|
Реферат: Чего не может компьютер, или Труднорешаемые задачи (Программирование)
Липецкий государственный педагогический институт
РЕФЕРАТ
Тема: Чего не может компьютер, или
труднорешаемые задачи
Студентки группы Л-2-2
Осадчей Ольги
Липецк, 1998
СОДЕРЖАНИЕ
О задачах и алгоритмах 3
Эвристические алгоритмы 5
Электронный подход к искусственному интеллекту 5
Другие подходы к искусственному интеллекту 7
Заключение 9
ЛИТЕРАТУРА 10
Машина должна работать,
человек – думать.
Принцип IBM
О задачах и алгоритмах
В среде математиков известна такая притча. В давние времена, когда
никто и понятия не имел о компьютерах и их возможностях, один индийский
мудрец оказал большую услугу своему правителю. Правитель решил
отблагодарить его и предложил ему самому выбрать награду. На что мудрец
ответил, что пожелал бы видеть шахматную доску, на каждой клетке которой
были бы разложены зернышки пшена в следующем порядке: на первой – 2, на
второй – 2х2=4, на третьей – 2х2х2=8, на четвертой 24=16, и так далее на
всех клетках.
Сначала правитель обрадовался легкости расплаты. Но вот выполнить
обещание не смог, так как он и его слуги вряд ли когда-нибудь смогли бы
отсчитать 264 зерен на последнюю клетку, что соответствует примерно 18,4
миллиардам миллиардов (!).
Задача, сформулированная в этой притче, относится к разряду тех, при
решении которых самый современный компьютер бессилен так же, как в
древности слуги правителя. Зная производительность современных ЭВМ, не
представляет труда убедиться в том, что пользователю не хватит всей его
жизни для отсчета зерен, но в данном случае это даже не самое главное. Суть
проблемы в том, что достаточно незначительно изменить входные данные, чтобы
перейти от решаемой задачи к нерешаемой. Каждый человек в зависимости от
своих счетных способностей может определить, начиная с какой клетки
(пятнадцатой или допустим, восемнадцатой) продолжать отсчитывать зерна для
него не имеет смысла. То же самое можно определить и для ЭВМ, для которой
подобные характеристики написаны в технической документации.
В случаях, когда незначительное увеличение входных данных задачи ведет
к возрастанию количества повторяющихся действий в степенной зависимости, то
специалисты по алгоритмизации могут сказать, что мы имеем дело с
неполиномиальным алгоритмом, т.е. количество операций возрастает в
зависимости от числа входов по закону, близкому к экспоненте ех (е?2,72;
другое название – экспоненциальные алгоритмы).
Подобные алгоритмы решения имеет чрезвычайно большой круг задач, особенно
комбинаторных проблем, связанных с нахожденим сочетаний, перестановок,
размещений каких-либо объектов. Всегда есть соблазн многие задачи решать
исчерпыванием, т.е. проверкой всех возможных комбинаций. Например, так
решается задача безошибочной игры в шахматы. Эта задача относится к
классическим нерешаемым! Ни одна современная ЭВМ не сможет сгенерировать
все простые перестановки более чем 12 разных предметов (более 479 млн.), не
говоря уже о всех возможных раскладках колоды из 36 игральных карт.
Поэтому труднорешаемой (нерешаемой) задачей можно называть такую
задачу, для которой не существует эффективного алгоритма решения.
Экспоненциальные алгоритмы решений, в том числе и исчерпывающие, абсолютно
неэффективны для случаев, когда входные данные меняются в достаточно
широком диапазоне значений, следовательно, в общем случае считать их
эффективными нельзя. Эффективный алгоритм имеет не настолько резко
возрастающую зависимость количества вычислений от входных данных, например
ограниченно полиномиальную, т.е х находится в основании, а не в показателе
степени. Такие алгоритмы называются полиномиальными, и, как правило, если
задача имеет полиномиальный алгоритм решения, то она может быть решена на
ЭВМ с большой эффективностью. К ним можно отнести задачи соритровки данных,
многие задачи математического программирования и т.п.
Чего же не может и, скорее всего, никогда не сможет компьютер в его
современном (цифровая вычислительная машина) понимании? Ответ очевиден:
выполнить решение полностью аналитически. Постановка задачи заключается в
замене аналитического решения численным алгоритмом, который итеративно
(т.е. циклически повторяя операции) или рекурсивно (вызывая процедуру
расчета из самой себя) выполняет операции, шаг за шагом приближаясь к
решению. Если число этих операций возрастает, время выполнения, а возможно,
и расход других ресурсов (например, ограниченной машинной памяти), также
возрастает, стремясь к бесконечности. Задачи, своими алгоритмами решения
создающие предпосылки для резкого возрастания использования ресурсов, в
общем виде не могут быть решены на цифровых вычислительных машинах, т.к.
