Компьютерра PDA 03.07.2010-09.07.2010 - [3]

По принципу тамагочи, деймон все время должен ощущать близость "своего" человека — тот время от времени его трогает, оставляя отпечатки пальцев, разговаривает с ним, оставляя сигнатуры голоса, а также снабжает другими видами биометрии (например, походки). Попутно деймон изучает и обучается узнавать обычные места, в которых чаще всего бывает хозяин. В результате всего этого обучения деймон делит с владельцем общую личность и начинает выдавать признаки беспокойства, когда линия поведения отходит от уже устоявшейся. Дабы убедить его, что все нормально, владелец должен разными способами "успокоить" своего деймона — потрогать, поговорить и так далее. Если же кто-то похищает деймона или он теряется, то он быстро начинает тосковать, чахнуть и "умирает" от недостатка заботы своего хозяина, запирая в памяти всю загруженную туда информацию.

Следующим шагом разработки в развитии и обучении "цифрового деймона" должна стать такая программа, благодаря которой он станет предупреждать своего владельца о признаках обмана и мошенничества. Например, демонстрируя признаки беспокойства, когда человек собирается предоставить свои реквизиты на сомнительном веб-сайте...

Понятно, что обучение программы столь нетривиальным вещам, как выявление потенциальных случаев обмана и мошенничества, требует создания соответствующих надежно работающих алгоритмов, анализирующих внешнее окружение лучше, чем это обычно делает человек. На конференции SHB было несколько докладов об исследованиях в данном направлении, в частности, выступление Петера Йохансона (Petter Johansson) из Лундского университета, Швеция.

В каком-то смысле предмет исследований этой работы имеет много общего с общеизвестным в реальной жизни типом жульничества под названием "денежная кукла" — когда при операции расчетов жертве сначала предъявляют пачку денег, а затем незаметно подменяют её пачкой нарезанной бумаги. Аналитические исследования Йохансона и его коллеги Питера Холла сосредоточены вокруг смежной проблемы, носящей название "слепота выбора" (статью можно найти тут).

Моделируя психологические механизмы того, как люди делают ошибки при достаточно несложном по сути, но важном по своим последствиям выборе, исследователи предлагали добровольцам в соответствии с некоторыми условиями выбрать лицо на одной из множества фотографий. Затем, переходя к следующему этапу теста, они подменяли этот выбор на другое лицо, и в результате обнаружили, что 80% людей не замечают подмены. Причём затем эти люди без проблем выстраивают обоснования своему неверному выбору, к которому их вынудили с помощью трюка. Любопытно, что этот же трюк, но уже в условиях компьютерного эксперимента, не срабатывает столь же хорошо, как при манипуляциях с подменой фотографий вручную. То есть при общении с компьютером, похоже, люди ведут себя всё же более бдительно, чем с людьми...

Слепота выбора, как установлено исследователями, проявляется человеком в весьма широком диапазоне ситуаций (не только лица, но также, к примеру, запахи или даже анкеты о моральных суждениях). По мнению учёных, это представляется весьма интересным направлением для самопознания человека. Подавляющее большинство людей даже не представляет себе, насколько мало мы знаем о себе самих и о том, как работает наша психология. Переходя от мошенничества к пропаганде, можно, скажем, отметить, что если с помощью хорошо отработанных трюков-подмен склонить граждан к одобрению того или иного заявления (чем постоянно занимаются политики и ТВ), то затем эти люди без проблем "прилипают" к этой точке зрения и даже защищают её в спорах с другими...

Среди других интересных докладов, о которых здесь есть возможность упомянуть лишь мимоходом, можно отметить такие.

Дилан Эванс (Dylan Evans) из Ирландского национального университета (Корк) изучает довольно своеобразное направление — насколько люди осведомлены о том, что они реально знают и чего не знают. Для этих исследований Эванс организовал онлайновый тест ProjectionPoint, в рамках которого измеряется RQ (от Risk Quotient) или коэффициент интеллекта при оценке рисков. Один из показательных результатов теста — это насколько по-разному может работать "интеллект рисков" у людей разных профессий. Например, весьма хорошие показатели демонстрируют здесь синоптики, предсказывающие погоду. А вот работники медицины в данных тестах почему-то показали себя просто невероятно плохо.

Известный математик Эндрю Одлыжко (Andrew Odlyzko) из университета Миннесоты выступил с докладом "Пузыри и доверчивость". Тема его исследования - каким образом удается надувать людей так, что они не только добровольно отдают тысячи миллионов долларов, но и с энтузиазмом помогают тем, кто эти деньги присваивает. В качестве характерных примеров берутся недавно лопнувший пузырь с финансовыми кредитами и 10-летней давности потеря 100 миллиардов долларов на афере с прокладкой трансатлантических оптоволоконных кабелей. Как ни странно, во всех последних пузырях самыми доверчивыми "простаками" оказывались творцы большой политики...

Одной из особо привлекательных сторон конференции Security and Human Behavior является то, что на сайте мероприятия,