导读：在很多领域，电脑与自动化正在代替人脑，然而，这也引起了许多专家的担忧。比如，自动化技术的滥用导致飞行员专业技能和条件反射能力退化。
仪表网讯 在很多领域，电脑正代替人脑，操控着人类的生活，人们依赖电脑来操纵飞机、诊断病症、设计建筑、交易资金……
这让人担心：万一电脑故障，我们的生活将陷入混乱。由于过于依赖电脑，人类从前掌握的各种知识、技术甚至某些天赋能力已悄然退化。
“忘记如何飞行”
2003年2月12日，美国大陆航空公司一架客机从新泽西州纽瓦克飞往纽约州布法罗市，整个航程仅需一小时，机长马尔文·伦斯洛仅在起飞时手动操作驾驶。
起飞不久后，这架庞巴迪Q400型涡轮螺旋桨飞机转入自动驾驶模式，机长伦斯洛转而与其他驾驶员聊天。接近布法罗机场时，飞机操纵杆开始颤动，并发出噪声，警告有失速下降危险。
自动驾驶仪失灵了，机长重掌驾驶权，但他做出了错误的反应：拉回操纵杆，向上拉升机头，降低空速。飞机迅速失控，猛然坠落。“我们掉下去了，”机长后通报了这一句，便随着飞机冲向布法罗郊区的一栋房子。机上49人无一生还，还导致地面一个人丧命。
国家运输安全委员会的调查报告显示，这场空难系驾驶员操作失误造成，机长对下降警示的反应“与其所受训练不符”，显示出“惊慌与混乱”。一名大陆航空公司高管承认，出事航班的驾驶员团队似乎缺乏“应对突发状况的意识”。
3个多月后，法国航空公司一架A330客机从里约日内卢飞往巴黎，起飞3小时后在大西洋上空遭遇风暴。测速仪因结冰而给出错误读数，导致自动驾驶仪失常。接手操控的驾驶员同样让飞机减速并向上爬升。测速仪随后恢复正常，但驾驶员仍继续降速操作。结果，这架飞机在3分钟内急坠10千米，后掉进大西洋，机上228人全部丧生。
自从世界上台自动驾驶仪1930年面世以来，飞行员的角色逐渐转变成“电脑操作员”。如今，一班客运航班飞行员手动操控的时间总计3分钟左右，飞行中的大部分时间负责监测显示屏上的读数和输入飞行数据。
初的自动驾驶仪由两个回转仪组成，如今全由精密的计算机软件控制，根据各种电子感应器收集数据，不断调整飞行高度、速度和方向。老式仪表盘也被数字化显示屏所取代。
在不少自动化专家看来，这正是问题所在。英国布里斯托大学的人类工程学专家扬·诺伊斯说，自动化技术的滥用导致飞行员专业技能和条件反射能力退化。
自动驾驶仪对提高飞行安全有很大贡献，能缓解飞行员疲劳、预警飞行风险。万一飞行员瘫痪，飞机也能正常飞行。这些年，航空事故稳定下降，但一种“新型事故”也随之而生。自动驾驶系统一旦失灵，很多飞行员手足无措，操作频繁失误。
罗里·凯在美国联合航空公司当了多年机长，退役后担任美国航空公司驾驶员协会的安全事务高负责人。他在2011年接受美联社采访时坦言：“我们正在忘记如何飞行。”
今年1月，美国联邦航空局发布“安全警告”，敦促各航空公司加强训练，让飞行员更多手动操控飞行。这份警告说：过于依赖自动驾驶，可能置飞机和乘客于危险之中。
“自动化”的代价
自动驾驶仪让飞行员“失技”仅是问题的冰山一角。为使工作和生活方便、和舒适，人类越来越依赖机械和各种数字技术，却忽略可能为此付出的代价。
如今，很多医生用软件分析乳腺钼靶Ｘ射线照片，勾勒出患者乳房“可疑区域”。但如果过于依赖这种软件，放射科医生可能草草略过没有勾出的区域，遗漏查看一个尚处早期的肿瘤。
生活在加拿大北部的伊格卢利克岛的因纽特猎人天生有在雪地中追踪猎物的本领。这里冬天平均气温零下20度左右，阳光是稀罕物，周围海水结成厚厚的冰层。因纽特人在此生活4000多年，无需地图和指南针，凭借风向、雪堆、动物习性、星辰和潮汐等等就能辨别方向，令探险家和科学家好奇不已。
