Диалог человек—машина

Прежде всего автоматизированная система технического диагноза не должна исключать человека и его субъективный опыт из процесса принятия решения, а наоборот, должна быть построена на основе диалога человек —машина , в котором машине отводится роль поиска информации в памяти накопленного опыта, вычислений н перебора возможных вариантов по правилам комбинаторики. [c.121]

Таблица 10.1. Примеры диалога человек — машина, используемого для взаимодействия с базой данных

Таблица 8.4. Запись диалога человек — машина в процессе проведения газохроматографического анализа

В 500 000 точек данных (соответствует примерно 30 хроматограммам), а используемая скорость выборки обычно составляет две точки образца в секунду. Типичный диалог человек — машина, который может происходить в процессе хроматографического анализа, показан в табл. 8.4. Слева показан пример диалога, проводимого с целью подготовки компьютера к анализу на определенном хроматографе с использованием специфического метода предварительного запоминания (диалог А). После того как компьютер отыскал в своей памяти необходимые программы, он информирует аналитика (сообщение ОК RUN), что анализ можно проводить. Аналитик вводит пробу в хроматограф и сигнализирует об этом компьютеру посредством соответствующего маркера события (ножной переключатель или сенсорный контакт и т. д.). После завершения анализа аналитик сигнализирует компьютеру, что вести контроль за работой газового хроматографа больше не нужно (см. табл. 8.4, диалог В). Компьютер помогает также при проведении масс-спектрометрического анализа. Сбор данных в этой области характеризуется двумя следующими особенностями а) время, необходимое для проведения анализа, предельно мало по сравнению со временем, необходимым для интерпретации данных за считанные секунды можно получить несколько масс-спектров, однако интерпретация каждого из них может потребовать до нескольких часов, объем получаемой информации весьма велик (так, масс-спектр одного компонента может содержать более чем 100 пиков). [c.343]

Подробное обсуждение возможностей запросов подобного типа можно найти в работах [9—13]. Диалог человек —машина используется в неавтономном поиске библиографической и научной информации эти типы информации более подробно рассмотрены в следующей главе. [c.424]

Применение ЭВМ имеет большое практическое значение на завершающем этапе исследования многокомпонентных взаимных систем, при расчете и построении их диаграмм состояния. На этом этапе наиболее приемлемым, с точки зрения оптимальности объема информации, полученной в результате эксперимента, является работа ЭВМ в режиме диалога человек—машина . В процессе расчетных работ выбор рационального направления решения задач осуществляется человеком. Такого рода режимы работ по [c.178]

Определились две главные области применения этой техники первая — это машинная реализация массовых, постоянно повторяющихся, рутинных операций по обработке данных, с которыми машина справляется значительно лучше, чем человек. Вторая область — это процессы, связанные с анализом проблем, постановкой целей, прогнозом и анализом будущих условий развития и т. д. В этой области создаются человеко-машинные системы, работающие в так называемом режиме диалога человек — машина . Здесь машина накапливает, систематизирует и хранит в памяти большие объемы сложной по составу информации, отыскивает нужную, отвечая на запросы людей. Кроме того, машины способны разрабатывать и сравнивать варианты, выбирать так называемые оптимальные решения с помощью методов математического программирования и других математических методов. Эта область деятельности невероятно сложная. Я о ней еще буду говорить, но прежде давайте вспомним, как развивались события. [c.24]

В ряде случаев при проектировании машин нельзя ограничиться оптимизацией по одному критерию, а необходимо учитывать несколько противоречивых критериев качества. В этом случае необходимо выделить несущественные критерии и параметры, а из существенных сформировать интегральные критерии и определить оптимальные параметры проектируемой системы на допустимом множестве решений. Параметры системы в подобных случаях определяют с помощью ЛИ,-метода и выполняют с использовапием диалога человека с ЭВМ. [c.38]

Подсистема общения является средством поддержки диалога между пользователем и системой. Подсистема организует человеко-машинное взаимодействие на языке профессиональной лексики или его слэнгах. Это достигается разработкой сценариев диалога и организацией связи между сценариями в области информационных запросов. [c.345]

