Вероятность опознавания фотоизображения объектов

Как видно, знание априорных вероятностей предъяв­ления объектов, особенно при затрудненных условиях их восприятия, способствует повышению результатов опознания, причем в большей степени для более высо­ковероятных объектов. Это положение имеет особенно большое значение для правильной организации опера­торской деятельности.

Системный подход к построению образов дает возможность выдвинуть гипотезу о структурном харак­тере их сопоставления с использованием некоторых вероятностных и эвристических процедур. На каждом уровне сопоставления используется, очевидно, своя система эталонов, отличающихся по структурной цело­стности и «категориальной» значимости. При сопостав­лении образов идет активная, избирательная переработ­ка информации, связанная с поиском отличительных признаков между образами и установлением отноше­ний между ними. Завершается опознание альтернатив­ными ответами или переходом на более определенный уровень.

Процедура выбора «эталонной» гипотезы иллюст­рируется с помощью рис. 13.1. Информация об опоз­наваемом объекте через приемник сигналов поступает в блок исследования признаков и формирования обра­за. В этот же блок из долговременной памяти поступа­ют эталонные гипотезы, которые проходят через блок учета априорных вероятностей. На основании учета ап­риорной информации, поэлементного или целостного сопоставления сформированного образа с эталонами выбирается гипотеза и оценивается ее

апостериорная вероятность. В простых случаях, при опознании отдель­ных объектов на основе использования независимых, равновероятных, прямых признаков, этот процесс с известной степенью приближения описывается теоре­мой Байеса:

где — апостериорная вероятность гипотезы Ni при использовании признака — априорная вероятность появления объекта — условная вероятность признака А^ при наличии объекта N_i.

Апостериорные вероятности гипотез сравнивают­ся с порогом α_пор. При превышении его происходит опознание. Регуляция процесса исследования призна­ков, сопоставления образов и ввода новой серии эталонных гипотез осуществляется через генератор си­стемы гипотез. Как только вероятность одной из ги­потез достигнет необходимого максимума, энтропия данной системы гипотез падает ниже величины H_min и исследование признаков, сопоставление образов прекращается. Опознание объекта на основании об­ратной связи изменяет априорные вероятности гипо­тез в оперативной памяти. Если порог опознания не будет превзойден, через генератор системы гипотез вводится новая серия гипотез и осуществляется экст­раполяция к ним. Как видно, в ходе проверки гипотез происходит перераспределение их вероятностей.

Из всего сказанного видно, что решение задачи и принятие решения на опознавательном уровне сводит­ся, во-первых, к выделению информации о восприни­маемых объектах, и во-вторых, к логической обработке извлеченной информации, включая оценку выдвинутых эталонных гипотез, их проверку и принятие оконча­тельного решения о классе опознаваемых объектов.

Рассматриваемая до сих пор схема решения опоз­навательной задачи справедлива лишь для относительно простых случаев. Очень часто информация, предъяв­ляемая оператору с первичных информационных моде­лей (оптические, радиолокационные, фотоэлектронные, картографические и другие изображения), имеет «зашумленный» характер. Примерами его являются: действие радиолокационных и тепловых контрастов, боль­шая информационная емкость при загрубленности и искажении элементов структуры, крайняя структурная неоднородность, наличие неоднозначных связей между элементами моделей и реальных объектов.

Процесс решения опознавательной задачи в этих условиях существенно отличается от рассмотренного выше. В результате проведенных экспериментальных исследований [157] по восприятию зашумленных изоб­ражений была выдвинута гипотеза о слойно-ступенча­той природе решения перцептивной задачи в этих условиях. Процесс решения подобной задачи включает:

■ «послойный» анализ структуры изображений, при кото­ром происходит движение от слоев с крупноразмерными элементами к слоям с мелкоразмерными элементами;

■ ступенчато-этапную обработку информации в пределах слоя;

■ формирование на выходе слоев промежуточных образов с последующим их укрупнением;

■ экстраполяцию этих образов к эталонам различного ин­формационного содержания.

