Formaliseringskravet i menneske-maskine interaktionen
Forfattere: Inger Lytje
Tidsskrift: kok (1988-12-05)

## Inger Lytje

## menneske-maskine interaktionen Formaliseringskravet i

## Foruds~tninger og konsekvenser

## 1. Introduktion

Datamater og edb-svstemer er områder man traditionelt beskzftiger sig med inden for datalogi. Her samler interessen sig om kendsgerninger om edb og edb-udvikling, idet disse kendsgerninger udsiger noget om potentialer og begramsninger  i relation til informatisering.'  Datalogi er således forankret i de eksakte videnskaber, lige som naturvidenskab er det.

Styrken i de eksakte videnskaber ligger i  bestrzbelsen  efter sandheden, underforstået en forkastelse af relativismen. Det er en bestrzbelse efter,  via  abstraktions-konkretiseringsbevzgelsen,  at  finde  frem  til tingenes vesen.  Og styrken ligger i en  tradition, hvor  viden  operationalisere~ og omszttes til praktisk handling. Begrznsningerne ligger i deres strukturalistiske  og ahistoriske tilgang og i deres moralfrihed,  som til dels hznger sammen med ideologien om universalitet og almengyldighed i de propositioner, som udsiges om virkeligheden.  Det blokerer for en dynamisk helhedsforståelse, som kun opnås ved at sztte tingene ind i deres historiske og sociale kontekst. For at g0re det må vi gå liden for

de eksakte videnskabers  tradition.

Datalogi rummer også sit halvfjerdseroprr?r, som består i at universaliteten og almengyldigheden problematiseres  og forskningens vxrdifrihed  drages i tvivl. Anledningen til opr0ret var den måde hvorpå datalogisk viden blev nyttiggjort  gennem udvikling af edb-teknologi. Gennem konsekvensanalyser blev det påvist at magthavernes interesser blev fremmet gennem udvikling af teknologi, på bekostning af arbejderes og  jzvne folks it~teresser.~ Og senere viste kvindeforskningen at kvindearbejdet  blev  misfortolket  i forbindelse med  indf~relse af ny t e k n ~ l o g i . ~ Set ud fra én  svnsvinkel kunne man sige at systemerne var gode. Set ud fra en anden synsvinkel at de var dårlige. Denne relativisme i vurderingen af systemerne aktualiserer sp0rgsmålet om, hvad der er viden og hvordan viden opdyrkes inden for daralogi. Dermed fodes en problematisering  af hele den datalogiske videnskab.

Begrebet computerkultur er primzrt forankret i humaniora og knyttet til en hermeneutisk tradition, hvor interessen samler sig om den beQdning, mennesker  tillzgger edb-systemer, og om den måde systemerne tolkes på.4  I denne sammenhzng vil jeg fortolke computerkultiir inden for  rammerne af humanistisk datalogi forstået som en ny tvzrvidenskabelig forståelsesramme, som skabes i en dialog mellem en humanistisk og en datalogisk tradition. Denne dialog udspiller sig på flere niveauer  fra  det  generelt  videnska.bsteoretiske  til  det  egentlig tvzrfaglige, hvor et genstandsområde belyses ud fra flere faglige vinkler, og viden skabes gennem  en form for syntesedannelse. Kun gennem en  sådan syntesedannelse mellem datalogi og humaniora er det muligt på én gang at studere edb og studere det menneskeliv, som i bred forstand udfolder  sig  i  forbindelse  med  udvikling  og  anvendelse  af  edb-systemer.

