Чем мы рискуем, отдавая наши задачи на откуп автоматике и компьютера?
Мы полагаемся на компьютеры в управлении нашими самолётами, поиске наших раковых образований, проектировании наших зданий, проверке наших фирм. Это всё хорошо. Но что происходит, когда компьютер терпит неудачу?
Вечером 12 февраля 2009 Continental Connection совершал пригородный полёт в ветреную погоду через Ньюарк, Нью-Джерси и Буффало, Нью-Йорк. Как обычно для коммерческих полетов сегодня, у пилотов было не так много задач на время часового перелета. Капитан, Марвин Ренслоу, воспользовался ручным управлением во время взлёта, подняв Бомбардир Q400 в воздух, затем включил автопилот и позволил программному обеспечению совершать полёт. Он и его второй пилот, Ребекка Шоу, болтали об их семьях, карьерах, авиадиспетчерах, пока самолёт совершал рейс по его северо-западному маршруту. Q400 нормально подошёл к аэропорту Буффало, выпустил шасси, закрылки, когда штурвал пилота начал шумно дрожать, самолёт начал терял высоту и рисковал войти в пике. Автопилот отключился, и капитан принял управление. Он отреагировал быстро, но он сделал одну неправильную вещь: он дёрнул штурвал, поднимая нос самолёта и уменьшая скорость полёта, вместо того, чтобы просто удержать штурвал, чтобы увеличить скорость. Вместо того, чтобы предотвратить падение, действия Ренслоу и вызвали его. Самолет вышел из-под контроля, затем резко упал. “Мы падаем!” - сказал капитан, непосредственно перед тем, как Q400 врезался в дом в пригороде Буффало.
Катастрофа, которая унесла жизни 49 человек на борту, а также одного человека на земле, не должна была произойти. Исследование Национального совета по безопасности транспорта пришло к заключению, что причиной несчастного случая была ошибка пилота. Ответ капитана на предупреждение о возможности падения, как сообщили исследователи, “должен был быть автоматическим, но его неподходящие методы управления полётом были результатом его обучения”. Руководитель компании, которая управляла полётом, региональная авиакомпания Colgan Air, признала, что пилоты испытывали недостаток “в ситуативном понимании” произошедшей в этой чрезвычайной ситуации.
Катастрофа Буффало не была единичным инцидентом. Подобное ужасное подобное бедствие с большим количеством жертв произошло несколько месяцев спустя. Ночью 31 мая Аэробус Air France A330 вылетел из Рио-де-Жанейро, направляясь в Париж. Аэробус попал в шторм над Атлантикой спустя приблизительно три часа после взлёта. Его датчики скорости полёта, покрытые льдом, начали давать неверные показания, заставив автопилот отключиться. Изумлённый пилот Пьер-Седрик Бонен дёрнул штурвал. Самолёт поднялся выше и появилось предупреждение возможного падения, но он продолжал поступать невнимательно. Поскольку самолёт резко поднялся, он потерял скорость. Датчики скорости полёта начали работать снова, предоставляя команде точные числа. Всё же Бонен продолжал замедлять самолёт. Судно остановилось и начало падать. Если бы он просто отпустил штурвал, то A330, вероятно, выровнялся бы. Но он не сделал этого. Самолёт камнем пошел вниз. Погибли все 228 пассажиров и все члены команды.
Первый автопилот, названный “металлическим авиатором” в статье Popular Science 1930 года, состоял из двух гироскопов, один из которых установлен горизонтально, другой вертикально, они были связаны со средствами управления самолёта и приводились в действие управляемым ветром генератором позади пропеллера. Горизонтальный гироскоп держал уровень крыльев, в то время как вертикальный отвечал за регулирование. Современные системы автопилота имеют мало сходства с тем примитивным устройством. Управляемый бортовыми компьютерами с очень сложным программным обеспечением, он собирает информацию от электронных датчиков и непрерывно регулирует положение самолета, скорость и высоту. Пилоты сегодня работают внутри так называемых “стеклянных кабин”. Старых аналоговых дисков не стало. Они были заменены цифровыми решениями. Автоматизация стала столь сложной, что на типичном пассажирском рейсе человек-пилот держит средства управления в своих руках в общей сложности всего три минуты. Пилоты проводят много времени лишь контролируя экраны и вводя данные. Они стали без преувеличения операторами ПК.
