О дружелюбии программного обеспечения

В 2003 году голландский психолог-клиницист Кристоф Ван Нимвеген начал потрясающее исследование, посвящённое обучению с помощью ком­пьютера. Один из журналистов ВВС впоследствии назвал это исследование «интереснейшим примером того, как анализируется современное исполь­зование компьютеров и оцениваются потенциальные проблемы, связанные с нашим растущим доверием к взаимодействию с информационными систе­мами через мониторы».

Ван Нимвеген попросил две группы добровольцев решить непро­стую логическую головоломку, демонстрировавшуюся им на компьютере. Суть головоломки состояла в том, чтобы переместить разноцветные шарики между двумя ящиками, руководствуясь набором правил о том, какие шарики можно передвигать в то или иное время. Одна группа использовала про­грамму, максимально нацеленную на то, чтобы помочь пользователям. Про­грамма содержала текстовые файлы с советами, а также помогала высветить возможные варианты действий. Вторая группа пользовалась «скелетом» про­граммы, в котором отсутствовали подсказки и инструкции.

На первых этапах работы с головоломкой группа, использовавшая более «дружелюбную» программу, делала правильные шаги значительно быстрее, чем вторая (это было достаточно очевидно). Однако в ходе тестирования сноровка участников второй группы повышалась значительно быстрее. В конце теста участники второй группы, пользовавшиеся «недружелюбной» программой, могли решать головоломку значительно быстрее и с меньшим количеством неверных шагов. Они также реже заходили в тупик (ситуацию, при которой последующие шаги были невозможны), чем участники, пользо­вавшиеся «дружелюбной» программой. По мнению Ван Нимвегена, это под­тверждало то, что люди, пользовавшиеся «недружелюбной» программой, могли лучше планировать и формировать стратегию, а пользователи «дру­желюбной» версии были склонны полагаться на решение задачи методом проб и ошибок. Часто случалось так, что участники, пользовавшиеся «дру­желюбной» программой, пытались решить головоломку «бесцельно нажимая на кнопки».

Через восемь месяцев после первого эксперимента ван Нимвеген вновь собрал группы из тех же участников и попросил их вновь поработать как над первичной головоломкой, так и над одной из её разновидностей. Он обна­ружил, что участники, которые прежде использовали «недружелюбную» версию программы, могли справляться с головоломками чуть ли не в два раза быстрее по сравнению с представителями другой группы. В рамках другого теста добровольцы должны были пользоваться обычным компью­терным календарём для планирования ряда встреч, пересекавшихся по вре­мени. Одна группа, как и в прошлый раз, пользовалась версией программы, содержавшей множество подсказок на экране, а вторая - «недружелюбной» версией программы. Результаты оказались идентичными. Участники, поль­зовавшиеся «недружелюбной» программой, «решали проблемы, используя меньшее количество лишних движений и более простым и прямолинейным способом». Они продемонстрировали «поведение, ориентированное на реа­лизацию плана» и «более толковые способы решения задачи».

В отчёте о проведённом исследовании Ван Нимвеген особо подчеркнул, что в ходе эксперимента занимался контролем различий между фундаменталь­ными когнитивными функциями двух групп участников. С его точки зрения, различия в результатах работы и обучения вызывались именно различиями в дизайне программ. Участники, пользовавшиеся «недружелюбной» версией программы, постоянно демонстрировали «большую степень концентрации, более прямые и экономичные решения, лучшие стратегии и значительно дольше удерживали в памяти полученные знания». Чем больше люди зави­сели от подсказок со стороны компьютерных прог☺рамм, тем меньше они вовлекались в задание и тем меньше обучались. Ван Нимвеген пришёл к следующему выводу: передавая функцию решения задач и другие когнитивные задачи компьютерам, мы снижаем способность мозга «выстраивать стабиль­ные структуры, связанные со знанием», то есть схемы, которые могут впо­следствии «применяться в новых ситуациях». Можно сказать и более прямо: чем лучше оказывается программа, тем глупее становится пользователь. ☺

Источник:

Николас Дж. Карр

Пустышка. Что Интернет делает с нашими мозгами.

