まとめ

J.C.R. Lickliderは、1942年に心理音響と呼ばれる新しい分野で博士号を取得し、1943年にハーバード大学の心理音響研究室に就職しました。1950年にMITに移り、ピッチ知覚などの研究に取り組みました。その後、彼はSAGEミサイル防空システムの一環として、人間とコンピュータの相互作用について研究を行うMITのリンカーン研究所に参加しました。この時、彼はコンピュータ

リックライダーは、MITに留まっていたが、別の会社の副社長に就任するために退職しました。その会社は、精神音響学からコンピュータに移行していたのです。1957年にボルト、ベラネック、ニューマン

これは一種の流行でした。さまざまな分野の人々がこれらの奇妙なコンピュータ関連のものを見つけ、いじりたくなっていました。しかし、一度に1人しか使えないので、それらに費やす時間は高価なものでした。後に人工知能という用語を最初に使い、Lispを書いたジョン・マッカーシー氏はコンサルタントとして参加しました。彼らはフィードバックを提供し、システム

これは、コンピューティングとリックリダーにとって重要な転換点でした。リックリダーはARPAに移籍する途中だったのですが、そこで彼はARPANETやパーソナルコンピューティングの発展に役立ちました。彼の著作は、異なる時代の間に明確なつながりを提供しています。MITのヴァンネヴァー・ブッシュやクロード・シャノンらの著作もありましたが、MITには何か特別な

リックリダーにとってこのプロジェクトのもう1つの重要な側面は、このプロジェクトで技術的な作業を行う際に、何が起こるべきかを直接確認し、より深く理解することでした。ここでは、リーダーシップと技術的なリーダーシップが組み合わされ、革新的で変化する技術にとってこれは非常に重要なことでした。その結果、彼は『マン・コンピュータ・シンボイオ

この論文には、説得力がありながらも難しい点がいくつもあります。例えば、論文の一部の言語が難しいです。この言語は1960年代の学界のものです。男性代名詞しか使っておらず、昆虫の学名に言及しており、大学の学科や数十億ドル規模の企業を含む多くの研究分野をカバーしています。しかし、この論文は、私たちが今日コンピューティングで直面している多くの課題に関して、非常に的確

私たちが直面している問題は、60年以上経っても思っていたほど変わっていないのです。リックリダーは、人工知能がまだ何十年も先だと述べています。それは、現在議論されているAIの種類から判断すると、今でも当てはまるようです。彼は、時間の追跡やプロジェクトに取り組んでいるチームの計画や変更が生産性にどのように影響するかを説明しています。それも、1960年当時と変わらずに今日

この論文は、ARPAがそこに到着したときに実施するプロジェクトの指針となるものでした。彼の研究は、全国的に何十チームもの取り組みに焦点を当て、MITで起きていたことを模倣しようとするものでした。ある程度の焦点はありましたが、研究の多くはコンピューティングの先人たちから独立して行われていました。彼らは、インタラクティブコンピューティングやタイムシェアリングなどの新しいコン

もしARPAが自分たちが望むものをはるかに具体的にしていたら、同じような結果は得られなかった可能性が高いのです。このチームは、別の世代から来ていたので、視野が限られていました。時には、新しい世代が新鮮な視点をもたらし、自分の道を歩むことを許される必要があります。特に1960年代と1970年代のカウンターカルチャーに影響を受けた研究者たちにはそれが当てはまりました。

J.C.R. Lickliderは、これらのARPAプロジェクトから生まれた冷戦時代のコンピューティングの進歩の多くを促進しました。彼はアーキテクチャを構築するのに十分に技術的であり、当時の心理学や文化について十分に理解していたため、自由を与えることができました。彼はまた、自分の強みを知り、必要に応じて自分を置き換えるのに十分に内省的でした。1963年に彼が「インター

そのメモの中で、リック氏は1960年代初期の研究科学者が利用できるコンピュータネットワークを提案しました。コンピュータセンターの科学者たちは、後にスーパーコンピュータセンターとなり、そして世界に開放されたネットワークにまで発展し、私たちの携帯電話、テレビ、時計にもつながるようになりました。1968年末、ARPAはリック氏の元雇用主であるボルト・ベラネック・アンド

