основу эвристических программ.

Теория не учитывала, что для решения достаточно сложных задач характерно не только образование, но и смена эвристик. Эвристические программы должны основываться не на лабиринтной теории мышления, а на том понимании психологической деятельности, которое изложено в первой главе. Согласно такому пониманию мыслительная деятельность - это построение и работа динамических информационных моделей в мозгу человека. Следовательно, необходимо преодолеть своеобразный замкнутый круг: сначала описывается мышление по аналогии с работой машины, а затем предлагается использовать закономерности таким образом понятого мышления для усовершенствования машинных программ. Очевидно, вначале следует пытаться имитировать те функциональные механизмы, которых в работе машины нет. Особенно отчетливо проявляются эти механизмы в оперативном управлении, характерном для работы диспетчерского аппарата железных дорог.

Экспериментальные исследования свидетельствуют в пользу того, что в основе решения человеком мыслительных задач лежит построение и работа некоторой системы отношений, которая может быть названа моделью проблемной ситуации. И здесь возникает вопрос, нельзя ли это свойство интеллектуальной деятельности человека хотя бы частично передать электронной вычислительнрй машине, осуществляющей диспетчерское управление транспортными объектами. Если кибернетическая машина действительно окажется способной строить внутри себя элементы задачи и работать с этими элементами, то можно предположить, что эта же машина сможет формировать новые пути решения задач, формировать алгоритм, который в работе обычных кибернетических машин задается извне человеком, осуществляющим программирование.

Проф. Д. А. Поспелов и канд. техн. наук Ю. И. Клыков сделали попытку кибернетической реализации указанного общепсихологического подхода к процессу решения задач. Ими был предложен новый метод программирования, названный модельным методом управления динамическими ситуационными системами. Основой его является построение внутри машин моделей тех объектов внешнего мира, с которыми должны производиться действия по управлению [44].

Некоторые символы, определенным образом закодированные и введенные в машину, должны представлять эти управляемые объекты. Основа, на которой должно осуществляться кодирование элементов внешнего мира, принципы этого кодирования чрезвычайно существенны. Можно, например, ограничиться только кодовым представительством вводимых в машину объектов. Но авторов не удовлетворяла простая кодировка - ведь далеко не всякое кодирование того или иного объекта можно считать его моделью. Факты психологии мышления отчетливо показывают, что модель - это прежде всего система отношений. Именно поэтому в качестве основы внутреннего моделирования был избран смысловой принцип, названный семиотическим.

Само описание объектов, с которыми необходимо было производить действие, осуществлялось в терминах категорий: место, время, пространство, часть, целое, форма, матриал, цвет, состояние, назначение, действие, результат и т. д. Эта совокупность понятий, с помощью которой на математическом языке осуществлялось представление предметов внешнего мира, носила название базовых понятий. Помимо базовых понятий, в своеобразный словарь вводилось обозначение отношений между объектами, которые были названы базовыми отношениями. Примерами базовых отношений могут служить "следование во времени", "следование в пространстве", "причина - следствие", "субъект - действие", "объект - действие" и др. При составлении словаря базовых отношений учитывалось, какие отношения действительно имеют место между управляемыми объектами.

Система, предложенная Д. А. Поспеловым и Ю. И. Клыковым, включает в себя несколько составных частей - базовую память, кратковременную память, механизм выработки гипотез и структурную память, которая располагает механизмами обобщения и абстракции. Базовая память состоит из самих записей (кодов) базовых понятий и базовых отношений. В этом специфическом словаре базовые понятия и базовые отношения выступают как элементарные значки.

Основным элементом моделирования ситуаций является операция Q_ir_kQ_j. Смысл этой операции состоит в том, что между двумя базовыми понятиями Q_i и Q_j имеется базовое отношение rk. Каждая ситуация, которую необходимо решать, представлена в машине в виде совокупности таких троек, в которых выражаются все основные элементы ситуации и отношения между ними.

Кибернетическая система, которая попадает в данную внешнюю среду, начинает получать информацию через последовательность ситуаций окружающего ее мира. Эти ситуации представляют собой как бы "мгновенные фотографии", отражающие состояние внешнего мира системы в данный момент времени. Каждая такая фотография есть структура, состоящая из троек указанного типа. При необходимости структуру можно представить в виде некоторой пространственной модели ситуации.