О том же в другой книге того же автора

В 2004 году специалист по когнитивной психологии из Утрехтского университета (Universiteit Utrecht) в Нидерландах Кристоф ван Нимвеген провел серию простых, но изящных экспериментов, исследуя влияние компьютерных программ на формирование памяти и приобретение опыта [16]. Ван Нимвеген набрал две группы людей и предложил им поиграть в компьютерную игру, основанную на классической логической задаче о миссионерах и людоедах. Чтобы справиться с задачей, играющим надо было переправить через виртуальную реку пять миссионеров и пять людоедов (или, по версии Нимвегена, пять желтых шаров и пять синих), используя для этого лодку, вмещающую не больше трех пассажиров. Самой сложной частью задачи было условие, по которому ни на берегу, ни в лодке, количество людоедов не должно превышать количество миссионеров (надо полагать, для того чтобы людоеды не съели миссионеров). Подсчет минимального количества рейсов, необходимого для безопасной перевозки пассажиров, требует сложного анализа и тщательного планирования.

Одна из групп ван Нимвегена работала над задачей, пользуясь компьютерной программой, которая поэтапно предлагала подсказки, указывая, какие комбинации допустимы, а какие – нет. Другая группа пользовалась обычной программой, которая никак не помогала играющим. Как вы уже догадываетесь, те, кто работал с усовершенствованной программой, на первых порах справлялись с задачей быстрее, чем остальные. Испытуемые первой группы следовали подсказкам, а не делали паузы перед каждым ходом, соображая, как разместить пассажиров в следующем рейсе. Но по ходу игры те, кто пользовался простой программой, стал обгонять участников первой группы. Более того, к концу игроки второй группы стали работать с задачей более эффективно, чем в первой группе, совершая меньше ошибок. В отчете об эксперименте ван Нимвеген писал, что испытуемые, использовавшие простую программу, овладели более глубоким концептуальным пониманием задачи. Они лучше продумывали будущие действия и разрабатывали более удачную стратегию. Те же, кто полагался на компьютерную программу, часто терялись и просто бесцельно нажимали на клавиши.

Когнитивная цена использования подсказывающей программы стала еще более отчетливой, когда восемь месяцев спустя ван Нимвеген повторил опыт с участием тех же людей. Те, кто в первой игре пользовался упрощенной программой, справились с головоломкой в два раза быстрее, чем испытуемые первой группы. Испытуемые, использовавшие простую программу, писал ван Нимвеген, демонстрировали бо́льшую сосредоточенность во время решения задачи и к тому же лучше запомнили стратегию игры. То есть испытуемые второй группы воспользовались плодами эффекта порождения. Ван Нимвеген и некоторые его коллеги из Утрехтского университета провели затем серию других экспериментов, в которых решались более реалистические задачи. Например, с помощью календарной программы планирования встреч и мероприятий распределяли выступающих по аудиториям. Результаты были такими же. Те, кто полагался на компьютерную программу, демонстрировали недостаточное стратегическое мышление, совершали много лишних действий и слабо понимали концептуальные аспекты задачи. Те же, кто пользовался простыми программами, работали с бо́льшим пониманием и быстрее обучались [17].