На этом фоне переход к более общей задаче и ее содержательная декомпозиция, которая, в частности, может опираться и на перечисленные приемы, создают новые возможности для комплексной и гибкой алгоритмизации оптимального синтеза МКС с нагруженным резервированием. Предлагаемая ниже общая схема алгоритмов декомпозиции представляет один из возможных способов реализации идеи построения итерационных вычислительных процессов с помощью последовательного расщепления общей задачи. Она ориентирована на множественность начальных приближений с целью обработки более широкой области возможных решений и максимального приближения к глобальному оптимуму в решаемой задаче. Кроме того, данная схема рассчитана в принципе на работу в режиме диалога со специалистом-проектировщиком. Однако для практической реализации такого режима до последнего времени не имелось соответствующего алгоритмического и технического обеспечения. Поэтому решение этой проблемы остается предметом дальнейших разработок с целью создания человеко-машинных систем для оптимального проектирования ТПС конкретного типа и назначения. [c.229]

Процедура человеко-машинного диалога в АОС в режиме обучения может быть представлена в следующем виде. [c.409]

В АСУ ТП предусматривается участие человека для выполнения наиболее ответственных операций принятия принципиальных решений, изменения задач и т. п. Для обеспечения взаимодействия человека с ЭВМ используют устройства отображения процесса, устройства, выполняющие функции диалога человека с машиной дисплеи, мнемонические схемы. [c.305]

Вторым этапом является синтез молекулы из совокупности фрагментов, определенных на предыдущем этапе. Эта задача чрезвычайно сложна для ЭВМ, так как не поддается пока полной алгоритмизации. Частичная автоматизация достигается использованием правил валентности, которые позволяют уменьшить перебор возможных сочетаний выделенных группировок. Наиболее целесообразным, по нашему мнению, сейчас является режим диалога человека с машиной, при котором химик, основываясь на своих знаниях строения химических соединений, указывает машине порядок соединения группировок в молекулу. Конструирование же пространственной структуры молекулы тогда может быть осуществлено автоматическим путем на основании библиотеки стандартных фрагментов, в которой хранится и информация о геометрии этих фрагментов. Алгоритм программы такого рода описан в работе [4]. [c.349]

Практика использования вычислительных машин, работающих в режиме разделения времени, показала, что такие машины обладают еще одним существенным достоинством — обеспечивают работу в режиме диалога с пользователем. Это создает большие перспективы применения этих машин в. так называемых человеко-машинных (эргатических) системах, что особенно важно для автоматизированных систем управления и автоматизированных информационных систем. [c.57]

Наибольшая эффективность взаимодействия человека и машины может быть обеспечена лишь развитым диалогом на языке, близком к естественному. При этом активное участие человека и сохранение за ним приоритета в принятии решений обеспечивает творческий характер процесса проектирования. Формы диалогового взаимодействия могут быть весьма разнообразными анкетными, когда заполняются стандартные бланки в виде перечня возможных заданий и вплоть до языка директив и языка, все более близкого к естественному. Важно, чтобы реакция ЭВМ в процессе диалога вырабатывалась за психологически приемлемое время. Понятно, что чем более совершенна форма диалога, тем более сложны программные средства ее реализации. Частной формой диалога является взаимодействие не с ПВК в целом, а только с базой данных, при этом сам процесс расчета полностью регламентирован и автоматизирован. [c.253]

Осн. направления И. и. моделирование на ЭВМ знаний, т.е. машинное представление смысловой информации о сущности понятий, явлений, теорий и т. д. в области химии имитирование отдельных видов интеллектуальной творческой деятельности человека (формулирование понятий, рассуждение, распознавание, прогнозирование, память, обучение и др.) создание т. наз. ограниченных естеств. языков для нек-рой конкретной области химии, обеспечивающих интеллектуальный диалог пользователя с ЭВМ. [c.274]