Такое "фотографирование" ситуаций осуществляется с помощью кратковременной памяти через определенные каналы. Каждый раз, когда в этой памяти появляется фотография ситуации, она передается в память механизма гипотез. Здесь накапливаются сведения о ситуациях и выясняется, какие связи являются более существенными (имеют больший вес). Те связи внешней среды, существенность которых установлена, передаются в долговременную память, в ее нижний уровень. На этом уровне долговременной памяти хранятся шаблоны тех структур, которые устойчиво характеризуют данную окружающую среду.

Долговременная память представляется в виде совокупности слоев (срезов), определенным образом связанных между собой. Назначение срезов состоит в том, чтобы обобщать полученные структуры. Слой, лежащий на более высоком уровне, должен производить обобщение тех структур, которые лежат на уровне более низком. Обобщение происходит по двум принципам: обобщение по понятиям и обобщение по отношениям.

Сам процесс, приводящий к формированию новых, более общих понятий, происходит следующим образом. Среди списка базовых понятий выделяются понятия, называемые признаками. Если оказывается, что две (или более) структуры включают в себя одинаковые признаки, то структуры эти в верхнем слое памяти объединяются в обобщенное понятие, которое может быть распознано по соответствующему признаку. Аналогом процесса образования обобщений у человека может служить образование у него таких понятий, как "сладкое", "синее", "круглое" и т. д.

Обобщение по отношениям более сложно. В этом случае при обобщении по одному отношению образуются понятия типа "слесарные инструменты" (понятие сформировано на основе отношения "быть предназначенным для"). При обобщении по нескольким отношениям возможно возникновение понятий типа "толпа" (понятие это формулируется по двум отношениям "соприкасаться с" и "одновременно"). Кроме механизма обобщения, в системе предусматривается механизм абстрагирования, с помощью которого происходит объединение ситуаций в новое обобщенное понятие.

Связи в системе между уровнями памяти установлены таким образом, что при возбуждении некоторой структуры на верхних уровнях памяти может быть возбуждена совокупность структур на нижних уровнях. Это позволяет воссоздать в системе тот процесс, который был назван авторами "генерированием мысленных представлений".

Предложенная система позволяет получать определенные последовательности действий с предметами. В результате каждого из действий изменяется характер некоторых отношений. Если эти отношения оценивать с помощью ЭВМ, то открывается возможность производить "мысленный эксперимент". Этот эксперимент может осуществляться с применением обобщенных структур, которые, возбуждая множество фотографий на уровне кратковременной памяти и передавая их в специальный механизм модельного эксперимента, позволяют посредством этого механизма производить "мысленные действия" с предметами и оценивать результаты этих действий.

Такова в самых общих чертах характеристика модельного метода, предназначенного для управления, в том числе широким классом транспортных систем.

В модельном языке было использовано 40 базовых понятий и 43 базовых отношения, из которых можно было сформировать почти 200 новых отношений. С помощью этого, довольно ограниченного словаря понятий и отношений в вычислительном центре Московского энергетического института был решен ряд задач по нахождению алгоритмов: управления движением судов по каналу им. Москвы, составления расписания занятий, работы информационно-поисковой системы фактографического типа.

Специальный модельный эксперимент показал, что результаты, полученные с помощью предлагаемого принципиально нового подхода к программированию, совпадают с результатами решения этих же задач человеком.

Сами создатели модельного принципа считают, что особенно интересным для них оказалось сопоставление процесса решения ситуаций игры "5", осуществленного машиной и человеком.

Для сравнения были избраны три варианта решения задач. Первый вариант - результат решения задач игры "5" человеком, полученный на основе психологических экспериментов. Второй вариант включал в себя программу решения задач, составленную на основе принципов эвристического программирования. И, наконец, третий вариант состоял в решении задач с помощью моделирующего автомата.

Эксперимент показал, что программа, основанная на понимании "эвристики" как некоторого приема, сокращающего перебор вариантов в определенном лабиринте, не оказалась в данном случае идеальной. Результат работы машины, пытавшейся сократить число решений игры "5", мало согласовывался с результатами решения этой же задачи человеком.

Например, при решении каждого из начальных вариантов расположения фишек машина делала приблизительно одинаковое число попыток, в то время как в человеческом решении была совершенно разная картина решения в зависимости от того, какая ситуация была предложена. Кроме того, в процессе игры человек обучался и при появлении исходных ситуаций, близких к встречаемым ранее, резко сокращал число попыток; машина же при неизменной программе не обнаруживала эффекта научения.

