在《设计心理学1——日常的设计》（The Design of Everyday Things）一书里，我讲了当人们难以驾驭科技时，那一定是技术或设计有问题。“不要责怪你自己，”我向读者表示：“抱怨科技就好了。”通常这说法都是对的，可并非完全正确。有时候人们怪罪自己犯错反而好一点。为什么？因为如果都是设计或科技的问题，除了埋怨和感到挫折，人们将无所事事。如果是人为错误，也许人们可以改变并学习驾驭科技。这话说得对吗？让我告诉你关于苹果牛顿（Apple Newton）的故事。

1993年，我离开了学院舒适惬意的生活，加入苹果电脑公司。我进入商业界的过程可以说是又急促又曲折——先加入一个研究小组，决定是否接受美国电话电报公司（AT＆T）并购苹果电脑公司，或者至少组建一个合资公司，然后是监督苹果牛顿这个产品的上市。这两件商业上的冒险都没有成功，不过苹果牛顿的失败更让人深思。

苹果牛顿，多么聪明的创意，上市时大肆宣传，它是第一个面世的个人数字助理器（PDA）。以当时的标准而言，它很小巧、易于携带，只要用手在触摸屏上书写就可以操作。关于苹果牛顿的故事非常复杂，有好几本书讨论过。在这里，让我谈谈它最大的失策——苹果牛顿的手写辨识系统。

苹果牛顿声称可以辨识手写输入，然后转换成印刷文字。可是回到1993年那个时代，还没有成功的手写辨识系统。在那时手写辨识是个很困难的技术性挑战，甚至到今天还没有完全成功的系统。手写辨识系统由俄罗斯一家小公司，帕拉格拉夫国际（Paragraph International）的科学家和程序员开发出来的。系统本身在技术上虽然相当高超，可是以人机互动必须清楚明了的规则而言，它是不及格的。

这套系统首先针对每个字母的手写笔画进行一种数学上的转换（mathematical transformation），转译成抽象、数理的多维空间内的一个坐标，然后再将用户已经写好的笔画与系统资料库里的英文字词加以对照，最后选取与这个抽象的空间里坐标尺寸最接近的英文字。关于苹果牛顿系统辨认手写笔画的这段解说，如果让你云里雾里，这表示你的理解没错。就是连熟悉苹果牛顿的使用者都无法解释它辨识文字的错误。手写辨认系统正常运行时，非常出色，可失败时就很惨。失败的原因在于系统使用的精密数学多维空间和人的感知判断之间有很大的差异。看起来使用者手写的笔画与系统辨认出的字母之间好像没有实际关系。其实，相互之间存在关联，但那是一种极其复杂的数学关系，用户看不到，当然不能很好地理解它的运作方式。

苹果牛顿敲锣打鼓地问世，很多人排队几个小时要抢先购买。它的辨识手写文字的能力被吹嘘为重大发明。其实，它失败得很惨，成为漫画家盖瑞·杜鲁道（Garry Trudeau）的丰富题材，杜鲁道本人就是牛顿的早期使用者。他在自己的四格漫画《杜恩斯伯利》（Doonesbury）中讥讽苹果牛顿。

此处讨论的重点不是讥讽苹果牛顿，而是希望从它的缺点得到教训。这是一个有关人和机器沟通的教训，也就是永远保证一个系统的反应能被使用者所理解和阐释。如果它的反应与使用者的期望值不符，那么应该让使用者明确知道如何得到该有的反应。

漫画出版数年之后，在苹果公司高级技术中心工作的拉瑞·耶格（Larry Yeager），发展出一套进步很多的手写输入辨认系统，叫“萝西塔”（Rosetta）。无论如何，这个新系统最重要的一点，就是克服了帕拉格拉夫旧系统致命的问题——让用户理解错误。比方说，使用者写了“hand”，系统或许会误认为“nand”，使用者可以接受这个错误，因为系统已经辨认出了大多数字母，只漏掉了一个“h”,因“h”与“n”很接近。如果你输入“Catching on”，却得到“Egg Freckles”，你会抱怨苹果牛顿，并骂它是“愚蠢的机器”。可是如果你输入“hand”，而得到的是“nand”，你会责怪自己：“噢，我知道了，‘h’的第一笔写得不够长，所以机器以为我写的是‘n’。”

请注意，“概念模式”是如何完全改变我们怪罪的对象。以人为中心的设计师的传统观念是：如果一项产品没有达到消费者的期望，应该抱怨产品本身或其设计有问题。如果机器不能辨认手写文字，特别是失误的原因很古怪，那么使用者就会抱怨机器，觉得失望和气愤。然而，“萝西塔”的情况正好相反。如果使用者觉得他们自己搞错了，就会舒心地责怪自己，尤其当他们觉得再次输入看起来很合理。他们不但不会感到失望，反而告诉自己，下一次要更加小心。

这就是真正扼杀掉苹果牛顿的原因：使用者抱怨它不能辨认出他们的手写体。当苹果公司后来推出一套更好的、成功的手写辨识系统时，为时已晚，已经没办法挽回人们先前的负面印象和嘲笑。如果苹果公司首次推出来的手写辨识系统缺乏一些准确性，但可以令使用者领会的话，可能就成功了。早期苹果牛顿的惨痛教训是：如果任何产品不能给使用者提供有意义的回馈，那注定要在市场上失败。

1996年，Palm公司的PDA上市（初步命名为“Palm Pilot”），他们使用一种叫作“涂鸦”（Graffiti）的人工语言，要求使用者学习一套新的书写方法。“涂鸦”所用人工合成字母的形态与通常打印的字母很接近，然而经过重新组合，这样就便于机器辨认。因为这套系统所用的字母与日常打印文字相当接近，所以使用者学起来不会太费力。“涂鸦”以字母为单位，并不需要辨认整个字词，因而，如果辨认错误，也只是错了一个单独的字母，而不是整个字。除此之外，如有辨认错误，很容易了解错误的原因，帮助使用者下一次避免犯同样的错误。这些错误信息其实起到再次确认的功能，帮助使用者形成一种心智模式，了解辨识系统的运作机制，增强他们的信心，帮助他们改进自己的手写方式。苹果牛顿系统失败了,Palm系统成功了。

要成功了解任何系统，要与机器合作共事，反馈都非常重要。现今，我们过分依赖警报和警告，它们会突然出现、极具干扰，又不能传达足够的信息。简单的信号如哔哔声、振动或频闪通常只能告诉我们出了问题，却没有告诉我们问题到底是什么。当我们查出问题时，采取纠正问题的时机可能已经错过了。我们需要更多持续、自然的方式来获得周边事物状况的信息。还记得可怜的M教授吗？因为没有反馈信息，他甚至无法知道自己的系统是否在运作。

要提供反馈有什么好方法？基本答案在第三章已经说明并做了描述，那就是“自然的互动”，即内隐的沟通，自然的声音和事件，安静而有意义的信号，还有，在带有显示器的设备和我们对外界的理解之间建立自然映射（natural mappings）。