Inden for den ovenfor skitserede forståelsesramme vil mit iidgangspunkt vzre,  at  ét og  samme  system  kan  tolkes  på  flere  forskellige måder afhzngig af den historiske og sociale kontekst, hvori systemet bringes  i  anvendelse. Set fra en  datalogi-vinkel  kan  man imidlertid godt synes, at den betydning, som edb-systemer tillzgges &gt;&gt;har meget lidt hold i virkeligheden«, underforstået at der med »i virkelighedene menes  faktiske  kendsgerninger  om  edb-systemer.  Mit  zrinde er  at påvirke betydningsdannelsen gennem ophrning om formaliseringskravet i menneske-maskine interaktionen og de potentialer og begrznsninger, som falger  heraf.  Med  udgangspunkt  heri vil jeg  beskzftige mig med  den forandring i kultur,  som er  knyttet  til  udbredelsen  af datamater til stadigt flere mennesker og områder.  Jeg  mener således at der er nogle trzk ved datamater, som på én  gang cementerer nogle kulturtrzk, som allerede er ganske udtalte i vores samfund, og samtidig implicerer kulturelle forandringer, som i hraj  grad vil ske gennem et opgar med  de kulturtrzk,  som datamaterne cementerer.

De trzk i kiilturel  forandring, som jeg  vil  interessere  mig for  er forandringer i riiden, sprog og tenkning. Desuden vil jeg interessere mig for  de forandringer i dagligdags rutiner og vaner,  som edb-teknologien implicerer.  Begrundelsen  for  at  rette  opmzrksomheden  mod  disse områder findes  i  trzk  ved  edb-systemer  og  i  brugernes  interaktion med systemerne.

## 2. Menneske-maskine relationen

Problemstillingen  i denne artikel omfatter to  naglebegreber,  nemlig formalisering og menneske-maskine interaktion. Vi skal diskutere det sidste ferst, og indleder afsnittet med en  terminologisk  oversigt.

Computere kan bl.a. forstås som maskiner, som behandler information, og som styres af information.  Den  information, som behandles, kalder  vi  data  og  den information,  som styrer,  kalder  vi  et program. Der er tale om information på to  forskellige niveauer,  idet programmet  indeholder  information  om  data.  Programmet  aktiveres  af  en -bruger,  som den  måde starter programudf0relsen.  Programmet  kan vzre udformet således, at udfarelsen sker i interaktion med brugeren, som overf0rer  styreinformation  til  programmet  og modtager  systemmeddelelser  undervejs. Et  program kan forstås som en maskine, som udfarer informationsbehandling for brugeren og derved genererer ny information.  Menneske-maskine  interaktionen  består  i  at  overfare information mellem omverden og maskine. Betragter vi denne informationsoverfarsel i lys af det andet naglebegreb, formalisering, bliver kodningen  interessant.  Informationen  skal  have  en form,  så den kan overflares til og behandles af et program . Samtidig må brugeren stille sig tilfreds  med information  som er genereret  af et program.

Når vi klarer tekstbehandling styres computeren af et tekstbehandlingsprogram,  som udflares i interaktion med  brugeren, som llabende overflarer styreinformation til programmet, f.eks. gennem anvendelse af funktionstaster. Data er den indtastede tekst, og databehandling er teks  tredigering.

I det fnlgende vil vi  skelne mellem 3 former for menneske-maskine relation.  Heri er programmeringsprocessen  ikke medtznkt, idet den vil  blive  behandlet i afsnit 4.

Den  farste  form  vil  jeg  beskrive  med  udgangspunkt  i  falgende model:

I  midten  af figuren  har vi  et  program,  som anvendes af en bruger. Programmet lzser data ind i maskinen og genererer data, som stam-

mer fra en bearbejdning af de indlzste data. Data skal i denne samme11hz11g  forstås som en formel reprmentation af kendsgerninger  eller sagsforhold  fra »den virkelige verden&lt;&lt;. Data er således fremkommet --gennem en formaliseringsproces, og til grund for denne formalisering ligger en tolkning af »den virkelighed&lt;&lt;, som reprzsenteres. Resultatet af bearbejdningen skrives ud  og fortolkes af brugeren som kendsgerninger om »den virkelige verden&lt;&lt;. Der sker en reduktion i den mzngde af information, som er knyttet til virkeligheden selv. På baggrund af den reducerede information  rzsonneres der så om »hele virkeligheden&lt;&lt;.

