Тексты на шёлке Мавандуй (традиционный китайский: 馬王堆帛書; упрощенный китайский: 马王堆帛书; пиньинь: Mǎwángduī Bóshū) — китайские философские и медицинские труды, написанные на шёлке, которые были обнаружены в местечке Мавандуй в Чанше, провинция Хунань, в 1973 году.

Первая инструкция по гимнастике и визуализация действий. Тексты были созданы, вероятно, в период ранней династии Западная Хань (206 до н.э. – 9 н.э.) или ранее, во времена Периода Сражающихся царств (475–221 до н.э.).

Economic Incentives in Software Design

Экономическое обоснование UX и интерфейсов.

Сегодня обсуждалось и вспомнилась старая запись про природу экономики овладения интерфейса и про экономику эксплуатации этого интерфейса. Почему бы и не повторить старую запись?

Если зайти в публичную и важную библиотеку ИНИОН и попробовать поискать, что собирали в ранние 90-ые годы советские библиографы по проблемам опыта пользователя, то, внезапно, можно найти книгу Хала Вариана, экономиста, который спустя десятилетие был одним из топ-менеджеров Googlе и профессором в Беркли(https://en.wikipedia.org/wiki/Hal_Varian). Можно тут заметить несколько элементов, которые исследует молодой аспирант экономического факультета - а именно изучение стимулов для бизнеса создавать удобные интерфейсы. Напомню, что речь идет о статье 1993 года

Есть два аспекта простоты использования программ: простота обучения и простота эксплуатации. Программное обеспечение, которое просто в освоении, имеет множество меню и экранов справки, наоборот, простое в эксплуатации может требовать большого числа навыков (командная строка, IDLE). Но вообще эти два параметра — не являются взаимоисключающими.

Какой из этих двух параметров важнее для поставщика ПО с точки зрения выгоды и прибыли?

Стоимость изучения части программного обеспечения является фиксированной стоимостью (время на изучение и онбординг), а стоимость использования части программного обеспечения является переменной стоимостью (наиболее очевидные из этих затрат — время в виде задержки загрузки или сохранения файла.). Поставщик программного обеспечения хотел бы свести к минимуму оба вида пользовательских затрат, чтобы сделать программное обеспечение более привлекательным для потребителей, но это дорого.

Что он выберет? Вложение в простоту освоения программ приведет больше клиентов, а следовательно платящих клиентов - больше, чем инвестиции в простоту эксплуатации. Инвестиции в простоту изучения расширяют рынок. В случае монополии на рынке бизнес, по мнению Вариана, будет вкладывать в простоту освоения, ведь те, кто эксплуатирует ПО все равно его купят.

Тут я замечу: это верное замечание работало ДО высокой конкуренции на рынках, о чем честно и пишет Хал Вариан. Экономическая работа и модель в пдф ниже

Умные бытовые продолжают быть глупыми. Wall Street Journal

Действительно ли мне нужно доставать свой телефон, открывать приложение, нажимать кнопку «открыть», когда я буквально стою перед устройством и могу просто нажать кнопку «открыть»? Он действительно не знает. Похоже, что люди, которые разработали умные функции его микроволновой печи, на самом деле никогда не использовали микроволновую печь.

https://kanebridgenews.com/why-do-smart-appliances-continue-to-be-so-dumb/

Согласно отчету Wall Street Journal от января 2023 года, только около половины покупателей умных бытовых приборов двух крупных производителей поддерживают их подключение к Интернету. LG сообщила, что в 2022 году их было меньше половины. Whirlpool заявила, что больше половины, но отказалась вдаваться в подробности. Whirlpool отказалась обновлять данные за 2023 год.

Человеческая операционная система — это огромная машина когнитивной минимизации, которая в конечном итоге обнаруживает, что эти дополнительные шаги разочаровывают и фрустрируют, жалко только что все магазины Apple завалены этими гаджетами и приборами.

Странные интерфейсы. Автоматоны-дьяволы

Кроме роботов для молитв, о которых мы писали ранее, существовали и механические дьяволы, призванных запугать посетителей церкви и заставить их повиноваться. Вот, например, итальянский автомат, вырезанный из дерева, XV и XVI века, принадлежащей Манфредо Сеттала. Автоматон мог «закатывать глаза и шевелить языком, издавать шум и выплевывать дым изо рта».

Деревянный дьявол издавал ужасающие вопли, его голова крутилась, также были подвижны глаза и язык.

Как это выглядело:
В. Венда, В. Зефельд. О реконструкции операторских пунктов (№ 6) 1965 год
Б. Шехов. Взаимозависимость формы и конструкции изделий (№ 6) 1966
A. Чачко, А. Кожин. Проект щита управления мощным энергоблоком в номере 12 1965 год

60-ые годы на страницах “Технической эстетики”

Начало и возникновение журнала ВНИИТЭ было посвящено разным темам, впрочем, в рамках нашего исследования только небольшое число из них может быть интерпретировано как интерфейс и публикации про интерфейсы. Тем не менее, они, конечно, есть и многие из них являются уникальными источниками по практикам проектирования, разработки и использования технологий на их раннем этапе развития как в ВНИИТЭ, так и в других институциях советского периода.

Любопытно, что здесь есть хронологически первая публикация по нашему кругу тем - и публикация эта принадлежит Геллерштейну! Это буквально генеалогическое родство советских психотехников и советских же эргономистов позволяет сделать вывод о том, что опыт пользователя, инженерная психология и другие дисциплины из спектра HCI были исторически связаны с работами психотехников 20ых годов. Итак, о чем писал Геллерштейн?

То, что человек не может овладеть разными машинами с одинаковой легкостью по сравнению с современными техническими системами, очевидно для каждого. В этом отношении показательным примером может служить рулевое управление судном. Человек, впервые севший на ее корму, не сразу усваивает правила управления и часто сбивается, потому что движение руля налево достигает поворота носа судна в противоположную сторону. Вот почему так необходимо изучение тех условий, при которых управление осуществлялось бы безошибочно.
В этот момент написания такого почти манифеста Соломону Геллерштейну уже 67 лет, через три года его не станет. В заключении он видит большую междисциплинарную картину действий,

Как это отражается в задачах по проектированию вычислительных машин?

Одним из самых ярких примеров самостоятельных исследований проектирования за все время существования журнала была публикация “Взаимосвязь формы и конструкции изделий” за авторством Шехова,которая посвящена ранним этапам конструирования вычислительных машин. Проектирование вычислительной машины "Вятка" стало примером того, как научные исследования эргономики начали влиять на конструирование вычислительных систем. Специалисты СКБ ВМ и ВНИИТЭ анализировали материалы, конструктивные особенности и расположение элементов управления, стремясь достичь максимального удобства для пользователя. В качестве интересных находок были шаги по измерению оптимальных радиусов движения рук был установлен в 500 мм, а эффективная зона видимости – 400 мм. Эти параметры определили расположение клавиатуры, панелей и экранов, заложив основу для дальнейшего развития эргономики интерфейсов. В ходе проектирования рассматривались различные формы клавиш, способы их расположения и механизмы нажатия. Исследования показали, что удобство взаимодействия зависит не только от размера, но и от тактильных ощущений, что впоследствии повлияло на стандарты эргономики клавиатур и пультов управления. Окончательный вариант конструкции включал клавиши высотой 5-7 мм, оптимизированное размещение панелей и учёт естественных движений пальцев. Этот подход обеспечил более интуитивное управление машиной и стал важным шагом в развитии эргономики вычислительной техники.

Занятно объясняется и внешний вид вычислительной машины:
“При художественно-конструкторской отработке контура учитывалась среда, в которой будет эксплуатироваться машина. Счетно-вычислительная машина «Вита» проектировалась для учреждений, контор и лабораторий. В связи с этим было бы нецелесообразно придавать ей «индустриальный» вид. Стилизация ее формы под контурную мебель тоже не оправдала, так как счетно-вычислительная машина самостоятельное устройство, со своим, вполне определенным функциям.

Эти обстоятельства, а также полученные в результате компоновки габаритные контуры машины (рис. 7) определили характерные черты ее внешнего вида: статичность в одном положении, горизонтальную легкость, строгие рациональные формы, единство геометрических систем построения внешних поверхностей”

Вернемся к смежным и схожим тематикам, которые тем не менее влияют на исключительно интерфейсные решения. Уже в самом первом и в пятом номере Технической эстетики (1 и 5, 1964) начинаются публикации, которые просто являются стандартами и справочниками, которые официально издаются: редакция публикует справочные материалы, собранные и обработанные в 1962 году Отделом эргономики Центрального научно-исследовательского института мебели (г. Ленинград, СССР) под руководством Мирона Шацка. В статье “Рабочее место оператора” демонстрируются антропометрические замеры, расчеты положения тела и требования к размерам стульев. Даны оптимальные размеры и расположение элементов управления, чтобы минимизировать нагрузку и улучшить доступность и конструкция сиденья – требования к высоте, наклону, форме спинки и обивки для обеспечения комфорта и предотвращения негативных последствий для здоровья. Наравне с тематикой рациональной окраски цехов подобного рода статьи являются отражением справочных материалов - и подчеркивают важность эргономики в повышении работоспособности и снижении усталости оператора.

Операторские пульты в 60-ые:
Если открыть статью В. Венда, В. Зефельд. О реконструкции операторских пунктов (№ 6) можно заметить, что идея проектирования рабочих мест операторов была скорее экономической необходимостью, нежели независимым и самостоятельным проектом, который был призван качественно увеличить удобство или скорость работы. Старые пульты очень быстро устаревали и требовали большего участия человека в процессах: направление реконструкции операторских пунктов связано с использованием новых технологий и оборудования. “В первую очередь это касается автоматизации управления. Например, внедрение компьютерных систем управления позволяет оператору сосредоточиться на анализе данных, а не на рутинных операциях. Это не только повышает производительность, но и снижает вероятность ошибок”
Некоторые цели служили больше реконструкции, чтобы при выполнении оператор не отвлекался на мнемосхему, а в другое время он был бы освобожден от необходимости за ней следить.

В первую очередь надо было выделить наиболее рациональный и удобный случай тип мнемосхемы, потому была проведена оценка классических мнемосхем. Уже в этой ранней работе показывается определенное число вариантов мнемосхем, которые могут быть реализованы. Тем не менее в середине 60ых речь шла чаще всего исключительно о реставрации старых диспетчерских пультов. Одновременно шла работа не столько в области дизайна интерфейса, сколько в создании технического комфорта в интерьере: так, в статье М. Коськов. Диспетчерский пункт (№ 7) в том же 1965 году речь шла о создании звукоизоляции, освещения и комфорта для диспетчерского пульта

Впрочем, уже в этот момент начинает появлятся тематика когнитивной инженерии: авторы начинают оперировать понятием оперативного объема, которым руководствуется агент-диспетчер. A. Чачко, А. Кожин "Проект щита управления мощным энергоблоком" в номере 12 журнала проводят значительно более глубокую аналитику и конструкторское решение, чем Венда

Блок котел-турбина относится к числу сложнейших объектов управления. Сложность эта определяется большим объемом информации, быстротечностью технологических процессов и узостью границ безопасности, а также многочисленностью и многообразием объектов, на которые воздействует оператор.

Оператор должен произвести семь логических действий, причем в четырех из них необходимо промежуточное запоминание информации и изменение зоны наблюдений. Рисунок также показывает последовательность действий оператора при переключении объектов. Здесь оператору необходимо произвести восемь логических действий, из них пять промежуточных запоминаний и переносов взгляда. Очевидно, что вероятность возникновения ошибок оператора снижается только с уменьшением числа элементарных операций запоминаемой информации.

Основой оперативного объема являются панели, расположенные по всему его периметру. Скошенные торцовые стены ориентируют внимание операторов на зону общей оценки ситуации. В связи с насыщенностью приборами, требующими напряженного внимания персонала, оперативный объем решен в сдержанных и мягких цветовых сочетаниях, причем основная цветовая нагрузка сосредоточена на панелях. Потолок и часть стены, расположенная выше панельного пояса, окрашены в светлые нейтральные тона. Вместо сплошной перегородки над панелями зоны общей оценки ситуации предусмотрены жалюзи, через которые поступает кондиционированный воздух. Вместе с тем жалюзи пластически обогащают поверхность стены, создают дополнительный акцент на зоне общей оценки ситуации. Приборы, образующие эту главную зону, выбраны по возможности различимых форм и габаритов, что облегчает ориентировку в самой зоне. Освещается оперативный объем лампами дневного света через специальный световой плафон, обеспечивающий ровный, рассеянный свет.
Впервые предлагается и показывается как может и должен выглядеть визуальный принцип иерархии: Структурная схема информационно-оперативной модели (ИОМ) основана на принципе разделения элементов ИОМ на зоны по степени важности информации и последовательности обращения к ней оператора. Выделено три основные зоны ИОМ. Первая зона общей оценки ситуации содержит индивидуальные приборы контроля и сигнализации нарушений важнейших параметров блока. Вторая зона детальной оценки ситуации содержит приборы контроля по вызову и связанную с ними сигнализацию отклонений менее важных параметров. Третья зона — зона реализации команд — представляет собой мнемоническую схему блока с встроенными в нее органами управления.

Кажется, что это первый кейс применения эргономики для проектирования, который можно абсолютно достоверно атрибутировать как создание в соответствии с принципами UX: если не рассматривать кейсы психотехников 20-ых годов

Функционирование института ренты при феодализме понять достаточно легко: благодаря случайности рождения или по королевскому указу феодал получал определенные права на распоряжение участком земли, в том числе позволявшие ему предъявлять требование на часть урожая, произведенного крестьянами, которые родились и выросли на этой земле. При капитализме понимать значение ренты и отличать ее от прибыли гораздо сложнее, о чем свидетельствуют мои личные наблюдения, когда, будучи преподавателем университета, я пытался помочь своим студентам уяснить разницу между ними.
Арифметически разницы между ними нет: и рента, и прибыль исчисляются как деньги, оставшиеся после оплаты расходов. Разница более тонкая, качественная, почти абстрактная: прибыль зависима от рыночной конкуренции, а рента — нет. Причина в их различном происхождении. Рента вытекает из привилегированного доступа к дефицитным — то есть существующим в ограниченном количестве — ресурсам, таким как плодородная почва или участок, богатый ископаемыми; сколько бы денег вы ни вкладывали, вы не сможете произвести этих ресурсов больше, чем их существует. Прибыль, напротив, течет в карманы предприимчивых людей, которые инвестировали в создание вещей, которых иначе не существовало бы, — таких как лампочка Эдисона или iPhone Джобса.

Как это работает? Также как описывал это Тироль в своих работах по двухплатформенных рынках и сетевых эффектах

Гениальным ходом, который дал Стиву Джобсу возможность взимать ренту за доступ к облаку, стала его радикальная идея пригласить «сторонних разработчиков» использовать бесплатное программное обеспечение Apple для создания приложений, которые будут продаваться эксклюзивно через Apple Store. Одним махом Apple создала армию неоплачиваемых рабочих и вассальных капиталистов, чей упорный труд дал массу возможностей, доступных исключительно владельцам iPhone в виде тысяч желаемых приложений, которые инженеры Apple никогда не смогли бы создать сами в таком разнообразии или объеме.
Android был ни лучше ни хуже операционных систем, которые Sony, Blackberry, Nokia и другие создавали — или могли создать — самостоятельно. Но он обладал суперсилой: огромным облачным капиталом Google, действовавшим в качестве магнита для сторонних разработчиков, которых Sony, Blackberry, Nokia никогда не смогли бы привлечь самостоятельно. Могли ли они сопротивляться? Хотя и неохотно, но они были вынуждены принять роль вассальных капиталистических производителей телефонов, живущих на крохи прибыли от продажи своего оборудования

Тем временем пока Amazon заманивал производителей физических продуктов в свою облачную вотчину, другие облачные капиталисты сосредоточили свое внимание на прекариате. Такие компании, как Uber, Lyft, Grubhub, DoorDash, Instacart на Глобальном Севере, и их подражатели в Азии и Африке подключили к своим облачным вотчинам огромное количество водителей, курьеров, уборщиков, рестораторов, даже «специалистов по выгуливанию собак», взимая с этих сдельно оплачиваемых работников фиксированную долю их заработка. Облачную ренту.

