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[转帖]魅力“人本计算”

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发表于 2008-11-11 13:52:25 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
【《财经网》专稿/记者 何华峰】美国卡内基·梅隆大学28岁的计算机科学家路易斯·梵阿纳(Luis Von Ahn)最近摘得“麦克阿瑟天才奖”,并获得了50万美元奖金。尽管这个奖项并非如诺贝尔奖般具有盛名,但业内对于梵阿纳和他的发明早已耳熟能详。实际上,我们每个人也都在享受其发明带来的成果。
  我们在登陆电子邮箱以及在网上银行付款或者注册一个网站时,都会碰到检验码(或识别码),即一些字母有些扭曲的字条,这就是梵阿纳的发明,叫做Captchas。
  这项突破性的技术是梵阿纳与他的论文指导老师Manuel Blum在2000年开发的,现在已经被无数的网站采用。有数据显示,这项技术在推出后的短短五年内,每天就有2亿个检验码在被使用。
  我们平时在使用检验码时,并不会去注意到它。实际上,这背后是一门新的学科,叫做“Human Computation”或者“Human-based Computation”。我们暂且称之为“人本计算”。
  为什么扭曲的字母可以做为检验码?因为,这些扭曲的字母,人有能力识别,计算机却没有能力识别。在互联网中,恶意攻击都是通过机器来实现的,由于机器无法识别这些扭曲的字母,于是成为拦截恶意攻击的一堵Chinese Wall。
  对于梵阿纳来说,这只是其早期比较重要的一个发明。此后,他又完成了许多发明,也都是基于“人本计算”原理。即在互联网上,有些事情人可以轻易做到,而计算机却无法做到。这门学科正是研究如何把人的这个优势发挥出来,与计算机互动,达到一个最佳结果。

《纽约时报》数字化
  梵阿纳目前是卡内基·梅隆大学的助理教授。在发明检验码后,他的另一个发明,让从事新闻媒体的人备感亲切。
  这就是把《纽约时报》数字化。《纽约时报》于1851年开始出版,至今已有156年。但目前实现上网的只是1981年以来的内容,即短短27年的内容。此前129年的资料都没有实现数字化。
  而为了把过去27年的内容数字化,《纽约时报》雇佣了打字员,一个字一个字地敲到电脑中去,还经过了仔细的校对。这项工程耗费了长达10年的漫长光阴。
  而梵阿纳的发明是要把《纽约时报》之前的129年的内容在不到24个月的时间里全部实现数字化,让大家可以在网站上读到完整的《纽约时报》。这个项目预计在2009年下半年左右完成。
  这次,梵阿纳用的方法被称为reCaptchas,与前面的检验码技术一脉相承。
  《纽约时报》已经把之前的129年的报纸完整扫描。扫描是相对容易的,但得到的只是图片。而图片的最大缺点就是占用内存大、下载困难且无法被搜索。所以,要真正实现数字化,还需要把图片变成文本这一过程。
  梵阿纳在2005年就发现,当时每天有2亿个检验码被使用,虽然每个只要花10秒时间,但是加起来有20亿秒,相当于50万个小时。他想把这些时间利用起来。
  现在,网络上用的检验码比2005年要多得多。对梵阿纳来说,这意味着更多的时间可资利用。
  梵阿纳决定把这些时间用在《纽约时报》的数字化上。方法就是把《纽约时报》的扫描内容的一段拿过来,在人们填检验码时填写,用户输入的内容就是数字化的内容,把无数用户输入的内容整合起来,就是一个数字化的《纽约时报》。
  但怎么保证用户输入的内容正确呢?
  冯阿纳的做法是:一段文字,第一个用户读了后,假定他是正确的,然后,把这段文字给其他许多人读。如果大家读的结果是一样的,就可以确认其正确性。如果读的不一样,就重新验证。
  据梵阿纳在他的网页中介绍,2007年时,除了《纽约时报》,他还致力于让Internet Archive(互联网档案计划)数字化。
  Internet Archive(archive.org)成立于1996年,由Alexa创始人布鲁斯特·卡利(Brewster Kahle)创办,是一个公益性质的计划,非正式中文名有“网站时光倒流机器”“互联网档案馆”等。Internet Archive定期收录并永久保存全球网站可抓取信息,大网站,比如Google会每天备份一次,每次收录入十个左右网页,一些小网站每年只收录几次。用户可以通过Internet Archive的“Take Me Back”对网站的发展与历史资料进行研究。
  梵阿纳在他的网页上挂出了reCaptchas的程序链接,鼓励各个网站去用。

