Kombinera människa och dator intelligence kan hjälpa till att lösa världens mest förargliga problem, forskare tänkt i en artikel som publicerades på måndagen i tidskriften Science.
Forskare från
Cornell University och
Mänskliga Beräkningar som Institutet vill ha mer människor att hjälpa till att påskynda forskning och att hitta lösningar på livets svåraste problem, såsom cancer, HIV, klimatförändringar och torka.
Crowdsourcing analys av forsknings-material är inte ny. Det finns redan “spel med ett syfte” att avlasta en del av arbetet med att analysera data för att människor, som tar emot uppgifter som paketeras som spel.
När syftet med dessa spel innebär vidarebefordran vetenskap, det är “som kallas citizen science”, säger Pietro Michelucci, chef för Human Computation Institutet.
Nya verktyg och infrastruktur, har gjort det lättare att kombinera olika metoder för crowdsourcing och skapa mer komplexa och sofistikerade system”, sa han till TechNewsWorld.
“Så detta innebär att man, istället för att skapa bara en mindre mänskliga beräkning system från början varje gång, vi har nu möjlighet att ansluta olika metoder för engagemang och har i realtid tillgång till folkmassorna,” Michelucci sagt.
Medborgare Vetenskap
Upptäckten av HIV-relaterade hitta, som hade gäckat forskare för ett och ett halvt decennium, tog bara 10 dagar för medborgare, forskare att nå. Publiken var experterna manipulera 3-D modeller i protein fällbara spel Foldit.
“Om du kunde skapa en expert genom att kombinera personer i publiken, så har du tillgång till mycket mer skara experter,” sade Michelucci. “Så använder vi” wisdom of the crowd ” – metod för att kombinera bidrag från allmänheten.”
För en smartphone-app som heter “Malaria Plats,” forskarna fann att varje 23 diagnoser från medlemmar av allmänheten som var lika exakt som en diagnos från en legitimerad logoped. Men 23 är kanske inte rätt nummer för Michelucci och bolagets WeCureAlz initiativ för att forska om Alzheimers sjukdom, och det kan vara fel antal skara experter för många andra system.
“Vi har att räkna ut hur många medlemmar av allmänheten som det tar att analysera en viss mängd data innan analysen är lika exakt som en från den utbildade forskare som arbetar i labbet,”sade han.
“När vi kan få det att fungera, att vi har denna kraft multiplikator. Om vi har ungefär 30 000 människor i allmänhet och det tar 30 personer, sedan har vi 1 000 i publiken experter” Michelucci läggas till.
Publiken experter kan åtgärda problem av alla storlekar en dag, enligt Rob Enderle, förste analytiker på Enderle Group.
Till exempel, mänskliga beräkning kan påverka “tvister, både i rättspraxis och upptäckt, primär forskning om trender och orsaker”, sa han till TechNewsWorld. “Politik skulle vara aktuell, till exempel.”
Människan och Maskinen
Mänskliga beräkning är långt från människor gör budgivning av maskiner. Det handlar om att utnyttja människor i områden där maskiner faller kort, enligt Michelucci.
“Ett annat sätt att se på det är, om maskinerna kunde göra allt vi människor skulle göra, så skulle vi inte behöva AI-forskare längre,” sade han.
Till exempel, i schack, människor fortfarande ha fördel i att kunna fokusera på bara den logiska drag, Michelucci påpekade. Datorer är bra på schack eftersom de anser att varje möjligt drag, även de som uppenbarligen inte gör någon mening.
“Även om maskiner kan utvärdera miljontals drag per sekund, de slösar mest tid på rörelser som inte kommer att vara framgångsrik,” Michelucci sagt. “Det mänskliga förmågor-som abstraktion, komplexa mönster erkännande, fantasi och kreativitet — dessa typer av saker som gör det möjligt för människor att hitta lösningar snabbt att maskiner inte kan, eftersom det finns för många möjligheter att söka igenom.”
