Организация человеко-машинного интерфейса с учетом интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса

УДК 681.142.2

ОРГАНИЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ИНТЕРФЕЙСА С УЧЕТОМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ЧЕЛОВЕКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО КОМПЛЕКСА

А.М. Минитаева, к.т.н., доцент

Рассматриваются принципы интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса на основе современных высокопроизводительных микропроцессоров. Разработана концепция системы человек-машина с учетом интеллектуализации теоретических принципов и алгоритмов построения математической модели. Особую актуальность приобретает направление исследования цифровых вычислительных систем с искусственным интеллектом, основной побуждающей причиной создания которых является безопасность работы при его высокой интенсивности. Следует отметить требование универсальности, а также способность выполнять различные задачи, совместимость ряда систем, особенно безопасности, раскрытие внешним участникам процесса намерений человека и т.д. Описанный подход порождает новый класс систем с элементами искусственного интеллекта. В работе представлена общая структура взаимодействия оператора, объекта, окружающей среды и системы управления, выделены независимые модели и внутренние отображения у оператора. В ряде случаев это позволяет исправлять приемлемым образом некоторые из действий оператора, способные привести к нежелательным последствиям. Разработка интеллектуальных систем управления вычислительных комплексов с учетом алгоритмизации взаимодействия оператора, объекта, окружающей среды и системы управления позволит реализовать актуальные задачи организации человеко-машинного интерфейса с учетом интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса, построения и развития автоматизированных информационных систем организации и диагностирования психологического и физиологического обеспечения безопасности работы человека.

Ключевые слова: человеко-машинный интерфейс, математическая модель, вычислительный комплекс, алгоритм, принципы интеллектуализации взаимодействия человека, микропроцессор.

HUMAN-MACHINE INTERFACE ORGANIZATION WITH INTELLECTUALIZATION OF PERSON

AND COMPUTER SYSTEM INTERACTION Minitaeva AM., Ph.D., associate professor (Russian State Social University, Wilhelm Pieck St., 4, Moscow, 129226, Russia, aminitaeva@mail.ru) Abstract. The article discribes intellectualization principles of human-computer system based on modem highperformance microprocessors. The concept of the man-machine system with intellectualization of theoretical principles and algorithms constructing a mathematical model is developed. Particularly urgent research direction of digital computing systems with artificial intelligence. The main motivating reason to create them is reliability at high intensity in the modern world. Other special characteristic is the requirement of flexibility which means reducing any person from any individual computer. This includes the ability to perform a variety of tasks, interoperability of several systems, especially safety, revealing intentions of a person to external members, etc. The approach described above gives rise to a new class "systems with artificial intelligence elements". The paper presents the general structure of the interaction between the operator, the object, the environment and the control system, independent models and operator internal displays are highlighted. This can correct some of the operator's actions that could lead to undesirable consequences. The development of computer systems intelligent control systems with the algorithmic interaction between the operator, the object, the environment and management systems will allow realizing the relevant objectives of the human-machine interface organization with human-computer complex in-tellectualization, automated information management systems construction and development, and diagnosing psychological and physiological security of the person.

Keywords: human-machine interface, mathematical model, computer complex, algorithm, the principles of human interaction intellectualization, microprocessor.

Осмысление понятия «интеллект» и опыт второй половины ХХ века обусловили новый подход к проблеме разработки концепции системы человек-машина как к сложной информационно-энергетической системе. Явственно проявились ограниченные возможности человека во взаимодействии с окружающим миром, в котором все большую роль играют сложные машины, созданные им же. Например, при решении задач на комплексных машинах необходимо адекватное и быстрое реагирование на изменения окружающей обстановки, и это сложно даже для работника с высокоорганизованной (и тренированной) психо-

физической системой. Специальные исследования показывают, что для каждого человека свойственно временное запаздывание реакции на неожиданное воздействие величиной в 0,05-0,3 с. Обзорные и тем более сенсорные и мышечные возможности человека достаточно ограниченны. При перегрузках возникают утомляемость психофизиологического характера, потеря сознания. Кроме того, резкий количественный и качественный рост вычислительных машин явился следствием значительного усложнения программной (инструментальной и т.д.) обстановки и нарастающего выхода задач управления за пределы человеческих

возможностей. Выросло и количество ошибочных (случайных и неслучайных) действий участников взаимодействия машинного комплекса, что непредсказуемо повысило сложность окружающей динамической среды.