Указанные процедуры опираются на сложное вза­имодействие эвристических и вероятностных механиз­мов. Подробное их описание является сложной зада­чей и приводится в специальной литературе [157].

13.4. Особенности принятия решения
на речемыслительном уровне

Более сложным уровнем принятия решения по сравнению с рассмотренным в предыдущем парагра­фе является речемыслительный, большая роль в кото­ром принадлежит оперативному мышлению. В общем виде в оперативном мышлении можно выделить:

■ алгоритмический уровень, связанный со строго последо­вательной реализацией мыслительных операций в соот­ветствии с заданной программой;

■ эвристический уровень, связанный с нахождением новых связей и отношений между объектами и явлениями.

В реальной деятельности оператора оба эти уров­ня мышления тесно переплетаются между собой.

Особенно велика в процессе принятия решения оператором роль эвристики, ибо простые переборы всех возможных вариантов не всегда возможны. В са­мом деле, если оценка обстановки, необходимая для принятия решения, включает всего семь элементов (например, давление пара, температура в котле и т. п.), то число логических условий, требующих анализа и проверки, на основании элементарной формулы соче­таний достигает величины 42, а при двухградационной характеристике (давление пара может увеличиваться или уменьшаться) возрастает в геометрической про­грессии. Очевидно, если все логические условия будут полностью анализироваться, оператор не сможет при­нять решения, а ведь зачастую речь идет о принятии решения в течение нескольких минут или даже секунд.

Рис. 13.2. Структурная схема решения мыслительной задачи.

С логико-психологической точки зрения процесс решения задачи на мыслительном уровне может быть расчленен на этапы, приведенные на рис. 13.2.

С операциональной точки зрения на каждом из указанных этапов осуществляются процедуры как ин­формационной подготовки принятия решения, так и са­мого решения. При этом необходимо отметить, что про­цесс принятия решения значительно усложняется при классификации и прогнозировании событий. Психологи­ческие механизмы принятия решения, «сообразование» гипотез с достигнутыми результатами на каждом из этапов логико-психологической модели решения задачи рас­смотрены в работе [86]. Суть их сводится к следующему.

Первоначально выполняется преобразование ис­ходной информации, сопоставление полученных результатов с требованиями задачи, при их сообразовании — перевод требований в функциональный план и построение на этой основе общей функциональной гипотезы решения, определяющей «зону поиска». За­тем осуществляется сопоставление результатов даль­нейшего преобразования информации с общей функ­циональной гипотезой, ее корректировка, уточнение и преобразование в «специфицированную» гипотезу о конкретном способе решения. После этого определя­ется конечный результат решения на основе функци­онирования специфицированной гипотезы, который снова сопоставляется с первоначальными требовани­ями задачи.

Короче говоря, оператор, исходя из требований и условий задачи (Р), последовательно переходит к об­щей гипотезе (GH), затем к специфицированным гипо­тезам (SH) и, наконец, находит конечный результат.

Этот процесс может быть описан следующим об­разом:

(13.2)

где К — последовательные шаги принятия решения.

Из изложенного видно, что общая логико-психоло­гическая структура решения задачи по своему строе­нию имеет «каркасный» характер. Этапы связаны пря­мыми и обратными связями. При этом каждый из этапов обладает по отношению к предыдущим этапам характером решения, а по отношению к последую­щим — характером проблемы. В основе решения зада­чи лежит непрерывное ее переформулирование, пост­роение предварительной концептуальной модели и трансформирование ее в конечную концептуальную модель решения исходной проблемной ситуации. Кон­цептуальная модель имеет сложное строение и форми­руется в результате взаимодействия входящих в ее состав структурных и статистических компонентов. Структурные компоненты связаны с анализом проблем­ной ситуации, статистические — с использованием априорной информации.

