ジョセフ「顔」リクライダー：「人間とコンピューターの共生」（1960）、パート1

アラン・ケイ、ダグラス・エンゲルバート、その他のコンピューター時代の先駆者は、「情報革命はまだ始まっていない」と主張しています[ 1 ]、[ 2 ]。 つまり？ 彼らはどういう意味ですか？ 彼らは現在の状況を彼らの内面の写真と比較しているようです。「あなたがやろうと思っていた5％ではなく、私たちが話していることをすべて正確にやったなら」。

「情報世界」とは何か（どのようになり得るか）、人類の知性をどのように強化し、私たちが生きたい未来のイメージをどのように構築するかについて、全員が翻訳と議論に参加することを勧めます。

「コンピュータをインタラクティブモードで使用する人や会社は、Likに感謝するはずです」
-Xerox PARCの創設者であり、 DEC研究所の創設者であるBob Taylor

ジョセフ「リック」リクライダーは、コンピューター時代を「発明」し、 マーヴィン・ミンスキー 、 ジョン・マッカーシー 、 ダグラス・エンゲルバート 、 イヴァン・サザーランド 、 ロバート・テイラーのイデオロギー的インスピレーターでした。 （伝記はこちら ）

LikliderがARPAにプロジェクトを実装するよう招待されたおかげで、記事の最初の部分に注目します。




D.K. R.リクリダー
エレクトロニクスにおける人的要因に関するIRE議事録、
HFE-1発行、ページ4-11、1960年3月

簡単な説明

人間とコンピューターの共生は、人と機械の相互作用の発展において期待される段階です。 それは、人々と電子ビジネス協力者との密接な関係を組織します。 主な目的は次のとおりです。

1. コンピューターがアルゴリズムタスクの作業を簡素化するため、形式化された思考のプロセスを簡素化する機会をコンピューターに提供する。
2. 事前にインストールされたプログラムに強く依存することなく、人々とコンピューターが共同で意思決定を行い、複雑な状況を管理できるようにします。

予想される共生コラボレーションは、人が目標を設定し、仮説を立て、基準を定義し、評価を与えることを意味し、コンピューターは理解につながる重要なルーチン作業を実行し、科学技術の分野での決定も思い付きます。

予備的な分析では、共生的協力では、知的操作が人よりもはるかに効率的に実行されることが示されました。 このような効果的な結合を実現するには、タイムシェアリングシステム、メモリコンポーネントとその構成、プログラミング言語、および入出力デバイスを開発する必要があります。

1.はじめに

1.1共生

イチジクの木は昆虫のブラストファガグロスルンによってのみ受粉され、その幼虫は木の卵巣に住み、そこで食物を受け取ります。 したがって、木と昆虫は相互に依存した位置にあります。木は昆虫なしでは繁殖プロセスを実行できません。 木のない昆虫は食べ物を見つけることができません。 共に、実行可能で生産的で繁栄したコラボレーションを組織します。 この「異なる種の2つの生物間の密接な関係で一緒に暮らす」という相互作用は、共生と呼ばれます[27]。

「人間とコンピューターの共生は、マンマシンシステムのサブクラスであり、その多くがあります。 しかし、現時点では、人とコンピューターの間に共生のシステムはありません。

この記事の目的は、人とコンピューターの相互作用の問題を分析し、人間と機械のシステム設計の適切な原則に注意を払い、予備調査後に回答する必要のあるいくつかの質問を特定することにより、概念に精通し、人とコンピューターの共生の発展を刺激することです。

それほど遠くない将来に、人間の脳とコンピューターは非常に密接に相互接続され、そのような協力の結果は、他の人間の脳がこれまで行ったことがないように考え、それとは異なる方法でデータを操作することが期待されています今日、私たちは情報を処理するために機械を使用しています。

1.2「機械的に改善された人間」と「人工知能」の間

概念としての人間と機械の共生は、ノース[21]が「機械的に改善された人間」と呼んだものとは大きく異なります。 過去のヒューマンマシンシステムでは、オペレータが主導権を取り、評価基準を管理、統合、および設定していました。

システムの機械部品は、最初は人間の手、次に目のためのサプリメントとしてのみ機能しました。 もちろん、これらのシステムには「一緒に住んでいる異なる種の生物」は含まれていませんでした。 存在する生物はたった1種類でした-男であり、他のすべては彼を助けるためだけに必要でした。

もちろん、ある意味で、人によって作成されたシステムは、その人またはこのシステム外の他の人を支援するように設計されています。 システム内の人間のオペレーターを見ると、過去数年にわたって、テクノロジーのいくつかの分野で素晴らしい変化が起こっていることがわかります。 「機械的な追加」は、人間の自動化への置き換えをもたらし、ほとんどの場合、残っている人々は有用であり、助けを必要としません。