И многие занятые в авиации и эксперты по автоматизации считают это проблемой. Злоупотребление автоматизацией разрушает профессионализм и опыт пилотов, приводя к тому, что Ян Нойес, эксперт по эргономике в британском университете Бристоля, называет “дисквалификацией команды”. Никто не сомневается, что автопилот способствовал улучшениям безопасности полётов за эти годы. Он уменьшает усталость и обеспечивает заблаговременные предупреждения о проблемах, и он может держать самолёт в воздухе, что лишает команду опыта. Но устойчивое полное снижение количества авиакатастроф маскирует недавнее появление “нового типа несчастного случая” говорит Раджа Парасурэмен, преподаватель психологии в Университете Джорджа Мэйсона и ведущий специалист в автоматизации. Когда система автопилота терпит неудачу, слишком много пилотов, не привыкших к проблемам, делают ошибки. Рори Кей, ветеран Объединения капитанов, который служил главным агентом по безопасности Air Line Pilots Association, обозначил проблему в интервью 2011 года для Ассошиэйтед Пресс коротко и ясно: “Мы забываем, как летать”. Федеральное управление авиации озадачилось, что в январе объявило “тревогу безопасности” авиакомпаниям, убеждая их заставить пилотов совершать больше ручного полёта. Сверхуверенность в автоматизации, как предупреждало агентство, может поставить под угрозу самолёты и пассажиров.
Опыт авиакомпаний должен дать нам паузу. Это показывает, что автоматизация, несмотря на всю её выгоду, может повлечь потери в работе и талантах тех, кто полагается на неё. Выгода не должна уменьшать безопасность. Поскольку автоматизация меняется в зависимости от того, как мы действуем, как мы учимся, и что мы знаем, у неё есть этическое измерение. Выбор, который мы делаем или не делаем, задачи, которые мы передаём машинам, и место, которое мы занимаем в мире. Это всегда было верно, но в последние годы, когда местоположение трудосберегающей технологии перешло от оборудования к программному обеспечению, автоматизация стала более распространённой, чем когда-либо, как раз когда её работа стала более скрытой от нас. В поисках удобства, скорости и эффективности, мы стремимся свалить работу на компьютеры без того, чтобы поразмыслить, что мы в результате этого теряем.
Доктора используют компьютеры, чтобы поставить диагноз и провести операцию. Банкиры с Уолл-стрит используют их, чтобы собрать и обменять финансовые инструменты. Архитекторы используют их, чтобы проектировать здания. Юристы используют их, чтобы создать документ. И это не только профессиональная работа, это теперь и компьютерная. Благодаря смартфонам и планшетам, мы зависим от программного обеспечения, чтобы выполнить многие наши повседневные задачи. Мы скачиваем приложения, которые помогают нам в посещении магазина, мы спрашиваем у интернета где gta san andreas скачать http://mygamecore.com/13-gta-san-andreas-b13.html , какое блюдо и как изготовить и даже даже доверяем им воспитание наших детей. Мы следуем инструкциям GPS, поворачивая на трассе. Мы обращаемся за советом о том, что смотреть, читать и слушать. Мы обращаемся к Google или Siri, чтобы получить ответы на наши вопросы и решить наши проблемы. Всё больше, на работе и на досуге, мы проживаем наши жизни в стеклянных кабинах, повинуясь советам программного обеспечения.
Сто лет назад британский математик и философ Альфред Норт Уайтхэд написал: “Цивилизация продвигается, расширяя число важных операций, которые мы можем выполнить, не думая о них”. Трудно вообразить более уверенное выражение веры в автоматизацию. Неявна в словах Витехэда вера в иерархию деятельности человека: каждый раз, когда мы передаём работу к инструменту или машине, мы освобождаем себя вместо того, чтобы подняться на более высокий уровень, требующий большую ловкость, более глубокий интеллект или более широкую перспективу мировоззрения.
История предоставляет много свидетельств в поддержку Уайтхэда. Мы, люди, передавали работу по дому, и физическую и умственную, инструментам начиная с изобретения рычага, колеса и счётов. Но наблюдения Уайтхэда не должно быть принято за универсальную правду. Он писал, когда автоматизация имела тенденцию быть ограниченной отличными, чёткими и повторяемыми задачами - ткацкая ткань с паровым ткацким станком, добавление числа с механическим калькулятором. Автоматизация отличается теперь. Компьютеры могут быть запрограммированы на выполнение сложных действий, в которых последовательность плотно скоординированных задач выполнена посредством оценки многих переменных. Много программ выполняют интеллектуальную работу - наблюдение и ощущение, анализ и оценка, даже принятие решений, которые до недавнего времени считали прерогативой людей. Это может сделать человека, управляющего компьютером, кем-то вроде высокотехнологичного клерка - ввод данных, контроль продукции и наблюдение за неудачами. Вместо того, чтобы открывать новые границы мысли и действия, программное обеспечение приводит к сужению нашего кругозора. Мы обмениваем тонкие, специализированные таланты на большое количество обычных, менее отличительных.