如今，新一代的因纽特人仍然打猎谋生，但越来越依赖ＧＰＳ导航工具辨别方向。结果，打猎时严重事故日渐增多。没有掌握先辈找路技巧的年轻猎人很容易迷路，特别是ＧＰＳ失灵的时候。如果只顾着按导航指示前行，也容易忽略观察周边环境潜藏的危险，比如薄冰层。
渥太华加利顿大学的人类学家克劳迪奥·阿波塔研究因纽特猎人超过15年，他注意到，卫星导航使因纽特人的找路本领退化，并且弱化了他们对环境的感知能力。由于这种导航工具的使用，因纽特人特有的天赋可能在一代人之后消磨殆尽。
“生成效应”
早在20世纪80年代，伦敦大学学院工程心理学家利桑娜·班布里奇就指出，由于认为人脑与电脑相比较为“低效、不可靠”，不少设计尽可能减少人力操控，结果操作员沦为“电脑屏幕监测员”，而这恰恰是人类容易搞砸的工作。
对警戒性的调查发现，让一个人盯着数据显示屏，保持专注的时间很难超过半小时。“这意味着，就人类天性而言，根本不可能承担监测不寻常征兆这种基础工作，”班布里奇1983年在《自动化》期刊撰文指出。
另一方面，即使技艺再娴熟，如果长期只负责监测观察，一个操作员也难免技艺生疏，一旦发生故障或意外难以做出正确反应。
上世纪70年代晚期开始，心理学家注意到一种“生成效应”现象。例如：人们学习新词汇时，如果能够主动在脑中“生成”该词汇——比如亲笔拼写出来，会比单纯阅读更容易记忆。
“生成效应”的影响在越来越多领域得到验证：积极参与完成一项任务，积极思考的过程使人们更容易获取知识。不断重复这一过程，所谓“熟能生巧”，人脑中便能积累起一个丰富而有条理的信息库，便于自己不时从中汲取。
澳大利亚一项研究比较三家跨国会计师事务所的专业水准。其中一家使用先进软件，根据会计师输入的数据为客户分析潜在的商业风险。另两家事务所采用相对简单的软件，需要会计师自主分析和选择风险。后测试发现，后两家事务所的会计师的风险分析水平明显高于前一家。
出路：多手动还是全自动？
为了不让自动化把人脑变迟钝，心理学家发现一些简单的弥补方法，例如让自动化软件频繁而不定时地回到手动操控模式。因为知道随时要接手，操作员会加强练习并提高应变意识。
还可以为自动化操控设定一定范围，确保由人脑而非电脑操控较复杂的任务。总之，就是逼着人多动手多动脑，别事事让电脑程序代劳。
也有人给出不同的解决方案：既然担心人类犯错误，那就努力实现“全自动”，别让人类插手。
谈到自动驾驶仪与航空事故时，技术理论学家凯文·凯利认为，研发一个完全自动化的驾驶仪才是出路所在。“长远来说，就不该让人类飞行员驾驶飞机，”他说。
硅谷风险投资家维诺德·科斯拉近也提出，假如医学诊断软件能够进化到完全替代人类医生，医疗保障体系将大有改善。
问题在于，没有无缺的机器。即使先进的技术系统，早晚也会出现失误或崩溃，也可能遭遇设计者从未预想过的突发情况。即使真有“”系统，也必须在一个不的世界运行。
2010年10月，谷歌公司宣布造出７辆“自动驾驶汽车”，跑了20多万公里路。2011年2月，美国智力竞答电视节目《危险！》中，ＩＢＭ公司开发的超级电脑“沃森”挑战常胜肯·詹宁斯，这场人机大战以机器取胜告终。“沃森”并不懂自己在回答些什么，取胜奥妙在于一个超高速的计算机处理器。
计算机的潜能无可估量，你愿意让它完全代替人类的手脚和头脑，还是牺牲效率和舒适，让人类从学习和劳动中加深对世界的认识？
如果不愿动脑思考这个问题，让计算机来替你作答吧。
