Когнитивная наука. Основы психологии познания. В 2-х томах. Том I

98

ние более мощного сигнала. Расстояние между распределениями и, сле­довательно, чувствительность здесь больше: d' = 1,5. На обоих графиках также приведены по два возможных значения параметра критерия выбо­ра ответа, ? («бета»). Оператор, принимающий более низкий из этих двух критериев (? = 0,0), будет сообщать о появлении сигнала всякий раз, когда величина сенсорной активности превышает среднее для рас­пределения шума значение. Критерий ? = 2,0 означает, что о присут­ствии сигнала будет сообщаться, если величина сенсорной активности превысит два стандартных отклонения распределения шума.

Лейтмотивом множества исследований, проведенных с использо­ванием аппарата теории обнаружения сигнала, стало представление о субоптимальности решений человека в ситуациях обнаружения. Особен­но проблематичным оказалось постепенное ухудшение результатов об­наружения с увеличением времени наблюдения. Это ухудшение обычно состоит в ужесточении критерия принятия решений, что ведет к умень­шению числа ложных тревог, но чревато также и все более вероятными ошибками пропуска сигнала. Особенно яркими примерами этого яви­лись сбои в обнаружении воздушных целей при охране наиболее важных государственных объектов системами противовоздушной обороны (ПВО) СССР и США в 1980-е годы. Так, в 1987 году немецкий летчик-любитель Маттиас Руст пересек со стороны Финляндии советскую гра­ницу, незамеченным долетел до Москвы и приземлился на Красной пло­щади. Некоторое время спустя похожий инцидент произошел и в США, где недовольный налоговой политикой правительства фермер, захватив охотничье ружье, беспрепятственно долетел до центра Вашингтона, но разбился при попытке посадить свой самолет в саду Белого Дома. В обо­их случаях операторы ПВО были «обезоружены» многолетним ожидани­ем вражеского нападения: стремясь избежать ложных тревог, они посте­пенно ужесточали критерии и в конце концов практически перестали замечать потенциально опасные цели.

О субоптимальности работы человека-оператора также говорили данные, собранные на основе экспертных оценок и представляемые в инженерной психологии в виде так называемых «МАВА—МAВА таблиц». Эти таблицы сравнивают между собой области деятельности и отдельные задачи, в которых человек оказывается лучше машины (Men-are-better-at) или, напротив, машина лучше человека (Machines-are-better-at). Так, зада­чи по обнаружению сигнала в силу колебаний внимания и отмеченной тенденции к завышению критерия принятия решений человеком лучше было бы доверить машине. С другой стороны, запоминание больших мас­сивов информации и узнавание изображений первоначально считалось одной из областей, в которых человек был эффективнее машины. Разуме­ется, по мере развития компьютерных технологий количество таких обла­стей стало постепенно сокращаться. Лишь наиболее сложные задачи, тре­бующие глобальной оценки ситуации и выработки новых решений, причем часто на основании неполной информации, пока что прочно ос­таются в компетентности человека2.