Ван Нимвеген показал в своей лаборатории, что при автоматизации решения задач мы нарушаем способность мозга переводить информацию в знание, а знание – в твердо усвоенные навыки. Мы хорошо это видим и в реальном мире. На многих предприятиях менеджеры и другие специалисты зависят от так называемых экспертных систем, которые сортируют и анализируют информацию, а затем предлагают определенные действия. Бухгалтеры, например, пользуются компьютерными программами для корпоративного аудита. Такие компьютерные приложения, конечно, ускоряют работу, но уже сейчас становится очевидным, что по мере усложнения программ бухгалтеры неуклонно теряют квалификацию. В одном исследовании, проведенном группой австралийских профессоров, были изучены эффекты применения экспертной системы в трех международных бухгалтерских фирмах. В двух компаниях использовались усовершенствованные системы – на основании ответов бухгалтера на вопросы о клиенте машина выдавала заключение о рисках, которые надо было включить в документы о проведении аудита. Третья фирма использовала простые программы, где был представлен список потенциальных рисков, но бухгалтер должен был сам просматривать его и самостоятельно выбирать нужные пункты для пакета документов. Ученые устроили бухгалтерам всех трех аудиторских фирм экзамен, чтобы выяснить уровень знания рисков в тех отраслях, где они проводили аудит. Выяснилось, что специалисты фирмы с худшим программным обеспечением обладают значительно более глубоким пониманием различных форм риска, чем бухгалтеры двух других фирм. Снижение квалификации, обусловленное современным программным обеспечением, характерно даже для опытных аудиторов, проработавших в профессии больше пяти лет [18].

Другие исследования разнообразных компьютерных экспертных систем подтвердили, что программы, облегчающие принятие решений, могут в краткосрочной перспективе помочь новичку принять верное решение, но одновременно приводят к лености ума. Избавляя специалистов от необходимости напрягать ум, компьютеры подавляют у них способность надежно усваивать информацию и запоминать ее, а такое запоминание необходимо для формирования серьезного опыта [19]. Недостатки средств автоматизированного принятия решений могут быть незаметными, но они влекут за собой реальные неблагоприятные последствия, особенно в тех отраслях, где аналитические ошибки могут стать причиной несчастного случая. Неверный расчет риска в сочетании с быстродействующими компьютерными программами торгов едва не привел к краху мировой финансовой системы в 2008 году. По мнению преподавателя управления из университета Тафта Амара Биде, «роботизированные методы» принятия решений способствует распространению среди банкиров и других профи Уолл-стрит дефицита способности выносить самостоятельные суждения [20]. Конечно, невозможно точно определить роль, которую автоматизация сыграла в этой финансовой катастрофе или в последующих биржевых неудачах, подобных «мгновенному краху» 2010 года на американской фондовой бирже. Но нам кажется, что надо всерьез принять меры, ограничивающие чрезмерное применение современных технологий, так как это может привести к деградации знания или к ухудшению способности к самостоятельным суждениям у людей, занятых в соответствующих отраслях. В вышедшей в 2013 году статье специалисты по программному обеспечению Гордон Бакстер и Джон Картлидж предупредили о том, что ставка на автоматизацию приводит к снижению квалификации финансистов так же, как компьютерная система торговли повышает риски на финансовых рынках [21].

Некоторые программисты выражают озабоченность тем, что их усилия по облегчению мышления могут стать похоронным звоном по их собственной квалификации. Современные специалисты часто используют приложения, называемые интегрированными областями разработки программ. Эти приложения помогают составлять программные коды, а также автоматизируют некоторые трудоемкие и требующие больших затрат времени этапы программирования. Они могут завершать процесс, исправлять ошибки, отлаживать программу, а самые современные приложения способны даже менять внутреннюю структуру программного кода, осуществлять так называемый рефакторинг .

Но из-за того, что программа берет на себя труд кодирования, программист теряет возможность оттачивать мастерство и совершенствовать свой талант. «Современные интегрированные области разработки становятся такими „полезными”, что я порой ощущаю себя оператором этой среды, а не программистом, – пишет Вивек Хальдар, опытный разработчик программного обеспечения из Google. – Все эти инструменты не побуждают программиста обдумать код и тщательно его написать, они позволяют накропать черновой вариант и запустить его, а инструменты сами выяснят, что в этом варианте не так, и автоматически его улучшат». Вердикт Хальдара: «Умный инструмент – тупой мозг!» [22]

---

[1]  Рефа2кторинг, или реорганизация кода, – процесс изменения внутренней структуры программы, не затрагивающий ее внешнего поведения и имеющий целью облегчить понимание ее работы.

 Источник:

Николас Дж. Карр

Стеклянная клетка. Автоматизация и мы