彼は、ダグラス・エンゲルバートがオンラインシステム

彼は1968年に「コンピュータとしてのコミュニケーションデバイス」と呼ばれる別の論文を執筆しました。その頃、すべてが準備されており、私たちが今日知っているインターネットは決定的なものでした、または単に時間の問題でした。彼のその論文のアイデアは、事実上、現代のビデオ会議システムです。そして私たちは、60年以上前からそれらについて知っているにもかかわらず、彼

人間とコンピュータの共生
J. C. R. Licklider

まとめ
人間とコンピュータの共生は、人間と電子コンピュータの間に協力的な相互作用が期待される発展です。これには、人間と電子コンピュータの両者が非常に緊密に連携することが必要です。主な目的は、1)コンピュータが既存の問題を解決するのと同じように、形式的な思考を促進すること、および2)人間とコンピュータが予め定められたプログラムに依存することなく、意思決定や複雑

1 はじめに

1.1 共生関係
イチジクの木はブロストファガ・グロッソルンという昆虫によってのみ受粉します。この昆虫の幼虫はイチジクの種子の中に生活し、そこで食料を得ています。したがって、木と昆虫は深く相互依存しています。木は昆虫なしでは繁殖できず、昆虫は木なしでは食料を得ることはできません。このような協力関係、つまり「異なる2つの生物が密接に関連し、あるいは

人間とコンピュータの共生は、人間と機械のシステムの一種です。人間と機械のシステムは数多く存在しますが、現時点では人間とコンピュータの共生は存在していません。本稿の目的は、人間とコンピュータの相互作用に関する問題を分析し、人間と機械のエンジニアリングに適用可能な原則に注意を促し、研究が必要とされるいくつかの疑問を指摘することによって、人間とコン

１．２ 「機械的に拡張された人間」と「人工知能」の間に
コンセプトとして、人間とコンピュータの共生は、ノース氏が「機械的に拡張された人間」と呼んだものとは重要な点で異なっています。過去の人間と機械のシステムでは、人間のオペレーターが主導権、方向性、統合性、基準を提供していました。システムの機械的な部分は、最初は人間の腕、次いで人間の目の延長に過ぎませんでした。これらのシステムは、確かに「異なる

ある意味では、人為的なシステムは人間を助け、システム外の人間や人々を助けることを目的としています。しかし、システム内の人間オペレーターに焦点を当てると、技術の一部の分野では過去数年間に劇的な変化が起きています。「機械的な拡張」は人間の置き換え、自動化に道を譲り、残っている人間は助けられるのではなく助ける立場にあります。特に大規模なコン

人間とコンピュータの共生は、複雑な技術システムの究極のパラダイムではないかもしれません。やがて、電子的または化学的な「機械」が私たちが今ではその領域のみで考える機能のほとんどで人間の脳を凌駕する可能性が完全にあるようです。例えば、ゲルナーのIBM-704プログラムで平面幾何学の定理を証明する速度は、ブルックリンの高校生と

人間とコンピュータの共生の2つの目的
現在のコンピュータは、主に既成の問題を解決したり、予め定められた手順に従ってデータを処理したりするように設計されています。コンピューティングの過程は、コンピューティング中に得られた結果に条件付けられることがありますが、すべての代替案は事前に予想されなければなりません(予期せぬ代替案が発生した場合、プロセス全体が停止し、プログラムの必要な拡張が待た

しかし、事前に考えることができる多くの問題は、事前に考えるのが非常に難しいものです。コンピュータが協力して論理の欠陥を発見したり、解決策の意外な展開を明らかにしたりする直観的に導かれた試行錯誤の手順によって、これらの問題はより簡単に解決でき、かつ迅速に解決できます。他の問題は、コンピュータの支援なしでは定式化できないものです。ポアンカレは、「問題は‘

もう1つの主な目的はこれに密接に関連しています。それは、「リアルタイム」で進行しなければならない思考プロセスにコンピュータを効果的に導入することです。このようなスケジュールでコンピュータを使用すると、コンベンショナルな方法では対応できないほど時間が速く流れます。例えば、このようなスケジュールでコンピュータの支援を受けて戦いを指揮しようと考えてみてください。今日

