Человеческие вычисления

На днях я наткнулся на отличное видео о бесплатном использовании человеческих ресурсов. Как можно заметить из моего резюме, я получил диплом кафедры “Интеллектуальные системы принятия решений” Харьковского национального университета радиоэлектроники. Не очень много запомнилось из курсов, которые нам читали (но я знаю что и где искать, если понадобятся знания, будьте уверены), но что четко отложилось в памяти,– это то, что существует куча задач, которые не могут быть легко решены: классификация изображений, поиск объектов, автоматическое построение баз знаний экспертных систем и т.д. Некоторые из этих задач частично решены и показывают удовлетворительные результаты (например, математические и статистические методы поиска объектов), другие имеют обходные решения (например, Google использует текст ссылок HTML для классификации изображений). Основная причина — компьютеры не настолько сообразительны, как люди (возможно, это не так уж плохо, вспомните фильм “Матрица”).

Итак, немного о видео. Luis von Ahn, an старший преподаватель факультета компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона, объясняет идею, как использовать ресурсы миллионов людей абсолютно бесплатно, и получать результаты, недостижимые для сегодняшних компьютеров. Довольно находчивый и сообразительный товарищ, и я получил нереальное удовольствие от его шоу (да, именно шоу, потому что его шутки были не хуже шуток лучших комиков, которых я видел). Я настоятельно рекомендую посмотреть видео, даже если вы ненавидите искусственный интеллект.

Вот резюме выступления:

Задачи вроде распознавания изображений тривиальны для людей, но продолжают ставить в тупик даже самые сложные компьютерные программы. Это выступление предлагает парадигму использования мощности человеческих вычислений для решения задач, с которыми компьютеры вообще не могут справиться. Традиционные подходы к решению подобных проблем состоят в усовершенствовании программных приложений. Я являюсь приверженцем нового подхода: творчески задействовать мыслительные способности людей используя компьютерные игры. Например, игры ESP Game, описанная в этом выступлении, является приятной онлайн-игрой — многие люди играют больше 40 часов в неделю — и в процессе игры они помогают пометить изображения в Веб простыми описательными словами. Эти ключевые слова могут быть использованы для существенного улучшения точности поиска по картинкам. Люди играют не потому, что хотят помочь,– им просто нравится это делать.

Я описываю другие примеры “игр с целью”: Peekaboom, которая помогает определить положиение объектов на изображениях, и Verbosity, которая собирает общеизвестные знания. Кроме того, я объясняю общий подход к созданию игр с целью.

И, собственно, видео:

Перестаньте играть в пасьянс! Помогите Google захватить мир!

Кстати, слово “Peekaboom” созвучно с названием моего текущего проекта. Нет, я не разрабатываю еще один клон “игры с целью”. Нет, я не скажу вам, что это за проект, по крайней мере сегодня. Есть другие вопросы?