При решении задач автоматом, основанном на модельном принципе, вся процедура решения сводилась к двум фазам. В первой фазе происходит обучение, при котором ситуации, возникающие в игре, описываются средствами модельного языка, происходит формирование обобщенных ситуаций и разбиение этих обобщенных ситуаций на классы, соответствующие тем или иным цепочкам решения.

На второй фазе игры из каждой пары ситуаций (начального и конечного расположения) порождается модель решения. Это формирование происходит на основе построения и обнаружения обобщенных ситуаций. Если начальная и конечная ситуации входят в одну и ту же обобщенную структуру, машина решает такую задачу, как человек, который выработал определенный стереотип в решении определенных задач игры "5". В этом случае число ходов в решении оказывается оптимальным. Если же начальная и конечная ситуации входят в различные обобщенные структуры, то оптимальность решения снижается, но не намного - всего на несколько ходов.

Таков принцип программирования, основанный на модельном методе порождения и отображения ситуаций о внешнем мире. Как полагают авторы, этот метод может быть также назван эвристическим, хотя он существенно отличается от существующих вариантов эвристического программирования прежде всего тем, что он свободен от целого ряда недостатков этого последнего.

Первое и основное отличие указанного метода от работы всех существующих автоматов состоит в роли и значении внутреннего процесса порождения ситуаций, который позволяет автомату воссоздавать в себе внешнюю среду. В результате этих внутренних процессов машина оказывается способной овладевать соответствующей внешней средой, вырабатывать новые, не содержащиеся в памяти способы поведения, адекватные этой внешней среде.

Машина, работающая по модельному принципу, оказалась способной сама найти алгоритм работы диспетчера, которого ранее не было; сама формировать логическую схему операций, ведущую к оптимальным решениям ситуаций игры "5".

Таким образом, по своим информационным процессам, по специфике своего взаимодействия моделирующий автомат уже не может быть полностью вписан в схему "стимул - реакция", распространенную в кибернетике и теории автоматов. В этом автомате есть своя специально создаваемая внутренняя среда, динамика которой порождает формирование стратегий поведения автомата во внешней среде.

Этим модельный принцип программирования отличается, в частности, от того программирования, которое было несколько сенсационно названо эвристическим. Как уже говорилось, главное в работе эвристических программ составляют так называемые "эвристики", т. е. приемы, позволяющие сокращать лабиринт задачи. Анализ показал, что основой процесса в эвристических программах является траектория некоторой точки по коридорам и площадкам лабиринта.

Характерная ограниченность эвристических программ состоит в том, что в каждой из них фиксирован, наперед задан набор способов преобразования ситуации (операторов), посредством которого осуществляется движение по лабиринту задачи. Программа не может сформировать новый оператор, она занимается лишь применением готовых операторов к материалу задачи, пассивному в своей основе.

В модельном же методе программирования материал задачи - элементы, из которых складываются ее условия, связи между этими элементами - начинает работать, осуществлять совершенно определенную динамику, связанную с порождением ситуаций, с процессами обобщения и с построением на этой основе обобщенной внутренней модели внешнего мира. Именно эта внутренняя динамика, воссозданный в машине процесс моделирования позволили системам, работающим на основе модельного языка, порождать новые способы преобразования ситуаций, новые операторы. К числу таких новых операторов и могут быть отнесены найденные машиной алгоритмы, о которых говорилось ранее.

Все это позволяет считать программирование, основанное на модельном языке, эвристическим программированием в собственном смысле слова, поскольку оно основано на воссоздании внутренних существенных особенностей психической деятельности.

Следует признать, что новый метод, основанный на существенно ином понимании процесса решения задач человеком, может рассматриваться как практически более эффективный способ программирования.

Характерно, что значительный практический эффект использования этого метода получен в экспериментах по управлению транспортными объектами, например, в опытах по управлению Одесским морским портом и системой УВД Аэрофлота.

Нет никакого сомнения в том, что внедрение модельного языка в практику железнодорожного транспорта также даст значительный производственный эффект.

Сейчас, когда человек почти при каждом роде производственной деятельности связан с машинами, все большее значение приобретают психология и те ее разделы, которые находят оптимальное согласование человека и современных сложных технических устройств. Влияние психологии на "проникновение" человека в мир машин увеличивается по мере развития и усложнения машин.

Ознакомление с железнодорожной психологией, учет ее рекомендаций с каждым годом приобретают все большее значение для специалистов-железнодорожников. Необходимость повышенного внимания к железнодорожной психологии - объективное выражение процессов и преобразований, происходящих на стальных магистралях нашей страны. В таких исследованиях не было большой необходимости в эпоху паровозов и жезловой системы, но они совершенно обязательны и важны в век высоких скоростей, мощных локомотивов, сложных устройств автоматики и телемеханики.