Для человеко-машинного интерфейса и управления особую актуальность приобретает исследование цифровых вычислительных систем с искусственным интеллектом, основной причиной создания которых является безопасность работы при ее высокой интенсивности. Новая концепция заключается не в противопоставлении (замене) человека ЭВМ, а в их взаимном дополнении, в результате чего появляется новый класс систем с элементами искусственного интеллекта. Это требует системного подхода к разработке основных концепций организации управляющей (УВС) (цифровой, ЦВС) вычислительной системы. Для авионики уже завершенные программы регламентируют принципы организации многопроцессорной УВС с фиксированным распределением задач.

При выборе направлений этих разработок основные решения формировались на базе следующих принципов: создание семейств устройств в виде унифицированных модулей с 90 %-ной унификацией программных и аппаратных функций; реализация базового (типового) модуля основных функциональных подсистем при сравнительно небольшом количестве специализированных устройств; организация техобслуживания на основе сменных блоков LRU (Line Repla-cable Unit), где в качестве единицы выбирается базовый модуль, он же - LRU; реализация оператором прежде всего функций системного управления, которые определяют основные цели всей системы (операции на нижнем уровне осуществляют модули локального управления, входящие в состав ЦВС); ориентация управляющей ЦВС в первую очередь на сложные процессы моделирования в реальном времени, относящиеся к уровню искусственного интеллекта, и лишь потом на реализацию алгоритмов исполнительного уровня; взаимодействие УВС и оператора для формирования общего мультимедийного интеллекта. При этом целесообразно гибкое управление потоками информации как результат реагирования на изменение обстановки.

Особенности ЦВС вытекают из некоторых функций управляющих подсистем: МС - формирование модели внешней среды; ВС - получение внешней специальной информации; КО - контроль поведения (состояния) оператора. Другая часть УВС связана с двумя основными функциями: вывод наиболее существенной информации оператору и передача необходимой информации по внешним каналам связи. При этом УВС должна автоматически обеспечивать переключение системы информационных датчиков и каналов внешних связей, не отвлекая внимание оператора от

основных информационных и управляющих процессов. Оператор реализует функции верхнего уровня, которые определяют те основные цели системы и ограничения, которые по вырабатываемой на системном уровне оценке находятся в пределах его психофизических возможностей. Функции, выходящие за пределы возможностей оператора, но являющиеся системными, реализуются в центральных модулях УВС. Остальные модули ориентированы на принятие большого числа решений исполнительных уровней. В функции центральных модулей УВС входят также определение и осуществление информационных связей с внешней средой. Эти принципы задают уровни и характер межуровневых информационных связей между общими модулями внутри УВС, а также с внешней средой. Целесообразна реализация трехуровневых информационных соединений типа локальных информационных связей между датчиками и модулями обработки сигналов, согласованных с их характеристиками и размещением, высокоскоростных соединений модулей между собой, а также соединений исполнительных устройств, необходимых для единой УВС.

Развитие локальных систем автоматизации вычислительных комплексов в конце ХХ-начале XXI века и расширяющееся использование микропроцессорных средств и систем создали предпосылки управления ВМ с учетом личностных особенностей оператора. При разработке на этой основе новых алгоритмов управления целесообразно исходить из принципа дуального управления А.А. Фельдбаума. Имеются в виду использование возможностей системы управления для изучения характера управляющих действий, присущих данному оператору, и учет их согласования с условиями среды в выбираемом алгоритме управляющей ЭВМ. Это становится возможным не только на тренажерах, но и в результате прямого измерения переменных, являющихся действиями оператора. Тем не менее оператор представляется моделью с не полностью измеримыми переменными состояния в классе подходящих наблюдателей состояния. В соответствии с модальной теорией [2-4] основой для моделирования является использование доминирующих корней при учете основных психофизиологических особенностей оператора и существенной нестационарности его основных параметров. Это становится возможным в результате процедур текущей динамической идентификации выходных переменных оператора в процессе управления. Учитывая сложность внутренних процессов у оператора и используя возможности декомпозиции, первичные этапы описания можно свести к формированию в подсистеме оператора частных моделей: собственно личностной, внутренней модели объекта управления, внутренней модели окружающей среды и ее состояния.