Большинство из нас хочет полагать, что автоматизация освобождает время, которое можно будет проводить своё время на более высоком уровне, но не изменяет способ, которым мы ведём себя или думаем. Это представление является ошибкой - выражение того, что учёные автоматизации называют “мифом о замене”. Трудосберегающий прибор только обеспечивает замену для некоторого изолированного компонента работы или другой деятельности. Это изменяет характер всей задачи, включая роли, отношения и навыки людей, принимающих участие. Как Парасурэмен и его коллега объяснили в статье в журнале 2010 года: “Автоматизация не вытесняет деятельность человека, а скорее изменяет её, часто способами, непреднамеренными и непредвиденными проектировщиками автоматизации”.
Психологи выяснили, что, когда мы работаем с компьютерами, мы часто становимся жертвами двух познавательных болезней - самодовольства и предвзятости, которые могут подпортить нашу работу и привести к ошибкам. Самодовольство от автоматизации появляется, когда компьютер убаюкивает нас и дарит ложное чувство безопасности. Уверенные, что машина будет работать безупречно и решит любую проблему, которая может неожиданно возникнуть, мы позволяем нашему вниманию задремать. Мы становимся, как бы это сказать, отключёнными от нашей работы, и наше понимание того, что происходит вокруг нас, исчезает. Предвзятость от автоматизации появляется, когда мы помещаем слишком много веры в точность информации, появляющейся на наших мониторах. Наша вера в программное обеспечение становится столь сильной, что мы игнорируем или обесцениваем другие источники информации, включая наши собственные глаза и уши. Когда компьютер предоставляет неправильные или недостаточные данные, мы продолжаем не обращать внимания на ошибку. Мы верим компьютеру, а не своим органам чувств, которыми воспринимаем наш мир.
Примеры самодовольства и предвзятости были хорошо зарегистрированы в рискованных ситуациях - на полётных тренажёрах и симуляторах битв - но недавние исследования показывают, что проблемы могут возникнуть у любого работающего с компьютером. Много радиологов сегодня используют аналитическое программное обеспечение, чтобы выдвинуть на первый план подозрительные области на маммограммах. Обычно они помогают в обнаружении болезни рака молочной железы. Но у них может также быть и противоположный эффект. Поддавшись влиянию предложений программного обеспечения, радиологи могут уделить поверхностное внимание некоторым областям изображения, которые не были выдвинуты на первый план, иногда пропуская зарождающуюся опухоль. Большинство из нас испытывали самодовольство, пользуясь компьютером. В использовании электронной почты или программного обеспечения обработки текстов, мы становимся менее опытными корректорами, когда мы знаем, что F7 или автокорректор работает.
То, что компьютеры могут ослабить понимание и внимательность указывает на более глубокую проблему. Автоматизация превращает нас из актёров в зрителей. Вместо того, чтобы управлять штурвалом, мы наблюдаем за экранами. Это изменение может сделать наши жизни легче, но оно может также прекратить наше развитие. С конца 1970-ых психологи документировали явление, названное “эффектом поколения”. Это сначала наблюдалось в исследованиях словарей, которые показали, что люди запоминают слова намного лучше, когда они произносят их, чем когда они просто читают их. Эффект работает при различных обстоятельствах. Когда Вы активно участвуете в решении задачи, Вы производите сложную умственную деятельность, которая позволяет Вам сохранять больше знаний. Вы узнаёте больше и помните больше. Когда Вы повторяете ту же самую задачу длительный период времени, Ваш мозг использует нервные окончания, посвящённые этой деятельности. Это собирает богатый запас информации и организует знания, которые позволяют Вам наслаждаться этим процессом. Являетесь ли Вы Сереной Уильямс на теннисном корте или Магнусом Карлсеном у шахматной доски, эксперт может определить задачи, оценить данные и реагировать на изменяющиеся обстоятельства со скоростью и точностью, которая может казаться невероятной. Похоже, что инстинкт является с трудом завоёванным умением, умением, которое требует своего рода борьбы, которую современное программное обеспечение стремится облегчить.
