Этапы деятельности человека-оператора 4 страница

Количество информации, перерабатываемое опе­ратором в единицу времени, называется скоростью переработки информации оператором, то есть Von = .

Наибольшая скорость переработки информации чело­веком, рассматриваемом в качестве канала связи, т. е. канала передачи информации со средств ее отображе­ния к органам управления, называется пропускной способностью оператора. Ее величина в общем случае определяется формулой

(2.5)

где Н (х) — энтропия источника сообщений; Ну(х) — ус­ловная энтропия, характеризующая влияние шумов (помех) на передачу сообщений, она характеризует по­тери информации в процессе ее передачи; t — время передачи информации.

Любой канал связи, в том числе и систему перера­ботки и передачи информации оператором, можно представить в виде нескольких последовательных уча­стков передачи информации. Очевидно, пропускная способность канала в целом будет определяться про­пускной способностью того участка, для которого она минимальна. Подробнее этот вопрос рассматривается при изучении информационных характеристик зри­тельного анализатора.

Количество информации характеризует объем по­лученных человеком сведений, оно совершенно не зависит от свойств получателя сообщений и характе­ризует только одну сторону информации — структур­ную, статистическую. Однако кроме нее есть и праг­матическая сторона, которая всегда связана с целью деятельности человека и поэтому зависит от его инди­видуальных качеств. Эта сторона информации харак­теризуется таким понятием как ценность информации. Знание ценности информации позволяет рационально размещать датчики и измерительные приборы на ра­бочем месте оператора, сокращать общий объем инфор­мационного потока, разумно планировать очередность передачи сообщений оператору, назначая приоритеты согласно ценности, и т. п.

Ценность информации характеризует значение ин­формации для получателя. Для ее количественной оцен­ки разработано три основных подхода [цит. по 46, 77].

1. Ценность информации определяется по тому, на­сколько получаемое сообщение способствует дос­тижению цели. Количественно показатель ценно­сти определяется формулой

(2.6)

где P₀ и P₁ и — соответственно вероятность достиже­ния цели до и после получения сообщения.

При таком подходе ценность информации, также как и ее количество, выражается в двоичных единицах (А.А. Харкевич).

2. Понятие ценности информации выводится из свя­зи теории информации с теорией оптимального уп­равления. Для этого рассматривается система слу­чайных величин х и система их оценки у. Средняя степень неопределенности существующих оценок определяется функцией штрафов f(x, у). Ценность же полученной информации находится по тому, на­сколько эта информация минимизирует функцию штрафов, т. е. делает оценки более определенными (Р.Л. Стратонович).

3. Ценность информации определяется исходя из того, насколько она снижает степень неопределен­ности (трудности) решаемой задачи. Если задача с п равновероятными исходами имеет начальную неопределенность Н₀ = log₂ п, а после поступле­ния сообщения q относительно вероятности отве­тов Р ее неопределенность стала Н = P/q, то цен­ность информации равна

(2.7)

При таком подходе ценность информации опреде­ляется уже не по ее влиянию на статистическую нео­пределенность отдельных сообщений, а по тому, в ка­кой мере она снимает неопределенность самого метода решения. Здесь может учитываться и ложная информа­ция, повышающая неопределенность задачи (М.М. Бонград).

Рассмотренные методы определяют ценность ин­формации для человека исходя из ее значения для него. Осознание ценности информации человеком будет вызывать у него соответствующие эмоции. Поэтому приведенные показатели могут служить также косвен­ными мерами уровня эмоциональной реакции челове­ка на информацию.

Как уже отмечалось, наличие ложной информации снижает ее общую ценность. Поэтому важной харак­теристикой информации является ее достоверность. Под достоверностью информации понимается безоши­бочная (не искаженная) передача, переработка и хра­нение информации в системе при заданных условиях ее эксплуатации [214]. Качественно достоверность информации определяется как ее свойство на выходе системы соответствовать информации, поступившей на ее вход. Количественно достоверность информации оценивается такими показателями, как наработка на информационную ошибку, интенсивность информаци­онных ошибок, вероятность безошибочности информа­ции.

При расчетах этих показателях принимаются сле­дующие допущения:

• информационные ошибки (искажения) в составных ком­понентах системы — события независимые, случайные;

• поток информационных ошибок является простейшим;

• появление информационный ошибки (искажения) в от­дельной компоненте системы приводит к появлению ошибки на выходе системы;

• критерии появления (наличия) ошибок точно определены и их можно использовать для диагностики ошибок.

