在计算机化的工作场所中被看重的人类技能一个无“有意识规则”的工作理论.ppt

* * * * * * * * * * * * * * * * * * 在计算机化的工作场所中被看重的人类技能一个无“有意识规则”的工作理论 弗兰克.列文 Frank Levy 北京大学中国教育财政科学研究所 2008年3月21日 启发性问题 本图记录了从1969年到1999年，每一种职业类别在劳动力市场中比例的增加或减少的情况。 请思考三个工作场所中的任务 一位地铁员工正在销售地铁车票。 一位MIT的电话接线员正在给内部员工转接外线电话。 一位外科医生正在为病人修复受伤的动脉。 在华盛顿的地铁系统中计算机化的地铁车票销售亭取代了人工销售 语音识别软件取代了人工接线员为MIT内部员工转接外线电话 计算机成像辅助设备 协助外科医生更好地修复动脉 问题 为什么我们以“取代”和“补充”的观点来看待这些特别模式？ 构建理论要小心! 我们可以说：计算机取代了低技术含量的任务，补充协助了高技术含量的任务。 但是——计算机却可以参加高难度的国际象棋比赛（高技术含量的任务）。 同时——机器人很难在一个拥挤的房间内移动并从一碗水果中捡起一个苹果（任何一个小孩都可以完成这种简单的任务）。 更优理论的两个出发点 所有的人类工作都包括信息处理：工程师、厨师、农民和音乐家 。 计算机执行准则： - 数学准则: 3 + 6 = 9 - 逻辑准则： （如果 X 35， 转到 13） 当处于以下情况时，计算机可以轻松地代替人力: 需要的信息可以数字化并通过计算机处理。 我们可以通过规则处理信息，这些规则是有意识的，可以编写在软件中。 有意识的规则可以被演绎或归纳 演绎规则 —— “以逻辑为基础的规则” —— 来自于对过程的逻辑判断（地铁车票销售亭）。 归纳规则 —— “模式识别” —— 基于历史数据在统计上进行关系判断（语音识别软件）。 处理困难领域问题的小窍门 当工作太复杂以至于不能被写成规则时，只专注于工作中的一个任务—（自动出纳机ATM只完成银行出纳员的某些工作）。 当一个任务对制定规则太复杂时，可以考虑把工作环境常规化（MIT计算机电脑接线员会就此问题给你指导）。 一些有意识的规则很难被执行的领域 (至少到目前为止) 许多简单的身体行为（例如认识一个熟悉的房间）。 处理新问题（例如汽车技术员检测传送装置）。 传达新的信息（例如教授微积分学，销售一条绿色的裤子等）。 人类工作领域的定位 很难编写程序的任务 演绎规则 归纳规则 单纯的模式识别 (基于逻辑的规则） (模式识别) (不能通过有意识的规则表达） -地铁车票销售 -贷款级别应用软件 -撰写新法案的意见 -数学计算 - 癌症影像扫描 - 为避开交通拥堵左转弯 -销售绿裤子 人类工作领域 宝贵的人类技能:无“有意识规则”的工作 “专家的思考”—— 在没有有意识规则领域解决问题 。 “复杂的交流” —— 传达信息中“特别的含义”——而不仅仅是信息。 在经济领域工作的任务 日常认知任务（整理档案、登记账目）。 常规体力任务 （流水线工作）。 非常规体力任务 （看门人）。 专