Som eksempel på den skitserede model kan nzvnes bibliotekssystemer.  Data  i  det  system fremkommer gennem katalogiseringsprocessen, hvorved data registreres i et givet format, f.eks. MARC formatet, og lagres i maskinen. Gennem anvendelse af et mgesprog, kan låneren  anmode  systemet  om  at  sarge  bestemte  brager  frem.  Disse  data tolkes  så af låneren som handler derefter.

Det  som kendetegner  denne  model  er  at de data som  behandles frembringes bevidst af  mennesker  og  at  de  data,  som  genereres  af systemet  tolkes  bevidst af mennesker.

Den nzste model er udtryk for, at information, som behandles eller generes af en datamat, ikke  behraver at vzre information om noget:

I  det tilfzlde vil vi  ikke tale om data, men  om et informationsprodukt. Der  tznkes f.eks. på tekster,  billeder,  computerkunst og  computerspil.  Fzlles  for  disse  informationsprodukter  er  at  brugeren  af  programmerne kan tillzgge produkterne en betydning. Ikke på den måde at de udsiger  noget  om en anden virkelighed, for de er selv selve virkeligheden.

I  den  sidste model  bearbejder  maskinen  data, som  stammer  fra naturlige processer, f.eks. biologiske processer.

Signalerne di,gitaliseres, hvilket  betyder  at de kodes i alfabetet  {O,]). Data bearbejdes af et program, som tillzgger data en betydning og programmet genererer information, som anvendes i &gt;&gt;den virkelige verden«. Data produceres ikke som i den forste model af den rnenneskelige  bevidsthed.  Den  menneskelige tolkning  kommer  kun  til  udtryk  i det  program,  som  bearbejder  data.  Som  eksempel  på  den  type  af menneske-maskine  relation  kan  nzvnes edb-baserede  styringssystemer  i  procesindustrien,  patientovervågning  og  militzre  overvågningssystemer.

## 3. Algoritmer

Ved  interaktion  med  en  datamaskine  interagerer  brugeren  med  et program  og  kernen  i  det  program  er  algoritmen.  Algoritmer  udfarres automatisk af maskinen, og styrer således selve informationsbehandlingen. Det er algoritmer, som Izser data ind i maskinen (input), og det er algoritmer, som skriver data ud fra maskinen (output).  Algoritmen definerer således formen af input og output, så i en diskussion af formaliseringskravet  i menneske-maskine interaktionen  står algoritmebegrebet centralt. Derfor skal vi diskutere det begreb nzrmere.

I hele det 20. århundrede har matematikere  arbejdet med algoritmebegrebet i  et forsarg på at finde opskrifter  på, hvordan  bestemte klasser  af matematiske problemer kan l ~ s e s . ~ Ideen i disse bestrzbelser er, at når forskriften for Issning af et problem én  gang er fundet, så kan  enhver,  som  er  i  stand  til  slavisk  at  fdge  den  forskrift,  larse problemet. Vi kan £eks. blot  tznke på algoritmen for at addere tal, som er noteret i  10-tals systemet. Nu omfatter den nzvnte »enhver« ikke  Izngere  bare  mennesker,  men  også  datamaskiner.  I  1930'erne far alg-oritmebegrebet en prxcis definition af den engelske rnatemati- ker Allan Turing, som knytter begrebet til en matematisk model af en datamaskine. Det er den definition, jeg  vil knytte an til her, idet den kan anvendes til  at klargerre,  hvori  formaliseringen b e ~ t å r . ~

Iferlge denne model herrer  der til  en datamaskine et endeligt  (men undertiden meget stort) antal tilstande, som maskinen  potentielt  kan befinde sig i, og til maskinen herrer et alfabet,  som al information skal kodes  i.  Til  maskinen  herrer  også  et  informationslager  og  i  det  lager placeres to typer af information, nemlig den information, som definerer det konkrete problem, som skal Ilases og mere universel information om selve den algoritmiske proces. Denne er defineret gennem en formel beskrivelse af processen. Under programudferrelsen gennemlerber maskinen en sekvens af tilstande, bestemt af den information, som er placeret i informationslageret. Processen udferres af en automatisk kontrol  med  en  fgler,  som kan afkode informationer1 i lageret.