ресурсы всегда ограничены.
Эвристические алгоритмы
Другое возможное решение описанной проблемы – в написании численных
алгоритмов, моделирующих технологические особенности творческой
деятельности и сам подход к аналитическому решению. Методы, используемые в
поисках открытия нового, основанные на опыте решения родственных задач в
условиях выбора вариантов, называются эвристическими. На основе таких
методов и выполняется машинная игра в шахматы. В эвристике шахматы
рассматриваются как лабиринт, где каждая позиция представляет собой
площадку лабиринта. Почему же именно такая модель?
В психологии мышления существует т.н. лабиринтная гипотеза,
теоретически представляющая решение творческой задачи как поиск пути в
лабиринте, ведущего от начальной площадки к конечной. Конечно, можно
проверить все возможные пути, но располагает ли временем попавший в
лабиринт? Совершенно нереально исчерпывание шахматного лабиринта из 2х10116
площадок! Занимаясь поиском ответа, человек пользуется другими способами,
чтобы сократить путь к решению. Возможно сокращение числа вариантов
перебора и для машины, достаточно «сообщить» ей правила, которые для
человека – опыт, здравый смысл. Такие правила приостановят заведомо
бесполезные действия.
Электронный подход к искусственному интеллекту
Исторически попытки моделирования процессов мышления для достижения
аналитических решений делались достаточно давно (с 50-х гг ХХ в.), и
соответствующая отрасль информатики была названа искусственным интеллектом.
Исследования в этой области, первоначально сосредоточенные в нескольких
университетских центрах США - Массачусетском технологическом институте,
Технологическом институте Карнеги в Питтсбурге, Станфордском университете,
- ныне ведутся во многих других университетах и корпорациях США и других
стран. В общем исследователей искусственного интеллекта, работающих над
созданием мыслящих машин, можно разделить на две группы. Одних интересует
чистая наука и для них компьютер- лишь инструмент, обеспечивающий
возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы
другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу
применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители
второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают,
что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц в
самолетостроении.
В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные, так и
технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями,
чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры
искусственного интеллекта верили, что через какой-нибудь десяток лет машины
машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что
преодолев период "электронного детства" и обучившись в библиотеках всего
мира, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию, точности и
безотказной памяти постепенно превзойдут своих создателей-людей. Сейчас, в
соответствии с тем, что было сказано выше, мало кто говорит об этом, а если
и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.
На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области
искусственного интеллекта всегда находились на переднем крае информатики.
Многие ныне обычные разработки, в том числе усовершенствованные системы
программирования, текстовые редакторы и программы распознавания образов, в
значительной мере рассматриваются на работах по искусственному интеллекту.
Короче говоря, теории, новые идеи, и разработки искусственного интеллекта
неизменно привлекают внимание тех, кто стремится расширить области
применения и возможности компьютеров, сделать их более "дружелюбными" то
есть более похожими на разумных помощников и активных советчиков, чем те
педантичные и туповатые электронные рабы, какими они всегда были.
Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до
сих пор программ искусственного интеллекта нельзя назвать "разумной" в
обычном понимании этого слова. Это объясняется тем, что все они узко
специализированы; самые сложные экспертные системы по своим возможностям
скорее напоминают дрессированных или механических кукол, нежели человека с
его гибким умом и широким кругозором. Даже среди исследователей
искусственного интеллекта теперь многие сомневаются, что большинство
подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков
искусственного интеллекта считают, что такого рода ограничения вообще
непреодолимы.
К числу таких скептиков относится и Хьюберт Дрейфус, профессор
философии Калифорнийского университета в Беркли. С его точки зрения,
истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы, заключенной
в человеческом организме. "Цифровой компьютер - не человек, - говорит
Дрейфус. - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он лишен
социальной ориентации, которая приобретается жизнью в обществе, а именно
она делает поведение разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры не могут
быть разумными. Но цифровые компьютеры, запрограммированные фактами и
правилами из нашей, человеческой, жизни, действительно не могут стать
разумными. Поэтому искусственный интеллект в том виде, как мы его
представляем, невозможен".