В работе [4] представлена общая структура взаимодействия оператора, объекта, окружающей среды и системы управления в виде, показанном на рисунке.

Для построения текущих алгоритмов оперативного управления вычислительным комплексом наиболее существенно локальное описание состояния объекта в целом и взаимодействия его с окружающей средой. Однако из-за нестационарности его целесообразно записать уравнением состояния объекта и окружающей среды в форме общего уравнения переходов [1, 2, 5]:

Х[к+1]=Ф(Х, V, F, í)X[k]+Г(í)UИ+G(í)F[k], (1) где Х[к+1], Х[к] - векторы состояния объекта и среды в соответствующие дискретные моменты времени; Ф(Х, V, F, /) - функция перехода, учитывающая изменения состояния; и[к] - вектор управляющих воздействий; F[k] - вектор возмущающих воздействий окружающей среды (имеющих случайную природу); Г(/)и[к] и 0(^[к] -векторные интегральные преобразования управляющих и возмущающих воздействий.

Введем вектор измеримых переменных состояния объекта и среды:

У[к]=СХ[к]+ и [к],

где и [к] - вектор помех измерений; С - матрица связи измеримых переменных с переменными состояния.

Представим внутреннее отображение состояния объекта и окружающей среды у оператора в общем виде:

Х[к +1] = Ф

В этом выражении одна черта над переменными означает первичную модель, формируемую относительно внешнего мира; X [к +1 ] , X [к ] -оценки оператором векторов состояния объекта и среды в соответствующие моменты времени;

Ф(Х, U, F, t) - функция перехода модели, учитывающая изменения состояния среды и объекта; F[k\ - оценка вектора возмущающих воздействий; Y(t)U[k ], G(t )F [k] - интегральные преобразования воздействий в модели; Y [k] - вектор оценок оператором измеримых переменных состояния, представляемый в виде

Y [k] = CX[k] + u[k], (4) где u[k] - вектор помех при формировании оценок; C - матрица формирования оператором оценок измеримых переменных.

Эта модель рассматривается главным образом как функциональная, то есть отображающая действия оператора ЭВМ по управлению объектом, а также внешние проявления изменения его состояния в результате ряда внутренних процессов психофизиологического характера:

V[k+1]=Y(X, V, U, F, t)V[k]+r(t)(U[k]+

+U*[k]+ G

где V[k+1], V[k] - векторы состояния оператора в соответствующие дискретные моменты времени;

X, V, U, F, t) - функция перехода, учитывающая изменения состояния оператора; U*[k] - вектор тестовых идентификационных воздействий; r(t)(U[k] +U* [k]) - отображение в состоянии оператора собственных управляющих и тестовых воздействий.

Функция перехода в (5) может допускать прямое выделение влияния оценок состояния объекта и среды на состояние оператора, в результате чего это уравнение примет вид

V [к +1] = *¥(V, t )V [k ] + X, t) X [k ] +

+Г

где Y (X, t)X [ k ] - функция перехода, отображающая влияние оценки состояния объекта и среды на состояние и действия оператора.

При создании сложного человеко-машинного интерфейса уместно использование принципа дуального управления А.А. Фельдбаума. Такого рода работы основаны на возможностях реализации, предоставляемых уже имеющимися устройствами автоматизации и средствами вычислительной техники. Это позволяет в ряде случаев исправлять приемлемым образом некоторые из действий оператора, способные привести к нежелательным последствиям.

Таким образом, разработка интеллектуальных систем управления вычислительных комплексов с учетом алгоритмизации взаимодействия оператора, объекта, окружающей среды и системы управления позволит реализовать актуальные задачи организации человеко-машинного интерфейса с учетом интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса, построения и

развития автоматизированных информационных систем организации и диагностирования психологического и физиологического обеспечения безопасности работы человека.

Литература

1. Корнеев Н.В., Кустарев Ю.С., Морговский Ю.Я. Теория автоматического управления с практикумом: учеб. для вузов. М.: Академия, 2008. 273 с.

2. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько С.В., Романов М.П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М.: Наука, 2006. 333 с.

3. Минитаева А.М. Введение в проблему человеко-машинного интерфейса с учетом взаимодействия вычислительной машины / Современные проблемы информационной безопасности и программной инженерии: сб. избран. стат. на-уч.-методологич. сем. № 3 кафедры ИБиПИ (07.12.2011). М.: Изд-во «Спутник+», 2012. С. 73-77.

4. Геловани В.Л., Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о со-

стоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 304 с.

Referenses

1. Korneev N.V., Kustarev Yu.S., Morgovsky Yu.Ya., Teoriya avtomaticheskogo upravleniya s praktikumom [Theory of the autocontrol with practicum], Moscow, Academiya, 2008.

2. Makarov I.M., Lokhin V.M., Manko S.V., Romanov M.P., Iskusstvenny intellekt i intellektualnye sistemy upravleniya [Artifical intelligence and intelligent control systems], Moscow, Nauka, 2006.

3. Minitaeva A.M., Sovremennye problemy informatsionnoy bezopasnosti i programmnoy inzhenerii: sb. izbran. stat. nauch.-metodologich. sem. № 3 kafedry IBiPI [Modern problems of information security and program engineering: collected articles of scientific-methodological seminar 3 of IBPI department], Moscow, Sputnik+, 2012, pp. 73-77.

4. Gelovani V.L., Bashlykov A.A., Britkov V.B., Vyazilov E.D., Intellektualnye sistemy podderzhki prinyatiya resheny v neshtatnykh situatsiyakh s ispolzovaniem informatsii o sostoyanii prirodnoy sredy [Decision support intelligent systems in emergencies using environment information], Moscow, Editorial URSS, 2001.

УДК 004.4'23: 004.4'244: 004.891.3

ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЕ СРЕДСТВО ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

А.Е. Ермаков, к.т.н., старший научный сотрудник; К.А. Найденова, к.т.н., старший научный сотрудник

Описывается программное инструментальное средство, используемое для автоматизированной разработки класса экспертных систем, предназначенных для исследования различных аспектов психического и физиологического состояний обследуемых, являющееся ключевым элементом авторской технологии автоматизированного создания без программирования и практического применения этих систем. Функционирование инструментального средства осуществляется на основе предложенных авторами формализованной модели решаемых диагностических задач и комплекса моделей вывода диагностического заключения, обеспечивает создание экспертных систем на основе конвейерной экспертной спецификации их элементов и интегрированных процедур индуктивного формирования знаний. В статье раскрывается содержание автоматизированной технологии создания экспертных систем психологической и физиологической диагностики, дается характеристика рассматриваемого класса этих экспертных систем, описываются правила вывода, применяемые в таких экспертных системах. Рассматриваются вычислительные процедуры и операции, используемые при создании рассматриваемого класса экспертных систем психологической и физиологической диагностики. Описываются концепция создания инструментального средства, его функциональные возможности и структура на уровне функциональных подсистем. Раскрываются этапы спецификации создаваемых экспертных систем. Описываются программные средства индуктивного формирования знаний на основе данных, реализованные в инструментальном средстве. Рассматриваются особенности программной реализации инструментального средства и приводятся выводы по изложенному материалу. Инструментальное средство создано на языке программирования Visual Basic 6.0 Service Pack 6 и предназначено для работы в среде операционной системы Microsoft Windows XP.

Ключевые слова: экспертная система, автоматизированное создание экспертных систем, формализованная модель знаний, модель вывода диагностического заключения, инструментальное средство для автоматизированного создания экспертных систем, конвейерная спецификация экспертных систем, психофизиологическая диагностика.

THE TOOL FOR EXPERT SYSTEMS AUTOMATED CREATING

Ermakov AE., Ph.D., senior research; Naidenova KÄ., Ph.D., senior research (S.M. Kirov Military Medical Academy, Academician Lebedev St., 6, St. Petersburg, 194044, Russia, alerma@rambler.ru, ksennaidd@gmail.com) Abstract. The article describes a software tool for the automated development of expert systems class that meant for research of various aspects of the mental and physical condition of the examinees, which is a key element of the author's technology for the automated creation without programming and practical application of these systems. The tool functioning is