Hensigten med at arbejde med en så abstrakt model af en maskine er at formidle  en forståelse af selve maskinens  vzsen  og dermed  af dens potentialer  og begramsninger.

## 4. Hvori består  formaliseringskravet?

På baggrund af afsnit 2,  hvor kontaktfladerne  mellem  menneske og maskine blev przsenteret og afsnit 3, hvor jeg przsenterede en forståelse af en datamaskine vil jeg i dette afsnit diskutere, hvori formaliseringskravet  består,  idet jeg  med formalisering  mener  reprzsentation inden for  rammerne af et formelt system.

Lad os ferrst se på overfurse1 af information fra brugeren til maskinen. En betingelse for  at maskinen  kan  tillzgge den information  en be~dning er at informationen er formet som en tekst7  som er struktureret i overensstemmelse med en formel grammatik. En huj grad af strukturering  er  ensbetydende  med  megen  betydningsinformation,  mens en  ringe  grad af strukturering  er udtryk  for  det modsatte.'  Tekster skrevet  i  et  programmeringssprog er  eksempel  på  det ferrste,  mens almindelige tekster,  som skrives ved  hjzlp af et  tekstbehandlingssystem, er eksempel på det andet. Det program, som »fortolker« inputteksten,  skal udformes  på en  måde, så det kan  »forstå&lt;&lt; alle  tekster, som er struktureret i overensstemmelse med den pågzldende grammatik.

Der  er  i princippet  to  forskellige  måder, hvorpå input  til  et  program  kan  tillzgges  betydning.  Den  ene  er  gennem  navngivning  og kategorisering. Hvis f.eks. input indeholder en  oplysning om alder på en person, så kan man via programmet knytte navnet »alder« til den oplysning. Den  anden  er gennem overszttelse af det skriftsproglige udtryk  til  en  algoritmisk proces. Forståelse  svarer  til handling. Hvis f.eks. input er  en ordre til  et  tekstbehandlingssystem, så er  det  den betydning ordren tillzgges af tekstbehandlingsprogrammet.

Det formelle system, som betinger at der udelukkende kan opereres med de nzvnte opfattelser af forstiielse og betydning er selve datamaskine-konceptet,  og  formaliseringskravet  består  i at de  kommende brugere af systemet skal falge grammatikreglerne. Sprogrigtighed og betydning  bliver  således t z t  forbundne, idet  afvigelser fra grammatikreglerne E r   konsekvenser  for den betydning, som programmet tilIzgger  input.  Der  kan  vzre  tale  om  at systemet  afviser  brugeren, fordi  input ikke kan  fortolkes. Der kan vzre tale om at oplysninger de alvorligste falger,  eller  der kan vzre tale om, at programudfarelsen forlaber anderledes end planlagt,

navngives  forkert,  hvilket  kan fa hvilket også kan fa de alvorligste falger.

Umiddelbart kan de nzvnte principper for betydningsdannelse synes  ganske  primitive af flere grunde. Maskinen  processer  input  slavisk efter en forskrift og besidder ikke viden om processen. Input fortolkes  ens  uanset  konteksten,  etc.  Dertil  kan  siges  at  metaviden  om processen  kunne lzgges ind i maskinen, blot denne viden formuleres sprogligt og inden for rammerne af en formel grammatik. Kontekstinformation kunne også Izgges ind i maskinen  under  de samme betingelser.  Pointen  er  at  formaliseringskravet  ligger  i  kravet  til  skriftsproglig formulering  inden for rammerne af en given formalisme.

Vi har nu vist at de formaliseringskrav, som en edb-bruger underlzgges til dels hidrarer fra datamaskinens vzsen som en maskine, der udfarer algoritmer,  som opererer  på data, som er kodet  i  et  tegnsystem. Vi vil dernzst se på den form for formalisering, der ligger i at reducere processer  til  algoritmiske processer  eller at reducere viden og information til  data. Disse former for formalisering  realiseres på

udviklingstidspunktet af programmarer  og systemudviklere.