有用的游戏
  通过ReCaptchas,梵阿纳成功地利用了人远超于计算机的能力,做了很有用的事情。梵阿纳还在朝着这个方向前进。他现在最常用的手段是游戏,让人们在游戏中不知不觉地完成一些重要的事情。
  在他的网站www.gwap.com上,你可以找到他发明的五六个游戏。2006年,梵阿纳推出了一个著名的游戏,叫ESP Game。这一游戏的玩法其实很简单:进入游戏,网站会给你随机配一个伙伴,两人同时看一张图,让你在两分钟内给图片写出关键词,如天空、鸟、足球、奔跑等等。如果你们两人写的关键词一样,就可以得分。
  在这个游戏中,两个互不相识的人给出了相同的关键词,就意味着,他们给的关键词是正确的。这张图片遂有了属于自己的关键词。
  为图片写出关键词,对人而言绝不是一件难事,但对于计算机来说,却是一件非常困难的事情。通过这个游戏,理论上来说,如果有足够多的人参加,就可以在不长的时间内,给互联网上所有的图片都写上正确的关键词,而这对于图片搜索至关重要,会大大提高图片搜索的精确性。
  为了鼓励用户的参与,游戏采用积分制——你写的正确的关键词越多,得到的积分就越多。比如,如果一个图片的关键词是:天空(50分),鸟(60分),足球(120分),奔跑(60分)。这些分数会积累,网站上也将公布每天得分最高的人的名字。
  这的确激发了很多人参与的热情。有人甚至每周花40小时玩这个游戏。今年1月,梵阿纳说,已经有20万人玩过这个游戏,并收集了5000万个关键词。
  梵阿纳的这个发明,已经被Google采用了。Google推出的一个产品叫Google Image Labeler(谷歌图片关键词标注),就是一个内容与ESP Game一模一样的小游戏。
  梵阿纳推出的其他游戏有点类似。一个叫歌曲关键词标注(Tag a tune),就是一个给音乐标上关键词的游戏:一首歌可以标上如“忧伤”“舞曲”“吉他”这样的关键词,目的是提高音乐搜索的精确度。梵阿纳说,这个游戏已经被6万人玩过,收集了1000万个数据。
  一个叫Verbosity(唠叨)的游戏是收集常识用的:两个人玩,一个人说出一个常识,如果对方提供的答案与他给出的一致,就可以得分。而对游戏来说,就可以得到一个常识。
  一个叫Squigl(涂鸦)的游戏,两人看同一幅画,然后比赛谁画的像,目的是为计算机积累视觉素材,提高识别物体的能力。
  梵阿纳说,他即将推出一个游戏,帮助人们把语言从一种翻译到另一种。他预计,这会很有市场,因为几乎每个大公司都需要翻译服务,已经有很多公司对此感兴趣。不过,这个游戏还没有推出,因为梵阿纳认为游戏还不足够好。
  梵阿纳的工作是在想方设法利用人擅长做而计算机不擅长的能力,把这方面的资源尽可能开发出来。实际上,我们今天熟知的百度知道、维基百科等产品,也有异曲同工之妙:充分有效聚合了大量的人力。
  在这个领域,未来注定还有很多不可思议的发明会产生。

沙发
发表于 2008-11-13 10:39:51 | 只看该作者

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