人机结合的超智能解决全球最棘手问题

boxi2016-01-01
科研人员指出,人与计算机智能的结合也许就是气候变化、地缘政治冲突等全球最棘手问题的解决之道。

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Human Computation Institute(HCI)和康奈尔大学的研究人员指出,人与计算机智能的结合也许就是气候变化、地缘政治冲突等全球最棘手问题的解决之道

2016年1月刊的《科学》杂志发表了一篇名为《众包的力量》的文章,里面展现了所谓人智计算(human computation,众包系统的科学)新愿景,称这种模式能够突破传统极限,解决此前无法解决的困难问题。

尽管近年来机器智能取得了重大进展,但人在很多方面仍然远超过机器,比如模式识别、创意抽象等。而在计算机的帮助下,这些认知能力能够有效结合为全方位的协作网络,取得传统手段难以企及的成就。

今天大多数的人智计算系统是靠任务分解完成的,即将很小的“微任务”发给许多不同的人去处理,然后再把结果糅合起来(参见互联网 + 人:人本计算学的兴起)。比方说,EyeWire项目有16.5万名志愿者,这些人在网上对成千上万张图片进行分析,从而帮助做出了全球最完整的人类神经细胞图。

但文章作者指出,单靠这种微任务分解的办法已经无法应对我们今天面临的艰巨挑战。对于那些棘手的问题,即在涉及到众多交互系统,情况会不断变化,且解决方案的后果难以预料的情况下(如本来用于应对自然灾害的经济援助被贪污的情况),就需要一种全新的办法来应对。

而新的人智计算技术有望应对这种问题。比如最近的技术可以提供对以众包为基础的输入的实时访问,这样一个人做出的东西就可以交给计算机进行处理,然后再发给下一个人加以改进或者进行其他类型的分析。这样就能构造出更加灵活的协作环境,从而可以处置更加棘手的问题。

目前已经有若干项目采用了这种模式,比方说康奈尔大学2012年推出的观察全球鸟类栖息地保护情况的YardMap.org。这是一个基于地图的社交网络,参与者被要求画出自己后院、周边公园、农场、鸟类喜欢的栖息地等的地图,然后分享出来。YardMap允许参与者之间进行交互并在各自基础上工作,这是传统的众包无法做到的。可以说,该项目为自下而上通过社交网络打造规模化系统树立了一种重要的模式。

HCI最近也在利用众包来加快对老人痴呆症的研究。WeCureAlz.com把两套成功的微任务系统组合成了交互式的分析流水线,用来生成老鼠大脑的血流模型。原来用来在百万张气凝胶图片中寻找彗星尘埃的stardust@home系统,现在被用来识别阻塞的血管,然后再由修改过的EyeWire系统来定位改血管在大脑中的位置。

HCI院长Pietro Michelucci博士说,通过让公众玩简单的在线游戏,预计可以把治疗方法的发现从几十年缩短到几年的时间。而这给每个人—无论是懂技术的从业者,还是痴呆症早期患者,一个亲自解决问题的机会。

这就是众包的力量。

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