Другие подходы к искусственному интеллекту
В это же время ученые стали понимать, что создателям вычислительных
машин есть чему поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог и поэт-
любитель Уоррен Маккалох, обладавший философским складом ума и широким
кругом интересов. В 1942 г. Маккалох, участвуя в научной конференции в Нью-
Йорке, услышал доклад одного из сотрудников Винера о механизмах обратной
связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликались с собственными
идеями Маккалоха относительно работы головного мозга. В течении следующего
года Маккалох в соавторстве со своим 18-летним протеже, блестящим
математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного
мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко
распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере
сходны.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных
активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных
Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощенно
рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. В 30-е годы XX
в. пионеры информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон,
поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям
электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеально
подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох и Питтс
предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и показали, что
подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или
логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в состоянии
также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е. она обладает всеми
чертами интеллекта.
Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера вызвали огромный
интерес к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше кибернетиков из
университетов и частных фирм запирались в лабораториях и мастерских,
напряженно работая над теорией функционирования мозга и методично припаивая
электронные компоненты моделей нейронов.
Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному
разуму скоро сформировался так называемый "восходящий метод" - движение от
простых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малым
числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше.
Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейся
системы" или "обучающейся машины" - все эти названия разные исследователи
использовали для обозначения устройств, способных следить за окружающей
обстановкой и с помощью обратной связи изменять свое поведение, т.е. вести
себя так же как живые организмы. Естественно, отнюдь не во всех случаях
возможна аналогия с живыми организмами. Как однажды заметили Уоррен
Маккаллох и его сотрудник Майкл Арбиб, "если по весне вам захотелось
обзавестись возлюбленной, не стоит брать амебу и ждать пока она
эволюционирует".
Но дело здесь не только во времени. Основной трудностью, с которой
столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования, была высокая
стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась даже модель
нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о
нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов. Даже самые
совершенные кибернетические модели содержали лишь неколько сотен нейронов.
Столь ограниченные возможности обескуражили многих исследователей того
периода.
Заключение
В настоящее время наличие сверхпроизводительных микропропроцессоров и
дешевизна электронных компонентов позволяют делать значительные успехи в
алгоритмическом моделировании искусственного интеллекта. Такой подход дает
определенные результаты на цифровых ЭВМ общего назначения и заключается в
моделировании процессов жизнедеятельности и мышления с использованием
численных алгоритмов, реализующих искусственный интеллект. Здесь можно
привести много примеров, начиная от простой программы игрушки «тамагочи» и
заканчивая моделями колонии живых организмов и шахматными программами,
способными обыграть известных гроссмейстеров. Сегодня этот подход
поддерживается практически всеми крупнейшими разработчиками аппаратного и
программного обеспечения, поскольку достижения при создании эвристических
алгоритмов используются и в узкоспециальных, прикладных областях при
решении сложных задач, принося значительную прибыль разработчикам.
Другие подходы сводятся к созданию аппаратуры, специально
ориентированной на те или иные задачи, как правило, эти устройства не
общего назначения (аналоговые вычислительные цепи и машины,
самоорганизующиеся системы, перцептроны и т.п.). С учетом дальнейшего
развития вычислительной техники этот подход может оказаться более
перспективным, чем предполагалось в 50-80гг.
ЛИТЕРАТУРА
1) Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины.- М.: Прогресс, 1979.
2) Винер Н. Кибернетика и общество.-М: ИЛ, 1979
3) Компьютер обретает разум. М., Мир., 1990 В сборнике: Психологические
исследования интеллектуальной деятельности. Под.ред. О.К.Тихомирова.- М.,
МГУ, 1979
4) Пекелис В. Кибернетика от А до Я. М.,1990.
Липский В. Комбинаторика для программиста. М.,Мир, 1990.
Реферат на тему: Человеко-машинный интерфейс, разработка эргономичного интерфейса
Эргономика
тема: "Человеко-машинный интерфейс, разработка эргономичного интерфейса"
дипломник: Частухин Виталий Владимирович
группа: АИ-1-93
руководитель: профессор Мунипов Владимир Михайлович
перевод с английского
Введение
Целью данного дипломного проекта является создание автоматизированной
информационной системы "Трудовая инспекция. Подсистема регистрации
несчастных случаев на производстве", которая позволит вести учет несчастных
случаев по некоторой группе отраслей некоторого Управления Министерства
Труда РФ. Основных функции системы: регистрация актов о несчастных случаев
по форме Н-1; поддержание справочников управлений, профессий, организаций,
последствий несчастных случаев, видов происшествий, причин несчастных
случаев, ведомств (министерств), регионов РФ; поиск актов по базе данных;
печать журналов регистраций, отчетов и справок (аналитических и о
проделанной работе); а также система должна обеспечивать сервисное
обслуживание своих баз данных (БД).
