Человеческий фактор человеко-машинного интерфейса | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 18 июля, печатный экземпляр отправим 22 июля.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №21 (311) май 2020 г.

Дата публикации: 25.05.2020

Статья просмотрена: 8 раз

Библиографическое описание:

Ситов, А. А. Человеческий фактор человеко-машинного интерфейса / А. А. Ситов, М. В. Захаров. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 21 (311). — С. 72-73. — URL: https://moluch.ru/archive/311/70663/ (дата обращения: 09.07.2020).



Человек и машина давно связаны между собой. Машины — инструмент, созданный человеком для того, чтобы облегчить жизнь. В индустрии пользовательский интерфейс обеспечивает надежную связь между человеком и машиной — для этого используются определенные компоненты, которые способны создать эту связь. Интерфейс состоит из аппаратных и программных средств, позволяющих преобразовывать различные команды, отправляемые пользователем и переводить их в сигналы для машины, тем самым демонстрируя результат своей работы. За прошедшие годы человеко-машинные интерфейсы распространились во многих сегментах производства: автомобильная промышленность, медицина, электростанции и даже аэрокосмическое производство. Конвергенция таких технологий, как робототехника, искусственный интеллект, генетика, нанотехнологии и машинное обучение уже закладывает основу для машин следующего поколения во многих отраслях промышленности, что радикально изменит способы взаимодействия людей с машинами. Сенсорные технологии стали доминирующими в области человеко-машинных интерфейсов в последние годы, а ввиду распространения многофункциональных цифровых устройств ЧМИ стал важной областью исследований, а физические клавиатуры постепенно отходят в сторону, уступая место виртуальным клавиатурам для управления приложениями. Ученые находят все новые пути единения с системами. Область ЧМИ охватывает многие отрасли и практики на разных уровнях, например, простой термометр позволяет человеку физически и визуально взаимодействовать с машиной и используется как профессионалами, так и любителями.

Человеко-машинные интерфейсы широко распространились во многих областях жизни и индустрии. Например, в медицине они используются практически всюду — от простого цифрового термометра до аппаратов МРТ (магнитно-резонансной томографии). Панели интерфейса значительно ускоряют все действия: проверить температуру электронным термометром легче и быстрее, чем на ртутном. В контексте ЧМИ в сфере здравоохранения акцент делается на мобильности, миниатюризации и многоядерном процессоре для обеспечения высокой производительности, передовых систем и интуитивно понятного пользовательского опыта; полезность ЧМИ зависит от его интуитивности, легкости понимания интерфейса и от того, насколько точно ретранслируется его информация оператору. Также они активно используются в торговле: почти в любом интернет-магазине предусмотрена мобильная версия для заказов через смартфон, который в таком случае тоже становится человеко-машинным интерфейсом. Эти сервисы используют сенсоры, машинное обучение и нейросети при добавлениях товара в виртуальную корзину, чтобы правильно предложить пользователю сопутствующие товары. Также существует множество торговых автоматов с интегрированными ЧМИ-панелями, продающих все подряд: от напитков и закусок до свежих цветов и контактных линз. В банковской отрасли ЧМИ чаще всего задействованы в банкоматах, распространившихся по всему земному шару менее, чем за 50 лет. Автомобильная индустрия тоже активно использует технологию ЧМИ: приборные панели непрерывно совершенствуются много лет. Несмотря на то, что способы управлять автомобилем фактически не изменились с 1920-х годов, те же приборные панели эволюционировали в полноценные бортовые компьютеры со множеством подсистем, таких, как круиз-контроль, системы навигации и системы диагностики автомобиля, оповещающие владельца о проблемах с машиной. Сейчас ЧМИ используется даже в бытовой технике: стиральные машины, посудомоечные машины, микроволновки и прочие виды техники имеют свой собственный интерфейс.