С учетом этих допущений в работе [214] предло­жены формулы для определения показателей достовер­ности информации. Наработка на информационную ошибку рассчитывается по формуле

(2.8)

где N_å — суммарная информационная наработка систе­мы в единицах обрабатываемой информации, элемен­тах (суммарная информационная нагрузка системы);

Nош — число возникших ошибок в системе (искаженных элементов информации) в рассматриваемой суммарной информационной нагрузке.

В некоторых случаях рассматривают также вре­менную наработку системы (с определенным быстро­действием) на информационную ошибку

где t_å и n(t_å) — соответственно суммарное время нара­ботки и возникшее за это время число информацион­ных ошибок.

Под интенсивностью ошибок (искажений) пони­мается отношение числа ошибок Пош(0, возникших за

некоторый интервал времени t, к произведению ин­формационной нагрузки за этот же интервал на его длительность, то есть

(2.9)

Вероятностью безошибочности (не искаженности) информации называется вероятность того, что в опре­деленных условиях работы в пределах заданной инфор­мационной нагрузки (заданной продолжительности) ошибка (искажение) в информации не появится. Эта вероятность по статистическим данным находится по формуле

(2.10)

Основным методом повышения достоверности информации в информационных системах (как техни­ческих, так и в системе переработки информации че­ловеком) является применение помехоустойчивых ко­дов [14, 91]. Применение помехоустойчивых кодов связано с введением избыточности в исходную инфор­мацию.

Избыточность информации есть некоторая вели­чина r, которой измеряется относительная доля излиш­не используемых сообщений в некотором алфавите. Она определяется формулой

(2.11)

где H — энтропия сообщения, n — средняя длина кодового слова, М — число символов алфавита.

Естественным языкам свойственна значительная избыточность информации (например, для русского языка r = 0,5...0,8). Избыточность информации может быть естественной (например, естественные языки, изображения и т. п.) и искусственной. Последняя спе­циально вводится для улучшения помехоустойчивости, достоверности и надежности передачи и хранения информации [166]. В общем случае избыточность ин­формации оказывает двоякое влияние на характеристики информационных систем, в том числе и на про­цессы переработки информации человеком.

С одной стороны, избыточность информации су­щественно повышает ее помехоустойчивость, дает воз­можность восстановить искаженную информацию. На­пример, искажение или потеря отдельных букв, слов, а иногда и фраз позволяет правильно распознать смысл письменного или устного сообщения; искажение одно­го, двух сегментов знакосинтезирующих цифровых индикаторов позволяет в ряде случаев восстановить истинное значение отображаемой цифры и т. д. При­мером избыточности в информационных структурах мозга является парность некоторых анализаторов (зри­тельного, слухового), что повышает надежность их работы. Избыточную информацию не следует путать с иррелевантной, которая является помехой и мешает нормальной работе оператора. Существует три основ­ных способа введения избыточности: многократное повторение одной и той же информации; введение в сигналы дополнительных элементов; метод избыточных переменных.

С другой стороны, избыточность усложняет систе­му, увеличивает время обработки информации, снижа­ет реальную пропускную способность каналов связи. Поэтому определение необходимой избыточности ре­шается в каждом конкретном случае исходя из особен­ностей решаемой задачи и возможных ограничений. В случае необходимости для уменьшения избыточнос­ти применяют методы, разработанные в теории опти­мального кодирования, а также специальные методы сжатия информации.

Сжатием информации (сжатием данных) называ­ется представление информации (данных) меньшим числом битов по сравнению с первоначальным. Разли­чают сжатие информации без потери информации и с потерей некоторой ее части, несущественной для ре­шаемых задач. К первой группе относятся методы ко­дирования, использующие статистику потока сигналов для получения выигрыша в среднем, например, коди­рование короткими комбинациями символов более часто встречающихся элементов сообщения (код Морзе). Ко второй группе относятся методы, основанные на различных аппроксимациях данных, например, ко­дирование непрерывной кривой дискретными отсче­тами, основанное на теории Шеннона — Котельникова.

По способу устранения избыточности все методы сжатия информации делятся на три группы: 1) струк­турные, предусматривающие дискретное строение массивов информации и предполагающее их простей­шее кодирование; 2) статистические, определяемые понятием энтропии как меры неопределенности, учи­тывающий вероятности появления, а следовательно, и информативности тех или иных сообщений (см. выше); 3) семантические, учитывающие целесообраз­ность, ценность, полезность или существенность ин­формации.

При инженерно-психологическом проектировании для уменьшения времени и вероятности ошибочных действий оператора при вводе и считывании инфор­мации сжатие является основным методом создания компактных систем ввода и систем отображения ин­формации, поскольку возможности их пространствен­ного уплотнения ограничены психофизиологическими особенностями оператора. Для этого используется все рассмотренные методы исключения избыточности, обеспечивающие минимизацию числа кнопок, их раз­мещение на панели управления с учетом структуры системы управления, числа команд и частоты обраще­ния к кнопкам пульта. Аналогичное делается для со­здания компактных систем отображения информации вызывного типа с учетом возможного числа сигналов, вероятности их поступления, а также важности и сроч­ности их обработки.

Информация, циркулирующая в системе «чело­век—машина» может обладать такими нежелательны­ми свойствами, как старение и рассеяние, что в случае их неучета приводит к снижению эффективности про­цесса управления.

Старение информации связано с конечным време­нем ее передачи и обработки. Наиболее часто задерж­ки на пути информации от источника до получателя происходят в различного рода накопителях (запомина­ющих устройствах) и каналах связи. Нередко задерж­ку вводят искусственно с целью получить взамен мень­шую вероятность ошибки. Примером является многократное повторение одной и той же информации (временная избыточность). Однако чаще всего старе­ние информации возникает естественным путем.

Если информация носит оперативный характер и используется для принятия решений или выработки управляющих воздействий, то за время задержки она стареет. В результате управление либо принятое реше­ние могут оказаться не эффективным. Для устранения этого оператор должен экстраполировать полученную информацию на некоторое время вперед, то есть осу­ществлять прогнозирование изменения информации во времени. От точности прогноза и будет зависеть эф­фективность управления.

К настоящему времени разработаны следующие алгоритмы прогноза: прогноз по последнему значению, прогноз по математическому ожиданию, статистичес­кий прогноз по одной точке. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки [46], само прогнозирова­ние может осуществляться либо автоматически (тогда в систему обработки и передачи информации допол­нительно вводится специальное устройство — экстраполятор), либо оператором. В этом случае он должен быть специально обучен навыкам экстраполяции. Осо­бое значение при этом имеет способность оператора к антиципации (от лат. anticipatio — предвосхищаю), т. е. способности предвидеть будущие, предстоящие собы­тия. Поскольку изменение ситуации за время прогно­за зачастую представляет собой случайный процесс, то оператор должен уметь осуществлять вероятност­ное прогнозирование. Все это позволит ему более ра­ционально (разумеется, в определенных пределах) ис­пользовать стареющую информацию.

Зная количественные оценки стареющей информа­ции, можно вовремя очищать запоминающие устройства от устаревших данных, назначать сроки принятия ре­шений так, чтобы они базировались на достоверных, не устаревших сведениях, назначать из тех же соображе­ний допустимое время передачи информации и т. п. [46].

В практике экспериментирования и контроля хода технологических процессов обычной является ситуа­ция, когда о значениях какого-либо параметра судят по результатам других величин, связанных с ним. Такой метод называется косвенными измерениями. При этом информация может оказаться рассеянной среди дан­ных о других величинах. Помимо этого часто возника­ет ситуация, когда оператору для решения текущей задачи приходится использовать информацию, посту­пающую от различных, отстоящих друг от друга источ­ников. Рассмотренные ситуации роднит то обстоятель­ство, что в них имеет место рассеяние информации.

Различают два основных вида рассеяния. Во-пер­вых, рассеяние по ансамблю источников, когда нуж­ная для решения задачи информация находится в раз­ных местах информационного поля. Во-вторых, — это рассеяние по времени, когда информацию о каком-либо факте несут не только текущие события либо значения наблюдаемых процессов, но и отстоящие от них на некоторое время. В этом случае для решения задачи одновременно нужно использовать сведения, относящиеся к различным моментам времени.

Следовательно, в общем случае нужная для реше­ния задачи информация может оказаться рассеянной как среди других источников, так и относится к раз­ным временным интервалам. Оказывается, что специ­альная обработка позволяет собрать такие данные, сконцентрировать их. Перспективными путями кон­центрации рассеянной информации являются, с одной стороны, запоминающие устройства действующие на ассоциативном принципе, а с другой — диалоговые системы общения человека с ЭВМ, обеспечивающие итеративное повышение уровня взаимопонимания [46]. Концентрации информации способствует также при­менение компактных устройств ввода и отображения информации, рациональная компоновка рабочего мес­та оператора, упорядоченное размещение элементов и их логическая группировка, своевременная подсказка оператору о необходимых действиях и т. п.

2.3. Система переработки информации человеком

Важным элементом информационных процессов в СЧМ является система переработки информации (СПИ) человеком. Согласно современным представле­ниям, переработка каждой порции информации осу­ществляется в мозгу человека в несколько этапов. Их количество, последовательность, длительность, а также достигаемая в конечном счете полнота извлечения информации из сигнала определяется многими как объективными, так и субъективными личностными фак­торами. Осуществление каждого из этапов связывает­ся с определенными гипотетическими блоками СПИ (рис. 2.1). Следует особо подчеркнуть, что показанные здесь блоки (структурные элементы СПИ) в большей своей части являются условными, им не обязательно соответствуют различные нервные структуры [128].

Рис. 2.1. Функциональная модель системы переработки информации, включенной в общую структуру деятельности: СПП — сенсорно-перцептивные процессы; АЦП — процессы антиципации; ППР — процессы принятия решения;— основные информационные потоки; — сигналы обратной связи (информация о результатах предшествующих действий); — управляющие и модулирующие влияния.

Согласно приведенной на рис. 2.1 модели сигналы внешней среды, например, средств отображения ин­формации, поступают в рецепторы (от лат. receptor — принимающий), т. е. воспринимающие устройства че­ловека. Человек привносит в каждый элементарный акт информационного взаимодействия со средой свои цели, стратегии, ожидания, которые проявляются в целом комплексе преднастроечных изменений в организме, упреждающих будущие события. В основе таких изменений лежат специфические информационные процес­сы, выделенные в модели в блок АЦП (антиципационные процессы). В зависимости от характера этих изме­нений часть внешних воздействий преобразуется в сенсорные (от лат sensus — чувство, ощущение) сиг­налы, которые подвергаются некоторому циклу преоб­разований, составляющих содержание сенсорно-перцептивных процессов (от лат. perseptio — восприятие). Часть выделенных при этом информативных призна­ков включается в процессы активного синтеза, в кото­ром участвует также активированная в соответствии со смыслом и ценностью для субъекта часть тезауруса (от греч. thesaurus — запас). У человека в роли тезау­руса выступает запас знаний, зафиксированных в его долговременной памяти.

В зависимости от характера ситуации и стоящих перед человеком целей, сигнал может потребовать от него на разных этапах переработки принятия опре­деленных решений. Эти решения могут носить раз­личный характер. Например, это может быть реше­ние о возможности отнесения данного сигнала к тому или иному классу, т. е. его идентификация. Могут при­ниматься также решения о необходимости осуществ­ления того или иного управляющего воздействия, кор­рекции целей, изменения стратегий или программ поведения и т. п. Последний случай предполагает так­же включение антиципационных процессов. Наконец, реализация управляющего воздействия в соответствии с принятым решением и постоянно корректируемы­ми программами сопровождается поступлением на сенсорный вход системы весьма важных с точки зре­ния организации адаптивного поведения сигналов об­ратной связи (пунктирные линии на рис. 2.1), инфор­мирующих оператора о ходе выполнения действия и о достигнутых при этом результатах. Таким образом формируется замкнутый контур циркуляции инфор­мации [128].

Процесс переработки информации человеком мож­но представить как некоторое множество, состоящее из частично перекрывающихся подмножеств. Поэтому показанные на рис. 2.1 функциональные блоки тесно взаимосвязаны. Общность некоторых аспектов приня­тия решения и антиципации была показана ранее. Соединяет в себе элементы этих блоков и такой важ­ный процесс, как целеполагание. Процессы принятия решения и сенсорно-перцептивные процессы высту­пают в единстве на этапах обнаружения и опознания сигналов. Интеграция сенсорно-перцептивных про­цессов и антиципация проявляется в таких феноменах, как ожидание, бдительность и т. д.

В целом роль и место информационных процессов в структуре деятельности и поведения определяются тем, что они, с одной стороны, опосредуют объектив­ные внешние условия, а с другой стороны, опосредуют потребности, мотивы, установки, трансформируют их на основе имеющихся знаний и навыков в цели, стра­тегии и программы поведения, обеспечивают возмож­ность постепенного контроля за ходом их реализации и при необходимости их коррекцию в интересах дос­тижения полезного результата [128].

Как следует из рис. 2.1, СПИ включает в себя ин­формационные процессы, а также вспомогательные подсистемы, обеспечивающие их нормальное проте­кание. К числу основных информационных процессов относятся процессы принятия решения, антиципационные и сенсорно-перцептивные процессы. Процес­сы принятия решения достаточно подробно были рас­смотрены раньше, поэтому на них больше пока останавливаться не будем. Антиципационные и сен­сорно-перцептивные процессы рассмотрим более подробно.

Антиципация рассматривается как частный случай присущего всем живым организмам приспособительного механизма, названного П.К. Анохиным опережа­ющим отражением действительности, как проявление действия этого механизма на уровне психики [6]. В структуру антиципации включают следующие про­цессы:

• синтез субъективных моделей будущего — вероятност­ное прогнозирование;

• сопоставление этих моделей по критерию предполагае­мой вероятности реализации и выбор наиболее вероятной модели в качестве фактора регуляции поведения;

• осуществление упреждающих изменений в организме, направленных на достижение максимальной готовности к будущим событиям (оперативная преднастройка);

• программирование активного поведения в ближайшем и отдаленном будущем (целеполагание, выработка планов, стратегий и программы действий и т. п.).

Все эти процессы в большей или меньшей степе­ни связаны с вероятностным прогнозированием. Под ним понимается предвосхищение будущего, основан­ное на вероятностной структуре прошлого опыта и ин­формации о наличной ситуации. Вероятностное про­гнозирование может быть ориентировано как на отдаленную, так и на ближайшую перспективу. Кро­ме того, оно может быть обусловлено преимуществен­но внешними (ситуационными) или внутренними (мотивационными) факторами. Соотношение этих двух факторов может широко варьировать, соответственно варьируют и функции, выполняемые синтезируемы­ми моделями в организации поведения. Крайними, полярными их проявлениями являются «ожидание» (когда ход событий рассматривается как не завися­щий от субъекта) и «желание» (модель потребного будущего, являющаяся регулятором активного пове­дения человека). Однако в любом случае характер вероятного прогнозирования обусловлен субъектив­ными вероятностями человека.

Субъективная вероятность представляет собой численное выражение уверенности конкретного лица в том, что данное событие в действительности произой­дет. Именно в соответствии с этой уверенностью и предпочитает действовать человек. Таким образом, субъективная вероятность является не столько харак­теристикой самих событий, сколько характеристикой человека, производящего классификацию этих собы­тий. Она отражает собственную информацию и мне­ние человека о возможном наступлении тех или иных событий. Формирование субъективных вероятностей может соответствовать различным подходам к форми­рованию вероятности [42].

1. Прямое оценивание частоты наблюдаемых собы­тий. Многочисленные эксперименты показывают, что люди в среднем хорошо определяют относи­тельную частоту оцениваемых событий. Например, ошибки в определении постоянного процентного соотношения исходов бинарных событий не превышает 5%, при этом тренировка и опыт слабо влияют на результаты оценивания. Установлено, что возможные ошибки в оценивании частоты со­бытий часто связаны с эмоциями. Люди охотно верят гипотезам о статистических свойствах совокупностей. Например, последовательности собы­тий в азартных играх ошибочно приписывается причинная зависимость или определенная законо­мерность.

2. Использование данных, причинно связанных с рас­сматриваемым событием. В этом случае находится условная вероятность события при имеющихся данных. Примером может служить прогноз пого­ды как определение вероятности выпадения дождя. Субъективность оценок связана как с недостаточ­ностью данных, так и с неадекватностью моделей. При обоих рассмотренных путях формирования субъективных вероятностей существует тенденция недооценивать малые вероятности и завышать большие значения.

3. Подсознательный учет множества хранящихся фактов и впечатлений. Обычно перед принятием конкретного решения приходится производить пе­реоценку случайных вероятностей различных аль­тернатив при уточнении сведений о ситуации. Эксперименты показывают, что обычно субъектив­ные оценки апостериорных вероятностей изменя­ются в том же направлении (уменьшаются или увеличиваются), что и при вычислении их по пра­вилу Бейсса, но не достигают теоретических (вы­численных) значений. Это свидетельствует о том, что люди обычно не могут полностью извлечь всю информацию из полученных сведений и изменить апостериорные вероятности в соответствии с дан­ными наблюдений. Существует определенный «кон­серватизм вывода», т. е. люди склонны не прида­вать фактам их полного значения [42].

Рассмотрим основные отличия между объективны­ми и субъективными вероятностями. Первые призна­ют существование вероятности в объективном мире и определяют ее как меру возможности тех или иных объективных событий. Второе понимание признает существование вероятности только в человеческом уме и определяет ее как меру человеческого знания. Мате­матическая теория вероятности отвлечена от природы вероятности и поэтому может быть одинаково пригод­на для вычислений обоих видов вероятности. Систем­ный подход к природе вероятности состоит в призна­нии существования как вероятности объективных событий, так и вероятности человеческих суждений. Причем во многих случаях субъективные вероятности достаточно близки к объективным, более точно описы­вают поведение человека.

Таким образом, изменение понимания исходных предпосылок теории информации приводит к измене­нию понимания ее математического аппарата (форма­лизма) . От понимания этого формализма как статичес­кого, многозначного и объективного приходим к прямо противоположному его пониманию как нестатическо­го, однозначного и субъективного. Это открывает пе­ред теорией информации дорогу к точным, наиболее совершенным и объективным областям знаний, по­скольку возможность точных (а не вероятностных) предсказаний в практической деятельности человека ценится достаточно высоко [65].

К числу важнейших информационных процессов относятся также сенсорно-перцептивные процессы (СПП). Под ними понимают совокупность преобразо­ваний, которым подвергается сенсорная информация, поступающая на вход СПИ, прежде чем она превра­тится в «собственные» управляющие сигналы систе­мы либо будет зафиксирована в памяти человека.

Из всего многообразия физических явлений, про­исходящих в окружающем мире, человеческому вос­приятию доступна лишь небольшая, но биологически важная их часть, а именно:

• спектр магнитного излучения, связанный с возникнове­нием температурного чувства;

• инфракрасная часть спектра, которая может также кос­венно стимулировать температурное чувство благодаря его нагревающему воздействию;

• видимая часть спектра (380—760 нм), связанная с форми­рованием зрительных впечатлений;

• некоторые виды механических и гравитационных воздей­ствий, включая и акустические, воспринимаемых благодаря наличию механических чувств: слуха, чувства равно­весия, давления, боли и др.;

• обоняние и вкус, выделяемые в сферу химических чувств и обеспечивающие чувствительность человека к вкусо­вым качествам и запахам.

Помимо перечисленных сигналов внешней среды на вход СПИ поступают сигналы обратной связи, а также сигналы, формируемые внутренней средой орга­низма. Одним их примеров таких сигналов могут быть кинестезические (проприоцептивные) сигналы, несу­щие информацию о движении человека, положении частей его тела и прилагаемых им мышечных усилиях. Эти сигналы также включаются в процесс переработ­ки информации.

Диапазон потенциально воспринимаемых челове­ком сигналов (область адекватного отражения) огра­ничен верхними и нижними абсолютными порогами. Причинами этих ограничений являются как биофизи­ческие, так и геометрические особенности перифери­ческих отделов сенсорной системы. Однако в каждый момент времени только лишь часть потенциально воз­можных сигналов может отображаться человеком в множестве впечатлений. Одной из причин этого явля­ется ограниченность ресурсов СПИ. Другая причина обусловлена тем, что разрешающая способность СПИ подвержена флюктуациям в связи с динамикой психи­ческих состояний субъекта, его индивидуальными осо­бенностями, условиями решаемой им задачи, субъек­тивным отношением к ней и т. п. Поэтому пороги ощущений являются случайными величинами, завися­щими не столько от собственных свойств сенсорной системы, сколько от рабочих характеристик человека в целом, включающих в числе прочих и особенности процессов принятия решений в соответствии с избран­ной стратегией поведения. Следовательно и характе­ристики СПП могут широко варьировать в зависимо­сти от особенностей стратегии субъекта.

Под воздействием поступающих на вход СПИ сигналов у человека формируется перцептивный (чув­ственный) образ. Под ним понимается субъективное отражение в сознании человека свойств действующей на него ситуации. Формирование перцептивного об­раза является фазным процессом и включает в себя ряд этапов: обнаружение, различие, опознание, интер­претация. Обнаружение — стадия восприятия, на ко­торой субъект выделяет объект из фона, но еще не может судить о его свойствах. Различение — стадия, на которой наблюдатель способен раздельно воспри­нимать два объекта, расположенных рядом (либо два состояния одного объекта), выделить детали объек­тов. Опознание (идентификация) —стадия восприя­тия, на которой наблюдатель выделяет существенные признаки объекта и относит его к определенному классу [93].