Et vigtigt  spargsmål i den sammenhzng er hvilke processer,  som kan informatiseres og hvilke der ikke kan. Er f.eks. beslutningsprocesser algoritmiske processer? Er problemlasningsprocesser  algoritmiske processer? Kan den  viden  og information, som anvendes  i  arbejdet reprzsenteres i et edb-system som data?  Beskrivelse af arbejdsprocesser  kommer  til  at spille en central rolle.  Formaliseringen ligger  i at identificere de algoritmisk lasbare problemer og dermed  identificere de algoritmiske processer. Eller det ligger i at identificere formaliserbare kommunikationsprocesser eller  at identificere den information

og viden, som med fordel kan  reprzsenteres  i en datamat.

Formaliseringsprocesserne er centrale i en udviklingsproces, og systemudvikleren  har frit spil inden for  givne  rammer. Processerne er centrale, fordi  de bliver  bestemmende  for  de rutiner  og vaner,  som etableres i de sammenhznge, hvori systemerne bringes i anvendelse.

De  formaliseringskrav,  som  systemudvikleren  er  underlagt,  formidles  i praksis  gennem det sprog, som udvikleren  har til  rådighed. Sproget leverer et szt af begreber og kategorier, som udvikleren kan tznke i, og vil i praksis vzre stzrkt styrende for tankevirksomheden. Anvender  udvikleren  f.eks.  et  databasesystem  til  udvikling  af  et  edbbaseret informationssystem, påtvinges han eller hun at tznke i objekter,  relationer  mellem  objekter,  propositioner  om  objekter  etc.  De sngemuligheder, som  udvikles  til  brugerne vil  i  praksis  afhznge af, hvilke  faciliteter  udvikleren  har  til  rådighed  til  systemudviklingen. Findes der et sngesprog i systemet? Er der mulighed for grafisk kommunikation? etc.  Samme type  af  argumenter  gzlder  for  alle  andre sprog:  objektorienterede  programmeringssprog,  ekspertsystemskaller,  logikprogrammeringssprog,  forfattersystemer  etc.  De sztter alle konkrete  begrebsmzssige rammer for udviklerens  tznkning.

## 5. Formaliseringskrav og kulturel  forandring

Af  afsnittet  ovenfor  fremgår det  at det  ikke  er  helt  uden  grund  at computere  får  tillagt en  betydning  som  »maskiner,  som  forstår sprog«, »maskiner,  som kan  tznke« og »maskiner,  som indeholder viden«. Og det er ikke uden grund at computere betragtes som autonome enheder, som organiserer de sociale processer, hvori de indgår. Jeg  mener  vi  kan  opsummere  det  på  den  måde,  at  datamaskiner forstår sprog i det omfang sprog szttes lig med  skriftlig information. Datamaskiner kan tznke i det omfang tznkning szttes lig med beregning (forstået som processer, der udfnres af algoritmer). Og datamaskiner er vidende i det omfang vi med viden forstår propositioner  om objekter og regelbaseret  viden. Og datamaskiner organiserer sociale processer  i det omfang mennesker betragtes som maskinens  slave og ikke som dens herre.

Gennem datamaskinens eksistens og anvendelse tillzgges de nzvnte begreber altså en betydning i relation til en maskine. Denne betydning ligger i forlzngelse af de betydninger af begreberne, som invrigt er  herskende i vor kultur,  hvilket jeg  vil  vise  i det fnlgende.

Vedrnrende  begrebet  viden  er  det  karakteristisk  at  edb-systemer reprzsenterer viden i en eksternaliseret, sproglig og ikke personbunden form. I vores samfund er det en udbredt opfattelse at den artikulerede, formulerede og objektive viden, som opdyrkes gennem videnskaben, er identisk med viden som sådan, og på den måde cementerer de vidensbaserede  systemer den herskende vidensopfattclsc.  T  et op- garr  med denne fremhzver mange betydningen af den erfaringsbundne, ikke-sproglige viden, som er knyttet til mennesker og som opdyrkes gennem praksis.g  Det er en form for viden, som ikke kan opbevares i en datamat. Datamaskinerne har bragt vidensbegrebet til debat.