場合によっては、特に大規模なコンピューター化された情報システムおよび制御システムでは、オペレーターは主に自動化が不可能な機能を実行します。

そのようなシステム（北は「人間の能力によって補完されるマシン」と呼ぶ）は共生的ではありません。 それらは「半自動化」されています。 これらは完全に自動化されていると考えられていたが、目標を達成することができなかったシステムです。

おそらく、人間とコンピューターの共生は、複雑な技術システムの主なパラダイムではありません。 特定の段階で、電子または化学の「機械」がほとんどの機能で人間の脳を上回る可能性があります。

現在でも、IBM-704の平面測定の定理を証明するGelernterのプログラムは、ブルックリンの学生とほぼ同じ速度で進行しており、同様の間違いを犯しています。

実際、定理を証明し、決定を下し、チェスを行い、画像を認識するためのプログラムがいくつかあります（すべてがリストするには[1、2、5、8、11、13、17、18、19、22、 23、25]）、限られた数の地域で人間の知的能力と競争することができます。 また、Newell、Simon、Shaw [20]によって作成された「普遍的な問題解決者」は、いくつかの制限を取り除くことができます。 一般的に、遠い将来に精神活動の分野で手のひらを機械に与えるという事実について、人工知能の（他の）熱烈な賞賛者との議論は避けるべきです。 それにもかかわらず、かなりの時間が経ち、その間、人とコンピューターの共同作業中に主要な知的発見が行われます。

空軍が研究およびプロジェクト活動で解決しなければならない将来のタスクを研究する多機能研究グループは、機械が独立して軍事的重要性を判断したり決定したりすることができる人工知能のそのようなレベルの開発は、1980年以前にはないだろうと計算しました。 たとえば、マンマシン共生を開発するのに5年、それを使用するのに15年かかります。 15、10、または500かもしれませんが、知的意味でのこれらの年は、人類の歴史の中で最も創造的で刺激的なものになるでしょう。

2.人間と機械の共生の目標

今日のコンピューターは、主に事前定義されたタスクを解決するか、事前定義されたプログラムに従ってデータを処理するように設計されています。

計算のシーケンスは、計算中に得られた結果によって異なる場合がありますが、すべての可能なオプションは事前に決定する必要があります。 （予期しない状況が発生した場合、プロセス全体が必要な追加プログラムの待機を停止します）予備的な定式化または定義の要件は、それほど大きな欠点ではない場合があります。

コンピューターのプログラミングは、思考プロセスを鍛えるという考えを明確に構築することを強いられるとよく​​言われます。 ユーザーが事前にタスクを慎重に検討できる場合、コンピューターとの共生接続は必要ありません。

ただし、事前に考え出すことができる多くのタスクは、これには複雑すぎます。 それらは、直感的な試行錯誤法により解決するのがより簡単かつ迅速であり、コンピューターと協力して、解決策を見つける過程で推論のエラーが検出されるか、予期しない変更が検出されます。 他のタスクは、コンピューターテクノロジーの助けなしでは単に形式化することはできません。

ポアンカレは、「質問は答えではなく、質問とは何か」と言ったときに、潜在的なコンピューターユーザーの重要なグループのフラストレーションを予見しました。 マンマシン共生の主な目標の1つは、技術的な問題のアルゴリズム化された部分にコンピューターを効果的に実装することです。

別の主な目標は、最初の目標と密接に関連しています。 それは、コンピューターを思考プロセスに効果的に導入することにあります。思考プロセスは、「リアルタイム」モードで実行する必要があります。つまり、 通常の方法でコンピューターを使用するには速すぎる時間。

たとえば、次のシナリオでコンピューターとの戦いをしようとしているとします。 今日はタスクを策定しています。 明日はプログラマーに説明します。 来週、コンピューターはプログラムの作成に5分、回答の計算に47秒かかります。 20フィートの長さの紙を用意します。すべてが数字で埋められており、最終的な解決策を提示する代わりに、モデリングを通じて検証する必要があるいくつかの戦術のみを提供します。

次のステップに進む前に、明らかに戦闘は終了します。 コンピューターと対話するときの推論、および自分の知識を補完する知識を持つ同僚と考えるには、この例で暗示されているよりも、今日可能であるよりも、人と機械の間のより密接な接続が必要です。

3.タスクの定式化とリアルタイムの思考プロセスへのコンピューター参加の必要性

前の部分では、思考プロセスに効果的に導入できれば、データ処理マシンが実行できる機能が思考および意思決定のプロセスを大幅に改善または補完すると仮定しました。 このような仮定には正当化が必要な場合があります。

3.1技術的思考のパフォーマンスに関する予備的および非公式の分析

発明プロセスの包括的な研究を含む、思考と意思決定のトピックに関する本が多数あるという事実にもかかわらず、科学的または技術的プロジェクトに参加している人のメンタルワークの生産性を分析するようなものは見つかりませんでした。

したがって、私は1957年の春と夏を拷問に費やし、平均的なレベルの技術的詳細に関与している人が実際に勤務時間全体で何をするかを追跡しました。 私はサンプルの不適切さを認識していましたが、自分の主題になることに決めました。