Приведенная структурная схема процесса приня­тия решения носит общий характер. Она может изменяться в зависимости от конкретного вида операторс­кой деятельности. Однако учет изложенных закономер­ностей принятия решения имеет большое значение для правильной организации деятельности оператора. Рас­смотрим это на конкретном примере осуществления оператором поиска отказов и неисправностей [173].

Поиск неисправностей является одной из разновид­ностей решения задачи на речемыслительном уровне. В ходе поиска оператор вынужден устанавливать раз­личные связи между элементами решаемой задачи. Эти связи устанавливаются, однако, не со всеми элемента­ми, а лишь с ограниченным их числом. Выбор характе­ра связи производится на основе априорных соображений, которые и являются основой для формирования гипотез. Основой для их формирования являются зна­ния оператора о системе — отражение статистических связей между элементами задачи. В процессе поиска число рабочих гипотез сокращается за счет включения в рассмотрение наиболее вероятных гипотез. Таким образом, в результате поиска наблюдается установле­ние все новых связей между элементами задачи, т. е. происходит построение модели сложившейся ситуации. Иначе этот процесс может быть интерпретирован как поиск соответствия между проявлением неисправнос­ти и представлением о ней оператора.

Схематически процесс поиска неисправностей показан на рис. 13.3. Анализ приведенной на рис. 13.3 модели поиска показывает, что при разработке СЧМ следует предусмотреть возможность самостоятельно­го построения оператором алгоритма поиска неисправ­ностей (установление динамических связей между элементами системы). Это может быть достигнуто как увеличением «контрольных» точек в аппаратуре, кото­рые могут отображаться на информационной модели в процессе функционирования, так и большими возмож­ностями для поэлементной реализации оператором алгоритма функционирования СЧМ с пульта управле­ния. Особое значение это имеет при модульной конст­рукции аппаратуры СЧМ, когда задачей оператора является принятие решения на замену целого модуля, содержащего отказавший прибор или элемент.

Рис. 13.3. Структурная схема мыслительного процесса

поиска отказов оператором.

На процессы принятия решения оператором боль­шое влияние оказывает антиципация (см. главу II). Применительно к рассматриваемым вопросам под антиципацией следует понимать психический процесс, обеспечивающий возможность принимать те или иные решения с определенным временно-пространствен­ным упреждением событий, с «забеганием вперед». Выделено по крайней мере пять уровней антиципации: подсознательный (неосознаваемый, субсенсорный), сенсомоторный, перцептивный, представленческий (уровень представлений), речемыслительный. По суще­ству это — разные уровни приема и переработки ин­формации, разные уровни проявления когнитивной и регуляторной функции психики. Все эти виды анти­ципации так или иначе находят свое отражение при принятии решения оператором [92].

Большое значение в развитии психологической теории принятия решения принадлежит такому пси­хологическому явлению как установка, развиваемому в грузинской школе психологов, основателем которой был Д.Н. Узнадзе [цит. по 92]. Большое внимание в работах этой школы уделяется таким особенностям человеческой психики, как влияние предварительной ориентировки на оценку ситуации, влияние степени собранности (подготовленности) человека на точность оценки в ограниченное время, влияние предыдущих результатов на последующие. Эти и подобные им воп­росы представляют определенный интерес, так как неучет их может являться источником ошибочных ре­акций оператора.

В современной теории принятия решений установ­ка рассматривается как состояние оператора, предше­ствующее акту поведения, без анализа времени на саму установку, без исследования оптимального момента времени для выработки установки, т. е. исследование ведется применительно к статистическому состоянию системы. Таким образом, существующая теория при­нятия решения ограничивается изучением задач по выбору оптимальной стратегии (и на ее основе — вы­работки установки) из множества стратегий.