В 2005 Кристоф ван Нимвеген, психолог из Нидерландов, начал исследование эффектов программного обеспечения на развитие ноу-хау. Он принял на работу две группы людей, чтобы поиграть в компьютерную игру, основанную на классической логической загадке под названием Миссионеры и Каннибалы. Чтобы решить загадку, игрок должен транспортировать пять миссионеров и пять каннибалов (или, в версии ван Нимведжена, пять жёлтых шаров и пять синих) через реку, используя лодку, которая может разместить не больше, чем трёх пассажиров за один раз. Хитрость в том, что каннибалы никогда не должны превосходить численностью миссионеров, ни в лодке, на на берегах реки. Одна из групп ван Нимведжена работала с программным обеспечением для решения загадки, которое обеспечивало пошаговое руководство, выдвигая на первый план то, какие шаги были допустимы, а какие - нет. Другая группа использовала элементарную программу, которая не предлагала помощи.
Как Вы могли бы ожидать, люди, использующие полезное программное обеспечение, делали большие успехи в начале. Они могли просто следовать за программой вместо того, чтобы иметь необходимость сделать паузу перед каждым шагом, чтобы вспомнить правила и выяснить, как они должны решать новую ситуацию. Но поскольку тест продолжался, те, которые использовали элементарное программное обеспечение, вышли вперёд. Они развивали более ясное концептуальное понимание задачи, готовили лучшие стратегии и делали меньше ошибок. Восемь месяцев спустя ван Нимведжен попросил, чтобы те же самые люди решили загадку снова. Те, кто ранее использовал элементарное программное обеспечение, закончили игру почти вдвое быстрее, чем их коллеги. Пользуясь преимуществами эффекта поколения, они показали лучшее “применение знаний”.
То, что ван Нимведжен наблюдал в своей лаборатории - когда мы автоматизируем деятельность, мы препятствуем нашей способности перевести информацию в знания - также переносится в реальный мир. Во многих фирмах менеджеры и другие профессионалы стали зависеть от систем поддержки принятия решений, которые анализируют информацию и предлагают планы действий. Бухгалтеры, например, используют системы корпоративных расчётов. Шаблоны ускоряют работу, но это предполагает, что, поскольку программное обеспечение становится более способным, бухгалтеры становятся менее способными. Одно недавнее исследование, проводимое австралийскими исследователями, изучило эффекты систем, используемых тремя международными бухгалтерскими фирмами. Две из фирм использовали чрезвычайно передовое программное обеспечение, которое, основываясь на ответах бухгалтера на основные вопросы о клиенте, рекомендовало ряд соответствующих видов бизнеса, которые могли быть включенным в контрольный файл клиента. Третья фирма использовала более простое программное обеспечение, которое требовало, чтобы бухгалтер оценивал список возможных рисков и вручную выбирал подходящие. Исследователи дали бухгалтерам от каждой фирмы тест, измеряющий их профессионализм. Те, кто были от фирмы с менее полезным программным обеспечением, показали значительно более высокое понимание различных форм риска, чем те, что от других двух фирм.
Что является самым удивительным и тревожным в компьютерной автоматизации это то, что она находится всё ещё на её ранних стадиях. Эксперты раньше предполагали, что существуют пределы способностей программистов автоматизировать сложные задачи, особенно те, которые вовлекают сенсорное восприятие, распознавание образов и концептуальные знания. Они указали на пример вождения автомобиля, который требует не только мгновенной интерпретации множества визуальных сигналов, но также и способности легко приспосабливаться к непредвиденным ситуациям. “Выполняя левый поворот через встречное движение,” - писали два выдающихся экономиста в 2004, - “вовлекает столько факторов, что трудно вообразить свод команд, который может копировать поведение водителя”. Всего шесть лет спустя, в октябре 2010, Google объявил, что построил парк из семи “самоходных автомобилей”, который уже наездили больше, чем 140000 миль по дорогам Калифорнии и Невады.
Автомобили Driverless обеспечивают предварительный просмотр того, как роботы будут в состоянии провести и выполнить работу в материальном мире, выполнив действия, требующие экологического понимания, скоординированных движений и быстрого принятия решений. Одинаково быстрые успехи делаются в автоматизации мозговых задач. Всего несколько лет назад идея компьютера, участвующего в телевикторине, казалась бы смехотворной, но в знаменитом выпуске в 2011, суперкомпьютер IBM Уотсон победил. Уотсон не думает способом, которым думают люди; у него нет понимания того, что он делает или говорит. Его преимущество заключается в экстраординарной скорости современных компьютерных процессоров.