Мое замечание: концепция ренты важна с той точки зрения, что она монополия или квазимонополия, которая создает сетевые эффекты, но никак не регулируется со стороны факторов конкуренции, права, да и вообще позволяет делать все что угодно как с персданными, так и с поведением сотрудников на платформе. При этом взаимоотношения с государством могут быть реализованы следующим образом, как пишет Янис Варуфакис:

В отличие от крупных технологических компаний Кремниевой долины, китайская Большая цифра напрямую связана с государственными учреждениями, которые используют эту всепроникающую облачную агломерацию: регулируют городскую жизнь, оказывают финансовые услуги гражданам, не имеющим банковских счетов, связывают людей с государственными учреждениями здравоохранения, ведут наблюдение с помощью систем распознавания лиц, управляют беспилотными автомобилями на улицах — и, за пределами своих границ, соединяют африканцев и азиатов, участвующих в китайской инициативе «Один пояс, один путь», с их облачным суперсюзереном.
Ключевым моментом здесь является неразрывная интеграция коммуникации, развлечений, электронной коммерции, иностранных инвестиций и многого другого с цифровыми финансовыми услугами: портал в облачную ренту.

Нужен какой-то вывод, но его не будет, потому что я не верю в марксистскую риторику, а вот вопрос наследования таких активов-феодов и как они в дальнейшем будут передаваться - это интересный вопрос о природе генетики, наследования капиталов и негласного угнетения среднего класса (искусственное обеднение населения, феминизм для уменьшения рождаемости, налоги на наследство). Смысл ренты еще и в том, чтобы передать эту выгоду по наследству, Илон Маск не даст соврать, станет ли это узким местом такого рода платформ или государство будет бороться с монополией как это делал Рузвельт с актом Шермана, разделив на куски монополию гигантского монстра Standard Oil? (и многих других, кстати)

Технофеодализм

Я не любитель левой риторики, но сама по себе работа примечательная, пусть и не совсем совпадающая с моими ожиданиями по формированию домов Харконеннов в мире Дюны или сходствами с феодами средневековья(потребность в сильной власти на местах, присяга со стороны общины и так далее)
Экономист-марксист, университетский предприниматель и бывший министр Греции Янис Варуфакис рассматривает конец капитализма и формацию, которая приходит за ней - и описывает ее как феодализм нового типа, который имеет близкие качества со старым типом феодализма.

“Я полагаю, что капитализм уже мертв, в том смысле, что его динамика больше не управляет нашими экономиками. В этой роли его сменило нечто принципиально иное, то, что я называю технофеодализмом. В основе моего тезиса лежит ирония, которая на первый взгляд может показаться невразумительной, но которая, как я надеюсь продемонстрировать, имеет смысл: то, что убило капитализм, — это… сам капитал. Не тот капитал, каким мы его знали во времена расцвета индустриальной эры, а новая форма капитала, некая мутация, возникшая в последние два десятилетия, настолько более мощная, чем ее предшественник, что, как глупый, чрезмерно усердный вирус, она убила своего хозяина. Что стало причиной этого? Два основных события: приватизация интернета крупнейшими американскими и китайскими ИТ-компаниями и реакция западных правительств и центральных банков на мировой финансовый кризис 2008 года”
Анализируется появление новой экономики - экономики эмоций, которая возникала в конце XX века и представлена маркетингом и рекламой, когда капитализм начал бороться за внимание и за эмоции. Проблема, конечно, заключается в том, что это вполне ожидаемые - и на самом деле достаточно древние попытки управлять эмоциональной и духовной жизнью человека. Гораздо интереснее собственно сам технологический генезис новой формации:

Заходя на amazon.com, вы покидаете мир капитализма. Несмотря на то что там происходят покупки и продажи, вы попадаете в новую реальность, которую нельзя считать рынком, пусть даже цифровым. При феодализме властитель, называемый «сюзерен», предоставлял так называемые феоды своим подчиненным, называемым вассалами. Эти феоды давали вассалам формальное право экономически эксплуатировать владения сюзерена — например, собирать на них урожай или пасти скот — в обмен на часть продукции. Затем сюзерен отправлял своего шерифа, чтобы тот контролировал производство феодалов и собирал то, что ему причиталось. Отношения Джеффа с продавцами на amazon.com не слишком отличаются от этой схемы. Он предоставляет им облачные цифровые феоды за определенную плату, а его алго-шериф обеспечивает порядок и собирает долю, причитающуюся сюзерену.
Amazon был только началом. Alibaba применила те же методы для создания похожего облачного феода в Китае. Аналогичные платформы электронной коммерции, предлагающие вариации на тему Amazon, появляются повсюду, как на Глобальном Юге, так и на Глобальном Севере. Но гораздо важнее то, что в других промышленных секторах также возникает облачный феодализм. Возьмем, к примеру, Tesla — успешную компанию по производству электромобилей Илона Маска. Одна из причин, по которой финансисты ценят ее намного выше, чем Ford или Toyota, заключается в том, что каждая электрическая цепь в ее автомобилях подключена к облачному капиталу. Помимо предоставления компании возможности удаленно выключить любой из проданных автомобилей, если, например, водитель не обслуживает его так, как того хочет компания, владельцы Tesla в процессе обычной эксплуатации отправляют в компанию — в режиме реального времени — информацию (включая то, какую музыку они слушают!), которая обогащает ее облачный капитал

Но все это мы слышали много раз - облачный капитализм. Действительно ли облачные капиталисты настолько отличаются от земных, что нам нужен новомодный термин — технофеодализм — для системы, в которой мы живем сегодня? Почему бы просто не назвать ее гиперкапитализмом или капитализмом платформ? Ответ есть - это изменение природы выгоды в экономических отношениях и возврат к старым феодальным типам выгоды

К новостям темных паттернов: закон против фейковых отзывов в Великобритании вступил в силу. Закон о цифровых рынках, конкуренции и потребителях меняет принципы работы компаний — и это очень важно для UX.

Поддельные отзывы и скрытые платежи(добавить товар в корзину, сникинг) теперь запрещены
CMA получает новые важные полномочия для непосредственного обеспечения соблюдения новых законов о защите прав потребителей Изменения защитят потребителей и создадут более равные условия для предприятий

https://www.gov.uk/government/news/fake-reviews-and-sneaky-hidden-fees-banned-once-and-for-all
https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2024/13/enacted

Ждем в нашей криптоколонии законопроекта от ИРИ, коллеги

А по сути: темных паттернов много, ожидаем определенный перелив из одного темного паттерна в другой. А вот фейковые отзывы - круто, но контроль соблюдения непонятен

В 132 году нашей эры китайский мыслитель и изобретатель Чжан Хэн представил ханьскому суду то, что многие историки потом назовут его самым впечатляющим изобретением, первый сейсмоскоп.

Сейсмоскоп регистрирует движения земной тряски, но в отличие от сейсмометра, он не сохраняет временную запись этих движений. Он был назван «флюгером землетрясения» (hòufēng dìdòngyí), и он мог приблизительно определить направление (из восьми направлений), откуда произошло землетрясение. Согласно «Книге Поздней Хань» (составленной Фань Е в веке), его бронзовое устройство в форме урны с качающимся маятником внутри было способно определять направление землетрясения на расстоянии сотен миль/километров. Это было необходимо для правительства Хань при отправке быстрой помощи и облегчения в регионы, опустошенные этим типом стихийного бедствия. В «Книге Поздней Хань» записано, что однажды устройство Чжана сработало, хотя ни один наблюдатель не почувствовал никаких сейсмических возмущений; несколько дней спустя с запада прибыл посланник и сообщил, что в Лунси (современная провинция Ганьсу) произошло землетрясение, в том же направлении, на которое указывало устройство Чжана, и поэтому суд был вынужден признать эффективность устройства.

Чтобы указать направление отдаленного землетрясения, устройство Чжана сбрасывало бронзовый шар с одного из восьми трубчатых выступов в форме голов дракона; шар падал в рот соответствующего металлического предмета в форме жабы, каждый из которых представлял направление, подобно точкам на компасе. Его устройство имело восемь подвижных рычагов (для всех восьми направлений)

При срабатывании маятник и рычаг под прямым углом поднимали голову дракона и отпускали шар, который поддерживался нижней челюстью головы дракона.

Information Architecture and UX Design
The Integration of Information Spaces
3е издание, 2025 год
в комментах

Optical-to-Tactile Converter - «оптически-тактильный конвертер». Созданный в 1971 году Джоном Линвиллом и Джеймсом Блиссом, "Optacon" был устройством для слепых, преобразующим текст в вибрации, которые ощущались пальцами через матрицу штырьков, хотя прототипы были даже в начале XX века. Стержни вибрируют, что соответствует черным частям изображения, таким образом формируя тактильное изображение буквы, просматриваемой модулем камеры.

Когда пользователь перемещает модуль линзы вдоль строки печати, тактильные изображения печатных букв ощущаются движущимися по массиву стержней под пальцем пользователя, что снимало ограничение для печати шрифтом Брейля.

С днем космонавтики, космонавтики!

О чем можно почитать с точки зрения юзабилити, UX, человеческого фактора и космоса?

Юзабилити и автоматизация
Идеология полной автоматизации, то есть «человека на борту», которую еще можно принять для первых кораблей «Восток» и «Восход», была сохранена и в дальнейшем при разработке следующего корабля – «Союз». Автоматические режимы оставались основными, штатными, а полуавтоматические и ручные – лишь резервными, дублирующими автоматику.
Так как нахождение на космическом корабле подразумевало полную автоматизацию процессов, то у многих испытуемых возникало чувство недоверия к автоматизации и желание перевести управление в ручной режим. Американские специалисты считали, что приоритет человека над автоматикой не снижает, а повышает надежность и безопасность полета.
Одним из эргономистов и юзабилистов во время космической программы был Анатолий Костин, выпускник Физтеха и психолог, который отвечал за тренажеры.
https://t.me/gulagdigital/1392
https://t.me/gulagdigital/1393

Медицина, человек и космос. Аппарат гомеостаза Горбова - врача, который исследовал отряд космонавтов, автора методик тестирования на лидерство и автора методики Шюльце-Горбова. Основной источник вдохновения - тестирование в душевых на базе космонавтов, изучал стресс и вообще
https://t.me/gulagdigital/2352
https://t.me/gulagdigital/2372
https://t.me/gulagdigital/2378
https://t.me/gulagdigital/2402
https://t.me/gulagdigital/2412
https://t.me/gulagdigital/2436
https://t.me/gulagdigital/2445

Лапин и его цветомузыкальное панно для космонавтов
В 1972 году Ланин получает уникальный заказ от московского Института медико-биологических проблем, занимавшегося вопросами космической медицины. Ему предлагалось разработать искусственную среду с активным эмоциональным воздействием, призванную решить проблему сенсорной депривации в условиях длительного пребывания в космосе.
https://t.me/gulagdigital/1915

Визуальный язык ДРАКОН и космос. Ну дракон до сих пор жив
https://t.me/gulagdigital/2856

Цветомузыка в космосе. НИИ «Прометей» внес вклад в развитие космических экспедиций — подарил космонавтам аппарат, создающий светодинамическую картинку, для психологической разгрузки во время долгих тренировок.
https://t.me/gulagdigital/1404

Система отображения информации для кораблей «Союз-7К» и «Союз-А8»
https://t.me/gulagdigital/2816

МКС и звездный городок и какая-то система, которую отметил разработчик из Xerox Parc
https://t.me/gulagdigital/2177

Странные интерфейсы: метафизика Тхэгук в «Десяти диаграммах» Ли Хвана

Ли Хван, известный под псевдонимом Тогё, — фигура примечательная даже среди интеллектуалов Чосонской Кореи. Учёный-неоконфуцианец, философ и придворный чиновник, он в 1568 году завершил свой труд «Десять диаграмм обучения мудрецов» — произведение, адресованное юному королю Сонджо, которому едва исполнилось 17 лет. Цель была амбициозной: направить правителя на путь конфуцианского идеала царствования через философскую ясность и метафизическую глубину. Первая из десяти диаграмм, созданных 68-летним Тогё, раскрывает концепцию Тэгук (Taeguk) — символа гармонии космических начал, где инь (отрицательные силы) и ян (положительных сил) сплетаются в сложную картину.

Диаграмма Тэгук (Taeguk) — это не просто визуальный артефакт, а философская карта. Пять концентрических слоёв кругов иллюстрируют эволюцию энергии: от «высшего предела» (Тхэгук) к разделению на инь и ян, затем к их союзу, порождающему пять фаз — металл, дерево, воду, огонь и землю, — далее к формированию мужского и женского начал и, наконец, к возвращению к переосмысленному Тхэгук. Это не статичная схема, а динамическая модель космогенеза, где каждая стадия отражает одновременно онтологический процесс и нравственный ориентир.

Ли Хван опирался на неоконфуцианскую традицию, которая, в отличие от классического конфуцианства, утверждала достижимость идеала мудреца для каждого. Если традиционные конфуцианцы видели в мудрости потенциал, доступный через обучение, то неоконфуцианцы, вдохновлённые такими мыслителями, как Чжу Си, превратили этот идеал в практическую цель — подобно тому, как буддизм предлагал просветление. Тогё выстраивал свой труд методично: каждая глава начинается с диаграммы, сопровождается текстом из авторитетных источников, чаще всего Чжу Си, и завершается лаконичным комментарием, связующим абстрактную теорию с реальностью.

«Десять диаграмм» — это не просто учебник для короля, но и зеркало эпохи, где метафизика — язык инструментального дизайна.

В поисках советского UX. Павлов, кибернетика и Институт Труда

Немало интересного надо отметить, конечно, когда говорим о Гастеве и Институте Труда: извод советского тейлоризма мне, конечно, не так интересен, но интересна группа исследователей-учеников Павлова, которые были сторонниками большого числа метафор человек-машина, которые, затем, стали частью советской кибернетики

Центральный институт труда вел обширные физиологические исследования, основанные на концептуальных схемах и экспериментальных методах европейской науки биомеханики, в которой человеческое тело представлялось механической системой мускульных сил и масс . Николай Александрович Бернштейн (1896—1966), ведущий физиолог института, провел серию экспериментов по измерению траекторий и скоростей человеческих конечностей во время выполнения различных трудовых задач . В основе его подхода лежала далеко идущая человеко-машинная аналогия.

В 1926 г. в учебнике по биомеханике для инструкторов Бернштейн писал:
«Биомеханика... есть наука о том, как построена живая машина, т.е. каждый из нас; о том, как устроены движущие части этой машины и как они работают. <...> Законы механики повсюду одни и те же, касается ли дело паровоза, станка или человеческой машины. Значит, нам не придется выводить какие-то новые, особые механические законы. Мы должны только составить описание и характеристику живой машины так, как мы сделали бы это для автомобиля, ткацкого станка и т.п.»

Что касалось нервной деятельности, занимавшейся лишь центральной нервной системой, Бернштейн изучал движения человеческого тела и обнаружил, что периферическая нервная деятельность играет значительную роль в координации движений. Его эксперименты показали, что одна и та же трудовая задача выполняется каждый раз иначе, с меняющимся напряжением различных мышц, движения которых каждый раз «строились» заново. Он рассматривал моторную деятельность не как последовательность предопределенных действий (как в павловской теории условных рефлексов), а как цикл взаимодействий между нервной системой и внешней средой. В середине 1930-х гг. он предложил заменить классическое павловское понятие «рефлекторной дуги» на понятие «рефлекторного кольца».

В той же мере, в какой теория Бернштейна отличалась от теории Павлова, различались и их центральные машинные метафоры. Бернштейн сравнил нервную систему не с телефонной станцией, как Павлов, а с управляющим устройством, действующим по принципу обратной связи, т.е. с сервомеханизмом.

Время шло, разгром психотехники остался в прошлом, умер Сталин. Медленно начали говорить о кибернетике и о работах Норберта Винера.

Увидев в подъеме кибернетики уникальную возможность возродить свою первоначальную программу исследований, Николай Бернштейн перевел свою теорию движений на кибернетический язык. Вместо «построения движений» он начал говорить об «управлении» и «программировании», нервные импульсы стали «информацией», а двигательный аппарат организма был описан как саморегулирующееся устройство следящего типа. Бернштейн активно исследовал всевозможные кибернетические аналогии с сервомеханизмами, действующими по принципу обратной связи, и с вычислительными машинами, хранящими в памяти программу своих действий. В итоге он разработал полноценную модель организма как саморегулирующейся машины, получающей информацию из внешней среды, кодирующей ее в модель, программирующей свои действия и управляющей своими движениями . Использование кибернетического языка дало ему возможность бросить вызов павловской школе и в то же время избежать обвинений в «идеализме» и «витализме», выдвигавшихся против него прежде.