Vedrarrende  begrebet  sprog  er  det  karakteristisk  at  interaktionen med datamaskiner er skriftsproglig,  og at det er meget vigtigt at brugeren  overholder  de  regler,  som  grammatikken  tilsiger.  Kravene  om korrekthed  i  stavning  og  i  ordsammensztning får  en  renzssance. Dette krav om skriftsproglighed  er i forvejen  stzrkt udtalt i vor  kultur.  Men ikke  alene stiller datamaskinen  yderligere  aljabetiseringskrau til  alle  samfundsborgere.  Den  bliver  også bzrer  af en  kultur,  hvor sproglige formalismer som erkendelsesmiddel spiller en central rolle ( i  modsztning til andre kulturer, hvor intuitionen spiller en vigtig rolle, f.eks.  indenfor  Zen-buddismen).  Det er en  kultur,  som er przget  af dualisme i  den forstand  at selvet  adskilles  fra omverdenen  i  vores forsarg  på  at  erkende  den  sprogligt.10 Den  sprogopfattelse,  som  er knyttet til datamaskiner, modsiges af en rzkke teoretikere, som fremhzver det ikke-verbaliserede  sprogs betydning i en  kommunikation og det kontekstbundne og situationsbestemte moment i fortolkningen af sproglige udtryk.''

Der  er  en  snzver  sammenhzng  mellem  sprog  og  tenkning,  idet sproget  i  en  vis  forstand  sztter  rammerne  for,  hvordan  man  kan tznke. Computeren har som begreb givet os nogen  nye begreber  at tznke i,  f.eks.  at »tznke i  information«  eller  »tznke i  algoritmiske processer«.  Disse  begreber  og denne form  for  tznkning vil  igen  afspejles i vores sprogbrug. Computeren som en tznkende maskine er en metafor, som bestandig går igen inden for området kunstig intelligens.  Allerede Allan Turing skrev kort farr  sin dard  i  1954 et  berarmt paper »Computer Machinery and Intelligence«, hvor han argumenterer for at man godt kan sige at datamaskiner kan  tznke.12 I  1957 skriver John  Von  Neumann  en bog  The  Computer and the  Brain,  hvor han sammenligner computeren med den menneskelige  hjerne.'Wg også i dag forventer man at finde »det store gennembrud« for kunstig intelligens  via  hjerneforskningen  inden  for  området ~Neurale Netvzrk«. Datamaskinen  har givet  os en skabelon inden for  hvilken vi kan t~enke om tznkning som vzrende identisk med algoritmiske processer, logiske rzsonnementer, beregninger (hvilket alt sammen på et givet abstraktionsniveau er ét  fedt). O g  samtidig forskes der i, hvordan den menneskelige  tznkning egentlig foregår for  derigennem  at finde frem til  en ny og anderledes model for at bygge datamaskiner.

I forbindelse med systemudvikling har det vist sig at vzre vigtigt at t z n ke kultur,  organisering og mennesker  med, når systeiner skal ud- formes og bringes  i anvende~se'~ Ellers  sker  der  nzsten  automatisk -det, at systemernes hovedfunktion  bliver  at bekrzfte den herskende orden. Det betyder bl.a. at de udvikles med det formål at lase problemer, som tidligere systemer har skabt, og det betyder igen at der sker er1  cementering af samfundets  organisering på alle niveauer  på bekostning af den produktivitetsstigning,  som latent er til stede i datamaterne.

Men samtidig er der i forbindelse med  systemudvikling en mulighed for at bruge potentialerne i edb-teknologien til en omorganisering og et opbrud ud fra en tese om at edb-teknologien kan udgare en ny materiel  basis  for  vores  dagligliv.  Derfor  er  det  vigtigt  at  tznke  i sociale kategorier,  når man tznker systernudvikling til gavn for mennesker.