Человеческо-машинное взаимодействие (HCI - Human-Computer Interaction) –
это наука, которая изучает, как люди используют компьютерные системы, чтобы
решить поставленные задачи. HCI обеспечивает нас знаниями о компьютере и
человеке для того, чтобы взаимодействие между ними было более эффективным и
более удобным.
HCI включает в себя несколько разлиных дисциплин. Это требуется для того,
чтобы разработчики программного обеспечения понимали основы деятельности,
поведения и ментальной специфики человека в соответствии с проектируемой
системой.
Приведем некоторые из дисциплин, которые включает в себя HCI:
1. Ергономика
2. Информатика
3. Искуственный интеллект
4. Лингвистика
5. Психология
6. Социология
7. Основы разработки программного обеспечения
8. Дизайн
Взаимодействие между пользователем и компьютером
Человеко-машинный интерфейс обеспечивает связь между пользователем и
компьютером - он позволяет достигать поставленных целей, успешно находить
решение поставленной задачи. Взаимодействие - обмен действиями и реакциями
на эти действия между компьютером и пользователем. Несколько лет назад
основным видом взаимодействия был текст (так называемые терминальные или
коммандные системы). В настоящее время, взаимодействие может также включать
графику и иконки (знаки) вместо текста, но для описания процесса
взаимодействия всеравно еще используется текст.
Имеется ряд стилей взаимодействий, которые делятся на два основных вида.
Первый – это использование интерфейса языка команд - ввод команд текстовыми
средствами; и второй – это непосредственное манипулирование. Таким образом,
имеется ряд способов, которыми пользователь мог бы связываться с
компьютером:
9. Языки команд - пользователь управляет системой, вводя соответствующие
команды в тестовом режиме;
10. Вопрос и ответ - диалог, где компьютер задает вопросы, а пользователь
отвечает ему (или наоборот);
11. Формы - пользователь заполняет формы или поля диалога, вводя данные в
необходимые поля;
12. Меню - пользователь обеспечен рядом опций и управляет системой,
выбирая необходимые пункты;
13. Прямое манипулирование - пользователь управляет объектами на экране
посредством устройства манипулирования, типа мыши. Другой термин,
используемый для прямого интерфейса манипулирования - Графический
Интерфейс Пользователя.
В различных операционных системах не сегодняшний день обычно используются
комбинированные стили взаимодейсвтия из приведенных выше.
Например, в графическом интерфейсе операционной системы Windows
используется прямое манипулирование, а также меню, диалоговые элементы,
формы и язык команд. Такой подход важен для проектировщика
автоматизированных систем, поскольку позволяет тщательно рассмотреть
поставленную задачу заказчика (будущего пользователя), чтобы выбрать
наилучший вариант решения задачи.
В разрабатываемой программной системе также применен комплексный подход к
созданию интерфейса. Здесь используется прямое манипулирование, меню, формы
и диалоги. По ходу изложения материалы будут представлены примеры из
разрабатываемой системы.
Цель создания эргономичного интерфейса состоит в том, чтобы отобразить
информацию настолько эффективно насколько это возможно для человеческого
восприятия и структурировать отображение на дисплее таким образом, чтобы
привлечь внимание к наиболее важным единицам информации. Основная же цель
состоит в том, чтобы минимизировать общую информацию на экране и
представить только то, что является необходимым для пользователя.
Основные принципы создания интерфейса
1. Естественность (интуитивность)
Работа с ситемой не должна вызывать у пользователя сложностей в поиске
необходимых директив (элементов интерфейса) для управления процессом
решения поставленной задачи.
2. Непротиворечивость
Если в процессе работы с системой пользователем были использованы некоторые
приемы работы с некоторой частью системы, то в дургой части системы приемы
работы должны быть идентичны. Также работа с системой через интерфейс
должна соответствовать установленным, привычным нормам (например,
использование клавиши Enter).
3. Неизбыточность
Это означает, что пользователь должен вводить только минимальную информацию
для работы или управления системой. Например, пользователь не должен
вводить незначимые цифры (00010 вместо 10). Аналогично, нельзя требовать от
пользователя ввести информацию, которая была предварительно введена или
которая может быть автоматически получена из системы. Желательно
использовать значения по умолчанию где только возможно, чтобы
минимизировать процесс ввода информации.
4. Непосредственный доступ к системе помощи
В процессе работы необходимо, чтобы система обеспечивала пользователя
необходимыми инструкциями. Система помощи отвечает трем основным аспектам -
качество и количество обеспечиваемых команд; характер сообщений об ошибках
и подтверждения того, что система делает. Сообщения об ошибках должны быть
полезны и понятны пользователю.