Стоит отметить, что с 1940-х по 1960-е годы акцента на каком-то особом и экстравагантном пользовательском интерфейсе не было ввиду того, что вычислительные мощности были ограниченными и дорогими (не говоря уже о том, что физически невозможно было вместить огромные ЭВМ тех времен в какие-нибудь приборные панели самолетов). Первый машинный интерфейс был создан в 1962-м году в виде компьютерной игры Spacewar — новое ЧМИ-устройство было создано на основе печатной машинки в форме компьютерной клавиатуры, созданной в середине 20-го века. Когда графика компьютеров стала значительно лучше, возникла потребность в нынешней компьютерной мыши — в результате чего в 1960-м году был создан первое указательное устройство “мышь”, провод которой чем-то напоминал хвост грызуна. Примерно с 1980-х годов начало появляться множество ЧМИ-устройств, таких, как джойстики, графические планшеты и геймпады, используемые по сей день.

Технический прогресс прошел ряд этапов, первым из которых была разработка инструмента, обеспечивавшего механическое преимущество при выполнении физической задачи: рычаг, плуг и тому подобного. Следующей стадией стало создание машины — инструмента, заменявшего человеческие усилия и требовавшего лишь контроля. Третьей и финальной стадией технической эволюции стала автоматизация, полностью исключающая человеческие усилия и вмешательство для выполнения задачи. Промышленные предприятия долгое время использовали контрольные кнопки, даже 00-х это считалось более выгодным вариантом, чем ЧМИ-панели. Однако с расширением производственных линий простых кнопок “стоп” и “старт” стало не хватать, а документация для постоянно увеличивавшихся кнопочных панелей стала увеличиваться до невероятных объемов, что затрудняло обучение новых сотрудников, после чего графический дисплей стал лучшим решением почти в любой ситуации: он мог выводить на экран то, что обычно требовалось рассчитывать вручную с простых датчиков.

Массовое распространение ПК перевернуло мир человеко-машинных интерфейсов с ног на голову. С появлением компьютеров фокус сместился с аппаратного обеспечения на программное, устройства стали системами и работа дизайнеров ЧМИ начала экспоненциально расти. Разумеется, не обошлось и без проблем — часто их разработки протекали без участия самих будущих пользователей, в итоге недостаток стандартизации и непостоянность часто приводили к неудобствам для операторов.

Человеко-машинные интерфейсы прошли долгий путь к нынешним достижениям. С появлением новейших технологий и индустриальных стандартов интерфейсы становятся все более комплексными для понимания и доступа к ним, однако развитие ЧМИ не стоит на месте и интерфейсы становятся лучше и удобнее для людей.

Литература:

  1. Ghosh, M. Human Factors Of Human Machine Interaction: Analyzing Future Trends Through The Past And The Present / M. Ghosh. — Текст: непосредственный // International Journal of Research. — 2017. — Volume 04 Issue 07. — С. 138–144.
Основные термины (генерируются автоматически): интерфейс, машина, машинное обучение.


Похожие статьи

Онлайн платформы машинного обучения | Статья в журнале...

Машинное обучение (МО) — подобласть компьютерной науки, которая занимается такими задачами, как распознавание лиц, распознавание речи, обработка естественного языка, прогнозный анализ, глубокое обучение (глубокие нейронные сети) и многие другие.

Машинное обучение (machine learning-ML) — это обширный...

Машинное обучение включает в себя углубленные статистические методы для решения задач регрессии и классификации с множественными зависимыми и независимыми переменными. Эти методы включают в себя метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) для...

Применение машинного обучения для обнаружения сетевых...

Обнаружение вторжений изучается в течение последних 20 лет. Вторжение — это деятельность, которая нарушает политику безопасности информационной системы [1]. Обнаружение вторжений основано на предположении...

Развитие машинного обучения в фармакологии

Ключевые слова: глубинные нейронные сети, фармакология, машинное обучение, большие данные. Машинное обучение — один из разделов искусственного интеллекта, который связан с компьютерами, основной смысл которого — способность приобретения знаний из данных, так...

Распознавание мобильных объектов на основе эвристических...