3. 形式的思考とリアルタイム思考におけるコンピュータ参加の必要性
先の段落では、データ処理機が実行できる機能が効果的に思考プロセスに導入されれば、思考や問題解決が大幅に改善または促進されるという暗黙の前提が示されていました。この前提は正当化が必要かもしれません。

3.1 技術思考に関する予備的かつ非公式な時間と動きの分析
発明のプロセスに関する集中的なケースヒストリー研究を含め、思考や問題解決に関する豊富な文献がありますが、科学的または技術的な事業に従事する人々の精神的な作業についてのタイム・アンド・モーション・スタディ分析に匹敵するものは見つかりませんでした。そのため、1957年の春と夏に、私は自分が仕事と見なしていた時間に実際に行っていたことを追跡しようと試みました。私はサ

すぐに明らかになったのは、私が主としてやっていたのは記録を取ることだけで、もし当初の計画で想定していたほど詳細に記録を取っていたら、このプロジェクトは無限の後退になっていただろう。しかし、それは起こらなかった。それでも、私の活動の様子が浮かび、それに驚かされました。おそらく、私のスペクトルは典型的ではないかもしれません。他にそうであるといいなと思いますが、

私の「思考」時間の約85%は、思考を始めるための準備、決断を下すための準備、知るべきことを学ぶための準備に費やされていました。情報を検索したり、入手したりする時間の方が消化する時間よりもはるかに長かったのです。何時間もかかってグラフを作成し、その後、アシスタントに作成方法を指導しました。グラフが完成したとき、関係はすぐに明らかになりましたが、それらを明
私が調査した期間を通して、要するに、私の「思考」時間は、検索、計算、プロット、変換、一連の仮定や仮説の論理的・動的な結果の決定、決断や洞察の準備といった、本質的に事務的または機械的な活動に主として割り当てられていました。しかも、何を試みるか、何を試みないかという私の選択は、知的な能力ではなく、事務的な実現可能性によって恥ずか

以上述べた調査結果から得られる主な示唆は、技術的な思考に専念されるはずの時間のほとんどを占める操作は、人間よりもコンピュータの方が効果的に実行できるものであるということです。これらの操作が多様な変数に適用され、予期せぬ変化や絶えず変化するシーケンスで実行されなければならないという事実が大きな問題を提起しています。しかし、これらの問題が人間と高速な情報

この点で、私たちが「コンピュータ」という用語を、計算、データ処理、情報の保存や検索に使用していることを認めるのは適切かもしれません。このクラスの機械の機能はほぼ毎日増加しています。したがって、このクラスの機能について一般的な発言をすることは危険です。おそらく、人間の機能について一般的な発言をすることも同様に危険です。しかし、人間とコンピュータの機能に関する特定

様々な言い方で述べられてきたように、人間は騒がしく、狭い帯域のデバイスですが、その神経系には非常に多くの並行して同時に活動しているチャネルがあります。人間に比べて、コンピュータは非常に高速かつ高精度ですが、一度に1つまたは数つの基本操作しか実行できません。人間は柔軟で、新しく受け取った情報に基づいて「条件付きに自分自身をプログラム」することができます。

厳密に言えば、これらの特徴には多くの修飾語が必要になるでしょう。しかし、彼らが提示する異質性(そして潜在的な補完性)のイメージは基本的に有効です。コンピュータは人間にとって難しい、あるいは不可能な多くのことを簡単に、うまく、迅速に処理することができます。一方、人間はコンピュータにとって難しい、あるいは不可能な多くのことを簡単に、うまく、しかし迅速には処理

予想される共生関係における男性とコンピュータの4つの分離可能な機能
多くの業務では、人間のオペレーターと機器の貢献が完全に融合し、分析で明確に区別することは難しいようです。例えば、決定を下すためのデータ収集に際して、人間とコンピューターがともに経験から関連する先例を提示し、コンピューターが人間の直観的な判断と一致する行動方針を提案する場合がそうです。(定理証明プログラムでは、コンピューターが経験から先例を見つけ