5. Гибкость
Насколько хорошо интерфейс системы может обслуживать пользователя с
различными уровнями подготовки? Для неопытных пользователей интерфейс может
быть организован как иерархическая структура меню, а для опытных
пользователей как команды, комбинации нажатий клавиш и параметры.
Размещение информации на экране
Количество информации, отображаемой на экране, называется экранной
плотностью. Исследования показали, что, чем меньше экранная плотность, тем
отображаемая информация наиболее доступна и понятна для пользователя и
наоборот, если экранная плотность большая, это может вызвать затруднения в
усвоении информации и ее ясном понимании. Однако, опытные пользователи
могут предпочитать интерфейсы с большой экранной плотностью. Информация на
экране может быть сгруппирована и упорядочена в значимые части. Это может
быть достигнуто с использованием кадров (фреймов), методов типа цветового
кодирования, рамок, негативного изображения или других методов для
привлечения внимания.
Выделение элементов интерфейса яркостью
Для привлечения внимания к каким-либо элементам интерфейса можно
воспользоваться выделением этих элементов большей яркостью на фоне других –
более темных. Однако, не стоит переусердствовать с этим методом, поскольку
большое количество ярких элементов может вызвать дискомфорт у пользователя.
Таким образом, можно достичь обратного эффекта – перегрузки интерфейса.
Применять этот метод нужно только при необходимости. Существует несколько
способов выделения яркостью:
14. Движение (мигание или изменение позиции). Очень эффективный метод,
поскольку глаз имеет специальный детектор для движущихся элементов;
15. Яркость. Не очень эффективный метод, так как люди могут обнаружить
всего лишь несколько уровней яркости;
16. Цвет - использование цвета может быть чрезвычайно эффективно;
17. Форма (символ, шрифт, форма символа). Используется для того, чтобы
отличить различные категории данных;
18. Использование различных алфавитов (шрифтов) в различных формах;
19. Размер (текста, символов). Обычно применяют увеличение выделенного
объекта в 1.5 раза;
20. Оттенение (различная текстура объектов). Эффективный метод для
привлечения внимания к какой-либо части экрана;
21. Окружение (подчеркивание, рамки, инвертированное изображение). Очень
эффективный метод если не переусердствовать;
[pic]
Рис.1 Пример разработки из диплома
Использование цвета при проектировании эргономичного интерфейса
Цвет может улучшить интерфейс пользователя, но для многих систем
использование цвета практически не влияет на эффективность работы
пользователя. Основное назначение цвета - в создании интерфейсов, более
интересных для пользователей. Однако, имеются случаи, где цвет может помочь
проектировщику интерфейса пользователя. Это наиболее эффективно когда цвет
используется для:
22. группировки информации;
23. выделения различий между информацией;
24. выделения простых сообщений (ошибки, состояния и т.д.)
Цвет – мощный визуальный инструмент, его необходимо использовать очень
острожно, чтобы не вызвать дискомфорта у пользователя ошибочными цветовыми
комбинациями.
Приведем некоторые принципы использования цвета, которыми нужно
руководствоваться при проектировании эргономичного интерфейса:
25. необходимо ограничить число цветов до 4 на экране и до 7 для
последовательности экранов; для неактивных элементов нужно
использовать бледные цвета;
26. если цвет используется для кодировки информации, необходимо
удостовериться, что пользователь правильно понимает код, например,
просроченные счета выделяются красным цветом, а непросроченные –
зеленым;
27. необходимо использовать цвета согласно представлениям пользователя,
например, для картографа зеленый - лес, желтый - пустыня, синий -
вода. Для химика, красный -горячий, синий – холодный;
28. для отображения состояния: красный = опасность/стоп, зеленый =
нормально/продолжение работы, желтый = предостережение;
29. для привлечения внимания наиболее эффективны белый, желтый и красный
цвета;
30. для упорядочения данных можно использовать спектр 7 цветов (радуга);
31. для разделения данных необходимо выбрать цвета из различных частей
спектра (красный / зеленый, синий / желтый, любой цвет / белый);
32. для группировки данных, объединения и подобия нужно использовать
цвета, которые являются соседями в спектре (оранжевые / желтые, синие
/ фиолетовые);
Важно отметить, что около 9% людей не различают цвета, (обычно красной -
зеленые сочетания). Однако, эти люди могут отличать черно-белые оттенки,
поэтому проектировщики автоматизированных систем должны проверять, не
нарушает ли восприятие пользователей этой категории использование различных
цветов в интерфейсах программных продуктов .
Непротиворечивость и стандартизация
Данные на экране следует располагать таким образом, чтобы пользователь
знал, где найти и где ожидать вывода необходимой информации.