В статье рассмотрены технологии распознавания мобильных объектов, проблемы надежности и эксплуатации на различных обстановках. Ключевые слова: распознавание, мобильный объект, машинное обучение, алгоритм распознавания.

Обучение человека и машины | Статья в сборнике...

Ключевые слова: машинное обучение, обучение человека, эффективное обучение. Процесс обучения, приобретения знаний имеет свои

Машина и человек обучаются по-разному. Сравнивая специфику машинного обучения и обучения человека, можно понять, что должно...

Инструменты проектирования виртуальных помощников

Сбор и анализ диалога, машинное обучение, технология NLU, база знаний, статистика, дружелюбный интерфейс, голосовое ассистирование, взаимодействие с другими сервисами, шаблоны. Платные функции, нельзя подгружать словари.

Контролируемые методы машинного обучения как средство...

Контролируемые методы машинного обучения как средство детектирования сетевых вторжений. Кожевникова Ирина Сергеевна, магистрант; Ананьин Евгений Викторович, студент; Лысенко Александр Вячеславович, студент; Никишова Арина Валерьевна, доцент.

Intelligent Evolutionary Studio — программное обеспечение для...

Машинное обучение ИНС в IES возможно через настройку весовых коэффициентов и/или структуры сетей. Под настройкой весовых коэффициентов понимается следующее, что дана ИНС, без заранее заданных весовых коэффициентов, и требуется подобрать такие весовые...

Похожие статьи

Онлайн платформы машинного обучения | Статья в журнале...

Машинное обучение (МО) — подобласть компьютерной науки, которая занимается такими задачами, как распознавание лиц, распознавание речи, обработка естественного языка, прогнозный анализ, глубокое обучение (глубокие нейронные сети) и многие другие.

Машинное обучение (machine learning-ML) — это обширный...

Машинное обучение включает в себя углубленные статистические методы для решения задач регрессии и классификации с множественными зависимыми и независимыми переменными. Эти методы включают в себя метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) для...

Применение машинного обучения для обнаружения сетевых...

Обнаружение вторжений изучается в течение последних 20 лет. Вторжение — это деятельность, которая нарушает политику безопасности информационной системы [1]. Обнаружение вторжений основано на предположении...

Развитие машинного обучения в фармакологии

Ключевые слова: глубинные нейронные сети, фармакология, машинное обучение, большие данные. Машинное обучение — один из разделов искусственного интеллекта, который связан с компьютерами, основной смысл которого — способность приобретения знаний из данных, так...

Распознавание мобильных объектов на основе эвристических...

В статье рассмотрены технологии распознавания мобильных объектов, проблемы надежности и эксплуатации на различных обстановках. Ключевые слова: распознавание, мобильный объект, машинное обучение, алгоритм распознавания.

Обучение человека и машины | Статья в сборнике...

Ключевые слова: машинное обучение, обучение человека, эффективное обучение. Процесс обучения, приобретения знаний имеет свои

Машина и человек обучаются по-разному. Сравнивая специфику машинного обучения и обучения человека, можно понять, что должно...

Инструменты проектирования виртуальных помощников

Сбор и анализ диалога, машинное обучение, технология NLU, база знаний, статистика, дружелюбный интерфейс, голосовое ассистирование, взаимодействие с другими сервисами, шаблоны. Платные функции, нельзя подгружать словари.

Контролируемые методы машинного обучения как средство...

Контролируемые методы машинного обучения как средство детектирования сетевых вторжений. Кожевникова Ирина Сергеевна, магистрант; Ананьин Евгений Викторович, студент; Лысенко Александр Вячеславович, студент; Никишова Арина Валерьевна, доцент.

Intelligent Evolutionary Studio — программное обеспечение для...

Машинное обучение ИНС в IES возможно через настройку весовых коэффициентов и/или структуры сетей. Под настройкой весовых коэффициентов понимается следующее, что дана ИНС, без заранее заданных весовых коэффициентов, и требуется подобрать такие весовые...

Задать вопрос