Еще несколько лет назад человек мог иметь одного-един-ственного партнера для диалога-другого человека. В будущем недостатка в партнерах у обучающегося не будет все большее применение находят технические средства обучения. К ним относятся обучающие машины, аудиовизуальные средства (диапозитивы, фильмы, звукозаписи, радио, телевидение, учебные компьютеры, видеозаписи). Благодаря им преподаватель освободится от рутинной учебной работы. У него появится время для того, чтобы сосредоточить свое внимание на собственных задачах, а именно, на приобретении знаний по интересующим проблемам и на развитии личности. [c.384]

Настоящая статья посвящена описанию полностью автоматического способа выбора оптимизированных поисковых Предписаний, использующего Д-наборы документов. Обычно принимается, что запросы от абонентов поступают в виде некоторых предложений на естественном языке. Однако, как показал опыт эксплуатации информационных систем, это обстоятельство приводит, как правило, к нежелательным последствиям Здесь имеет место существенное противоречие между информационными потребностями человека и тем, как он их выражает на естественном языке. Именно поэтому сформулированный человеком запрос к системе может носить случайный характер, а полученная формальным путем выдача с точки зрения потребителя может оказаться неудовлетворительной. Естественно, что на практике этого пытаются избежать, предоставляя абонентам системы возможность вести диалог с вычислительной машиной Однако стоимость обслуживания в таких системах высока и для нас неприемлема. Поэтому мы выработали принципиально новый метод автоматического. получения и оптимизации поисковых предписаний, основанный на использовании в качестве запросов отмеченных документов. [c.113]

Урчит на одной ноте вентилятор где-то в чреве лазерной установки. Таинственно постукивает ЭВМ А. Драчев и машина ведут между собой диалог глухих. ЭВМ печатает время от времени на экране ответы на вопросы человека и свои вопросы к нему. [c.142]

Все эти трудности резко возрастают при нелинейной зависимости модели от К. В этом случае вопрос о сравнительной простоте минимизации суммы квадратов очень проблематичен. Используя, например, градиентные методы, мы сравнительно быстро приходим к значениям К, достаточно хорошо описывающим эксперимент, т. е. точность описания не превышает погрешности эксперимента. Но в окрестности минимума мы обычно сталкиваемся с оврагом, и начинается медленное движение около минимума, при этом на каждом шагу итерации получаются параметры, которые могут существенно различаться, описывая тем не менее эксперимент. При движении вдоль оврага обычные методы становятся неэффективными, следует привлекать стохастические методы, методы типа с.тучайного поиска [11]. Необходимо, чтобы программы, испо.тьзуемые при поиске минимума, сочетали различные методы. А решение задачи на ЭВМ наиболее целесообразно вести в диалоге человек — машина , что допускает в процессе минимизации переход от одного критерия к другому, от одного алгоритма к другому. Это очень важно, ибо геометрические формы различных критериев могут существенно различаться, и в одной области целесообразнее минимизировать один критерий, в следующей — другой и т. д. [c.87]

По словам Бэттена, то, что описано в его статье, — это лишь верхушка того айсберга, которым является методика хранения, поиска и извлечения информации. Бот как представляет он себе диалог человек — машина в не столь отдаленном будущем [c.188]

Формализация процессов выработки и принятия решений оператором. До сих пор подходы к формализации процессов принятия человеко-машинных решений при управлении сложными объектами базировались в основном на теоретико-игровом, семиотическом принципах, методах теории идентификации и планирования эксперимента [206]. К недостаткам таких методов применительно к системам принятия решений можно отнести трудоемкость априорного исследования всех вариантов поведения сложных объектов управления, качественный характер получаемых решений при семиотическом подходе, непредставимость оперативной статистики по реакциям объекта на управляющие воздействия в реальном масштабе времени и т. п. На этом фоне особенно перспективна концепция человеко-машинного управления. Человеко-машинные системы обладают собственными знаниями , что позволяет (автоматически или путем общения с человеком) находить управляющие решения или вырабатывать и обосновывать логические факты, не заложенные априори, вести диалог с ЛПР. Такие человеко-машинные системы принято относить к классу систем принятия решений с интеллектуальным механизмом автоматического поиска (СПРИНТ). [c.343]

