Human Computation

Games with a Purpose: Through online games, people can collectively solve large-scale computational problems.

目前搜尋引擎的爬蟲程式搜尋的是文字資料, 雖然也有圖片的搜尋, 但是做法都是使用檔名或網頁上的一些文字資訊作關聯. 目前的技術無法針對圖片做計算圖學上的判斷. Luis von Ahn, 一個卡內基梅隆大學的博士生作的研究, 開創了一個計算機科學新的領域:人腦運算(Human Computation), 用很特別的暴力法讓這種搜尋能趨於理想.

他的概念是: 網路連接的不(只)是電腦, 而是人腦. 網路連接的電腦可以做分散式計算, 而連接的人腦能發揮電腦高速運算也無法達到的功能. 如果要判斷圖片上的資訊, 既然電腦目前的演算法還做不到, 當然還是需要人為的判斷, 搜尋引擎公司就需要僱用許多工讀生整理成千上萬這樣圖片上的資訊, 但是所付出的成本根本不值得. 他想到了一個不用花錢的方式, 以遊戲的方式讓網路上所有的人免費幫他做這樣的分類. 所以他設計了一個遊戲, 讓分在網路兩端的玩家共同看一張圖, 玩家必須給一個關鍵字, 另一個玩家要跟你配對, 一但兩邊所輸入的關鍵字一樣, 就獲得分數, 進入下一關. 這遊戲run了幾回合, 就會產生一些圖片的基本資訊. 全世界這個遊戲的使用者玩起來產生的資料量是很驚人的, 這樣就漸漸把整個圖形資料庫建立起來. Google Image Labeler就像是這樣的產品. 後來他又建立了一個更深入的遊戲Peekaboom可以收集到圖形更detail的資訊. 聲音video的搜尋相信也可以直接套上.
這東西技術上相當簡單, 這遊戲以我曾經是遊戲設計者的觀點來說也不好玩, 語言上的隔閡也造成搜尋上的問題, 但是這樣的概念會有更多衍生的應用?遊戲?服務?出現. 而且一定是爆炸性的. 人腦連結起來運算的能力絕對不是電腦能比擬的.

我常用一個說法說明電腦如何無法像人腦一樣運作: 教電腦記住一件事很簡單, 教電腦"忘記"這件事就很困難. 何況忘了又能突然想起.