В Гонке Против Машин, электронной книге 2011 года об экономических значениях компьютеризации, исследователи MIT Эрик Бринджолфссон и Эндрю Макэфи утверждают, что автомобиль Google driverless и IBM Уотсон являются примерами новой волны автоматизации, которая, привлекая "экспоненциальный рост" в производительности компьютера, изменит характер работы в фактически каждой профессии. Они пишут, что сегодня “компьютеры улучшаются так быстро, что их способности проходят от сферы научной фантастики в повседневный мир не в течение целой человеческой жизни или в пределах карьеры профессионала, а всего через несколько лет”.
Кто нуждается в людях? Этот вопрос, в одной риторической форме или немного другой, часто поднимается в обсуждениях автоматизации. Если способности компьютеров расширяются так быстро и если люди, в сравнении, кажутся медленными, неуклюжими и подверженными ошибкам, почему бы не построить безукоризненные системы, которые выступают безупречно без какой-либо человеческой оплошности или вмешательства? Почему бы не убрать фактор субъективности из уравнения? Технологический теоретик Кевин Келли, комментируя связь между автоматизацией и ошибкой пилота, утверждал, что очевидное решение состоит в том, чтобы развить полностью автономный автопилот: “Люди пилоты не должны управлять самолётами вообще”. Венчурный капиталист Силиконовой Долины Винод Хосла недавно предположил, что здравоохранение будет улучшено, когда медицинское программное обеспечение - которое он назвал "доктором Алгоритмом" - разовьётся из помощи врачам в постановке диагноза к замене докторов полностью. Лечением для несовершенной автоматизации является полная автоматизация.
Эта идея обольстительна, но никакая машина не безошибочна. Рано или поздно даже наиболее передовая технология сломается, даст осечку, или, в случае автоматизированной системы, столкнётся с обстоятельствами, которых никогда не ожидали его проектировщики. Поскольку технологии автоматизации становятся более сложными, полагаясь на взаимозависимости среди алгоритмов, баз данных, датчиков и механических деталей, потенциальные источники неудачи умножаются. Они также становятся более сложными для обнаружения. Все части могут работать безупречно, но маленькая ошибка в системном проектировании может вызвать крупную аварию. И даже если бы идеальная система могла бы быть разработана, она должна была бы работать в несовершенном мире.
В статье Лизэнн Бейнбридж, технический психолог в университете Лондон Колледж, 1983 года в журнале Automatica описала загадку компьютерной автоматизации. Поскольку много системных проектировщиков предполагают, что люди операторы “ненадёжны и неэффективны”, по крайней мере в сравнении с компьютером, они стремятся дать операторам самую незначительную роль. В итоге люди функционируют как простые наставники, пассивные наблюдатели за экранами. Это - работа, в которой люди, с нашими печально известно блуждающими умами, особенно плохи. Исследование в области бдительности, относящиеся ко времени исследований радарных операторов во время Второй мировой войны, показывают, что люди испытывают затруднения, поддерживая их внимание на постоянном показе информации больше, чем полчаса. “Это означает”, - заметила Бейнбридж, - “что по-человечески невозможно выполнить основную функцию контроля маловероятных отклонений”. И навыки человека “ухудшаются, когда они не используются”, даже опытный оператор в конечном счёте начнет действовать как неопытный, если ограничивается просто наблюдением. Нехватка понимания и ухудшение ноу-хау поднимают проблему, что, когда что-то идет не так, как надо, оператор будет реагировать неподходящим для ситуации образом.
Психологи обнаружили некоторые простые способы умерить вредные воздействия автоматизации. Вы можете программировать программное обеспечение, чтобы вернуть контроль назад людям операторам в частых но нерегулярных интервалах; знание, что они, возможно, должны принять управление в любой момент, сохраняет людей занятыми, способствуя ситуативному пониманию и изучению. Вы можете поместить пределы в область автоматизации, удостоверяясь, что люди, работающие с компьютерами, выполняют стимулирующие задачи вместо простого наблюдения. Стимулирование людей на деятельность помогает выдержать эффект поколения. Вы можете включить образовательные моменты в программное обеспечение, требуя, чтобы пользователи повторяли трудные ручные и умственные задачи, которые поощряют формирование памяти и профессиональных навыков.