## 6. Afslutning

Gennem en undersagelse af menneskers interaktion med datamaskiner og gennem en afklaring af formaliseringsbegrebet  er vi nået frem til  at datamaskiner er et typisk produkt af den vesterlandske kultur, samtidig med  at de udfordrer denne kulturs grundlag. Computeren sztter fokus på basale kulturbegreber som sprog, viden og tznkning, hvor datamaskinerne kan betragtes som inkarnationen af vor kulturs rationalistiske  menneske- og verdenssyn.  I  anvendelsen konfronteres det med dagliglivets logik, og i denne konfrontation skabes en erkendelse om vores kultur, som kan blive anledningen  til  en dybtgående forandring  i  denne.  Teknologiudviklingen  understatter  derfor  den postmodernistiske  tese  om  at dekonstruere  etablerede  begreber  og skabe nye som grundlag for et nyt verdenssyn, hvor bl.a. begrebet om det teknologiske fremskridt får ny  betydning.

Computere udgar en ny materiel basis for omorganisering af samfundet på alle niveauer, formidlet gennem en agning i den menneskelige  produktivitet.  En  sådan omorganisering  vil  samtidig  vzre  en betingelse for at få frigjort det potentiale, som er knyttet til computeren og at få rigdommene fra produktivitetsstigiiiiigen fordelt på retfzrdig vis. Omorganisering vil medfare opbrud i dagliglivets vaner og rutiner og i vore livsformer som sådan og vil vzre forbundet med en zndring i det vzrdisystem,  som bzrer vor kultur,

## Noter

1. Informatiseririg. Hermed menes omlzgning ved hjzlp af edb.  Jfr. ogsa det engelsksprogedr begreb computerization.
2. Jeg  tznker på det svenske IIEMOS-projekt, det danske DUE-projekt og det norske NJMFprojekt.
3. Lytje,  Inger  m.fl., Kuinder  og Eknologi, Konferencerapport,  Aalborg  Universitetscenter, 1986
4. Jeg  knytter i afsnittet an til den opfattelse af kultur, som bl.a.  tegner sig i Gunhild Aggers artikel »Hverdagskultur og Organisationskultur i arbejdersammenhzng 1870-1930«, Politica,  nr.3  1987.
5. Hofstadter, Douglas R., Gödel, Escher,  Bach.  A n  Eternal  Golden Braid, Vintage Books,  1979.
6. Trakhtenbrot, B.A., Algorithms and Aulomatic  Compuling Machines, D.C. Heath, 1963.
7.  Her skal begrebet  tekst ikke forstås i den humanistiske, kvalitative forstand. men i den rent kvantitative  som  en  sekvens af tegn, som harer til et givet alfabet.
8. Der knyttes an til informationsteoriens kvantitative informationsbegrrh, som blev introduceret  af Claude Shannon i  1940'ernc. Se f.eks. Hamming, Richard \Y., C'odzng and In3rmation  T h e o v , Prentice-Hall,  1980.
9. Jannik? A., Tncit  Knowledge,  Working  Life  and  Scienlijc  Mekhod, Goranzon,  Bo  og Josrfson, Ingela  (eds.), Knowledze,  Skil1 and Arlzjcial  Inlelligence, Spronger-Verlag,  1988.
10. Gran  bzk  Hansen, Erkendelse  og  Bevidsthed, Gyldendal.  1987.
11. Wiriograd,  Terry  m.fl., Underrtanding  Computers  and  Cognitzon, A New  Foundalion ,for  Desc~n, Addison-wesley,  1986.
12. Turing,  Allan,  »Computirig  hlachiner~  and  Intelligence&lt;&lt;,  in:  Feigenbaum,  Edward  A. (ed.), Compulers and  Thoughls, McGraw-Hill,  1963.
13. Von  Neumann, John, The Compuler  and  The Human Brain, Yale University  Press,  1957.
14. Lytje,  Inger, A  Humanistic  Approach  lo  Syrtern  Development, Office:  Technology  and  People, udkommer.