Из статьи В. А. ГЕРОВИЧ
ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫЕ МЕТАФОРЫ В СОВЕТСКОЙ ФИЗИОЛОГИИ
Сам Герович, конечно, тоже интересная фигура, до которой все не доходят руки

Зачем исследовать и тестировать

Считаем деньги и эффекты от исследований

https://korusconsulting.ru/blog/biznes/kak-ux-issledovaniya-pomogayut-uvelichit-pribyl-biznesa/

В этой очень урезанной, но тем не менее, увлекающей меня статье, я попробовал как пересказать основные положения «Cost-Justifying Usability: An Update for the Internet Age" , так и прикинуть конкретные методики расчета эффективности проведения цикла работ по UX и юзабилити-тестированиям.

Вне всяких сомнений, стоит ознакомится с подборкой ROI из разных индустрий, которые собрали авторы из Нильсен
https://t.me/gulagdigital/3048

Здесь надо отметить 3 вещи, которые не вошли в лапидарную статью

а) На графике ниже: стоимость изменений на поздних этапах в 8 раз выше, чем на ранних. По экспертным оценках на моих рабочих проектах - в 12 раз. Эти оценки разницы разработки вы можете взять у команды разработчиков, эта дельта и будет экономическим эффектом от работы.

б) ROI не деньги, строго говоря. Техники анализа затрат и выгод, которые учитывают время получения денежных потоков, называются методами на основе процентов или сложными методами выбора (sophisticated selection techniques). Эти методы основаны на идее, что деньги имеют временную стоимость. Расчет текущей (приведенной) стоимости будущих денежных потоков проекта, включая приемлемую норму доходности и указание периода времени, в течение которого эти потоки будут получены, позволяет принимать более взвешенные инвестиционные решения. Для упрощения расчета используют коэффициент текущей стоимости (Present Value Interest Factor, PVIF), который выражается как (1/(1+i))n(1 / (1 + i))^n(1/(1+i))n. Для этого, вероятно, вам потребуется ставка дисконтирования... но насколько часто могут спросить про PVIF - вопрос. Есть калькуляторы https://www.omnicalculator.com/finance/discount-rate

в) Теоретический вывод: существует экономический QWERTY-эффект, который каскадируется на интерфейсы и упаковку цифровых продуктов, создавая определенные ожидания, которые характерны только для вашего бизнеса, но которые расширяются до всей товарной категории. Списки чатов мессенджеров, впервые появившиеся у Whatsappa, перешли на все остальные мессенджеры, кнопка «Купить в 1 клик» была адаптированы такими гигантами, как Walmart и eBay, и распространились на более мелкие платформы.
https://telegra.ph/EHkonomika-UX-i-vzaimodejstvij-s-interfejsom-mashiny-QWERTY-nomika-03-21

Опять про человеческий фактор и умные автомобили

Первая фатальная авария Xiaomi SU7 вызвала вопросы о технологии беспилотного вождения и запертых дверях

«Xiaomi SU7 врезался в ограждение, не сумев объехать закрытую строительную полосу.
Электроседан двигался по NOA со скоростью 116 км/ч непосредственно перед смертельным ударом.
«Три студента колледжа погибли после того, как электромобиль загорелся после аварии на шоссе».
https://www.msn.com/en-us/technology/tech-companies/first-fatal-xiaomi-su7-crash-sparks-questions-about-self-driving-tech-and-locked-doors/ar-AA1CapfG

Xiaomi Technology — к сожалению, одна из многих на рынке таких автомобилей.

"Никто в отрасли не использует жизнеспособный подход к развитию. Никто не может тратить жизни, деньги и время на то, чтобы почти что сделать" - пишет автор из линкендина, Michael DeKort, специалист в области автономных систем

- Отсутствие общего обучения/выводов. Результат — только непревзойденное распознавание образов. Таким образом, «пиксельная» или микроуровневая классификация часто оказывается неверной, когда спорными оказываются лишь несколько пикселей.
- Использование ненужных человеческих морских свинок. Кроме того, практически невозможно восстановить ситуационную осведомленность в критических по времени ситуациях разъединения. Как и аварии.
- Опора на реальный мир и моделирование для большинства разработок
- Использование неадекватных игровых симуляторов по сравнению с аэрокосмическими технологиями

Но самое большое препятствие — это не датчики, не технологии и даже не юридические вопросы или этика. Возможно, дело в том, что мы на самом деле не знаем, как думает ИИ. Недавнее исследование Anthropic показало, что чат-боты ИИ могут галлюцинировать, не очень хороши в элементарной математике и часто лгут о своих собственных рассуждениях. Так же, как люди. Оказывается, мы вообще ничего не знаем о том, как работает мозг, ИИ или человека

https://newatlas.com/automotive/why-ai-cant-drive-your-car/
Во время вождения мы принимаем тысячи решений каждую минуту, которые могут буквально повлиять не только на нашу жизнь, но и на жизнь окружающих. Из данных о вождении с отвлечением мы знаем, что даже несколько мгновений невнимательности могут привести к ужасающим результатам. Теперь подумайте, что происходит с ИИ, который либо оправдывает себя за плохой ответ, либо не может принять решение достаточно быстро.

Дело в том, что хотя технология, информирующая ИИ, требует много работы, чтобы достичь того же уровня, что и водитель-человек, самой модели обучения тоже придется догнать его. ИИ сейчас за 70, но он может работать только примерно на том же когнитивном уровне, что и маленький ребенок. И мы даже не уверены, как он это делает.

Современные автомобили имеют десятки датчиков, сотни футов проводки, три или более бортовых компьютеров, беспроводное и Wi-Fi-подключение, GPS и множество других гаджетов. Ни один из них не может управлять автомобилем за вас. Нет, даже те модели, на которых есть буква «Т». Для их управления требуются люди, и, вероятно, так будет еще некоторое время.
Большинство по-настоящему автономных транспортных средств «закрыты» в определенной области как по юридическим, так и по техническим причинам.

У нас, людей, есть явное преимущество перед нашими творениями ИИ: мы рождаемся с довольно высококлассными сенсорными системами, которые работают в мультимодальных форматах — многие тысячелетия эволюции сделали нас довольно хорошими в их использовании. Мы, как и большинство животных, преуспеваем в сопоставлении множественных входов и соответствующей реакции.

Первая фатальная авария Xiaomi SU7 вызвала вопросы о технологии беспилотного вождения и запертых дверях

«Xiaomi SU7 врезался в ограждение, не сумев объехать закрытую строительную полосу.
Электроседан двигался по NOA со скоростью 116 км/ч непосредственно перед смертельным ударом.
«Три студента колледжа погибли после того, как электромобиль загорелся после аварии на шоссе».
https://www.msn.com/en-us/technology/tech-companies/first-fatal-xiaomi-su7-crash-sparks-questions-about-self-driving-tech-and-locked-doors/ar-AA1CapfG

Xiaomi Technology — к сожалению, одна из многих на рынке таких автомобилей.

"Никто в отрасли не использует жизнеспособный подход к развитию. Никто не может тратить жизни, деньги и время на то, чтобы почти что сделать" - пишет автор из линкендина, Michael DeKort

-Отсутствие общего обучения/выводов. Результат — только непревзойденное распознавание образов. Таким образом, «пиксельная» или микроуровневая классификация часто оказывается неверной, когда спорными оказываются лишь несколько пикселей.
- Использование ненужных человеческих морских свинок. Кроме того, практически невозможно восстановить ситуационную осведомленность в критических по времени ситуациях разъединения. Как и аварии.
- Опора на реальный мир и моделирование для большинства разработок
- Использование неадекватных игровых симуляторов по сравнению с аэрокосмическими технологиями


https://lnkd.in/g44u-fU9

Синтетические респонденты наносят ответный удар
Отвечаем на вопросы и проясняем неясности, оставшиеся с прошлого раза.

❓Кому и зачем нужны синтетические респонденты?
Евангелисты предлагают заменить всех – и исследователей, и респондентов – на LLM. Это позволит ускорить проверку гипотез, вынеся ненадежных людей за скобки.

Очевидно, что нынешний уровень технологий пока не позволяет так сделать. И мы вынужденно переходим к более скромной задаче: отбросить заведомо неудачные идеи, гипотезы и концепции (concept-test).

Как мы писали, никакое интервью не даст вам ответа на вопрос, «взлетит или не взлетит» - но оно может помочь отсечь заведомо провальные концепции. А уже прошедшие фильтр концепции могут быть доработаны и проверены на людях. Именно поэтому мы проверяли концепции, которые провалились. Потому что если LLM из роли респондента может в принципе это сделать, то, наверное, у таких концепт-тестов есть потенциал?

И здесь мы сталкиваемся с двумя проблемами:

🅰️ Конформизм
LLM дают характерный вайб ответов. Это типичные «ходоки». Они очень хотят понравиться исследователю и подстроиться под него. Они одобряют все, что вы им предложите, и со всем согласны.
Виталий Болотаев поставил смелый эксперимент с Grok, предложив ему оценить идею пива с заведомо неприемлемым вкусом. Результат эксперимента - безусловное одобрение. Почему это так? Виталий пишет:
«ИИ может выдавать "угодливые" или "полярные" ответы, если в запросе есть намёк на предпочтение определённой точки зрения. Это не осознанное желание "угодить", а следствие статистической оптимизации: модель стремится максимизировать вероятность положительной оценки».
Возникает вопрос: можно ли решить проблему конформизма LLM с помощью промптинга в принципе? Или же нам нужно двигаться в сторону кастомных LLM и забыть условный Chat GPT как страшный сон? Спойлер: возможно, к этому и идет.

🅱️ Неполнота данных
Можем ли мы вообще полагаться на данные, заложенные в LLM? А что, если они неполны или системно искажены? Есть прекрасная статья «Персона, созданная LLM, - это обещание с подвохом» – где авторы ставят эксперименты. Общий вывод: «чем больше контента, созданного LLM, включалось в персоны, тем больше их смоделированные мнения расходились с реальными данными». Эти синтетические респонденты чаще выбирают экологичные машины, гуманитарные специальности, романтические фильмы и голосуют за демократов.

Критика нашего эксперимента:

1️⃣ «У вас неправильные промпты. Правильные должны быть не короче двух страниц»
Странно оценивать промпты по длине, а не по содержанию.
Но, как бы то ни было, повторение экспериментов с расширенным описанием персон и более детальным сеттингом интервью пока не опровергло наших результатов. Кошатница по-прежнему хочет купить Febreze, а айтишник из Сан-Франциско все также хочет попробовать AI-сервис для проверки договоров аренды.
Добавление в промпт инструкций для снижения конформизма не поменяло результат принципиальным образом.

2️⃣ «Role-prompting не подходит для синтетических респондентов в принципе»
Ксения Воейкова пишет, что ролевой промптинг не работает для reasoning LLM, и для таких задач нужно использовать цифровых двойников – отсылая к статье «Генеративные агенты: моделирование 1000 реальных людей». Авторы получили обнадеживающие результаты: точность цифровых двойников при воспроизведении опросников и экономических игр оказалась выше, чем у агентов, обученных на демографических данных или кратких описаниях.

Проблема в том, что авторы не тестировали никакие концепции - ни на людях, ни на цифровых двойниках. Следовательно, мы не знаем, применимы ли эти цифровые двойники для концепт-тестов – где мы должны не воспроизвести установки и ценности, а оценить конкретный продукт с точки зрения возможной покупки.
Если для создания цифрового двойника, который сможет тестировать концепции новых напитков, нам придется проводить U&A интервью с живыми респондентами, то не проще ли сразу опрашивать живых людей?

В третьей части сравним разные LLM между собой и проверим новые провальные концепции.
💽 @PostPostResearch

Высказался по поводу синтетических респондентов: слишком бездумное использование, не учитывается, что ответы очень статистически оптимизированы, и, главное, есть гораздо более интересные подходы (RAG), которые игнорируются

Сколько техник знаете? Многие, конечно, уже безнадежно устарели

Например, ну это вообще круто

Crystal Ball

Хрустальный шар / Камень преткновения
Информант описывает сложную оценку или решение. Аналитик настаивает, что оценка ошибочна, и что существуют альтернативные интерпретации событий, отсутствующая информация или предположения. Информант генерирует эти [альтернативы].

Cognitive Task Analysis: часть V. Основные части

Цель анализа когнитивных задач (CTA) заключается в том, чтобы зафиксировать, как работает человеческий разум, уловить процесс познания. Исследователь , проводящий исследование CTA, обычно пытается понять и описать, как участники воспринимают выполняемую ими работу и как они осмысливают происходящие события.

Если они действуют эффективно и хорошо справляются со сложными обстоятельствами, CTA должен описать основу их квалифицированного выполнения. Если же они допускают ошибки, исследование CTA должно объяснить, что лежит в основе этих ошибок.

Анализ когнитивных задач стремится уловить, о чем думают люди, на что они обращают внимание, какие стратегии они используют для принятия решений или выявления проблем, чего они пытаются достичь и что они знают о том, как работает тот или иной процесс.

Три основных кита CTA — это извлечение знаний, анализ данных и представление знаний.
knowledge elicitation, data analysis, and knowledge representation

Каждый из этих аспектов критически важен для успешного исследования CTA. Многие ассоциируют CTA с первым аспектом — извлечением знаний, поскольку традиционно именно этому уделялось больше всего внимания. Но если вы не проведете качественный анализ данных, зачем их вообще собирать? А если вы не представите свои выводы так, чтобы другие могли их понять и оценить их значимость, чего вы добились?

Один из способов получить общее представление о CTA — это понять, сколько существует методов, какие ярлыки им присваиваются и к каким типам или категориям они относятся. Однако описать общую картину CTA может быть довольно сложно. Анализ когнитивных задач развился из множества различных традиций с различными базовыми метафорами, терминологией, преобладающими методологиями и испытательными полигонами, областями применения и стандартами того, что считается ценным — или даже того, что считается «когнитивным»

Извлечение знаний — это совокупность методов, используемых для получения информации о том, что знают люди и как они это знают: суждения, стратегии, знания и навыки, лежащие в основе выполнения задач. Существует множество различных методов извлечения знаний: это как группы интервью, методы наблюдения, методы текстового анализа, психометрический анализ на основании опросов, группа трейсинга, так называемый Process Tracing Methods, ( о нем вообще первый раз прочитал и читаю о группе этих методов)

Сколько техник знаете? Многие, конечно, уже безнадежно устарели

https://hcibib.org/

Один из старейших ресурсов по истории интерфейсов, дизайну и HCI с точки зрения библиографии, подбора первых патентов, древних публикаций, антикварных я бы сказал исследований и т.д.

Большая часть содержимого - публикации 80ых и 90ых годов

Не обновляется с 2018 года, к сожалению

Трекбол — ручное указательное устройство ввода информации для компьютера вращением шара — был на самом деле изобретен за 11 лет до первой мыши, в 1952 году.

Он был изобретен Томом Крэнстоном и Фредом Лонгстаффом как часть компьютеризированной информационной системы поля боя под названием DATAR, инициированной канадским флотом. В качестве трекбола он использовал стандартный шар для боулинга с пятью кеглями, который меньше более распространенного шара для боулинга с десятью кеглями.

При работе с трекболом для всех операций используется только кисть руки и не требуется движений плеча и предплечья, но вот играть в игры с таким вряд ли получится
https://en.wikipedia.org/wiki/DATAR

Cognitive Task Analysis: часть IV Так что такое когнитивный анализ задач?

Когнитивный анализ задач (CTA) обычно рассматривается как определение когнитивных навыков, стратегий и знаний, необходимых для выполнения задач.

Определение и ограничение когнитивного анализа задач заключаются в том, что CTA включает специфические методы и рекомендации по исследованию когнитивных процессов, что, как считается, отличает CTA от анализа задач. Однако, подобно тому как анализ задач редко (если вообще когда-либо) был чисто поведенческим, CTA не является чисто когнитивным. Например, некоторые исследования CTA опираются на анализ отдельных нажатий клавиш во взаимодействии человека с компьютером, из которых делаются выводы о когнитивных процессах.

Более расширенное определение CTA следующее:
CTA — это методология эмпирического изучения рабочих мест и рабочих моделей, результатом которой являются: (а) описания когнитивных процессов и явлений, сопровождающих целенаправленную работу, (б) объяснения рабочей деятельности с точки зрения когнитивных явлений и процессов, и (в) применение результатов для улучшения работы и качества трудовой жизни путем создания лучших рабочих пространств, более эффективных поддерживающих артефактов (то есть технологий) и разработки методов работы, которые повышают удовлетворение и удовольствие человека, усиливают внутреннюю мотивацию, а также ускоряют достижение профессионального мастерства.