Некоторые авторы программного обеспечения принимают такие предложения близко к сердцу. В школах лучшие учебные программы помогают студентам справиться с предметом, поощряя внимательность, требуя тяжелой работы и закрепляя полученные навыки посредством повторения. Их дизайн отражает последние открытия о том, как наш мозг хранят воспоминания, и превращают их в концептуальное знание и практическое ноу-хау. Но большинство приложений не способствует изучению. Фактически, они имеют противоположный эффект. Поэтому необходимо предпринимать шаги, чтобы способствовать развитию и обслуживанию анализа, что почти всегда влечёт за собой жертву скорости и производительности. Изучение требует неэффективности. Фирмы, которые стремятся максимизировать производительность и получить прибыль, вряд ли пойдут на такой обмен. Люди, также, почти всегда ищут эффективность и удобство. Мы выбираем программу, которая облегчает наш груз, не ту, которая заставляет нас работать больше и дольше. Абстрактное беспокойство по поводу судьбы человеческого таланта не может конкурировать с очарованием того, чтобы экономить время и деньги.
Небольшой остров Иглулик, недалеко от берега Полуострова Мелвилл на территории Нунавута северной Канады, является изумительным местом зимой. Средние температура воздуха приблизительно 20 градусов ниже нуля, толстые пласты морского льда покрывают окружающие воды, и солнце редко выглядывает из-за горизонта. Несмотря на зверские условия, инуитские охотники имеют историю приблизительно в 4000 лет, они покидают дома на острове и идут через километры льда и тундры, чтобы находить добычу. Способность охотников проходить обширные отрезки бесплодного арктического ландшафта, где немного ориентиров, много снега, и следы быстро исчезают, поражала исследователей и учёных в течение многих столетий. Экстраординарные навыки находить путь у инуита рождаются не путём технологического мастерства. Они долго сторонились карт и компасов, но глубокое понимание ветров, сугробов, поведения животных, звёзд и ветров дало им фактически возможности сверхчеловека, как кажется нам, а для них это очень простая задача.
Инуитская культура теперь меняется. Охотники Иглулик начали полагаться на машинно-генерируемые карты. Принятие технологии GPS было повсеместным среди младших инуитов, и не трудно понять, почему. Непринужденность и удобство автоматизированной навигации заставляют традиционные инуитские методы казаться архаичными и сложными.
Но поскольку устройства GPS распространились на Иглулик, количество сообщений о серьёзных несчастных случаях во время охот увеличилось. Охотник, который не развил навыки нахождения пути, может легко потеряться, особенно если его приемник GPS потерпит неудачу. А в таких условиях они часто выходят из строя. Маршруты, так придирчиво подготовленные на спутниковых картах, могут также дать осечку, приведя охотников на тонкий лёд или в другие опасные места, которые распознал бы хороший охотник. Антрополог Клаудио Апорта из университета Карлетон в Оттаве изучал инуитских охотников больше 15 лет. Он отмечает, что, в то время как спутниковая навигация предлагает практические преимущества, её принятие уже принесло ухудшение в способности находить путь и прощупывать почву под ногами. Инуит на оборудованном GPS снегоходе не так отличается от пригородного жителя в оборудованном GPS внедорожнике: поскольку он уделяет своё внимание инструкциям из компьютера, он теряет из виду свою среду. Он путешествует "ослеплённый", как выражается Апорта. Уникальный талант, который отличал людей в течение многих столетий, может исчезнуть.
Являетесь ли Вы пилотом на самолёте, доктором в диагностических кабинете или инуитским охотником на плавучей льдине, Вы должны знать тонкости. Одной из самых замечательных вещей в нас является также одной из самых лёгких, чтобы пропустить: каждый раз, когда мы сталкиваемся с реальным, мы углубляем наше понимание мира и становимся частью его. В то время как мы решаем трудную задачу, мы можем быть мотивированы ожиданием результатов нашего труда, мы - то, какими средствами мы это делаем. Компьютерная автоматизация отделяет результаты от средств. Это делает получение того, что мы хотим легче, но это дистанцирует нас от работы и знаний. Поскольку мы преобразовываем нас в наблюдателей экрана, мы сталкиваемся с экзистенциальным вопросом: наша сущность всё ещё лежит в том, что мы знаем, или нам теперь достаточно быть определёнными тем, что мы хотим? Если мы не столкнёмся с этим вопросом сами, то наши устройства будут счастливы ответить на него за нас.[источник]
Copyright Muz4in.Net ©
Перевод статьи с theatlantic.com
Переводчик GusenaLapchataya