Software & Systems

Общая эффективность действия автоматизированных информационных систем (АИС) зависит от ряда факторов: совершенства технологического оборудования и системы комплексной автоматизации, уровня профессионального мастерства пользователя, взаимной приспособленности человека и автомата как звеньев единой комплексной системы управления. Важнейшее значение имеют исследования проблем психологического анализа взаимодействия человека и АИС: процессов управления, совершенствования методов разработки многоуровневой адаптации человека и машины в автоматизированных системах, эргономических принципов отображения информации человеку-оператору и эффективного использования компьютеров в управлении.

Учитывая две фундаментальные составляющие АИС – программное и техническое обеспечение – необходимо говорить о возникновении третьей – «человеческого обеспечения».

Программное обеспечение АИС представляет собой особым образом упорядоченные алгоритмы (в широком смысле этого слова), построенные по принципу иерархического применения различных языков представления. Таким образом, современная программно-техническая система как объект разработки есть организованная, иерархическая система знаний. В идеале хотелось бы иметь механизм, который позволял бы оценить степень организованности, упорядоченности таких знаний, аддитивный при этом к классу языкового представления. В дальнейших выводах будем опираться на гипотезу, что субъектное семантическое пространство представляет собой уровни абстрагирования, где каждый верхний уровень выступает метаязыком по отношению к нижнему уровню.

Если принять упрощение, что язык есть особым образом упорядоченный набор правил манипулирования словами (символами, лексемами), то возникает проблема: «каких, сколько символов и в какой иерархии представлять в документе (программе), чтобы эффективность прочтения и понимания, представленных знаний для человека была оптимальна?».

Здесь уместно вспомнить об оценке сложности системы и соответствующих показателях качества: метрики Холстеда, Джилба, Мак-Кейба и пр. Многие из этих показателей строятся на идеях шенноновской меры – энтропии. Однако практическое применение энтропийных метрик оценки сложности программного обеспечения наталкивается на проблему точности и достоверности данных расчета, что заставляет их авторов и пользователей вводить ряд ограничений и допущений. Это происходит в первую очередь из-за неправильного моделирования человеческого аспекта в определении понятия «сложность». В основу метрик закладывается посыл «элементарного альтернативного выбора», и это является абсолютным фактом при двоичном представлении данных, но некорректно так же моделировать и человеческое восприятие информации. Если в качестве источника обработки информации рассмотреть человеческий мозг, то очевидно, что представление данных (знаний) усложняется возможностью «параллельного» восприятия нескольких символов и их классификации, то есть возможности выбора.

Применим концепцию энтропии источника сообщений Шеннона как меру энтропии приемника сообщений. Восприятие человека представим как упорядоченный выбор знаков ni, заданных на множестве ni ÎN ³ k, где g – число одновременно узнаваемых (классифицируемых) знаков. Тогда процесс распознавания фактически является итерационной процедурой последовательного разбиения множества N на g (непустых) подмножеств. Энтропия приемника (человека) сообщений представима как H=åpi logg(1/pi). Чтобы определить значение числа g, обратимся к известным фактам: числовые ограничения одновременного восприятия зрительных (структурных) единиц информации носят количественный характер интервала восприятия [4¸10] знаков.

Авторами была разработана методика определения значения g из обычной текстовой информации. Исследования множества текстов четырех языков (русский, английский, немецкий, французский) из Интернета позволяют определить «многоканальность» человека. Критерием оценки параллельности восприятия человеком информации может послужить значение g=8 ± D, где D – калибровочное значение, определяемое от физиологических способностей конкретного индивидуума.

Сличая показатели энтропии знаний (как языка символов) с условно идеальной (расчетной) нормой энтропии, получаем предпосылки к возможности оценки и оптимизации исходного представления информации к наиболее удобному виду ее восприятия. Таким образом, можно проводить оценку сложности АИС исходя из идей «человеческого обеспечения», характеризующего субъект обработки информации (человека) в отличие от объекта – вычислительной техники (программное и техническое обеспечение).