. Информация, на которую следует немедленно обратить внимание, должна
всегда отображаться в видном месте, чтобы захватить внимание пользователя
(например предупреждающие сообщения и сообщения об ошибках);
. Информация, которая необходима не очень часто (например средства справки)
не должна отображаться, но должна быть доступна, когда потребуется.
Например, иконка Справки или соответствующая опция меню должна быть
доступна на каждом экране;
. Менее срочная или менее необходимая информац ия не должна все время
находится перед пользователем, но должна быть доступна, когда
понадобится;
. Отчеты и ссылки должны быть сгруппированы;
Тексты и диалоги
Приведем некоторые принципы, которыми необходимо руководствоваться при
создании текстовых диалогов и отображений:
33. текст в нижнем регистре читается приблизительно на 13% быстрее чем
текст, который напечатан полностью в верхнем регистре;
34. Символы верхнего регистра наиболее эффективны для информации, которая
должна привлечь внимание. НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ ВЕРХНИЙ РЕГИСТР, ЕСЛИ ВЫ НЕ
ХОТИТЕ ВЫДЕЛЯТЬ КАКУЮ-ЛИБО ИНФОРМАЦИЮ;
35. Выровненный по правому краю текст труднее читать, чем равномерно
распределенный текст с невыровненным правым полем;
36. Оптимальный интервал между строками равен или немного больше, чем
высота символов;
Средства управления Графического интерфейса пользователя
'Управление' - общий термин для компонентов интерфейса типа слайдеров,
кнопок, кадров(фреймов), переключателей и т.д., которые служат, чтобы
заместить объекты, являющимися знакомыми пользователям из реального мира.
Кнопки используются, чтобы выбрать опцию или вызвать событие (например,
запуск подпрограммы).
[pic]
Рис.2 Пример кнопок из разрабатываемой системы
Переключатели подобны кнопкам выбора, в которых пользователь выбирает
значение из фиксированного списка, но в данном случае, пользователь может
выбрать более чем одно значение из списка.
Слайдеры – обычно это элемент 'полоса прокрутки', они могут быть помещены
или в горизонтальную или вертикальную линейку на экране.
Метки и текстовые блоки используются для текстовой информации. Различие
между ними - текстовые поля, позволяют пользователю вводить текстовые
данные в поля, в то время как метки - поля нередактируемые, используемые
только для отображения текста, типа подсказок, команд пользователя и т.д.
Списки - специализированные средства управления, которые отображают
раскрывающиеся списки значений (часто с присоединенными слайдерами, чтобы
перемещаться вверх или вниз по списку) и позволяют пользователю выбирать
значение из списка, или вводить другое значение в присоединенное текстовое
поле. Списки – удобный и компактный элемент интерфейса, который занимает
минимум места на экране и в то же время несет большую информационную
нагрузку.
[pic]
Рис.3 Пример средств графического интерфейса пользователя
Изображения (Иконки)
В интерфейсе непосредственного манипулирования, пользователи выполняют
действия непосредственно на видимых объектах. Этими объектами могут быть
кнопки, метки, меню или изображения (иконки).
Все иконки можно классифицировать согласно тому, насколько точно они
отображают несущую функцию:
37. Иконки Подобия - иконки похожи на объекты, которые они отображают
(типа ножниц, чтобы отобразить операцию 'вырезки');
[pic]
Рис.3 Пример иконки подобия
38. Иконки по образцу – представляют пример типа объекта (например
иконкой, показывающей линию, чтобы представить средство рисования);
[pic]
Рис.4 Пример иконки по образцу
39. Символические иконки - используются, чтобы представить действие или
состояние в символической форме (например, разорванная линия между
двумя компьютерами для того, чтобы показать разорванное сетевое
соединение);
40. Произвольные иконки - не несут никакой информации по поводу их
представления, поэтому их назначение должно быть описано (например,
обратная круговая стрелка, чтобы представить действие ' отмена
последней команды ')
[pic]
Рис.5 Пример произвольной иконки
Меню
Необходимый элемент автоматизированной системы - меню, позволяющее
пользователю выполнять задачи внутри приложения и управлять процессом
решения. Меню - набор опций, отображаемых на экране, где пользователи могут
выбирать и выполнять действия, тем самым производя изменения в состоянии
интерфейса. Достоинство меню в том, что пользователи не должны помнить
название элемента или действия, которое они хотят выполнить - они должны
только распознать его среди пунктов меню. Таким образом меню может
использовать даже неопытный пользователь. Однако, проект меню должен быть
тщательно продуман – чтобы меню было эффективным, названия пунктов меню
должны быть очевидными.
Меню может занимать много экранного места, но есть решение для этой
проблемы - использование всплывающего или ниспадающего меню. При нажатии на
иконку, строку меню или другой объект вызывается всплывающее или
ниспадающее меню.
[pic]
Рис.6 Пример меню
Основные принципы создания меню
В процессе проектирования системы меню приложения, необходимо принять
наилучший способ отображения меню, чтобы оно было понятно и легко в
использовании. Обычно команды меню упорядочены некоторым иерархическим
способом. Основная проблема состоит в том, чтобы правильно распределить
различные пункты меню по различным уровням и правильно их сгруппировать.
Исследования показывают, что имеются четыре варианта для организации меню:
41. Алфавитный
42. Категорийный
43. В соответствии с нормальными соглашениями
44. В соответствии с частотой использования
Принципы проектирования меню:
45. Структура меню должна соответствовать структуре решаемой системой
задачи, организация меню должна отразить наиболее эффективную
последовательность шагов, чтобы достичь решения поставленной задачи;
46. Пункты Меню должны быть краткими, грамматически правильными и
соответствовать своему заголовку в меню. Порядок пунктов меню
выбирается согласно соглашению, частоте использования, порядку
использования, в зависимости от потребностей задачи или пользователя.
47. Выбор пунктов меню должен быть обеспечен несколькими способами – с
помощью клавиатуры, с помощью мыши, а также через другие объекты
пользовательского интерфейса. Необходимо использовать легко
запоминаемые сочетания клавиш для более быстрого доступа к пунктам
меню, поскольку это очень экономит время.
Формы
Формы – основной элемент интерфейса. Назначение форм – удобный ввод и
просмотр данных, состояния, сообщений автоматизированной системы.
Основные принципы проектирования форм:
48. Форма проектируется для более удобного, более понятного и скорейшего
достижения решения поставленной задачи. Если форма переносится из
бумажной формы, то передвижение по смежным полям не должно вызывать
затруднений у пользователя.
49. Размещение информационных единиц на пространстве формы должно
соответствовать логике ее будущего использования: это зависит от
необходимой последовательности доступа к информационным единицам,
частотой их использования, а также от относительной важности
элементов.
50. Важно использовать незаполненное пространство, чтобы создать
равновесие и симметрию среди информационных элементов формы, для
фиксации внимания пользователя в нужном направлении.
51. Логические группы элементов необходимо отделять пробелами, строками,
цветовыми или другими визуальными средствами.
52. Взаимозависимые или связанные элементы должны отображаться в одной
форме.
(Пример формы, созданной в соответствии с изложенными принципами, см. на
рис.1)
Дизайн заголовков и полей
53. Для отдельных полей заголовок должен быть выровнен по левому краю; для
полей списков, заголовок должен быть выше и левее по отношению к
основному полю, числовые поля выравниваются по правому полю.
54. Длинные колоночные поля или длинные столбцы информационных единиц с
одиночными полями необходимо объединять в группы пять элементов,
разделяемых пустой строкой - это помогает пользователю мысленно
обрабатывать информацию по выделенным группам.
55. В формах с большим количеством информации необходимо использовать
названия разделов, которые однозначно свидетельствуют о характере
принадлежащей им информации.
56. Необходимо четко разделить отображение заголовков и непосредственно
полей ввода, поскольку такая путаница может вызвать дискомфорт у
пользователя.
57. Заголовки должны быть краткими, знакомыми и содержательными.
58. Поля, необязательные для заполнения, либо не имеющие особой важности
должны отличаться визуально (цветом или другими эффектами) от полей
важных и обязательных для заполнения.
Форматы ввода
59. Необходимо обеспечить ввод значений по умолчанию во все поля, которые
это допускают и такая функция не будет раздражать пользователя. Можно
назначить клавиши или коды для ввода часто повторяющихся значений.
60. Входные данные должны быть значимыми и общепринятыми. Данные или коды
на международном Английском языке будут проще для узнавания и
понимания, чем произвольные коды.
61. Не объедините поля ввода чисел и символов, поскольку числовые и
алфавитные клавиши находятся неудобно относительно друг друга на
клавиатуре.
62. Моделируйте поля ввода короткими, насколько это возможно.
63. Необходимо исключить частое переключение между верхним и нижним
регистрами для ускорения ввода данных.
64. Нельзя требовать от пользователя ввода незначимых цифр (например,
вместо 00000010 пользователь должен ввести только 10).
Организация системы навигации и системы отображения состояний
Навигация обеспечивает пользователю способность перемещаться между
различными экранами, информационными единицами и подпрограммами в
автоматизированной системе. В полноценной системе пользователь всегда может
получить информацию о состоянии системы, процесса выполнения или активной
подпрограмме.
