維基百科、Duolingo以及Amazon的Mechanical Turk等都是利用豐富的人類認知資源的典范。科學(xué)家甚至給這種資源起了一個名字:人本計算(human computation)。從識別螺旋星云到組織賑災(zāi),人本計算在處理復(fù)雜問題時已經(jīng)取得了巨大成功。(IT外包)
Fold就是最著名的例子之一。這個項目讓參與者用進可能高效的方式對虛擬的蛋白質(zhì)進行折疊。其目標是想要弄清楚為什么蛋白質(zhì)能夠折疊的那么快那么高效?弄清楚這個,就有可能解決分子生物學(xué)最重要的問題之一。
Human Computation Institute的Pietro Michelucci領(lǐng)導(dǎo)的團隊于是開始思考一個問題,怎么樣利用人本計算資源才是最好的?
他們研究發(fā)現(xiàn),不同的問題類型需要創(chuàng)建不同類型的眾包項目。
眾包救助
其中一個項目叫做Project Houston,以地面眾包幫助宇航員在阿波羅13號爆炸后返回地球的努力命名。這種項目可以設(shè)立來幫助那些遇到麻煩的個人,比方說因為壓力、沮喪、抑郁而想自殺的人(有的人甚至?xí)谖⒉┥现辈ィ蠹彝鶇s無能為力)。
針對這類問題,其想法是利用最新的語音分析和自然語言理解技術(shù)去檢測壓力水平并提供幫助。幫助的形式是由不同專業(yè)水平的人組成到一起,形成一種復(fù)合的人格,再通過人工智能技術(shù)來提供支持。這樣提供幫助的這個“人”就能呈現(xiàn)出始終如一的耐心和寬容,哪怕背后的眾包者隨著時間轉(zhuǎn)移已經(jīng)徹底改變了。(IT外包服務(wù))
眾包學(xué)習(xí)
另一種想法是利用眾包來幫助學(xué)習(xí)。Duolingo就是例子,這款app在提供語言學(xué)習(xí)課程的同時還提供文檔翻譯服務(wù)。類似地,眾包機制可以幫助大家在網(wǎng)上工作得同時學(xué)習(xí)新技能,這個過程要求眾包者承擔更加復(fù)雜的角色。比方說放射學(xué)里面的重要工作是識別X光片里面的腫瘤。這方面機器視覺算法尚不能可靠識別。
但是人卻比較擅長這個。初學(xué)者可以先從比較容易分類的圖片開始,然后在證明具備一定熟練程度后逐步處理更復(fù)雜的情況。這種學(xué)以致用的學(xué)習(xí)方式對學(xué)習(xí)和工作而言都可以事半功倍,會對未來的教育和工作均產(chǎn)生革命性影響。(如意客)
眾包信息提供
第三種是幫助困難家庭尋找社會福利計劃。無家可歸者、殘疾人、低收入家庭等最需要這樣的計劃,但現(xiàn)實是他們找到并享受這樣的計劃非常艱難。
研究人員的想法是眾包替這些人分擔尋找福利計劃的負擔,讓他們騰出時間去做其他更重要的任務(wù),如找工作、管理健康問題等。設(shè)想一下,如果有這樣一套眾包機制,最近在畢節(jié)發(fā)生的悲劇是不是可以避免呢?
這些當然都是不錯的想法,但是也會引發(fā)道德、法律及社會問題。如何設(shè)計才能讓眾包參與有意義讓受助者有尊嚴?如何才能令最弱勢群體受益?人和機器如何分工才能產(chǎn)生最理想結(jié)果呢?這些都是人本計算學(xué)需要進一步研究的問題。如果這些問題得到解決,那么在互聯(lián)網(wǎng)、AI的配合下,人類集體的作用必將發(fā)揮出難以想象的效應(yīng)。
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