男性は目標を設定し、動機を与えるのです。もちろん、少なくとも最初の数年間はそうです。彼らは仮説を立て、質問をし、メカニズム、手順、モデルを考案します。彼らは、1947年、あるいは第二次世界大戦直後に、ある人物が興味のあるトピックについて何か有益な研究を行っていたことを思い出し、それがどのジャーナルに掲載されたかを知るでしょう。一般的に、彼
また、そうした状況が実際に発生した場合、男性は非常に低い確率の状況を処理します。(現在の人間とコンピュータのシステムでは、それは人間のオペレータの最も重要な機能の1つです。非常に低い確率の代替案の確率の合計は、無視するにはあまりにも大きいのです。)コンピュータに特定の状況に適用可能なモードやルーチンがない場合、男性は問題解決

情報処理装置は、その役割として、仮説をテスト可能なモデルに変換し、データに基づいてモデルをテストします(人間のオペレーターがデータを大まかに指定し、コンピューターが承認を求めたときに関連性を特定する場合)。装置は質問に答え、メカニズムやモデルをシミュレートし、手順を実行し、結果をオペレーターに表示します。装置はデータ

さらに、コンピュータは、正式な統計分析を支える十分な根拠がある場合に、提案された行動方針の基本的な評価を行うための統計的推論、意思決定理論、またはゲーム理論の機械として機能します。最後に、コンピュータは、有益な範囲で診断、パターンマッチング、および関連性認識を行いますが、これらの分野では明らかに二次的な地位に甘んじることになります。

人間とコンピュータの共生を実現するための5つの前提条件
先のセクションで暗黙的に想定されていたデータ処理装置は入手できません。コンピュータプログラムも書かれていません。実際、非共生の現在と予想される共生の未来の間には、いくつものハードルがあります。これらのハードルの一部を検証し、何が必要か、それを達成する可能性がどのくらいかをより明確に見てみましょう。

5.1 男性とコンピュータの速度のミスマッチ
現在の大規模なコンピュータは、1人と協力してリアルタイムで思考を行うにはあまりにも高速かつ高価です。明らかに、効率と経済性のために、コンピュータは多くのユーザーに時間を分割しなければなりません。タイムシェアリングシステムは現在、積極的に開発されています。ユーザーが自分のプログラム以外のものを「改変」することを防止するための措置もあります。

今後10年から15年後に、現在の図書館の機能と、情報の保存や検索に関する予想される進歩、そしてこの論文で先に示された共生機能を組み合わせた「思考センター」を想像するのは合理的だと思えます。この構想は、広帯域通信回線で相互に接続され、リース線サービスで個々のユーザーに接続されるこのようなセンターのネットワークに容易に発展する可能性があります。

5.2 メモリハードウェアの要件
技術文献の相当な部分をコンピュータのメモリに保存しようと考えると、何十億ビットものデータが必要になり、状況が著しく変わらない限り、何十億ドルもの費用がかかることになります。

まず最初に直面しなければならないのは、すべての技術論文や科学論文をコンピュータのメモリに保存することはできないということです。最も簡単に要約できる部分(定量的な部分や参考文献)は保存できるかもしれませんが、すべてを保存できるわけではありません。書籍は最も美しく工夫された、そして人間によって工夫されたコンポーネントの1つであり、人間とコンピュータの共生の文脈
第二のポイントは、メモリの非常に重要なセクションが永続的になるということです。一部は消去不能なメモリ、一部は公開メモリになります。コンピュータは消去不能なメモリに一度書き込みを行い、それから無期限に読み戻しを行うことができますが、消去することはできません。(また、すべての0を1に上書きすることも可能で、それは以前に書かれた内容を上書きするように機能します。)公開メ

メモリ要件の他の側面に関しては、一般的な科学やビジネス用コンピュータの継続的な発展に期待することができます。メモリ要素が処理(ロジック)要素と同じくらい高速になる可能性があります。このような発展は、コンピュータの設計に革命的な影響を与えるでしょう。

5.3 メモリ組織要件
人間とコンピュータの共生という概念には、情報を名称やパターンで検索し、シリアル検索よりもはるかに高速な手順でアクセスできるという要件が暗に含まれています。メモリ組織の問題の少なくとも半分は、ストレージ手順に存在するようです。残りの問題のほとんどは、ストレージメカニズムや媒体内のパターン認識の問題に関連しています。これらの問題についての詳細な議論は現在

トリメモリは、その発明者であるフレッドキン氏によってその名が付けられた[10]。これは、情報の検索を容易にするように設計されているためであり、また、枝分かれ型の記憶構造が開発されたときに木に似ていたためでもあります。最も一般的なメモリシステムは、引数の関数を引数で指定された場所に保存します(ある意味では、引数を全く保存していないわけでもあります。もう1