Общие принципы проектирования
Существует ряд навигационных средств и приемов, которые помогают
пользователю ориентироваться в системе. Они включают: использование
заголовков страниц для каждого экрана; использование номеров страниц;
номеров строк и столбцов; отображение текущего имени файла вверху экрана.
Тип системы навигации зависит от принятого стиля интерфейса. Для
интерфейсов языка команд очень мало способов обеспечения полноценной
навигации. В интерфейсах с меню можно использовать иерархически-
структурированное меню. Для выхода из подменю нужно применять не сложные
действия. Диалоговые интерфейсы сами по себе защищают пользователя от
ошибочных действий. Информация Состояния обычно отображается внизу экрана и
содержит в себе данные количеств записей, числе обработанных единиц,
процессе печати, очереди печати и т.д.
(Пример системы навигации см. на рис.2)
Проектирование сообщений
Сообщения необходимы для направления пользователя в нужную сторону,
подсказок и предупреждений для выполнения необходимых действий на пути
решения задачи. Они также включают подтверждения действий со стороны
пользователя и подтверждения, что задачи были выполнены системой успешно
либо по каким-то причинам не выполнены. Сообщения могут быть обеспечены в
форме диалога, экранных заставок и т.п.
Сообщения могут предложить пользователю:
. Выбрать из предложенных альтернатив некую опцию или набор опций;
. Ввести некоторую информацию;
. Выбрать опцию из набора опций, которые могут изменяться в зависимости от
текущего контекста;
. Подтвердите фрагмент введенной информации перед продолжением ввода;
Сообщения могут быть помещены в модальные диалоговые окна, которые
вынуждают пользователя ответить на вопрос прежде, чем может быть
предпринято любое другое действие, потому что все другие средства
управления заморожены. Это может быть полезно, когда система должна
вынудить пользователя принять решение перед продолжением работы.
Немодальные диалоговые окна позволяют работать с другими элементами
интерфейса, в то время, как само окно может игнорироваться.
[pic]
Рис.7 Пример сообщения
Предотвращение, обнаружение и исправление ошибок
Ошибки могут быть классифицированы как:
1. Ошибки, которые основаны на неправильном понимании действия или порядка
действий;
2. Ошибки, которые возникли случайно, непреднамеренно, например опечатка
при вводе текста;
Также ошибки второго вида могут быть разделены еще на шесть видов:
. ошибки неточности выбора опции (например, пользователь случайно нажал
кнопку "Выход" и программа закрылась);
. Ошибки управления данными (например, присвоение ошибочного имени файла
из-за неточности отображения последнего);
. Ошибки ассоциативного характера (например, сохранение файла с именем
какого-либо человека, так как пользователь думал о нем в момент
сохранения);
. Ошибка потери активности, когда пользователь забывает необходимую
последовательность действий для продолжения работы;
. Ошибка режима или состояния - когда пользователь думает, что он
находится в одном состоянии, но - фактически в другом, например режим
вставки взамен режима печати поверх текста в текстовом процессоре;
Пользователь всегда будет делать ошибки, даже в отличной программной
системе, поэтому в разрабатываемой системе всегда должна быть предусмотрена
защита от ошибок. Техника защиты от ошибок включает в себя следующие
аспекты:
65. Принудительные действия в системе, которые предотвращают или
затрудняют появление ошибок;
66. Обеспечение хороших и информативных сообщений об ошибках;
67. Использование обратимых действий, которые позволяют пользователям
исправлять их собственные ошибки;
68. Обеспечение нормальной диагностики системы, в процессе которой
пользователю объясняется, в чем суть ошибки и пути ее исправления;
Обработка ошибок в формах ввода
Основные принципы:
69. Обеспечить возможность посимвольного редактирования введенных записей
для исправления ошибок ввода (опечаток);
70. Если ошибка была обнаружена системой, желательно вернуть курсор в поле
с ошибочными данными и каким-либо образом выделить это поле визуально;
71. Обеспечить значимые сообщения об ошибках, использующие стиль языка
пользователя и соответствующую терминологию;
72. Обеспечьте сообщения об ошибках, которые объясняют и предлагают пути
ее устранения;
Заключение
Таким образом, мы рассмотрели основные принципы разработки эргономичного
интерфейса пользователя, в соответствии с которыми проектируется
автоматизированная система основной части данного дипломного проекта.
Источники
Интернет (перевод с английского):
http://osiris.sunderland.ac.uk/~cs0car/hci/hci.htm
http://info.med.yale.edu/caim/publications/papers/gui.p2.html
http://www.acm.org/~perlman/
http://www.acm.org/sigchi/hci-sites/
http://hcibib.org/
http://www.askjeeves.com
| |