АСПХИМ — это человеко-машинная система, ведущая роль в которой принадлежит высококвалифицированным проектировщикам, решающим творческие интеллектуальные задачи проектирования в режиме диалога с ЗВМ. Диалог с ЭВМ проектировщики осуществляют при помощи комплекса технических устройств ввода-вывода информации и благодаря наличию специального программ но-м атем атическо го О беспечени я. [c.12]

Большая вариантность технологических процессов, высокая стоимость машинного времени, сложность алгоритмов проектирования определяют в настоящее время два основных направления сокращения вариантности технологических процессов первое — унификация технологических решений второе — организация диалога человека и ЭВМ при осуществлении направленного поиска оптимального варианта. Данные мероприятия способствуют повышению ффективности использования ЭВМ при проектировании технологических процессов. [c.158]

В нашей стране механизация и автоматизация производственых процессов имеют своей главной целью облегчение тяжелых и монотонных работ, повышение производительности труда. Применение ПР является высокоэффективным средством усовершенствования производства в механообрабатывающих, гальванических, термических, литейных, кузнечно-прессовых и многих других цехах, где выполнение основных операций связано не только с утомляемостью рабочих, но и с опасными или вредными условиями труда. Применение ПР наряду с другими средствами автоматизации и механизации призвано не только свести на нет дефицит рабочей силы в машиностроении, но и со временем обеспечить перераспределение избыточной ее части в сферу обслуживания. Роботизация тяжелых и опасных работ явится важным фактором в ликвидации текучести рабочих кадров на заводах. Создание и применение ПР более высокого интеллектуального уровня потребуют воспитания и обучения принципиально нового рабочего — оператора, способного не просто управлять послушной машиной, но и участвовать в диалоге "Человек — очувствленная машина", "Человек — ЭВМ". [c.156]

Перспективным является автоматическое управление раскроем металлопроката с использованием режима диалога человека с ЭВМ, что позволяет оператору вмешиваться в ход решения задачи, исправлять ошибки в картах раскроя или в исходных данных и управлять решением задачи раскроя и другими операциями. Это позволит шире внедрить газорежущие (плазморежущие) машины с фотоэлектронным и числовым программным управлением на машиностроительных и судостроительных заводах страны. [c.160]

При разработке-человеко-машинных процедур принятия решений с использованием режима диалога роль руководителей и работников аппарата управления в проектировании математического обеспечения возрастет. В режиме диалога пользователь может оперативно вмешиваться в процесс решения. Возможно изменение важности критериев, введение или исключение тех или иных ограничений, изменение исходных данных или данных промежуточных расчетов, использование одного из эври. стических алгоритмов. Так как будущий пользователь — работник. аппарата управления знает особенности решения задачи, возможные разветвления процедуры решения, то его участие в разработке блок-схемы процедуры обязательно. [c.65]

Эксперимент заключается в поиске таких управляющих воздействий, которые обеспечивают достижение поставленных целей управления. Он проводится в форме человеко-машинного диалога. Изменение управляющих параметров вызывает изменение результатов функционирования ВХС. Эти результаты, полученные иа ЭВМ, анализирует специалист, который принимает решение о дальнейшем изменении управляющих параметров. Процесс продолжается до тех пор, пока найденное решение не будет признано удовлетворительным. Таким образом, при машинной имитации используются как формализованные методы (математические модели), так и неформальное мышление лиц, прииимающргх решение (ЛПР). [c.226]

Эксперимент заключается в поиске таких управляющих воздействий, которые обеспечивают достижение поставленных целей управления. Он проводится в форме человеко-машинного диалога, Измейение управляющих параметров вызывает изменение результатов функционирования ВХС. Эти результаты, полученпые на ЭВМ, анализирует специалист, который принимает решение о дальнейшем изменении управляющих параметров. Процесс продолжается до тех пор. пока нейдеиное решение не будет признано удовлетворительным. [c.371]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология