В своей февральской статье о человеческом факторе «Интуитивное познание и модели взаимодействия человека и автоматизации» Роберт Эрл Паттерсон обнаружил, что текущие таксономии, используемые для классификации систем или групп людей и компьютеров, включают только осознанное, осознанное мышление и игнорируют роль интуитивного мышления. познание. Паттерсон предполагает, что автоматизированные системы будущего, такие как умные автомобили, дома и устройства, можно улучшить, если они будут включать в себя как интуитивное, так и аналитическое познание.
В статье он представляет новую таксономию двойной обработки, основанную на работе Раджи Парасурамана и его коллег в 2000 году.«Интуитивное познание, — утверждает Паттерсон, — следует поощрять всякий раз, когда автоматизация способствует быстрому усвоению значимой сути информации, основанной на опыте или подсказках восприятия, без использования рабочей памяти или точного анализа».
Например, человек, взаимодействующий с компьютерами, которые отображают состояние системы в наглядной форме, будет задействовать интуитивное познание с помощью этих перцептивных сигналов.Паттерсон отмечает преимущество: «Интуитивное познание относительно невосприимчиво к нехватке времени и нагрузке, в отличие от аналитического познания, которое медленно реагирует».
Это можно увидеть, например, в сценарии, в котором опытные пожарные быстро тушат тяжелый пожар, используя интуитивное познание, которое они развили при борьбе с пожарами в прошлом.Паттерсон предполагает, что для того, чтобы привнести интуитивное познание в будущие автоматизированные системы, «человеку и машине может потребоваться совместное обучение некоторым образом, чтобы взаимодействие могло быть основано на узнаваемом бессознательном распознавании образов».В конечном итоге Паттерсон считает, что таксономия автоматизации, основанная на человеке, которая включает интуитивное познание, в будущем будет способствовать созданию новых систем человек-машина.
Он и соавтор Роберт Эгглстон углубляются в интуитивное познание в статье, которая будет опубликована в Journal of Cognitive Engineering and Decision Making в марте 2017 года.