Итак, при создании систем управления перевозочным процессом необходимо четко знать, как следует распределить функции между счетно-решающими устройствами и людьми. Если учесть скоротечность информационных процессов, требования четкой координации работы всех подсистем и узлов, охваченных линиями оргасвязи, станет понятным, что изучение и учет функциональных возможностей и особенностей человека, специфики его умственной деятельности - важная и необходимая часть всего комплекса работ по внедрению кибернетики на транспорте.

В материалах XXIV съезда КПСС проблема создания автоматизированных систем управления отраслями, территориальными организациями, объединениями, предприятиями выдвинута в качестве одной из центральных. Ей придано не только экономическое, но и социально-политическое значение.

Железнодорожный транспорт, подобно всем отраслям промышленности на современном этапе, вплотную подошел к проблеме автоматизации всех процессов транспортного конвейера. В текущей пятилетке должна быть создана автоматизированная система управления железнодорожным транспортом страны (АСУЖТ).

Для осуществления автоматизированного процесса перевозок может потребоваться настолько сложная технически и настолько большая по размерам система, что ее создание будет невыгодно с экономической точки зрения. Дело в том, что железнодорожный транспорт с присущей ему неравномерностью движения грузовых и пассажирских поездов трудно поддается моделированию. Известные до сих пор приемы моделирования не в состоянии, как это отмечалось выше, удовлетворить все требования, а электронные машины, осуществляющие это моделирование, должны выполнять очень сложные функции, перерабатывать колоссальное количество информации. Исключительно высокие требования должны быть предъявлены к аппаратуре железнодорожной автоматики, особенно по показателям надежности. Ведь работа железных дорог проходит в сложных условиях, когда приходится проводить мероприятия, до минимума сводящие простои подвижного состава, возникающие в силу влияния внешних причин, или обеспечивать улучшение качественных показателей работы.

Поэтому АСУЖТ представляет собой человеко-машинную систему, где за человеком остается функция принятия решений. Однако деятельность человека, управляющего сложными автоматизированными системами, требует восприятия большого объема информации, поступающей от объектов управления, сложную ее переработку и быструю выработку оперативных команд. Решающая роль человека в таких системах, сложность анализа информации и реализации функций управления предопределили комплекс исследований различных сторон сопряжения технических средств и обслуживающих их людей. "Человеческий фактор" стал одним из важнейших условий, от которых зависит эффективность и надежность используемой техники, причем актуальность проблемы "человек - машина" возрастает с каждым годом.

Дело в том, что на современном этапе развития техники человек все чаще находится рядом с технологическим процессом производства, его деятельность по мере дальнейшего технического прогресса сводится к составлению и отладке программ для ЭВМ, к принятию с помощью этих машин оптимальных управленческих решений. Значит решающими для человека становятся его способности решать сложные эвристические задачи, искать и находить наилучшие варианты осуществления технологических операций, управлять ими. Изучением этих способностей и разработкой рекомендаций по рационализации умственной деятельности людей занимается техническая психология.

Психологические исследования, и это достаточно убедительно показано в предыдущих главах, оказывают большую помощь в решении такого важного вопроса, как учет возможностей "человеческого фактора", обеспечивающего гармоническое взаимодействие человека и машины. По этим соображениям в перспективной системе управления работой железных дорог следует стремиться к оптимизации этого взаимодействия. Нужно заметить, что любая система управления должна быть разработана с учетом того, что функции человека сохраняют и на обозримое будущее сохранят важную роль в кибернетическом управлении.

Директивы XXIV съезда КПСС по девятому пятилетнему плану намечают: "...ускорить темпы научно-технического прогресса путем всемерного развития исследований в наиболее перспективных областях науки..., осуществить в широких масштабах замену ручного труда машинным". Исследования в области психологии должны широко развернуться на железнодорожном транспорте, ими следует заниматься в научных и учебных институтах, чаще использовать при проектировании систем управления и оценке их эксплуатационных характеристик. Появилась необходимость в подготовке специалистов по железнодорожной психологии, в изучении этого предмета в вузах. Все это несомненно значительно повысит эффективность систем "человек - машина", связанных с перевозочным процессом.

Лишь в этом случае внедрение кибернетики на железнодорожном транспорте будет иметь блестящие перспективы.