トライメモリ方式は小さなメモリでは非効率的ですが、使用するほど効率が向上していきます。
メモリ容量が増加するにつれて利用可能な記憶容量が増えます。このスキームの魅力的な機能は次のとおりです。1) 検索プロセスは極めて簡単です。引数を与え、最初の文字で標準的な初期レジスターに入力し、2番目のアドレスを取得します。次に2番目のレジスターに移動し、3番目のアドレスを取得するなどします。2) 2つの引数に共通の初期文字がある場合、

以上に説明したプロパティは、すべての望ましいプロパティを網羅したわけではありませんが、コンピュータストレージを人間のオペレーターと、彼らが物を名前やポインティングで指定するという傾向と共鳴させるものです。

5.4 言語の問題
人間の言語とコンピュータの言語の間にある基本的な違いは、真の共生を妨げる最も深刻な障壁かもしれません。しかし、解釈プログラム、特にFORTRANのようなアセンブリやコンパイルプログラムを通じて、コンピュータを人間の言語形式に適応させるためにすでに大きな進歩があったことは心強いです。ショー、ニューウェル、サイモン、エリスの「情報処

しかし、人間とコンピュータ間のリアルタイムの協力を実現するためには、別の、かなり異なるコミュニケーションと制御の原則を利用する必要があります。この考え方は、通常、知的な人間に与えられる指示と、コンピュータに通常使用される指示とを比較することで強調される可能性があります。後者は、実行すべき個々のステップと、それらのステップを実行する順序を正確に規定しています。前者は、イン

男性は、コースではなく目標に関してより自然に、そして簡単に考えるようです。確かに、彼らは通常、旅行すべき方向や仕事をするべき道筋について何らかの知識を持っていますが、ほとんどの人はきちんとした旅程を立てて出発しません。例えば、ボストンからロサンゼルスに向かう人がルートの詳細な説明を持っているでしょうか？代わりに、ウィーナーの言葉を

目標の指定を通じたコンピュータの指導は、2つの方法で実現されています。1つは問題解決、ヒルクライミング、自己組織化プログラムに関わるもので、もう1つは人間のオペレーターが名称で指定して実行できるようにプログラムされたセグメントや閉じたサブルーチンのリアルタイム連結に関わるものです。

これらの道筋のうち最初の道筋に沿って、有望な探索的な作業が行われてきました。明らかに、予め定められた戦略の緩やかな制約の範囲内で作業を行うことによって、コンピュータはやがて、記述された目標を達成するための自らの手順を考案し、それらを簡素化することができるようになるでしょう。これまでの成果は実質的に重要ではありませんでした。これらは単に「原理の実証」

ただし、第二の道はよりシンプルで、より早く実現できるように思えますが、それは比較的無視されてきました。フレッドキンのトライメモリは有望なパラダイムを提供しています。私たちは、いつか、スピーチの単語やフレーズのように互いにつながるコンピュータプログラムを開発するための真剣な努力を見るかもしれません。そのような努力を妨げる要因は、おそらく、既存のコン

5.5 入出力機器
マン・コンピュータ共生の要件に関しては、データ処理部門の中でも最も遅れているのは、入出力機器、つまり人間のオペレータから見たディスプレイやコントロールに関わる分野です。しかし、それを言った直後に、修飾的なコメントをする必要があります。なぜなら、高速な情報の入出力に関する機器の設計は優れており、リンカーン・ラボラトリーのような研究所

ディスプレイはコントロールよりもやや良い状態のようです。多くのコンピュータはオシロスコープの画面にグラフを描き、一部はキャラクトロンディスプレイチューブの驚くほどの機能や記号を活用しています。しかし、私の知る限り、技術的な議論をする人々が使用する鉛筆とスケッチパッド、またはチョークと黒板の柔軟性と便利さに匹敵するもの

1) デスクトップの表示と制御: 確かに、効果的な人間とコンピュータのインタラクションには、人間とコンピュータが同じ表示面にグラフや画像を描き、メモや式を書き合う必要があります。人間は、グラフを描くことによって、コンピュータに機能を簡単かつ迅速に提示することができるはずです。コンピュータは、人間の書き込みを読み取るはずで、おそらく明確