私がやっていることは報告だけであることがすぐに明らかになり、元の計画で提供されたすべての詳細を考慮して報告が行われた場合、プロジェクトは無限の後退運動に変わります。 しかし、そうではありませんでした。 しかし、私が考えさせられた私の活動の写真を見ました。 おそらく私の範囲は典型的ではない-私はそう願っていますが、そうではないのではないかと心配しています。

「リフレクション」の時間の約85％は、リフレクションに便利なポジションを見つけること、意思決定をすること、私が知る必要があることを学ぶことに費やされました。 情報を理解するよりも、検索や抽出に多くの時間が費やされました。 たくさんの時間がプロットに費やされ、別の束がアシスタントにそれを行う方法を指示しました。

チャートが終わるとすぐに依存関係が明らかになりましたが、これらを可能にするためにチャートを作成する必要がありました。 ある時点で、音声の明瞭度を音声/ノイズ比と関連付ける関数の6つの実験的に導出された定義を比較する必要がありました。

同じ定義を使用したり、音声/雑音比を測定した実験者はいませんでした。 比較に便利な形式でデータを表示するには、数時間の計算が必要でした。 このフォームを受け取ったとき、必要なものを強調するのに数秒しかかかりませんでした。

私の研究の結果を簡単に説明すると、「リフレクション」の時間は主に事務的または機械的な活動に費やされました。多くの仮定または仮説からの論理的または動的な結論の検索、計算、プロット、変換、決定、決定の準備または理解。

さらに、努力する理由としない理由の私の選択は、知的能力ではなく事務作業の実行可能性の程度によって大きく決定されました。

上記の結果に表れている主な仮定は、おそらく技術的な詳細について考えることを目的としたほとんどの時間を費やす操作は、マシンが人よりも優れたパフォーマンスを発揮できる操作であるということです。

これらの操作はさまざまな変数に対して、予測不可能で絶えず変化する一連のアクションに基づいて実行する必要があるという事実は、私たちにとって深刻な課題です。 そして、情報とデータ処理を迅速に抽出して人と機械の間に共生関係を作成することでそれらを解決できる場合、そのような相互作用が思考プロセスを大幅に改善することが明らかになります。

コンピューティング、データ処理、情報ストレージ、検索エンジンなど、幅広い種類のマシンを指すのに「コンピューター」という用語を使用することを認めることは適切です。 このクラスの機器の機能は日々増加しています。 したがって、クラスの特徴に関する一般的なステートメントを作成することは非常に危険です。

おそらく、人々の能力について一般的な発言をすることも同じくらい危険です。 それにもかかわらず、人とコンピューターの能力における特定の遺伝子型の違いは本当に際立っており、それらは人とコンピューターの可能な共生の性質とその達成の潜在的価値に関係しています。

すでに述べたように、人々は騒々しい、狭帯域のデバイスですが、神経系には多数の並行して同時に動作するチャネルがあります。 人間の場合、コンピューターは非常に迅速かつ正確に動作しますが、一度に1つ以上の基本操作しか実行できません。

この点で人々はより柔軟で、最近受け取った情報に基づいて「状況に応じて自分でプログラムを作成する」ことができます。 コンピューターは1つの特定の目標を達成するように調整されており、「プリコンパイル済みプログラム」によって制限されています。

20〜60個の基本文字を使用して、単一のオブジェクトと一貫したアクションに基づいて冗長な言語を話すのは自然なことです。

コンピューターの場合、通常は2つの基本記号のみで冗長な言語で話すことは「自然」であり、単一のオブジェクトまたは一貫したアクションを区別することはできません。

絶対に正しい場合、これらの特性には多くのパラメーターを含める必要があります。 ただし、これらの特性が説明する相違点（したがって追加可能なもの）は否定できません。

コンピューターは、人間にとって困難または不可能な多くのことを簡単に、迅速に、うまく実行できますが、人々は、それほど速くはありませんが、コンピューターにとって困難または不可能な多くのタスクを簡単かつうまく実行できます。

これは、人と機械の前向きな特性をうまく統合することを条件とする共生的相互作用が、私たちにとって非常に価値があるという事実につながります。 もちろん、そうすることで、速度と言語の違いという形で障害を克服する必要があります。

継続するには...

翻訳候補者

バンネバー・ブッシュ
As We May Think （ 最初の部分はHabréで翻訳されました ）
ルーズベルトへの手紙： 科学無限のフロンティア
科学は十分ではありません

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「通信デバイスとしてのコンピューター」 1968

ダグラス・エンゲルバート
人間の知性の強化：概念フレームワーク 、1962
改善能力の向上：新しい未来への投資の呼びかけ 、2002

アラン・ケイ
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ロシア語でもっと読むべきこと

特にHabrの場合：Alan Kayとのインタビュー
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