Однако есть еще широкий класс задач, имеющих существенное значение, но мало еще исследованных. Речь идет о задачах по выбору времени реализации ответственного решения. В таких задачах главная труд­ность — не поиск возможных стратегий (их мало, и они ясны); трудность — в альтернативности стратегий, в ответственности одной из них, в катастрофических последствиях допущенной ошибки, в выборе оптималь­ного момента времени для поведенческого акта. При­мерами таких ситуаций являются следующие. Водитель транспортного средства (самолета, автомобиля, тепло­хода) знает, что ему нужно совершить маневр (страте­гия поведения известна). Главная трудность — опре­делить время выполнения маневра. Оператор пусковой. установки знает, что ему нужно поразить цель, основная задача по принятию решения — правильно определить время открытия огня. В обоих случаях как преж­девременное, так и запоздалое принятие решения ве­дет к невыполнению задачи.

Практическое решение данного класса задач встре­чает следующие трудности.

1. Временные зависимости цены ошибки и цены про­медления для задач, решаемых в реальном масш­табе времени, требуется прогнозировать. Ошибки прогнозирования существенно влияют на выбор момента принятия решения; для их исключения оператор должен обладать высокими антиципационными качествами.

2. Качество решения таких задач, как и других задач принятия решений, зависит от квалификации и опыта оператора; то же касается и уровня его зна­ний о наличествующей обстановке, о степени нео­пределенности ситуации.

Важным компонентом в процессе принятия реше­ния оказываются психологические качества человека, его азартность или нерешительность. Азартный чело­век склонен к выбору преждевременного момента принятия решения, нерешительный — запоздалого. Эти моменты необходимо учитывать при проведении про­фессионального отбора.

Некоторые рекомендации по преодолению пере­численных трудностей приводятся в работе [139].

В некоторых системах, работающих в режиме ре­ального времени (например, АСУ технологическими процессами, транспортные системы и др.), особенно остро ощущается дефицит времени, а последствия при неправильном или несвоевременном принятии решения могут быть катастрофическими. В таких СЧМ большая роль принадлежит системам подготовки принятия ре­шения (СППР). СППР представляет комплекс программ­но-аппаратных средств, оказывающих помощь специа­листам (операторам) в процессе подготовки и выбора рациональных решений в сложных ситуациях, возни­кающих при функционировании СЧМ реального вре­мени, на основе знаний, накопленных специалистами — экспертами и обработанных вычислительными сред­ствами [27].

Структурная схема СППР приведена на рис. 13.4. В базе знаний находится накопленный опыт: причинно-следственные связи, заключения, эвристические

Рис. 13.4. Структурная схема системы поддержки решений:

1 — эксперты; 2 — база знаний; 3 — логические правила;

4 — система управления; 5 — выработка задач;

6 — ситуация; 7 — ситуационная база данных;

8 — текущие данные; 9 — пользователи (операторы).

правила, планы действий. Ситуационная база данных содержит данные о текущей ситуации и необходимую дополнительную информацию. Система управления обеспечивает своевременность принятия решения, концентрирует внимание оператора на наиболее важ­ных, с точки зрения сложившейся ситуации. График обработки информации составляется с учетом важно­сти заданий, однако не исключает обработку и низко­приоритетных задач.

Основная задача СППР — оказание помощи опе­ратору в определении целесообразного способа дей­ствия при управлении технологическими объектами или процессами в условиях дефицита времени на принятие решения, неполноты или неопределеннос­ти ситуации. Для этого СППР обеспечивает операто­ра необходимой информацией, которая требуется для оперативной выработки решений по управлению про­цессами в реальном масштабе времени. СППР является составной частью аппаратных и программных средств СЧМ реального времени; для нее характерно общение с пользователем (оператором) в гибкой, индивидуаль­ной манере. Разработка СППР требует широкого уча­стия будущего пользователя и адаптации системы к его потребностям [27]. В многих случаях СППР строится и работает по принципу систем гибридного интеллекта, понятие о котором дается в следующем параграфе.