Интерфейсы и юзеры, или Понять, как программы видят мир

Posted by Anuriel on марта 20, 2020 - 13:23

We need software studies!

В недавно переведенном на русский сборнике эссе «Критическая теория интернета» Герта Ловинка, голландского теоретика и практика медиа, сквозным мотивом проходит мысль о том, что большинство современных пользователей, вовлеченных в технологии, не интересует техническое устройство само по себе. Они, так сказать, не замечают ни интернета, ни смартфона, как если бы те были всегда. Может, это и намеренное преувеличение, но то, что среди пользователей отсутствует широкий запрос на осмысление софта, software studies, — факт несомненный.

Критическая теория интернетаЛитература по теме цифровой культуры, в смысле самом широком, в этом очень показательна. Те же соцсети или поисковики, или Youtube рассматриваются в ней, чаще всего, именно как платформы — для продвижения бизнеса, скажем, или создания того или иного имиджа вокруг какого-либо продукта, не исключая и пользователя. То, что все это — прежде всего софт-архитектура, выстроенная по своим особым нормам, как-то забывается или вовсе не берется в расчет. Но между пользователем и софтом — интерфейс, и, например, алгоритмы отбора новостей или поиска по запросу для пользователя остаются — terra incognita. Ты или принимаешь правила игры, или нет, но вот задаваться вопросом: «А могла ли вселенная быть другой?» – считается как бы даже дурным тоном.

Между тем взгляд на технологии со стороны и методом отстранения позволяет понять, что машинная логика, пусть в основе ее и заложенные человеком, как единственным в мире мыслящим существом, паттерны, ведет себя далеко не так, как вела бы себя в той или иной схожей ситуации логика того же человека. Образно говоря, вопрос в духе: «Как видит сенсор?» — совсем не праздный, он предлагает человеку задуматься над тем, а как именно можно посмотреть со стороны на себя самого. В этой статье мы расскажем о двух любопытных проектах, наглядно подтверждающих, причем средствами самой вычислительной техники, полную обоснованность взгляда на компьютеры как на такие объекты, понять которые невозможно, ограничиваясь исключительно опытом, воспринимаемым человеком.

В разобранном виде

Бен Фрай, ныне директор Fathom, компании в области дизайна и программного обеспечения, и специалист в области визуализации данных, еще в 2003 году создал программу Deconstructulator — модификацию эмулятора NES на ПК. Она позволяет заглянуть, так сказать, внутрь «черепной коробки» легендарной платформы, а точнее — в ту ее область, что отвечает за видеопамять. Многие, особенно если они интересуются историей игр, знают слова «спрайтовая графика», но, как известно, знать и понимать — вещи разные. Как на практике выглядит перебор изображений из атласа спрайтов, посредством чего и анимировалась графика в том же Super Mario? В полном соответствии со своим названием, программа Deconstructulator наглядно и понятно, для человека несведущего, раскладывает весь этот процесс по полочкам.

Deconstructulator

Слева от экрана с текущим игровым процессом показана и актуализирована (то, что здесь и сейчас) спрайтовая память. Ниже экрана можно наблюдать непосредственно данные спрайта в видеопамяти — те цветовые наборы, что за цвет спрайтов и отвечают. Справа же — отображается текущая конфигурация памяти, которая включает в себя все спрайты и те наборы цветов, что с ними связаны (регистры цветовой палитры определяются значениями индексов, присвоенных спрайтам). Таким образом, программа действительно дает возможность увидеть NES в разобранном, операционном виде. Пользователю открывается способ, которым машина манипулирует содержанием игры в границах, по-своему уникальных, что поставлены ее машинной памятью. Без сомнения, это яркий и практический пример тех software studies, о недостатке широкого запроса на которые пишет Ловинк.

Deconstructulator

К сожалению, отсутствие такого запроса сказывается и в том, что software studies зачастую и теми, кто ими все же занимается, воспринимается в известном смысле как вещь в себе. В частности, те же программы вроде Deconstructulator пишутся, в основном, под конференции «для своих», и человеку со стороны, пусть и очень сильно заинтересованному, остается довольствоваться разве что комментариями, хорошо еще если видео. Вот и автор этой статьи не смог найти программы в открытом доступе, после чего связался непосредственно с ее создателем, Беном Фраем. Тот, отдадим должное, в ответном электронном письме любезно разъяснил вкратце, что к чему, очень доходчиво, но при этом заметил, что та давно «пылится где-то», и апдейтить он ее не собирается (да и никогда не собирался). Что же, остается надеяться, что software (и hardware) studies, по примеру своих игровых собратьев (мы в «Виртуальных радостях» уже писали о game studies), со временем станут куда как признаннее не только среди одних лишь специалистов и практиков соответствующих областей.