Как указал эргономист Йенс Расмуссен, когнитивная работа предполагает принятие основанных на знаниях, чувствительных к контексту решений среди множества видов деятельности, а не выполнение «задач». Тем не менее, большинство исследователей большую часть времени называют CTA когнитивным анализом задач. Мы тоже так поступаем. Однако в любом обсуждении CTA необходимо стараться удерживать исторический багаж слова «задача» в подвешенном состоянии.
Под «когнитивным» не подразумевается ограничение «процессов и явлений» только теми, которые являются общепринятыми в основной когнитивной психологии (или психологии обработки информации) — такими понятиями, как обучение, память, восприятие и тому подобное.

Исследователи определенно включают в понятие «когнитивного» командное общение, социально-психологические и социокультурные процессы и явления (например, сотрудничество, организационные ограничения когнитивной работы и т. д.). CTA часто проводится в рамках сложных социотехнических систем и для их улучшения, и CTA нередко раскрывает, как когнитивные процессы адаптируются к сложности.

Звучит интересно, присоединяйтесь)

5 апреля в 17:00 в Фонде Ruarts состоится паблик-ток «Китч в эпоху пост-интернета» с Инной Кушнарёвой и Андреем Василенко.

Развитие социальных сетей стало пространством распространения всевозможного контента, тем самым сформировав особую эстетику интернета. Можно ли назвать эти визуальные формы новым отражением китча?

Обращаясь к таким уже сложившимся описательным категориям как "cute" или «кринж», спикеры обсудят в целом трансформации восприятия художественных произведений, появление новых эстетических концепций и новые возможности пересмотра самого понятия «искусство».

Инна Кушнарёва — культуролог, кинокритик, переводчик. Член редколлегии журнала «Логос». Автор публикаций в журналах «Искусство кино», «Сеанс», «Киноведческие записки», Logos Review of Books и других.

Андрей Василенко — куратор, кинокритик.

Билет также даёт право посетить бесплатно две выставки «Чересчур» и «Навязчивые мысли» в Фонде.

На фото: работа Дмитрия Журавлёва и Данилы Полякова, представленная в экспозиции выставки «Чересчур»

История машин виртуальной реальности. Кейс Sensorama

Sensorama — это машина, которая является одним из самых ранних известных примеров иммерсивной, мультисенсорной (теперь известной как мультимодальная) технологии. Эта технология, представленная в 1962 году Мортоном Хейлигом, считается одной из самых ранних систем виртуальной реальности (VR)

Американский кинематографист и изобретатель Мортон Хейлиг описал свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года под названием «Кино будущего». В 1950-х годах рассматривал театр как деятельность, которая может эффективно охватывать все чувства, тем самым вовлекая зрителя в действие на экране. Он назвал его «Театром впечатлений» и подробно изложил свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года «Кино будущего» (Robinett 1994).

В 1962 году он построил прототип своего видения, названный Sensorama, вместе с пятью короткометражными фильмами для его показа. Sensorama была механическим устройством, которое включало стереоскопический цветной дисплей, вентиляторы, излучатели запахов, стереозвуковую систему и подвижное кресло. Оно имитировало поездку на мотоцикле по Нью-Йорку и создавало опыт, заставляя зрителя сидеть в воображаемом мотоцикле, ощущая улицу через экран, создаваемый вентилятором ветер и имитируемый шум и запах города. Еще вроде бы были и девочки

Сам патент 1950 года
https://patentimages.storage.googleapis.com/90/34/2f/24615bb97ad68e/US3050870.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Sensorama
https://www.youtube.com/watch?v=zf61nlyBC3M

Интервью с Мортоном Хеллигом 1982 год
https://www.youtube.com/watch?v=vSINEBZNCks&ab_channel=ITSUOSAKANE

Cognitive Task Analysis: часть III

В Центре исследований обучения и развития (LRDC https://www.lrdc.pitt.edu/about) Университета Питтсбурга в начале 1970-х годов исследователи-педагоги использовали то, что они называли «рациональным анализом задач» при изучении проблем обучения. Это название подразумевало, что анализ задач в основном связан с навыками и физическими действиями, однако разработанные в LRDC блок-схемы содержали когнитивные компоненты.

Впервые термин «Анализ когнитивных задач» был использован в опубликованной статье в обзоре Дж. П. Галлахера (1979) о теории и методе дизайна обучения. Он употребил этот термин дважды: один раз в аннотации и еще раз в качестве заголовка раздела. Галлахер рассмотрел некоторые выводы когнитивной психологии, относящиеся к дизайну обучения, такие как теория Осубела о «значимом обучении», которая подчеркивает роль структур знаний и процессов ассимиляции и аккомодации), а также обсуждение Майером «ассимиляции схем». Галлахер обобщил ряд исследований, использующих методы наблюдения для выявления рассуждений и стратегий учителей
https://link.springer.com/article/10.1007/BF00117014#auth-John_P_-Gallagher-Aff1

Все эти работы, а также многие другие, подчеркивали важность изучения и анализа структур знаний учащегося: «Анализ сложных учебных задач с точки зрения формальных моделей процессов, возможно, представляет собой новейшее применение когнитивной психологии/психологии обработки информации к обучению… Анализ пропозиционального содержания и акцент на хранении знаний в человеческой памяти могут быть особенно полезны для указания подходящих последовательностей представления материала, а также для предписания использования предварительных организаторов, чтобы помочь интегрировать учебный материал с существующими структурами памяти»

На встрече Управления военно-морских исследований в марте 1978 года Джеймс Грино представил доклад под названием «Некоторые примеры анализа когнитивных задач с учебными последствиями», который был опубликован два года спустя. В то же время Шерри Готт из Лаборатории исследований ВВС выступила с предложением о том, что ВВС должны поддерживать больше исследований, направленных на улучшение обучения, и термин «Анализ когнитивных задач» звучал на встречах подрядчиков AFRL. По крайней мере, к 1983 году понятие CTA было закреплено в контрактах LRDC с ВВС и ВМФ США. К середине 1980-х годов термин «Анализ когнитивных задач» появился в отчетах LRDC

Ближе к IT

В начале 1980-х молодой доктор наук Дэвид Вудс работал с General Electric над человеческими факторами в электроэнергетике, в частности над проектированием рабочих станций на заводах. Он начал сотрудничество с Эриком Холлнагелем (https://erikhollnagel.com/ ), когда Вудс посетил Институт атомной энергии проекта реактора Халден в Нидерландах. Начиная с 1982 года, они начали разрабатывать первую статью под названием «Анализ когнитивных задач». В первом черновике Холлнагель обсуждал важность точки зрения на системы «человек-машина» и ограничения традиционного анализа задач

В 1987 году, когда область инженерии знаний находилась в зачаточном состоянии и называлась «экспертными системами», Фил Барнард и его коллеги из Отдела прикладной психологии Совета по медицинским исследованиям в Кембридже, Англия, обсуждали недостатки анализа задач для создания экспертных систем. Они утверждали, что для моделирования «пользователей» систем обработки информации необходим CTA. Модели опирались бы на концепции когнитивной психологии для описания ментальной активности пользователей (знаний, восприятий), поддерживая создание основанных на правилах вспомогательных средств принятия решений, которые делают «предсказания производительности, рассуждая о когнитивных представлениях и их обработке. Барнард и др. пытались создать «общую архитектуру обработки информации человеком», которая могла бы служить набором инструментов для помощи другим в генерации процедурных правил для экспертных систем. Правила рассуждения, или эвристики, выявлялись из ответов экспертов на вопросы (например, о последовательности операций с клавишами, иерархической структуре и т.д.), и они использовались для определения «модели задачи» для работы механизма вывода.

Уже в 1989 году Ричард Реддинг (Университет Вирджинии) представил обзор на ежегодном собрании Общества человеческих факторов и эргономики(https://www.hfes.org/ ), с акцентом, смещающимся (что понятно для этой площадки) от образования к обучению сотрудников. Он ссылался на разработки в LRDC, которые значительно повлияли на него ). Его обсуждение сосредоточилось на новых понятиях CTA, контрастируя их с «традиционным поведенческим подходом к анализу задач», и указывало на необходимость более глубокого анализа и понимания этой новой методологии CTA. «Формальные процедуры для анализа когнитивных задач еще не были предписаны». Он упомянул необходимость «косвенного подхода» (поскольку познание не наблюдаемо напрямую), сложность и трудоемкость процедур CTA, необходимость изучения экспертов в предметной области и трудности в выявлении ментальных моделей учащихся. Некоторые из проблем, на которые указал Реддинг (например, «когнитивный анализ часто не считается экономически эффективным для прикладных целей», стр. 1351), остаются актуальными и сегодня.

По книге Perspectives on cognitive task analysis : historical origins and modern communities of practice / edited by Robert R. Hoffman, Laura G. Militello

Cheaper by the Dozen, Оптом дешевле

Вернемся к когнитивному анализу задач и его отражению в культуре. Упомянутый Гилберт или точнее чета Гилберт, которая работа на фабриках Форда и вошла в историю как отцы-основатели индустриальной психологии и идеологи тейлоризма были связаны с Голливудом, который вообще всегда был переплетен с американскими темами производительности труда, умными машинами и историей дизайна.

В 1950 году выходит фильм 'Дешевле дюжиной', который представил зрителям историю, основанную на жизни Фрэнка Гилбрета, инженера и одного из основоположников научного менеджмента. Гилбрет прославился своими исследованиями эффективности труда, применяя хронометраж и анализ движений для оптимизации рабочих процессов. Однако в фильме эти идеи выходят за рамки фабрик, проникая в управление его собственной семьёй из 12 детей. Картина отражает дух середины XX века — времени, когда технологии и системный подход начали трансформировать не только промышленность, но и быт. Методы Гилбрета, показанные через призму семейной жизни, стали предтечей современных концепций автоматизации, эргономики и даже проектирования пользовательского опыта.

Кто в ролях? Это интересно: Фрэнк Гилберт играет самого себя - успешного энтузиаста научного менеджмента и эффективности, который вместе с женой Лилиан обучают детей. Интересно, что Лиллиан в конце жизни после первых научных работ и диссертации по психологии, начала работать в области проектирования домашних кухонь: работы по дизайну и эргономике кухни или ванной - это вообще одни из золотых страниц истории американского уже дизайна, насколько я понимаю.

Фильм начинается со сцены проверки чистоты рук у всей дюжины и замеру сколько времени нужно всей семье собраться вокруг отца по секундомеру: патриархальная белая Америка. Семья переезжает и попутно пытается повысить эффективность жизни, даже замеряет время операции по удалению миндалин и показывает чудеса педагогики. У фильма было продолжение и новые части, но они уже не про научный менеджмент, а просто комедия положений

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%BC_%D0%B4%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%B2%D0%BB%D0%B5_(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC,_1950)

https://www.dailymotion.com/video/x8z3aqg
Сам фильм

Самый бесчеловечный интерфейс?

Начиная с 1944 года, японцы использовали пилотируемые ракеты "Ohka" (цветок сакуры) как оружие камикадзе. Интерфейс представлял собой минималистичный набор рычагов и индикаторов в кабине, где пилот управлял полетом после отделения от носителя (бомбардировщика G4M). Экзотичность и инновационность заключалась в концепции одноразового человеческого интерфейса, где пилот становился частью системы, жертвуя собой для поражения цели. Пилот направлял бомбу на цель, жертвуя собой, что делало это интерфейсом для самоубийственной миссии, не имеющим аналогов в массовом применении.

Единственным аналогом могут быть японские же человекоподобные торпеды "Kaiten" с подводниками-камикадзе. Ohka доказал свою эффективность уничтожением судов, что по стоимости несоизмеримо с потерями авиации при выполнении этой задачи.

Тут еще интересно вот что - человек-пилот был в этом решении буквально биологическим компьютером для рассчетов и управления ракетой

Странные интерфейсы

Очень типичный и популярным решением является использование животных как образцов для роботов и артефактов, начиная с эпохи автоматонов, и тем более, появлением бионики и биомиметики, но есть примеры и с растениями

Проект был разработан в Массачусетском технологическом институте (MIT) в рамках программы Anima Machina под руководством Синтии Бризил (Cynthia Breazeal), профессора медиаискусств и наук, а также директора группы Robotic Life. Cyberflora представляет собой инсталляцию роботизированного сада, состоящего из четырёх "видов" киберфлоры. Эти роботизированные цветы сочетают в себе черты растений и животных, обладая способностью реагировать на присутствие людей с помощью датчиков. Например, один из видов, Cobra Orchid, использует тепловые сенсоры для обнаружения человека и движется подобно змее. Другие цветы, такие как Chromafant Blossom, изготовлены из силикона и алюминия и реагируют на приближение руки, плавно покачиваясь и меняя цвет.

Проект был представлен в апреле 2003 года на National Design Triennial в музее Cooper-Hewitt National Design Museum в Нью-Йорке. Основная цель — исследовать эмоциональный интеллект роботов и создать гармоничное взаимодействие между человеком и машиной.

https://en.wikipedia.org/wiki/Cyberflora
https://robots.media.mit.edu/portfolio/cyberflora/

И главное: их можно не поливать

Многие исследования военного времени включали новые методы анализа задач, которые были вариациями традиционных методов, хотя новые профессии не были такими строго физическими или повторяющимися. Возможно, наиболее ярким примером является использование «выборки активности», которая, кажется, представляет собой вариацию темы анализа работы. При выборке активности наблюдатель фиксирует конкретные задачи, которыми занимается оператор в заранее определенные моменты времени в течение периода наблюдения (например, каждые 5 секунд в случае воздушной навигации). На основе этих наблюдений делаются оценки процента времени, выделенного на различные задачи, и среднего времени, затраченного на каждую из них. Например, в случае исследований новых радарных профессий задачи включали работу с журналом, работу с секстантом, еду, работу с астрокомпасом, чтение дрейфа и т. д. Исследование радаров Кристенсена показало, что навигаторы тратили большую часть времени на бумажную работу (ведение журнала, работа с картами), и что размер экипажа самолета можно было сократить на два человека (значительная экономия) за счет устранения ненужной записи данных и предоставления лучших инструментов для построения графиков и карт

Необходимо признать, что многие исследования этой эпохи включали когнитивные аспекты в свои анализы задач повсеместно. Категории подзадач или действий, использованные в анализах задач, включали, например, «ощущение», «идентификацию», «интерпретацию» и «решение проблем». Исследования в Великобритании опирались на диаграммы, которые не только отображали движения рук, но также включали такие действия, как визуальный поиск и принятие решений, в качестве аналитических категорий.

Что произошло после войны? Если индустриальная психология вернулась к проблеме отбора в США, то одновременно возник второй путь, он возник из новой программы теории информации и измерений. Этот путь сосредоточился на таких темах, как методы кодирования информации и совместимость стимул-реакция в проектировании средств управления и дисплеев. Эти работы, представляющие как усилия США военного времени, так и усилия Великобритании военного времени , практически не содержали ссылок на темы, методы и результаты индустриальной психологии до Второй мировой войны. Вместо этого они почти исключительно ссылались на новаторские исследования и новые идеи и применения теории информации и измерений, особенно на влиятельные технические отчеты ( Hick, 1945; Shannon, 1948), влиятельные обзоры и основополагающие публикации (например, Хик, Шеннон, Винер и тд). В этих работах содержится мало существенных ссылок на методы и результаты исследований, проведенных до Второй мировой войны.

Cognitive Task Analysis: часть II
Выдержки из книги Perspectives on cognitive task analysis : historical origins and modern communities of practice / edited by Robert R. Hoffman, Laura G. Militello

Методы анализа задач, созданные в ранней индустриальной психологии, включая TMS, использовались вплоть до Второй мировой войны, а во время войны стратегии и методы анализа задач начали становится значительно более разнообразными
Во-первых, задачи сместились от тех, что требовали физической координации и силы, к тем, что требовали суждений и когнитивных навыков. Кроме того, прикладная психология вышла за рамки подбора персонала и обучения, включив в себя проектирование дисплеев — занятие, требующее размышлений об информации, способах её использования и способах её представления. Третьим фактором стало влияние кибернетики и идей сервомеханизмов и теории ручного управления.
В Великобритании Совет по исследованию промышленной усталости (IFRB) был преобразован в Совет по исследованию промышленного здоровья и получил более широкие полномочия

В США приближение Второй мировой войны привело к созданию в 1940 году Чрезвычайного комитета по психологии. Среди множества его мероприятий комитет подготовил обзоры фундаментальных исследований по многочисленным вопросам, связанным с войной (например, усталость, стресс, пропаганда) при этом существовала Панель прикладной психологии

Исследования психологии авиации были почти немедленно прекращены после подписания перемирия в Версале, но программа исследований была возобновлена примерно в 1939 году Управлением гражданской авиации, которое спонсировало исследования десятков академических психологов. С приближением Второй мировой войны исследования по отбору и обучению авиационного персонала ускорились и на этот раз исследования включали анализ множества новых профессий в дополнение к пилотированию, таких как бомбардировка и навигация. Были разработаны и использованы разнообразные тесты способностей: тесты на бдительность, зрительно-моторную координацию и т. д.; тесты на фоновые знания (например, тесты знаний о том, как работают различные машины); и тесты на «скорость восприятия». Вызовы Второй мировой потребовали совершенно новых программ исследований, выходящих за рамки идей и методов психотехники и включающих человеческие факторы новых систем, таких как радары.

