電腦不及人力？

精銳的電腦科學家們正在用極度使人上癮的電腦遊戲哄騙毫無戒心的網路用戶──可能包括兒童而在內，讓他們免費為一些世界上最有錢的公司干極度無聊的瑣碎工作。

這千真萬確。不過，公平地說，沒有人懷有惡意。

這場運動有一個自相矛盾的名字：人力電算(human computation)。其理念是，由於許多工作人類還是比電腦完成得出色，為什麼不讓人來做這些事情呢？而通常，做到這一點的最佳方式就是設計一個遊戲出來。

這正是路易斯•馮•安(Luis von Ahn)的想法。28歲的馮•安是卡耐基-梅隆大學(Carnegie Mellon University)的教授，也是網路熱門的ESP遊戲(ESP Game，可在espgame.org上找到)的開發者。該網站有逾13萬名訪問者，最近還激發了其他研究者進行同樣的嘗試。

這款遊戲通過網路隨機將兩個遊戲者聯繫起來。兩個遊戲者會看到同樣的圖片，然後必須輸入可能的關鍵詞以描述他們看到的內容。如果關鍵詞吻合就會得分；據瞭解有人一玩就是好幾個小時。

然而，這個過程實際上是為之前從網際網路收集到的未標題圖片給出關鍵詞，以後可以用這些關鍵詞來對圖片進行分類或檢索。

電腦在這種「圖片識別」方面的表現仍然很差。世界上還沒有一個軟體能做到三歲小孩都可以做的事情：那就是當看到一頭牛、一座橋或一支鉛筆的圖片時，總是能分清楚出哪個是哪個。

馮•安說，這個遊戲的靈感之一來自於電腦紙牌遊戲──他意識到人們會很高興地在電腦上打發無窮無盡的時間。ESP遊戲的一大創新之處在於引入了記分板，這一點讓遊戲玩家拼盡全力，並加深了他們沈迷的程度。

ESP遊戲並非馮•安對現代計算領域的唯一貢獻。他還參與開發了驗證碼(Captcha)，即一串扭曲的數字。你必須正確地將這些數字輸入電腦才能進行一些操作，比如設立新的電子郵件賬戶等。

馮• 安的事業顯然正是春風得意。去年秋天，他被授予麥克阿瑟基金會(MacArthur Foundation)的「天才」獎項；還被任命為微軟(Microsoft)研究員。谷歌(Google)已許可了ESP遊戲，現在正將它與谷歌圖像標示軟體一起使用，以定義其極其浩繁的網路圖片庫。

同樣值得注意的是，其他項目的一些研究人員也開始青睞利用遊戲獲得人力幫助的想法。道格拉斯•特恩布爾(Douglas Turnbull)是加州大學聖地亞哥分校的一名研究生，他開發了一個遊戲用來對音樂進行分類。人們提供簡短的文字描述，以備將來在一個推薦音樂的程序中使用。他說，還有兩個基於遊戲的項目將會在即將召開的一個音樂研究者會議上進行討論。

這種遊戲方式也有侷限。最大的一個問題是當兩個人玩這個遊戲時，他們的回答通常都是最顯而易見的，因為只有當另外一個玩家也想到了相同的說法時，他們才能得分。哥倫比亞大學研究人員丹•伊利斯(Dan Ellis)和研究生邁克•曼德爾(Michael Mandel)正在研究一款針對音樂的遊戲，他說在他自己玩的時候，他很快就學會了避免有創意的說法，只用最基本的。

這種遊戲方法的另一個侷限是，外行的遊戲者對技術性或科學方面的圖像根本就幫不上忙。有多少不是科學家的人能分辨出鳥嘌呤的分子並正確地將其分類？

馮•安也承認遊戲方式對相對簡單的任務最有效。不過，這種人力電算的概念還是逐漸滲透到其他的電腦領域。比如，谷歌現在也表示或許可以利用人力來優化搜索結果，剔除低質量的頁面。

另外，亞馬遜(Amazon.com)推出了一個名為「Mechanical Turk」的站點，外包給人們簡單的工作。酬勞低得驚人──寫一則電影情節梗概是10美分；回答一個關於電腦的問題兩美分。很難分清哪種方式更糟糕：幾等於無的報酬，還是像玩ESP遊戲那樣，完全沒有報酬。

利用人力來完成電腦無法完成的瑣碎工作，相較於電腦科學家想用機器將人們從這種工作中解脫出來的雄心壯志是多大的倒退？

馮• 安說這只是種權宜之計；他說在20年內，至少在視像領域，所有的問題都將得到解決，我們將不再需要藉助人力。但他承認，這樣的結果取決於研究的突破性進展，而這種進展可能會是什麼樣，他甚至還無法描述。如果沒有這樣一次靈感突現，就算20年也不一定夠用，至少在電腦視像識別領域是這樣，因此人類的力量還將在更長遠的時間內發揮作用。

「在這方面我們真的只是在緩慢前行，」他說。(文章僅代表作者個人立場和觀點)