Чуждое присутствие

«Умный дом» — давно не умозрительная идея, а самая настоящая реальность. По отдельным прогнозом, уже в ближайшее десятилетие-другое технология «умного дома» вполне может стать явлением массовым, в чем-то даже заурядным. Две ключевые составляющие этой технологии, как известно, — датчики и единый вычислительный центр, куда информация с датчиков на обработку с последующим анализом и поступает. Технология «умный дом» создается для большего удобства жильцов (конспирологию оставим в покое). Но что если сместить акценты — взять за точку отсчета сам дом со всей той аппаратурой, которая делает его «умным»?

Tableau Machine

Tableau Machine — проект нескольких сотрудников Технологического института Джорджии, реализованный 20 лет назад, когда сама технология «умного дома» не покидала еще опытные стены лабораторий. Тем не менее, сама та основа, на которой проект и выстраивался, актуальности со временем не утратила, скорее наоборот. Ведь в наши дни о необходимости в процессе разнообразной человеческой деятельности считаться с той или иной нечеловеческой агентностью говорится всё убежденнее. Создатели же Tableau Machine как раз и исходили из того, что сам дом — это цельная единица, восприятие которой как целого для людей-жильцов непостижимо, и технологии всего лишь обнажают этот факт. С «умным домом», как с платформой, возможно взаимодействовать через ее интерфейс, но сама она при этом, как не-человеческий вычислительный агент, воспринимает и истолковывает состояние среды — собственно дома как жилых помещений и его обитателей — по-своему. Но это, в свою очередь, позволяет и самим людям взглянуть на себя по-другому.

Технически Tableau Machine — простенький «умный дом»: единый аппарат восприятия всего дома целиком, представленный массивом камер, разделенных на два региона, обрабатывает получаемые изображения с помощью алгоритмов компьютерного зрения. Делается это методом интерполяции — нахождения промежуточных значений по зафиксированному дискретному набору движений. На этом этапе главная цель платформы, цитируем авторов, определить степень наполнения движения в доме, ореол движения, его интенсивность — ведь через движение зримо выражается социальная энергия и ее, так сказать, плотность.

Tableau Machine

Tableau Machine предназначена прежде всего для восприятия дома как места постоянно изменяющегося социального поведения, но восприятия по-своему, по-машинному. А поскольку машинное восприятие для нас, участников социального поведения, в целом непостижимо, лучшее, что мы можем сделать — попытаться понять его по знакомым нам аналогиям. В данном случае — по аналогии с абстрактным изобразительным искусством, полотна которого больше всего напоминают те изображения, что Tableau Machine выводит на экран в режиме реального времени. Но вот что важно отметить: экспериментально выяснилось, что одно и то же положение в доме никогда не приводило к передаче на экран одного и того же видеоряда, даже одного и того же изображения. А ведь именно этого как будто бы и следовало ожидать от устройства, работающего, как-никак, по заложенным в него алгоритмам. Выходит, компьютеры как объекты действительно нельзя понять и объяснить, опираясь сугубо на опыт, доступный человеку с его формами восприятия. Значит, и такие платформы, как Tableau Machine, способны открыть людям «необычное в обычном», заставить взглянуть на повседневную жизнь с другой точки зрения. Это, кстати, жильцы, принимавшие участие в проекте, по его итогам и отмечали.

Здесь есть и еще один аспект. Как чужое люди привычно обозначают исключительно всё то, что представляется им чужим для себя. В то же время конкретную Tableau Machine вполне допустимо рассматривать как такой чуждый зонд, который обращает в чужого уже самих людей. Этот зонд собирает данные из странного (для него) визуального поля; обрабатывает их в соответствии с загадочной и необъяснимой (для людей) логикой; затем — выводит свои искаженные восприятия нашего «инопланетного» (для него) мира на созданный людьми экран, поскольку по-другому вступить в контакт с ним мы не в состоянии. Парадоксально, но подобная, отвлеченная и метафизическая трактовка вполне годится и для публицистических прений об, скажем, изменениях границ личного пространства в случае массового внедрения «умного дома» как технологии в нынешнем ее понимании.

***

Итак, сегодня мы рассмотрели два примера того, что современный объектно-ориентированный философ Леви Брайант удачно назвал плотничеством. Как мы могли убедиться, и Deconstructulator, и Tableau Machine — по-настоящему творческие, штучные работы, а толчком к созданию таковых служит чувство изумления от того, насколько, оказывается, привычное может быть странным и инаковым (alien). Время требует что от мыслителей — быть практиками, что от практиков — развивать в себе любовь к абстрактной мудрости. В конце концов, письмо как единственный способ изложить теорию — это так скучно и архаично. А исключительно прикладное производство, даже в духе прорывных «ноу-хау», — это так приземлено и даже пошло.

U$D

№234
Яндекс.Метрика