Воздушная артиллерия

Анализ сложных и трудных задач воздушных стрелков Панелью прикладной психологии США был обусловлен необходимостью облегчить обучение. Летающая крепость несла множество стрелков, и уровень потерь среди экипажей бомбардировщиков был высоким. Это привело к созданию симулятора стрельбы с пьедестала, который предоставлял имитацию целей и обратную связь о попаданиях и промахах. Анализ задач воздушных стрелков также выявил основную проблему распределения задач между членами команды, а не только между возможностями отдельного стрелка (см. Bray, 1948, гл. 6). В частности, создание «вычислительных прицелов для пулеметов» для бомбардировщика B-29 изменило проблему распределения задач между людьми (стрелок, следящий, целеуказатель) на проблему распределения задач между человеком и машиной. Хотя стрелки и члены экипажа все еще должны были сотрудничать во многих задачах, у отдельного стрелка было несколько различных и сложных задач.

Операции радиокодирования

Когда было обнаружено, что тысячи мужчин, прошедших обучение на радиокодировщиков, не достигли необходимого уровня мастерства для выполнения задач во время реальных военных операций, Панель прикладной психологии получила задание от армии и флота улучшить методы обучения радиокодировщиков. Подход заключался в анализе задачи с использованием технологии фонографической записи, определении скорости, с которой операторы могли обрабатывать код, и использовании результатов для разработки тестов на профпригодность

Радиолокация и определение дальности

Радар ввел в военную сферу ряд новых и сложных профессий. Можно было бы подумать, что задача «наблюдателя за экраном» была простой и скучной — смотреть на маленький круглый экран для обнаружения точек. Но задача оператора на самом деле была (и остается) очень сложной, включая не только обнаружение цели, но и такие задачи, как определение направления и высоты. Кроме того, операторам радаров нужно было настраивать и калибровать радар, что было критически важной задачей, поскольку ошибки в показаниях радара из-за расстройства (например, из-за ночного режима ожидания) трубки осциллографа могли быть намного больше, чем любая доля ошибки, связанная с человеческим фактором. Задача оператора радара выделила необходимость анализа «бдительности» — производительности в течение длительных периодов наблюдения, включающих обнаружение слабых, неоднозначных и прерывистых сигналов на довольно простом визуальном дисплее.

Анализ задач работы оператора радара показал, что критическим аспектом производительности были не навыки использования инструментов, а набор когнитивных и визуальных навыков восприятия. Это привело к акценту в отборе персонала на такие показатели, как острота зрения и точность конвергенции.
Исследователи также обнаружили, что стандартная трехнедельная программа обучения не могла обеспечить операторам все необходимые знания (например, как работает радар, как и почему осуществляется идентификация цели, как и почему возникают помехи и глушение, а также все вспомогательные процедуры, такие как коммуникации). В отчете подчеркивалась необходимость рассматривать работу с радаром как навык, требующий большой практики в таких задачах, как идентификация цели, для достижения истинного мастерства

Развитие радарной технологии также ввело новое устройство визуального отображения — осциллограф и новые типы данных для отображения (например, направление, дальность и т. д.). Это потребовало исследований по проектированию дисплеев и индикаторов, часть из которых была передана Психологической лаборатории Университета Джона Хопкинса . Исследования в Джона Хопкинсе использовали высокоточный симулятор радарной консоли. Основной вывод заключался в том, что время и точность были обратно пропорциональны — чем дольше оператор тратил на оценку дальности цели, тем меньше была ошибка в оценке дальности. Последующее исследование изучавшее новый механически поддерживаемый метод отслеживания целей, подтвердило, что операторы радаров действительно могли быстро сформировать ментальную модель (как мы сказали бы на современном языке) траектории и скорости цели после отслеживания всего одного или двух проходов луча.

https://en.wikipedia.org/wiki/Alphonse_Chapanis - например, инженер, который этим занимался
https://www.abebooks.com/Psychology-Military-Proficiency-History-Applied-Panel/31335825583/bd Психолог, который изучал операторов - Bray, Charles W написал отдельную работу про эти эксперименты

Не буду сейчас останавливаться на роли психотехников и психотехники - много писал об этом в своем блоге, поэтому перейдем ко второй группе предшественников. Скажем здесь только, что методология психотехники включала акцент на когнитивные факторы и, в частности, оценку индивидуальных различий в когнитивных способностях. Наряду с такими чертами, как тактичность, популярность и отношение к профсоюзам, психотехники оценивали ряд качеств или способностей, которые можно считать когнитивными: общий интеллект, знания, опыт, память, концентрация, настойчивость, визуальная дискриминация, объем слуховой памяти, логический анализ и другие

Вторым источником стало Time and Motion Study, TMS Фредерика Тейлора в 1911 году, которое изначально было направлено на поиск способов уменьшения мышечной усталости, повышения эффективности и улучшения безопасности работников, выполняющих физические задачи. Однако со временем исследователи, изучавшие рабочих, обнаружили, что невозможно игнорировать когнитивные аспекты работы, и методы анализа задач начали эволюционировать, включая все больше когнитивных элементов.

Опыт Тейлора заставлял его постоянно задаваться вопросом, какой метод является лучшим для выполнения каждой конкретной работы, — вопрос, который стал движущей силой всех исследований TMS:
Сначала изучите, как несколько высококвалифицированных работников выполняют задачу.
Затем разделите работу на элементарные составляющие действия.
Далее отбросьте бесполезные действия.
Наконец, перепроектируйте инструменты и рабочее пространство для максимальной эффективности.

TMS был значительно усовершенствован Фрэнком Гилбреттом (инженером-строителем и подрядчиком) и его женой Лилиан Гилбретт (психологом). Собственно диссертация Лиллиан Гилберт вероятно и есть первая в истории работа по эргономике

В начале Первой мировой войны правительства Германии, Голландии, России, Италии, Испании и Японии также осознали необходимость повышения эффективности в промышленности и приняли методы Тейлора, особенно в сталелитейной отрасли. Прямо до и даже после Второй мировой войны TMS оставался неотъемлемой частью индустриальной психологии. Влияние тейлоризма по всему миру подтверждается существованием таких организаций, как «Общество Тейлора», и его присутствием в учебниках того времени.

TMS некоторые описывали как явный случай «поведенческого анализа задач» из-за акцента на очень детализированном анализе действий. Движения кодировались по длительности в сотых долях секунды с использованием множества остроумных методов. Например, Гилбретт фотографировал работников во время выполнения задач (например, швей, работающих за швейной машиной) в помещении, где задняя и боковые стены, а также пол были покрашены сеткой белых линий, что позволяло рассчитывать три пространственных измерения движения на основе кинозаписи. В 1912 году Гилбретт ввел термин «микродвижение» для обозначения этого подхода - therblig - странный термин который был анаграммой из фамилии семейной пары Гилбертов, минимальное неделимое действие.

Когнитивные факторы включались во все схемы категоризации анализа TMS . Когда микродвижение применялось в изучении промышленных операций (таких как обработка металла и работа с инструментами), в анализы неизбежно включались когнитивные элементы подзадач — ментальные операции, такие как «поиск» (проявляющийся в движениях глаз), «выбор» (проявляющийся в движениях рук), «проверка» (проявляющаяся в использовании увеличительного стекла) и «планирование» (проявляющееся, когда машинист прикладывал руку ко лбу и сидел, предположительно, думая)

Cognitive Task Analysis: часть I

Астрологи объявили неделю когнитивного таск анализа - Cognitive Task Analysis CTA: на это есть несколько причин, поэтому скоро на канале будет много материалов на эту тему в попытках разобраться, что представляет собой этот метод, какие есть ограничения и практики. Спойлер: на самом деле я даже уже использовал CTA на реальных кейсах, но некоторой глубины теоретической оптики и методологического чутья немного не хватает.

Если открыть старую, но хорошую Usability Book of Knowledge, то можно увидеть примерно следующее содержание:

Анализ когнитивных задач (CTA) — это тип таск анализа, направленный на понимание задач, требующих от пользователя большой когнитивной активности, таких как принятие решений, решение проблем, память, внимание и суждение. Методы анализа когнитивных задач анализируют и представляют когнитивные действия, которые пользователи используют для выполнения определенных задач. Некоторые из шагов анализа когнитивных задач: картирование задачи, выявление критических точек принятия решений, кластеризация, связывание и расстановка приоритетов, а также характеристика используемых стратегий

https://www.usabilitybok.org/cognitive-task-analysis

Одновременно выделяют несколько типов методов в этом семействе методов
Applied Cognitive Task Analysis (ACTA), the Critical Decision Method (CDM), Skill-Based CTA Framework, Task-Knowledge Structures (TKS) and the Cognitive Function Model (CFM)

Фраза «Анализ когнитивных задач» (Cognitive Task Analysis, CTA) начал появляться в печати в конце 1970-х годов, главным образом для выражения потребности: как можно анализировать когнитивные компоненты работы? Как можно помочь новичкам мыслить и действовать больше как эксперты? Этот термин возник в трудах разработчиков учебных программ, исследователей экспертизы, системных инженеров, когнитивных психологов и других специалистов. В 90ые уже создавались группы в рамках ассоциаций и направлений исследований - причем making и архитектурой выбора.

Вообще, анализ задач был изобретен в основном как следствие индустриализации. Он развивался рука об руку с индустриальной психологией внутри одной дисциплины — академической психологии. КТА как самостоятельное направление возник в значительной степени благодаря компьютеризации, но появился в 1980-х годах в ряде дисциплин, от дизайна обучения до социологии.

В Польше и России существовало движение, схожее с движением немецких психотехников. Фактически, польский ученый Войцех Ястшембовский первым ввел термин «эргономика» в 1857 году, используя греческие слова «ergon» (работа) и «nomos» (принцип или закон). Ястшембовский включал в свое понятие работы «физическую, эстетическую, рациональную и моральную работу, то есть труд, развлечение, рассуждение и преданность» К концу Первой мировой войны, возможно, а уж точно в преддверии Второй мировой войны, термин «эргономика» вошел в английский язык. Мы многим обязаны психотехникам конца XIX — начала XX века. Это была одна из двух европейских групп, которые ввели ключевую идею, позже получившую название прикладной психологии или индустриальной психологии. Основные идеи, зародившиеся в Германии, а затем распространившиеся по всей Европе и через Атлантику в Соединенные Штаты, значительно обогатили наше понимание когнитивных процессов. Они разработали инструменты для измерения способностей при отборе персонала и обучении. Первые симуляторы для подготовки работников также были созданы и внедрены в эту эпоху.

Бот, который не умеет ответить не знаю, это серьезная проблема, и ее не решить промтами. Естественно, зашиты принципы Полианны(нездоровый оптимизм), естественно ЛЛМ всегда стремится дать ответ. Это выравнивание вкупе с тем, что нет никакого "среднего" пользователя приводит к фундаментальным искажениям.

Тестируем синтетических респондентов

Все пишут про синтетических респондентов.

Исследователи, как правило – скептически. Не заменит живых людей, или заменит, но только на простых кейсах.
Евангелисты – восторженно. Вот он, золотой век, когда не надо ждать, пока исследователи разродятся. Хоть по гипотезе в минуту тестируй.

Обе позиции - теоретические.

Мы решили проверить на практике концепцию синтетических респондентов, используя реальные примеры – кейсы, в которых мы знали судьбу идеи, продукта или гипотезы. Мы убрали результат проверки под спойлер, чтобы вы могли проверить себя.

Кейс 1.
Ситуация: из-за смены алгоритма в сервисе у пользователя меняется цифра кредитного рейтинга. Нам нужно понять восприятие этой ситуации нашими пользователями.
Респондент: Сорокалетний мужчина из России, работающий на государственной службе. Есть семья, один ребенок. Доход - средний. Некоторое время назад брал кредиты, платежи по этим кредитам были просрочены. Как следствие, кредитный рейтинг не очень высок. В данный момент все кредиты погашены, задолженностей нет.
Результат: огромное разочарование ситуацией:
«Честно говоря, сначала был в шоке. Я же, наоборот рассчитывал, что рейтинг должен расти, а он вдруг упал. Первая мысль — какая-то ошибка или сбой в системе. Потом пришло раздражение: вроде бы закрыл все долги, больше никаких просрочек не было, а рейтинг почему-то снизился.
Начал прокручивать в голове, что могло повлиять. Может, банки пересмотрели какие-то свои критерии или обновилась база данных? Или, например, недавний запрос на проверку кредитного рейтинга как-то повлиял?
Но самое неприятное — это ощущение несправедливости. Получается, сколько ни старайся, система все равно тебя не прощает сразу. И это напрягает, ведь я же собирался брать кредит на машину, а теперь боюсь, что условия будут хуже»
На самом деле: ✅ на исследовании всё так и было. Но во многом это самоочевидный кейс: поставьте себя на место пользователя, и вы придете к тем же выводам быстрее, чем сформулируете промпт.

Кейс 2.
Концепт: стартап в Сан-Франциско, проверяющий договоры аренды недвижимости с помощью AI.
Респондент: айтишник из Сан-Франциско, недавно снявший квартиру.
Результат: Восторженный интерес со стороны синтетического респондента.
На самом деле: ❌ договоры аренды - типовые, по одному шаблону, соответствующему закону штата. Кроме того, в Калифорнии законы штата защищают арендатора лучше, чем арендодателя. Мы провели ровно одно исследовательское интервью в 2018 году, чтобы понять, что идея не взлетит. Любопытно, что в начале интервью наш синтетический респондент воспроизвел те факты о рынке аренды в Сан-Франциско, о которых мы уже знали (договора - типовые), однако это не помешало выдать ему интерес к продукту. Хороший исследователь засомневался бы, увидев противоречия между ситуацией и интересом к продукту.

Кейс 3.
Концепт: новое средство для удаления запахов. Это инновационная технология, которая буквально связывает запахи, а не заглушает их другим ароматом. Например, этим спреем можно опрыскать пиджак курильщика, и запах табака уйдет совсем. Спрей подходит не только для одежды, но и для пола, мебели и ковров.
Респондентка: американская домохозяйка, одиночка, 45 лет, у нее в доме 9 кошек разного возраста, которых она очень любит.
Результат: Восторженный интерес со стороны синтетического респондента, с вопросами о безопасности для кошек.
На самом деле: ❌это известный кейс Febreze. Исследование причин провала первого запуска выявило, что и курильщики, и кошатницы привыкли к запахам, и то, как пахнет у них дома – проблема не для них, а для тех, кто к ним пришел.

Два последних эксперимента воспроизводят те же ошибки, что были у людей, придумавших эти продукты: до исследования у команд были предположения о ценности продукта и целевой аудитории, которые совпали с тем, что демонстрировала LLM в нашем мини-эксперименте.

Итог тестирования: пока что «синтетические респонденты» оценивают продукты и идеи примерно так же, как и сама продуктовая команда: с азартом верят в них, игнорируя окружающие факты.

💽 @PostPostResearch

Позитивная программа (по крайней мере, в этом изложении) как-то не впечатляет, а вот критикой этой "концепции Маска" и я периодически занимаюсь, причем начиная еще с 2018 года — и на международных конференциях, и в научпоп выступлениях.

Не смог сейчас найти на канале презентацию к моей лекции для Биомедсходки (это еще 2023 год) "Нейроинтерфейсы — самый провальный проект Илона Маска?" — неужели забыл ее тогда выложить? В общем, выкладываю тут. Боюсь, без пояснений там многое не особо понятно, но, во всяком случае, критике этой "концепции" посвящены слайды 16-21.

