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在这样的境况下，最好的办法就是深入地了解状况。在大多数情况下人们可以借助适当的概念模型来解决问题。在复杂的情况下，人们可能需要帮助，这需要良好的合作解决问题的技能和工具。有时，好的程序手册（纸质的或电子的）可以做到，尤其是可以遵循相关程序进行一些关键的检查。一个更强大的方法是开发智能计算机系统，利用良好的搜索和适当的推理技术（人工智能决策和解决问题）。这里的难点在于建立人类与自动化机器的互动：人类团队和自动化系统应当被设计成齐心协力合作的典范。相反，往往是把机器可以做的工作分配给机器，然后剩下的任务留给人类。通常这意味着对人来说，机器做的部分是比较容易的，但当问题变得越来越复杂，正是人们应该得到援助的时候，也是机器通常不能胜任的时候。[我在《为未来设计》（The Design of Futu,re Things）这本书里会深入讨论这个问题。]

记忆失效的错误

  如果记忆出错导致遗忘了目标或行动计划，记忆的失误就会导致错误。常见的失误原因是某个中断导致人们忘记正在对目前环境状况所做的评判，这会导致错误，而不仅仅是失误，因为目标和计划都错了。忘记以前的豫判往往意味着重新决策，有时完全错误。

    对于记忆失效的错误的设计纠正与对待记忆失误相同：确保所有相蓑的信息连续可用。目标、计划和对当前系统的评价非常重要，应该保持缡续有效。一旦已经做出决策或正在执行，太多的烦琐设计反而会让这模糊不见。再者，设计师应该假设人们在行动中可能被打断，在恢复操律时他们可能需要帮助。