2) コンピューターによる壁面表示: 一部の技術システムでは、複数の人間が相互に作用し合う車両の制御に責任を共有しています。一部の情報は、すべての人間に同時に提示されなければならず、できれば共通のグリッド上に表示されることが好ましいでしょう。これにより、彼らの行動をコーディネートすることができます。他の情報は、1人または2人のオペレーターにのみ関連しています。すべて

今まで説明してきた問題は、現在でも非常に重要な問題であり、時間が経つにつれてますます重要になる可能性が高いようです。いくつかのデザイナーは、光弁原理に基づく点滅ライトや時分割視聴スクリーンの助けを借りて、所望の特性を備えたディスプレイを構築できると確信しています。

問題を考えてきた人のほとんどは、大規模なディスプレイに個別のディスプレイ制御ユニットを追加する必要があると考えています。後者により、オペレーターは自分の場所から離れることなくウォールディスプレイを変更することができるようになります。また、一部の目的では、オペレーターが補助ディスプレイやウォールディスプレイを通じてコンピュータとコミュニケーションを取ることが

もちろん、この大型壁面ディスプレイと関連システムは、コンピュータと人間のチーム間の共生協力に関連しています。実験室の実験では、オペレーターが大型の状況ディスプレイを参照して活動をコーディネートする非公式な並行配置は、コンピュータを介してオペレーターの行動を関連付けようとするより一般的な配置よりも重要な利点を示しています。これは、慎重な研究

3) 自動音声生成と認識: 人間のオペレーターとコンピュータ間の音声コミュニケーションは、どれほど望ましく、どれほど実現可能でしょうか? この複合的な問いは、高度なデータ処理システムについて議論されるたびに投げかけられます。コンピュータと共に働き、生活するエンジニアは、その望ましさについて保守的な見解を持っています。自動音声認識の分野で経験

彼の問題と時間枠の予備分析から、企業の社長は趣味としてコンピュータと共生する関係に興味を持つ可能性が高いことが示されています。ビジネスの状況は通常、十分にゆっくりと進んでおり、ブリーフィングや会議の時間が十分にあるためです。したがって、コンピュータの専門家がビジネスオフィスでコンピュータと直接対話するのは合理的と思われます。

しかし、軍の指揮官は、短い時間内に重要な決断を下す必要がある可能性がはるかに高いのです。10分間の戦争という概念を過剰にドラマチックに描くのは簡単ですが、重要な決断を下すために10分以上の時間を確保できると期待するのは危険です。したがって、軍事システムの地上環境や管制センターの機能や複雑さが高まるにつれ、コンピュータによる自動音声生成や認

実現可能性に関して言えば、音声の生成は音声の自動認識よりも技術的な問題が少ないものです。商用の電子デジタル電圧計は、今では数字ごとに音声で読み上げてくれます。8年から10年にわたり、ベル電話研究所、ストックホルム王立工科大学、クライストチャーチのシグナルズ・リサーチ・アンド・デベロップメント・エステブリッシュ

音声認識の実現可能性は、認識対象の単語の語彙のサイズと、それが対応しなければならない話者やアクセントの多様性に大きく依存しています。数年前にベル電話研究所とリンカーン研究所では、自然に発音された10桁の数字を98%の精度で認識することが示されました[4],[9]。語彙サイズをさらに拡大すると、明確に発音されたアルファベットと数字の文字

しかし、本当に共生レベルでのリアルタイムの対話をするためには、約2,000語の語彙、例えば、基本英語で1,000語と専門用語で1,000語が必要になるでしょう。これは非常に難しい問題です。音響学者や言語学者のコンセンサスでは、2,000語の認識器を今すぐに構築することはできないでしょう。しかし、いくつかの組織は、5年間にわたってこのような語彙の自動認識器を開

音声認識の自動化に関する技術の詳細な議論は現在の範囲を超えていますが、コンピュータが自動音声認識装置の開発に支配的な役割を果たしていることは注目に値します。これらのコンピュータは、現在の楽観主義、あるいは一部の人々が抱いている楽観主義の原動力となっています。2～3年前までは、大規模な語彙の自動認識は10年から15年は実現
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