К вопросу о реальном положении вещей в нейроинтерфейсах

Викторианская наука была чем-то особенным, особенно в США.

Так, американский зоолог Майер создал свои захватывающие проекции крыльев бабочек. Каждый большой цветовой блок представляет собой попытку отобразить диапазон тональных вариаций на крыльях одного вида бабочек: внутри каждого блока представлен ряд примеров, взятых из энтомологической коллекции Музея сравнительной зоологии Гарвардского университета. Вертикальные линии обозначают отдельные крылья, математически искаженные и растянутые, чтобы заполнить аккуратное прямоугольное пространство — расположение, которое, как надеялся Майер, приведет к новым открытиям в «законах цветовых узоров». Используя свои раскрашенные проекции, Майер описал правила симметрии, линейное расположение пятен и то, как появляются и сужаются цветовые полосы. В мельчайших деталях он оценивает вариации внутри вида и между самцами и самками: правила и их исключения.

Упражнение Майера носит описательный характер, это вопрос сравнения и сопоставления. Разработанные им проекции, изгибающие узоры, служили его интересу к сравнению этих крошечных мозаик насекомых, но были еще и одой или гимном самому цвету - «Цвет и цветовые узоры» была работой не про бабочек, скорее


https://www.biodiversitylibrary.org/item/135404#page/7/mode/1up

https://publicdomainreview.org/collection/mayer-color-patterns/

Дети начала 1980-х годов пришли к определению того, что заставило людей противостоять компьютерам, которые они рассматривали как наших «ближайших соседей». Дети полагали, что компьютеры являются рациональными машинами; люди отличны от них эмоциями. Использование детьми категории «эмоциональных машин» для описания того, что делает людей особенными, было хрупким, неустойчивым определением человеческой уникальности. В 1984 году, когда проводились изучения первого поколения детей, выросших с помощью электронных игрушек и игр, я подумала, что другие формулировки будут возникать из поколений детей, которые могут, например, воспринимать интеллект артефактов как должное, понимать, как он был создан и менее склонен придавать ему философское значение.

И тут роботизированные существа вошли в американскую культуру.
Классификация наших отношений с роботами возвращает нас к тем вызовам, которые Дарвин ставит перед своим поколением: вопрос о уникальности человека. Как взаимодействие с реляционными артефактами влияет на образ мышления людей о том, что, во всяком случае, делает людей особенными?

https://en.wikipedia.org/wiki/Sherry_Turkle

Статья в комментах

Психоанализ и роботы - выдержки из эссе Шерри Теркл
A Nascent Robotics Culture: New Complicities for Companionship

А вот вам еще годноты о робототехнике: набор интересных наблюдений или о том, почему антропологи в Массачусетском технологическом адски угорают по психоанализу. Шерри Тёркл — американский социолог, психолог и профессор MIT, исследующая влияние технологий на человеческое общение, идентичность и общество. Её работы сочетают психоанализ, социологию и антропологию, фокусируясь на том, как цифровые устройства и "реляционные артефакты" (например, роботы) трансформируют наше восприятие себя и других. Среди ключевых книг: "The Second Self" (1984), "Life on the Screen" (1995), "Alone Together" (2011) и "Reclaiming Conversation" (2015). Тёркл подчёркивает, что технологии, призванные объединять, нередко приводят к одиночеству и утрате глубоких связей.

Дизайнеры вычислительных объектов традиционно сфокусировались на том, как эти объекты могут расширить или усовершенствовать человеческие познавательные способности. Но вычислительные объекты не просто делают для нас что-то, они становится для нас, как для людей, нашим способом быть миром, нашим способом видеть себя и других. Все чаще технологии также ставят себе задачу сделать что-то с нами и особенно с внедрением «реляционных артефактов». Эти технологии являются своеобразным «состоянием ума» и где встречи с ними обогащаются путем понимания этих внутренних состояний.

В конце 1970-х и начале 1980-х годов разработка технологических артефактов для детей стремилась отражать их индивидуальность и познавательный стиль. И первые вычислительные объекты, типа Merlin, Simon, Speak and Spell, спровоцировали вопросы о качестве жизни и о том, что особенного в том, чтобы быть человеком. Двадцать лет спустя дети и взрослые сталкиваются с реляционными артефактами типа Furbies, AIBO и My Real Babies или гораздо более сложными, такими как роботы-животные Kismet и Cog, были так же различны в своих подходах

Дети используют к Furby или My Real Baby и исследуют, что значит думать об этих существах как живых или почти живых. Они переходят от запросов, таких как «Плывает ли эта игрушка?» к вопросу на «Является ли игрушка живой?» или даже «может ли она любить?»

Эти сходства на протяжении последних десятилетий не удивительны. Тем не менее, существуют значительные различия между текущими ответами на реляционные артефакты и более ранние встречи с вычислениями. Дети, впервые встретившие компьютерные игрушки в конце 1970-х и начале 1980-х годов, были вынуждены классифицировать эти игрушки, а сейчас ситуация несколько иная.

Проективные методики у детей и пожилых людей тесно связан с их убеждениями о природе реляционных артефактов в их использовании. Например, дети до 80ых использовали разные категории живости «традиционных» объектов и когда сталкиваются с компьютерными играми и игрушками. Традиционная игрушка с ветром считалась «неживой», когда дети поняли, что она не двигается сама по себе. Здесь критерий живости был в области физики: автономное движение. Столкнувшись с вычислительными вещами - детский способ говорить о живости стал психологическим. Дети классифицировали вычислительные объекты как живые, как если бы они могли думать сами по себе. Столкнувшись с компьютерной игрушкой, которая могла бы играть в быки и коровы, ребенком интерпретировалась как психологическая автономия объекта.

Без комментариев. Некоторые отрывки из статьи, можете почитать и ознакомиться сами

The Cartesian Crisis: Why You Will Believe Nothing
Картезианский кризис: Почему вы не будете верить ничему
https://www.mindprison.cc/p/the-cartesian-crisis

Коллапс доверия к институтам и непрозрачная стена реальностей, созданных искусственным интеллектом
Цивилизация находится на краю пропасти, где она вот-вот утратит способность любого человека различать реальность. Ясность истины разрушается различными сущностями, оставляя общество дрейфовать без освещённого ориентира, который мог бы спасти его от утопления в море иллюзий.

Что такое картезианский кризис?
Картезианский кризис возникает, когда состояние цивилизации таково, что люди больше не могут быть уверены в достоверности какой-либо информации. Это существование в мире, лишённом проверяемой истины или реальности. Способность различать реальность — фундаментальная потребность для нормального функционирования разума. Следовательно, этот сценарий предполагает исход, при котором мир погружается в полнейший хаос, поскольку истина и разум рушатся, а границы между здравомыслием и безумием исчезают.

Что является инструментальной причиной картезианского кризиса?
Этот кризис возникает из сочетания различных источников, и нет единственной главной причины, из которой проистекают все проблемы.

Он включает в себя провалы институтов знаний, которые поддались целям, не соответствующим их заявленной миссии, что привело к руководству, отравленному пропагандой и идеологией.

Информация в интернете теряется. В огромном море данных мало кто замечает затопление нескольких судов. Огромные объёмы данных, генерируемых ежедневно, помогают скрывать исчезающую информацию. Нам невозможно уделять этому внимание.

Мы теряем ссылки на важные юридические документы.

49% ссылок, процитированных в решениях Верховного суда, не работают

The Atlantic

Важные знания о нашем прошлом исчезают.

38% веб-страниц с 2013 года больше не доступны

Галлюцинирующий ИИ пишет наши ресурсы знаний
ИИ теперь пишет значительную часть контента, доступного в интернете, из-за конкуренции между людьми за производство большего объёма контента ради финансовых преимуществ для себя или организаций, на которые они работают.
Если ваши конкуренты используют ИИ для манипуляций системой и это приносит им выгоду, то неиспользование ИИ ставит вас в невыгодное положение. Это тревожное явление, при котором все погружаются в море машинно-генерируемого шума. Это "фаст-фуд" информации: низкое качество, но в больших объёмах.

Примечательно, что введение ChatGPT в ноябре 2022 года вызвало значительный всплеск научных статей, созданных ИИ, увеличив долю статей, идентифицированных как ИИ, с 3,61% в ноябре 2022 года до 6,22% в ноябре 2023 года.

Сегодня на Google Scholar 119 статей, созданных ИИ. По темам, таким как COVID-19, травмы позвоночника, грибковые инфекции, антибиотики

Прагматика Грайса это достаточно старая тема, которая возникла еще в 60ые, помню писал диплом и диссертацию на эту тему, как собственно, и статью на русской википедии о Грайсе. Тут надо отметить, что это опять таки история про выравнивание, но теперь в духе лингвистической прагматики
Каждый этап оценивается по четырем параметрам:
Quality (Качество): Точность и полезность вывода.
Relation (Связь): Соответствие запросу пользователя.
Quantity (Количество): Объем предоставленной информации.
Manner (Способ): Стиль и структура представления.
Как это может работать? Прописывать максимы Грайса в каждом промте, возможно, чтобы получить ответы. Другой вопрос - а с чем сравнивать?

Naturalistic Computational Cognitive Science: Towards generalizable models and theories that capture the full range of natural behavior
https://arxiv.org/abs/2502.20349
Авторы утверждают, что повышение натурализма в когнитивной науке необходимо для создания моделей, которые могут обобщать поведение человека в более широком диапазоне условий. Традиционные упрощенные настройки часто не способны отразить сложность естественных систем, поэтому эксперименты, охватывающие натуралистические условия, крайне важны. Статья разделена на части, посвященные вопросам «Что», «Зачем» и «Как» достичь этой цели, а также содержит примеры и предложенную структуру.
Что: Цель — разработать модели интеллекта на основе обучения, которые могут предсказывать поведение человека как в упрощенных, так и в натуралистических стимулах и задачах, постепенно увеличивая натурализм (раздел 2, рисунок 1).
Зачем: Увеличение натурализма повышает экологическую валидность моделей, позволяя им обрабатывать разнообразные данные и лучше обобщать. Упрощенные условия ограничивают спектр задач и дают менее разнообразные результаты по сравнению с натуралистическими (раздел 3).
Как: Это предполагает использование практик экспериментального дизайна из когнитивной науки и машинного обучения, таких как создание воспроизводимых моделей, ориентация на изучение явлений и тестирование для ускорения прогресса. Процесс включает разработку и оценку моделей, начиная с упрощенных условий и постепенно добавляя элементы натурализма (раздел 5, рисунок 2).
Авторы предлагают рабочий процесс, при котором модели сначала обучаются на упрощенных данных, затем тестируются и дорабатываются с использованием все более натуралистических данных для улучшения предсказаний. Ключевые аспекты включают акцент на моделях, которые предсказывают поведение человека в разнообразных условиях, и использование устоявшихся методов (например, рационального анализа) вместе с новыми инструментами для построения когнитивных теорий.
Примеры увеличения натурализма:
В статье приведены примеры по различным аспектам: парадигмы задач, окружающая среда, архитектура моделей и алгоритмы обучения:
Парадигмы задач: Тестирование моделей на множестве задач (например, обучение с подкреплением или задачи выбора), а не на одной; использование разнообразных стимулов (например, синтетические изображения с реальными или видео); учет различных скрытых факторов, а не только очевидных переменных.
Окружающая среда: Использование больших пространств состояний, отражающих сложность реального мира, включение социальных агентов, постоянно меняющихся условий и динамических взаимодействий.
Архитектура моделей: Переход от простого распознавания 2D-объектов к 3D, обработке естественного языка или дополненной реальности, что позволяет охватить более широкий спектр входных данных.
Алгоритмы обучения: Применение методов обучения без учителя, самообучения, внутреннего, социального, культурного или перспективного обучения для адаптации к изменяющимся задачам.
Подход и цели:
Авторы отмечают, что недавние достижения в компьютерных науках и инженерии делают более натуралистичные экспериментальные дизайны доступными.

Что думаю? Что хочу попробовать на опросниках собирать данные экспериментальные - подобно проблемы вагонетки или других экземпляров из поведенческой экономики. Вообще, таких сложных вопросов много можно придумать, например, “Какое доказательство бытия бога вам кажется наиболее убедительным? Онтологический, космологический, моральный и телеологический и т.д.”, которые будут важными способами описать этическую или экономическую природу поведения аудитории

Цифровой геноцид ревью: Что нового в UX? Гонзо-новости UX и HCI статей в феврале

AI-Instruments: Embodying Prompts as Instruments to Abstract & Reflect Graphical Interface Commands as General-Purpose Tools
https://arxiv.org/html/2502.18736v1

Промты на основе чата отвечают многословными линейно-последовательными текстами, что затрудняет изучение и уточнение неоднозначных намерений, резервное копирование и переосмысление или изменение направлений в творческой работе по проектированию с помощью ИИ. Вместо этого AI-Instruments воплощают «подсказки» как объекты интерфейса

На самом деле речь идет о скетчах или набросках - логичное продолжение, загружаете скетч рисунка, ЛЛМ дорабатывает, потом исправляете промтами. Синергия разных моделей графических и языковых это, конечно, очевидная мысль. Итак предлагаются четыре инструмента (Technology Probes): Fragments (Фрагменты) - Разбивают промпт на атрибуты (например, [стиль, иллюстрация]), которые можно манипулировать.Transformative Lenses (Трансформирующие линзы): Накладываются на контент для создания новых изображений (например, добавление фона). Generative Containers (Генеративные контейнеры):Генерируют набор вариантов (2×2 сетка) для одного промпта. Fillable Brushes (Заполняемые кисти): Позволяют локально изменять изображение (например, стиль или цвет).

Towards Bidirectional Human-AI Alignment: A Systematic Review
https://arxiv.org/html/2406.09264v3

Достижения в области универсального искусственного интеллекта (ИИ) подчеркнули важность направления ИИ-систем на достижение целей, этических принципов и ценностей, присущих как отдельным людям, так и группам — концепция, широко известная как контроля или выравнивания (alignment). Выравнивание— это процесс кодирования человеческих ценностей и целей в большие языковые модели, чтобы сделать их максимально полезными, безопасными и надежными.

Вообще, интересно, например, вот тут IBM рассуждает как моделировать ценности и цели в языковых моделях
https://www.ibm.com/think/topics/ai-alignment

Однако отсутствие четких определений и рамок человеческо-ИИ выравнивания представляет собой значительное препятствие, затрудняющее совместные усилия в различных исследовательских областях для достижения этого контроля. В частности, исследования выравнивания, ориентированные на машинное обучение (ML) и философию, часто рассматривают выравнивание ИИ как статичный, однонаправленный процесс (то есть направленный на то, чтобы цели ИИ-систем соответствовали целям людей), а не как продолжающуюся проблему взаимного выравнивания. Такой подход в значительной степени игнорирует долгосрочное взаимодействие и динамические изменения в процессе выравнивания. Чтобы понять эти пробелы, мы представляем систематический обзор более 400 статей. Какие ценности зашивают в промты для контроля ЛЛМ? Ценности сгруппированы по четырем основным категориям: "Openness to Change", "Self-Enhancement", "Conservation", "Self-Transcendence" и дополнительная категория "Desired Values for AI Tools".
Openness to Change (Открытость к переменам):
Self-Direction: Свобода выбора, творчество, независимость.
Stimulation: Возбуждение, новизна, вызов .
Hedonism: Наслаждение, чувственное удовлетворение.
Self-Enhancement (Самосовершенствование):
Achievement: Компетентность по социальным стандартам).
Power: Статус, контроль, доминирование .
Conservation (Сохранение):
Security: Безопасность, стабильность .
Tradition: Уважение традиций.
Conformity: Соответствие нормам, дисциплина .
Self-Transcendence (Самотрансценденция):
Benevolence: Благотворительность, забота о других .
Universalism: Защита благополучия всех, равенство .
Desired Values for AI Tools (Желаемые ценности для ИИ-инструментов):
Competency: Компетентность ИИ .
Human-Likeness: Сходство с человеком .

Applying the Gricean Maxims to a Human-LLM Interaction Cycle: Design Insights from a Participatory Approach
https://arxiv.org/abs/2503.00858

Виноградов И. Форма клавиш для счетных и пишущих машин. № 7.

Странные интерфейсы. Интерфейс логической машины Раймунда Луллия

Сидел я тут в своей сычевальне и нашел внезапно интерфейс, который моделирует «волшебный фонарь» Раймонда Луллия. Почему это так круто и кто такой вообще этот Луллий? О, это интересно, давайте обратимся к Борхесу, ибо лучше слепого библиотекаря Хорхе из «Имени Розы» не расскажешь.

