ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Системы человек — машина для оценки вероятностей из "Системы человек-машина Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком-оператором " Интересное и оригинальное предположение, которое стимулировало проведение значительных исследований и в дальнейшем будет иметь продолжительное влияние на методы оценки информации в больших системах, было выдвинуто Эдвардсом [221. В самом чистом виде это предложение заключается в том, чтобы поручить компьютеру арифметический расчет вероятностей по формулам Байеса, но сохранить за человеком оценку начальных вероятностей и определение отношений правдоподобия для получаемых данных. [c.57] Эдвардс предлагает, чтобы система человек—машина действовала как преобразователь вероятностной информации (краткО ПВИ), в котором человек выбирает множество гипотез, назначает их априорные вероятности, а затем проводит наблюдение и оценивает отношения правдоподобия для поступающих данных. После этого компьютер обрабатывает априорные вероятности и отношения правдоподобия оптимальным образом и находит апостериорные вероятности каждой гипотезы. [c.57] На рис. 4.2 показана система ПВИ, как ее представляет Эдвардс. На самом нижнем уровне информация собирается и классифицируется. На следующем этапе достаточно опытный специалист назначает относительные значения шансов (или хотя бы величины, по которым можно определить значения вида р для каждого отобранного ранее факта. Компьютер вычисляет оценки вероятностей рассматриваемых гипотез. Эти вероятности сообщаются лицам, ответственным за принятие решений. [c.57] ЧТО величины вида р(0/ Яу) оцениваются человеком, имеет существенное значение, поскольку эти оценки определяются лишь способностью судить о последствиях справедливости гипотез Яу, другими словами, представлять гипотетические ситуации указанные оценки не зависят от всего множества рассматриваемых гипотез, а также от их априорных или даже текущих значений вероятностей. [c.58] Некоторые эксперименты продемонстрировали существенно большую точность результатов, даваемых системами ПВИ, по сравнению с прямым оцениванием апостериорных вероятностей, особенно в ситуациях, где можно оценить относительные частоты данных. Большинство исследований было проведено для вооруженных сил, в результате чего возникла тенденция применять тщательно разработанные сценарии, используя порочный жаргон ядерной войны. Говоря иронически, это делалось, чтобы определить, подходит ли идея ПВИ для отражения сложной действительности. [c.58] В более позднем исследовании Шам [98 ] получил свидетельство превосходства систем ПВИ при использовании условно зависимых данных, когда степень их взаимозависимости определялась вы- бором гипотез. Зависимость данных представляет сложную проблему для всех методов субъективного оценивания, а такая зависи-Jvю ть, как правило, встречается в практических приложениях. [c.60] ПВИ сравнивайся в наиболее подходящих и практически важных приложениях с несколькими другими методами оценивания и во всех случаях оказывался столь же хорошим или даже лучше остальных. [c.60] например, практически важной является проблема получения оценок продолжительности пребывания в больнице, необходимой для проведения лечения. Густафсон [38] сравнивал эффективность пяти методов для оценивания длительности прерывания в функции количества использованных данных о пациентах 1) регрессионный анализ 2) субъективное оценивание точки наиболее вероятной длительности пребывания 3) апостериорное вероятностное оценивание, где гипотезами являлись продолжительности пребывания 4) ПВИ-2, когда данные представлялись по отдельным пунктам 5) ПВИ-1, когда данные представлялись условно независимыми группами. Оценки проводились врачами. [c.60] С точки зрения эффективности точечное и апостериорное вероятностное оценивания были хороши при малом числе данных. Регрессионная оценка в этом случае была не лучше, чем средняя, контрольная продолжительность. При большем числе данных модель ПВИ-1, использующая условно независимые данные, была наилучшая. Эффективность ПВИ-2, без обеспечения независимости данных, значительно снижается с увеличением объема используемых сведений. [c.60] Для успеха любой диагностической системы решающим является, конечно, совокупность предлагаемых гипотез. Именно сформулированные гипотезы диктуют способы сбора данных и распределения информационных мощностей и то, как интерпретировать полученные данные. До тех пор, пока не сформулирована правильная гипотеза, никакой объем наблюдений и собранных данных не обеспечит правильного выбора, хотя все же возможно, что вероятность одной из неверных гипотез будет приближаться к единице просто потому, что такая гипотеза приводит к тем же результатам наблюдений. И, наоборот, близость одной из вероятностей к единице может обеспечить необоснованное доверие к исходному выбору гипотез. [c.61] Читатель может предложить свой собственный аналитический пример. Схемы, аналогичные ПВИ, предлагались, но оказались непригодными для ряда полувоенных целей (как, например, определение намерений других правительств). Они подходят лишь для решения сравнительно нейтральных или технических задач, для которых все альтернативы могут быть четко определены, не отражают предвзятых мнений, а введение новых гипотез по мере накопления информации стимулируется организацией, которая проводит эти исследования. [c.61] История науки в значительной степени представляет собой историю расширения наших представлений, возможных гипотез, круга изучаемых вопросов (Кан [51]). Способность изобретать новые, более правильно отражающие реальность гипотезы — это одно из уникальных свойств человека и при создании систем человек—машина следует позаботиться о том, чтобы эта способность развивалась, а не подавлялась. [c.61] Вернуться к основной статье