Мы не знаем и никогда не узнаем (ибо было бы слишком дерзко надеяться, что всеведущая машина нам это откроет), как возник замысел этой машины. К счастью, одна из гравюр знаменитого майнцского издания (1721 -1742) позволяет нам сделать какие-то предположения.Перед нами схема, или диаграмма, атрибутов Бога. Буква А в центре обозначает Господа. В окружности буква В - это благость, С - величие, Д - вечность, Е - всемогущество, F - премудрость, G - воля, Н - праведность, J - истина, К - слава.

Каждая из девяти букв равно удалена от центра и соединена со всеми прочими с помощью хорд или диагоналей. Первое обстоятельство означает, что все эти атрибуты неотъемлемо присущи Богу; второе - что все они связаны между собой; таким образом, мы не впадём в ересь, утверждая, что слава вечна, что вечность славна, что всемогущество истинно, славно, благостно, велико, вечно, всемогущественно, премудро, свободно и праведно, или благостно велико, величаво вечно, вечно всемогущественно, всемогущественно премудро, премудро свободно, свободно благостно, праведно истинно и т. д. и т. д. Я хотел бы, чтобы мои читатели уразумели всю масштабность этого «и так далее». В нём, поверьте, заключено намного большее число комбинаций, чем уместилось бы на этой странице. Тот факт, что они совершенно бессодержательны - ведь для нас сказать: «Слава вечна» - столь же лишено смысла, как сказать: «Вечность славна»,- в данном случае второстепенен. Этот неподвижный чертеж с его девятью буквами, помещенными в девяти «камерах» и соединенными звездою и многоугольниками, сам по себе уже есть логическая машина. Естественно, что его изобретатель - человек, не забудем, XIII века - зарядил её понятиями, которые нам теперь кажутся несостоятельными.

Мы уже знаем, что понятия благости, величия, премудрости, всемогущества и славы не способны породить хоть сколько-нибудь стоящий отклик. Мы-то (по сути, люди не менее наивные, чем Люлль) зарядили бы её иначе. Скорее всего, словами Энтропия, Время, Электрон, Потенциальная Энергия, Четвёртое Измерение, Относительность, Протоны и Эйнштейн. Или: Прибавочная Стоимость, Пролетариат, Капитализм, Классовая Борьба, Диалектический Материализм, Энгельс.

Сам проект реализации безумной логической машины XIII века лежит на сайте https://lullianarts.narpan.net/downloads.htm?fbclid=IwAR2qcRfw8xBD6obbQUOGXWALieMqgGqKPKRQGqk0qrHexQN_iybvTvrELD4

Суть техники заключается в том, что от наблюдателя требуются только простые типы суждений, включаются отчеты только от квалифицированных наблюдателей, и все наблюдения оцениваются наблюдателем в терминах согласованного утверждения о цели деятельности. Конечно, простота суждений — это относительное понятие. Степень, в которой сообщаемое наблюдение может быть принято как факт, в первую очередь зависит от объективности этого наблюдения. Под объективностью понимается тенденция нескольких независимых наблюдателей делать одинаковый отчет. Суждения о том, что две вещи имеют одинаковый эффект или что одна имеет больше или меньше эффекта, чем другая, в отношении какой-то определенной цели или задачи представляют собой простейшие типы суждений, которые можно сделать. Точность и, следовательно, объективность суждений зависят от точности, с которой характеристика была определена, и компетентности наблюдателя в интерпретации этого определения относительно наблюдаемого инцидента. В этом последнем процессе требуются некоторые более сложные типы суждений относительно релевантности различных условий и действий для наблюдаемого успеха в достижении определенной цели этой деятельности.

В чем суть?
Задавайте наблюдателям конкретные вопросы, например: "Вспомни случай, когда кто-то сделал что-то очень хорошее или плохое на работе. Что произошло? Что он сделал? Почему это важно?"

Частота использования и описания случаев имеет ключевое значение - когда инцидентов будет несколько сотен и тысяч, то можно увидеть характерные паттерны и примеры. Как и в другом качественном методе - например, в GTM - прочтите все собранные истории (инциденты) и найди общие темы. Например, "хорошие продавцы всегда улыбаются" или "ошибки случаются из-за спешки".
Сгруппируйте похожие случаи в категории (например, "общение с клиентами", "работа в команде").

Выявляя возможные проблемы, связанные с серьезными осложнениями пользовательской системы или продукта, рекомендации CIT пытаются гарантировать, что ситуации одного типа не приведут к аналогичным потерям. Существуют как преимущества, так и недостатки использования (не вспомнят сразу) этого метода,однако в целом CIT продемонстрировал свою надежность с момента его первого представления в 1954 году

https://www.nngroup.com/articles/critical-incident-technique/

Метод критических инцидентов в исследованиях, Critical incident technique

В середине XX века американские психологические ассоциации работали над проектами в поиске причин неудач в обучении полетам, о которых сообщалось для 1000 кандидатов в пилоты, исключенных из школ летной подготовки летом и ранней осенью 1941 года. Основным источником для этого анализа были протоколы комиссий по исключению. В этих протоколах инструкторы по пилотированию и проверяющие пилоты указывали причины исключения конкретного пилота. Было обнаружено, что многие из указанных причин были клише и стереотипами, такими как "отсутствие врожденных летных способностей" и "неадекватное чувство устойчивости", или обобщениями, такими как "неподходящий темперамент", "плохое суждение" или "недостаточный прогресс". Однако наряду с этим сообщалось о ряде конкретных наблюдений за определенными поведениями. Это исследование стало основой для программы исследований по отбору пилотов.

Летом 1944 года была запланирована серия исследований по проблеме боевого лидерства в Военно-воздушных силах армии США. Эти исследования представляли собой первое масштабное систематическое усилие по сбору конкретных инцидентов эффективного или неэффективного поведения в отношении определенной деятельности. В инструкциях ветеранов боевых действий просили сообщать о наблюдаемых ими инцидентах, которые включали поведение, особенно полезное или неадекватное для выполнения поставленной миссии. Заявление заканчивалось просьбой: "Опишите действия офицера. Что он сделал?" Таким образом было собрано несколько тысяч инцидентов и проведен их анализ для создания относительно объективного и фактического определения эффективного боевого лидерства. Полученный набор описательных категорий был назван "критическими требованиями" к боевому лидерству.

В проекте, выполненном в рамках программы авиационной психологии в 1946 году, Фиттс (тот самый, который закон Фиттса) и Джонс собрали описания конкретных опытов пилотов при взлете, полете по приборам, посадке, использовании органов управления и приборов. Эти интервью с пилотами были записаны на электрические носители. Они предоставили множество фактических инцидентов, которые послужили основой для планирования исследований по проектированию приборов и органов управления, а также их расположения в кабине.

Приведем цитату из исследования
“Основной целью процедур анализа работы должно быть определение критических требований. Эти требования включают те, которые, как было продемонстрировано, имели решающее значение между успехом и неудачей в выполнении важной части порученной работы в значительном числе случаев. Слишком часто заявления относительно требований к работе представляют собой просто списки всех желательных человеческих черт. Они практически не помогают в отборе, классификации или обучении людей для конкретных работ. Чтобы получить достоверную информацию о действительно критических требованиях к успеху в конкретном задании, в программе авиационной психологии были разработаны процедуры для систематического анализа причин хорошей и плохой работы.
По сути, процедура заключалась в получении непосредственных отчетов или отчетов из объективных записей о удовлетворительном и неудовлетворительном выполнении поставленной задачи. Сотрудничающий человек описывал ситуацию, в которой успех или неудача определялись конкретными указанными причинами.
Эта процедура оказалась очень эффективной для получения информации от людей о собственных ошибках, от подчиненных об ошибках их начальников, от руководителей относительно их подчиненных, а также от участников относительно других участников”

На основе исследований пилотов был основан The American Institutes for Research (AIR) - сообщество исследователей поведенческой психологии, которая начала продавать протоколы и методы для коммерческих целей.
Критические инциденты собирались как по памяти, так и регулярно в течении дня - естественно, что многие инциденты забывались
https://en.wikipedia.org/wiki/American_Institutes_for_Research

Дал комментарий СМИ для молодых родителей. Рубрика "Кем стать когда вырастешь"

https://startoria.ru/blog/professii-budushhego-v-it-kto-takoj-ux-issledovatel/

Тут интересно, конечно, что никогда нельзя угадать: возникновение и угасание профессий сам по себе забавный статистический феномен: фонарщики исчезли, а пианисты нет. Ряд профессий остается неизменным с неолитической революции(актеры, брадобреи), а другие с трудом переживают рубеж в 10 лет. Шумпетер с его идеей, что инновации в экономике постоянно уничтожают старые структуры и профессии, заменяя их новыми - скорее всего был больше неправ, чем прав.

Понятно, что жонглирование ролями у каждого человека будет очевидным путем развития. Вторая мысль - важная в этой связи, что у людей есть "инстинкт мастерства", the spirit of craftmanship, который их мотивирует выполнять работу, и, который, значимо сильнее, чем конкуренция и деньги - и, который будет адаптироваться к новым профессиям и ролям

LLM как буддист и проблемы атрибуции сознания у больших языковых моделей

Лет 12 назад я учился у Лысенко: слушал курсы по философии буддизма, курс по классическим даршанам (школам) индуизма - после полутора лет изучения санскрита по учебнику Кочергиной в этом был свой кайф. Вне всяких сомнений ее книга "Ранняя буддийская философия" одна из основных книг в корпусе изучения буддизма, классический черный учебник из 90ых годов.

https://www.youtube.com/watch?v=hp_i_U47sJg&ab_channel=%D0%A1%D0%BE%D1%85%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%A2%D0%B8%D0%B1%D0%B5%D1%82%28%D0%9D%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B0%29

Во всяком случае, это очень интересный взгляд на природу языковых моделей, вообще очень характерная для азиатской мысли (как тут не вспомнить книгу "Будда и робототехника" Масахаро Мори, который известен хотя бы своей "Зловещей долиной"). Экзотическое приписывание квалиа языковым моделям будет происходить вне всяких сомнений, хотя бы из-за детей и пожилых пользователей имеющих тенденцию расширять поле одушевленных объектов в интернете

AttracDiff опросник

Гедонистическое в интерфейсах. Опять к вопросу о гедономике как замене эргономики

Вернемся к старой теме канала: гедонистических интерфейсах и продуктах, которые спроектированы для получения удовольствия. https://t.me/gulagdigital/3097

Здесь не обойтись без автора с высоким индексом цитирования - Marc Hassenzahl - достаточно интересный автор, главным образом известный своими статьями середины десятых, которые были посвящены разборам гедонистических интерфейсов и гедонистическим элементам этих интерфейсов. Тема несколько скисает на фоне кризиса и исчезновения бесплатных денег, но думаю временно (население стареет, пожилые активнее потребляют гедонистические взаимодействия). https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=m2M608wAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

В 2014 году сделали исследование сотни публикаций на тему гедонистического в интерфейсах и продуктовой разработке: Для определения концепции гедонического качества 98 из 151 публикаций (65%) ссылались на Хассенцаля. Хассенцаль описал атрибуты, относящиеся к манипуляции окружающей средой с помощью соответствующей функциональности (полезность) и способов доступа к этой функциональности (удобство использования) как прагматические (например, «поддерживающий», «полезный» и «управляемый»), а все остальные оставшиеся атрибуты продукта как гедонические («выдающийся», «впечатляющий», «захватывающий» и «интересный»). Он также выделил различия между гедоническими атрибутами, обеспечивающими стимуляцию, передающими идентичность и вызывающими ценные воспоминания (т.е. эвокацию).

Прежде всего, большинство публикаций определяют гедоническое через контраст с прагматическим. Также значимость стимуляции и идентификации, а также связь с положительным аффектом разделяются многими определениями. Только треть определяет гедоническое через мета-информацию, связывая его с другими концепциями и теориями (например, человеческие потребности, теория целей, теория действий), тем самым помещая его в более широкий контекст. Также только около 20% понимают гедоническое в терминах визуальной красоты. Фактически, в литературе HCI существуют разные позиции: одни относят красоту к гедоническим качествам, другие — к глобальным оценкам

123 публикации исследовали гедоническое в конкретном продуктовом домене, среди которых чаще всего изучались веб-сайты (28%), мобильные устройства (например, мобильные телефоны, смартфоны; 25%), программное обеспечение (15%) и видеоигры/виртуальные миры (12%). Остальные 28% не фокусировались на конкретном продуктовом домене. Например, Партала и Каллинен [45] намеренно исследовали разнообразные продукты и просили участников сообщать о «наиболее удовлетворяющих и неудовлетворительных пользовательских опытах», которые могли быть любым «опытом, связанным с единичным событием, где использование технологической системы играло существенную роль»

Наиболее ярким и понятным способом измерения гедонистической функции в интерфейсе - является AttracDiff, опросник со шкалами для измерения удовольствия. AttracDiff применялась к разнообразным продуктовым доменам и технологиям (например, компьютерные игры, веб-сайты, мобильные телефоны, бизнес-программное обеспечение, видеоигры, 3D-среды, системы управления жестами, системы голосовых команд). Онлайн-версия доступна на www.attrakdiff.de.

Зашел на сайт - и о ужас - его отключают в 2025, пример анкеты приложу к посту.

Из еще интересного и в чем можно разобраться - Кауэр и др. предложили «Сбалансированный TAM», который сочетает модель принятия технологий и подход UX на основе потребностей Хассенцаля и др. , интегрируя психологические потребности и общую меру принятия технологий в одну модель. В обоих случаях интегрированные модели обеспечивали улучшенное предсказание принятия технологий.
В целом, внедрение гедонического в HCI вызвало значительный интерес. Оно породило значительное и нарастающее количество публикаций о концепции, её оценке, изучении её предпосылок, коррелятов и последствий.

Модель швейцарского сыра - это фремворк из Human Factors, где концептуальная основа для описания аварий, основанная на представлении о том, что аварии произойдут только в случае отказа нескольких барьеров.

Ошибка возникает если фактор проходит через все дырки в слоях сыра.

Так создается путь от первоначальной причины до конечных нежелательных последствий и аварий. Он представил свою концепцию в книге «Человеческая ошибка» (англ. Human Error), которая была выпущена в 1991 году. В ней он развил теорию о том, что несчастные случаи и происшествия не являются результатом одного или нескольких независимых событий. Все аварии, ЧП и т. п. происходят из-за нескольких взаимосвязанных факторов, которые в совокупности приводят к общему отказу системы

По сути, недостатки UX - это важный, но не единственный слой, но слой, на который можно влиять. И это влияние часто простое

Структура порядка и Кристофер Александер

Кто же такой Кристофер Александер? А то мы упомянули его имя постом выше, но не рассказали.

Если вы откроете википедию, то узнаете, что Кристофер Александр оказал влияние на разработку языков программирования, модульное программирование, объектно-ориентированное программирование, разработку программного обеспечения. В своей книге «Язык шаблонов» он ввел понятие паттерна как основной единицы проектирования. В «Языке шаблонов» речь идет о устойчивых паттернах архитектуры и градостроения — большой перечень строительных объектов и типовых зданий. Издавал Лебедев(мы его не любим)

Но на самом-то деле «Язык шаблонов» в значительной степени скучная вещь про архитектуру, а главное произведение Кристофера Александра носит название «Структура порядка» и вышло аж в 4 томах. Фундаментальное чтение. В первом томе Александер анализирует понятие жизни и, в первую очередь, искусственной жизни. Важным для этой идеи является его понятие центров:

Центры — это конкретные системы, которые появляются внутри большего целого как отдельные и заметные части. Они появляются потому, что обладают заметной отчетливостью, которая выделяет их из окружающей среды и делает их связными. Жизнь или интенсивность одного центра увеличивается или уменьшается в зависимости от положения и интенсивности других близлежащих центров. Неудивительно, что книга оказалась столько популярна среди сторонников ООП-языков.

Александр утверждает, что любая сущность (центр), например, экосистема, пейзаж, сад, город, улица, здание, окно, картина, животное или человек, имеет определенную степень жизни. А человек способен объективно ощущать эту степень жизни в сущности как реальное эмпирическое измерение. Еще он выделяет 15 геометрических свойств систем, многие из которых иллюстрируются примерам из области архитектуры. Александр переосмысливает эти геометрические свойства как сохраняющие структуру преобразования сами по себе: например, масштабирование одних частей здания, должны сохранять структуру эволюционно сформированной и уже существующей живой части здания.

Например:
В природе: дерево — ствол (центр), ветви (повторяемость), листья (взаимосвязь).
В дизайне: интерфейс — кнопка (центр), паттерн меню (повторяемость), единый стиль (взаимосвязь).

Идеи Александра дали программистам язык и философию для осмысления сложности программных систем. До этого разработка часто была хаотичной или слишком механистичной. Паттерны и принципы, вдохновлённые его работой, помогли сделать ООП более структурированным и интуитивным. Например, когда вы используете паттерн "Фабрика" (Factory) для создания объектов, вы следуете логике контекстуального решения проблем, что перекликается с александровским подходом.

Однако влияние "The Nature of Order" более косвенное, чем "A Pattern Language", так как серия вышла позже (2002–2005) и была менее известна в кругах программистов. Тем не менее, её акцент на органическом порядке и красоте вдохновил тех, кто искал глубинные принципы за пределами простого применения паттернов.

Итак, Кристофер Александер — это теоретик философии проектирования всего в мире. Ниже, по традиции канала, выложу все 4 тома.

Все 4 тома «Структуры порядка» Кристофера Александра, фундаментальная теория дизайна всего.

Полное официальное название: The Nature of Order: An Essay on the Art of Building and the Nature of the Universe

Что нового в UX? ACT-R for UX and Human Factor

ACT-R (Adaptive Control of Thought-Rational), когнитивная архитектура, используемая для моделирования человеческого мышления и поведения. В контексте UX (опыт пользователя) и исследований человеческих факторов этот подход выделяется своей способностью не просто наблюдать за поведением пользователей, а предсказывать его, основываясь на понимании когнитивных процессов.

Как и другие влиятельные когнитивные архитектуры (включая Soar, CLARION и EPIC), теория ACT-R имеет вычислительную реализацию в виде интерпретатора специального языка кодирования. Сам интерпретатор написан на Common Lisp и может быть загружен в любой из дистрибутивов языка Common Lisp.
https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_architecture

Существует два типа модулей:
1) Перцептивно-моторные модули, которые отвечают за интерфейс с реальным миром (т. е. с симуляцией реального мира). Наиболее развитыми перцептивно-моторными модулями в ACT-R являются визуальные и мануальные модули.
2) Модули памяти: В ACT-R существует два типа модулей памяти: Декларативная память, состоящая из фактов, таких как Вашингтон, округ Колумбия, является столицей Соединенных Штатов, Франция является страной в Европе или 2+3=5
Процедурная память, состоящая из продукций. Продукции представляют собой знания о том, как мы что-то делаем: например, знания о том, как набирать букву «Q» на клавиатуре, о том, как водить машину или о том, как выполнять сложение.

При чем тут UX?

Моделирование когнитивных процессов: ACT-R анализирует, как пользователи воспринимают информацию, используют память и принимают решения. Например, он может показать, как нагрузка на память влияет на скорость реакции.
Предсказание поведения: Метод симулирует, как пользователи будут взаимодействовать с интерфейсом, учитывая их когнитивные особенности. Это позволяет выявить потенциальные проблемы (например, слишком высокая когнитивная нагрузка) еще на этапе проектирования.
Учет индивидуальных различий: ACT-R может моделировать поведение разных типов пользователей — от новичков до экспертов, — что помогает создавать интерфейсы, подходящие для широкой аудитории.

Такие когнитивные архитектуры могут предсказывать ошибки при взаимодействии с интерфейсом
https://github.com/Bahareh-Jozranjbar/ACT-R-ML-for-Game-UX/blob/main/README.md

Вообще, Bahareh Jozranjbar крутая судя по всему, но надо тестить мб это просто GOMS на стероидах из R

Gigamapping

Дизайн сталкивается с постоянно растущими вызовами из все более сложного мира. Создание значимого дизайна означает преодоление этих вызовов и выход на новые, важные области дизайна, где дизайн может играть решающую роль.

Гигакартирование — это сверхобширное картирование в нескольких слоях и масштабах с целью изучения отношений между, казалось бы, отдельными категориями, что позволяет критически оценивать границы концепций и структур систем. Gigamaps — это системные карты, которые как облегчают ранние этапы сложного проектного исследования, так и предоставляют артефакты окончательной формы для размышления или внедрения в социальные и технические системы.

https://systemsorienteddesign.net/gigamap-exemplars/

Это не китайская магия, это
"Основные типы емкостей в городской квартире" на страницах "Технической эстетики" первой половины 60ых годов

Во-первых, это красиво

Хоба
Сказал бы мне в школе, что буду в физтехе что-то вести, вот бы удивился, конечно.

⚡️ Наш проект блоксхемы.рф готов! Во время обучения каждый из нас сталкивался с проблемой создания блоксхем вручную. Инструмент, созданный нашими руками, позволяет создавать блоксхемы в разы быстрее.

👨‍💻 Мы предлагаем возможность создания блоксхем из любого программного кода. Также для всех предусмотрены пробные генерации в целях ознакомления с нашим инструментом.

💡 Каждый из вас может стать нашим партнером. Приводя друга, ты получаешь 40% с первой его транзакции. Пользуйтесь и делитесь сайтом с друзьями!

🎯 Генерируйте и создавайте с нами!

👍 Блоксхемы.рф

Редко когда что-то рекламирую, но интересный стартап от студентов. Особенно если учесть, что Microsoft Visio уходит с российского рынка и должно быть рано или поздно заменено отечественными продуктами, также как и большинство рисовалок схем и UML

Цифровой геноцид ревью: Что нового в UX? Гонзо-новости UX и HCI статей в январе

Bridging HCI and AI Research for the Evaluation of Conversational SE Assistants
https://arxiv.org/html/2502.07956v1

Поскольку большие языковые модели (LLM) все чаще применяются в программной инженерии, в последнее время в форме разговорных помощников, обеспечение соответствия этих технологий потребностям разработчиков имеет важное значение. Ограничения традиционных методов оценки инструментов на основе LLM, ориентированных на человека, в масштабе повышают потребность в автоматической оценке.

Исследования пользователей являются дорогостоящими, трудоемкими и сложными для масштабирования. Инструменты разработки на основе LLM, и в частности разговорные помощники, страдают от отсутствия надежных методов оценки . LLM очень чувствительны к формулировке своих промтов или инструкций, и проектирование инструмента на основе LLM требует много «инженерии промтов” для достижения желаемой функциональности

Высокая стоимость исследований пользователей привела к появлению альтернативного метода оценки в области HCI: В подходах LLM-as-a-Judge LLM используется в качестве «судьи», заменяя реальных людей для автоматической оценки текстов, сгенерированных LLM. LLM-as-a-Judge все чаще используется практиками для оценки инструментов на основе LLM, специфичных для предметной области, и может быть полезен также в различных задачах разработки.

В общем-то в статье обсуждаются искусственные пользователи на основе нейронок и предлагается сравнить с методом LLM-as-a-Judge. Предполагается даже объединение этих двух методов
Недавно исследователи изучали использование LLM для имитации людей и генерации синтетических исследовательских данных. Хямяляйнен и др. обнаружили, что GPT-3 способен производить реалистичные качественные данные, существенно перекрывающиеся с данными, генерируемыми людьми, и даже дающие дополнительные идеи. Имитированные LLM-взаимодействия пользователей оказались реалистичными и полезными для оценки эффектов выбора дизайна во время прототипирования платформ социальных сетей. Сян и др. использовали LLM для имитации взаимодействия пользователя с интерфейсом и обнаружили, что это полезно для выявления пограничных случаев, генерируя значительное количество отзывов об удобстве использования, не идентифицированных пользователями-людьми. Эти исследования показывают, что имитированные пользователи могут быть использованы для качественной аналитики (R4), как позволяя дизайнерам проверять взаимодействия, так и напрямую генерируя обратную связь. ….При использовании имитированных пользователей с широким спектром персон дизайнеры могут поддерживать разнообразие, выявляя ошибки инклюзивности [30] (R2). Искусственные пользователи используются для оценок таких же искусственных рабочих ответов ЛЛМ в виде копилотов или прототипов интерфейсов. Кроме того, это дает хорошие возможности для инклюзии (Еще раз - это про взаимодействие с рабочими ассистентами и агентами на ИИ, не коммерческие исследования пользователей - прим. мое)

Но пока не ясно удастся ли получать количественные данные таким образом и есть ограничения этого метода

Чжэн и др. ввели термин «LLM-as-a-Judge», ссылаясь на подходы, в которых LLM используются в качестве «судей» для оценки текстов, созданных LLM. Эти подходы существуют в нескольких формах, включая оценку одного результата LLM или выбор лучшего из пары результатов . Эти суждения могут быть сделаны на основе набора критериев, что означает, что LLM-as-a-Judge может быть использован для предоставления широкого спектра количественных показателей (R3). Оценка, предоставляемая подходами LLM-as-a-Judge, часто хорошо согласуется с человеческими суждениями, в том числе для различных задач SE . В дополнение к их высокой масштабируемости и низкой стоимости по сравнению с человеческой оценкой, это привело к тому, что LLM-as-a-Judge все чаще используется на практике для оценки инструментов на основе LLM .

Кроме того, судьям LLM может быть поручено предоставить объяснение своей оценки

Этапы, предполагаемые автором:
1) Создание взаимодействий между помощником, копилотом и имитируемым пользователем
2) Создание качественной обратной связи по взаимодействию
3) Использование LLM-as-a-Judge для количественной оценки на основе персоны и критериев оценки.

Обратите внимание, что мы не намерены заменять этот метод экспертным анализом или исследованиями пользователей. Скорее, мы ожидаем, что он дополнит процесс проектирования, позволяя проводить быструю оценку во время создания прототипа и увеличивая объем оценки с реальными пользователями.

Ок, как это работает?
а) Для SE-асистентов можно определить несколько типов пользователей:
Junior Developer (мало опыта, спрашивает базовые вещи, копипастит код).
Senior Developer (ищет глубину, сложные технические решения).
Tech Lead/Architect (задает архитектурные вопросы, хочет системных решений).
Эти персоны могут быть заданы вручную или сгенерированы LLM (например, с разными параметрами знаний, опыта, целей).

б) Моделирование диалогов
Искусственные персоны взаимодействуют с SE-ассистентом, формируя сценарии использования.
Диалоги фиксируются в формате вопрос → ответ LLM → реакция искусственной персоны.
Реакция может быть сгенерирована заранее или сама использовать LLM для симуляции реакции пользователя (например, оценить удовлетворенность, задать уточняющий вопрос и т. д.).

в) Оценка через LLM-as-a-Judge
LLM (например, GPT-4) анализирует ответ SE-ассистента и поведение искусственной персоны.
Выносит оценки по заданным критериям, например:
Точность ответа (правильность с точки зрения SE)
Полнота (охват всех аспектов вопроса)
Уместность (соответствие уровню пользователя)
Ясность (насколько ответ понятен)
Полезность в контексте задачи пользователя
Можно использовать шкалирование (например, от 1 до 5) или бинарную систему (OK/не OK).

4)Автоматический анализ и обратная связь
Собранные оценки агрегируются для выявления проблемных областей.
Искусственные персоны дают текстовую обратную связь (можно сгенерировать через LLM).
Анализируются шаблоны ошибок SE-ассистента (например, слишком поверхностные ответы для senior-разработчиков).

Итак, на прошедшем AI Action Summit 2025 LeCun предлагает отказаться от:

1) генеративных моделей в пользу архитектур совместного внедрения(надо разбираться, не знаю что это)
2) вероятностных моделей для моделей на основе энергии - energy-based models;
3) контрастных методов для регуляризованных методов; и
4) обучения с подкреплением (RL) как основного подхода к управлению с прогнозированием моделей (MPC).

Он предлагает использовать RL только в качестве корректирующей меры, когда MPC терпит неудачу. Наиболее спорным является его утверждение, что LLM не являются путем к ИИ человеческого уровня, утверждая, что им не хватает истинного рассуждения и понимания, и вместо этого они являются сложными сопоставителями образов. Общее послание Лекуна заключается в отходе от генеративных моделей, вероятностных подходов, контрастного обучения и сильной зависимости от RL к представлениям на основе внедрения, моделям на основе энергии, регуляризации и управлению с прогнозированием моделей, с упором на создание моделей, которые могут действительно учиться, рассуждать и понимать мир.

https://www.youtube.com/watch?v=xnFmnU0Pp-8&ab_channel=DSAIbyDr.OsbertTay

В прошлом именно он указывал, что основная проблема внедрения ЛЛМ - это "заземление", чтобы уменьшать галлюцинации при внедрении в реальные работы, и , на мой взгляд, оказался прав.

А нам 6 лет! С днем рождения, Цифровой геноцид. Традиционный юбилейный пост на канале

Сегодня день Луперкалий, древнеримский праздник очищения и плодородия. В этот день римские патриции приносили в жертву животных, пьянствовали и исполняли религиозные мистерии. Прошли годы, римский языческий праздник сменил христианский день романтической или куртуазной любви (интересно, писали ли об этом Мишель Фуко?), маркетологи сделали из мистерий культ консюмеризма для потребления сердец, шоколада и ювелирки. Омерзительно, правда?

Шесть лет назад я сидел на работе и грустил. Но меня посетила одна идея, которая оказалась несколько плодотворнее, чем я думал вначале. В этот день я создал проект «Цифровой геноцид» — проект о HCI, интерфейсах и цифровой антропологии пользователя. Я был одинок, грустен, зол, много пил и предавался мизантропии. Что ж, теперь вы можете наблюдать все эти явления в прямом эфире. Луперкалии - это хороший выбор для начала чего-то нового, подумал я, а судя по подписчикам и читателям боги плодородия не обошли начинание стороной.

У нас есть вообще чат: нажмите на кнопку Diskuss или обсудить и напишите свои идеи, пожелания и мыли о развитии канала. А еще сегодня будет поле комментирования, куда вы тоже можете сбросить свое пожелание о канале.

Всем хороших Луперкалий!

Парадокс технологии безопасности транспортных средств.

Согласно отчету AAA Foundation for Traffic Safety, если передовые системы помощи водителю (ADAS) будут установлены на всех транспортных средствах, это потенциально может предотвратить более 2,7 миллиона аварий, 1,1 миллиона травм и почти 9500 смертей ежегодно. Тем не менее, он также предупреждает, что многие водители не знают о текущих ограничениях безопасности. Согласно опросу, проведенному Национальным советом безопасности в 2017 году, более 30 процентов респондентов ошибочно полагали, что их автомобили настолько продвинуты, что «моя машина в значительной степени ездит сама по себе». Тем не менее, согласно тому же опросу, 37 процентов респондентов, которые водили автомобили с такими функциями, как мониторинг слепых зон и предупреждение о выходе из полосы движения, сообщили, что отключали их, потому что это «сбивало с толку», «раздражало» или выдавало «слишком много ложных срабатываний».

Многие водители уже возложили ответственность за поддержание активного контроля над своими автомобилями на эти системы, что подчеркивает проблему — чрезмерная зависимость от технологий без надлежащих знаний или обучения. Основываясь на приведенной выше статистике, видно, что водители не знают о том, что запускает эти системы, как реагировать после запуска и о повышенных уровнях риска при активации технологии.

Еще более тревожным является тот факт, что во многих случаях водители считают, что системы их транспортных средств имеют функции безопасности, которые на самом деле не установлены.

Отчет 2022 года удален, кстати, но зато много ссылок осталось в сети
https://www.drivingdynamics.com/driver-safety-news/vehicle-safety-technology-over-reliance

Любопытно, что на страницах "Технической эстетики" есть хронологически первая публикация по нашему кругу тем - и публикация эта принадлежит Геллерштейну!

Это буквально генеалогическое родство советских психотехников и советских же эргономистов позволяет сделать вывод о том, что опыт пользователя, инженерная психология и другие дисциплины из спектра HCI были исторически связаны с работами психотехников 20ых годов. Итак, о чем писал Геллерштейн?

То, что человек не может овладеть разными машинами с одинаковой легкостью по сравнению с современными техническими системами, очевидно для каждого. В этом отношении показательным примером может служить рулевое управление судном. Человек, впервые севший на ее корму, не сразу усваивает правила управления и часто сбивается, потому что движение руля налево достигает поворота носа судна в противоположную сторону. Вот почему так необходимо изучение тех условий, при которых управление осуществлялось бы безошибочно.

В этот момент почти признания Соломону Геллерштейну уже 67 лет, через три года его не станет. В заключении он видит большую междисциплинарную картину действий по созданию того, что так и не стало советским UX