Posted by Mr. Monday

這一篇文章是根據之前的一篇文章 <玩遊戲，做研究> 所改寫而成。本文並可在 <密技偷偷報【密】字第肆拾號> 雜誌中看到。

2005年，一個帶著眼鏡、身材略微發福的年輕小伙子接過了卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）所頒發的博士畢業證書，領取這個畢業證書是必然的，因為他的博士研究使得電腦界開拓出了一個全新的研究領域 — 人腦運算 (Human Computation)。這個年輕人的名字是 Luis von Ahn，人機介面(HCI)跟人工智慧(AI)領域的新星。

Luis von Ahn 暸解到了電腦智慧的極限，也暸解到電腦如果要模仿人類的思考的話，需要大量的資料來做訓練。比如說，如果我們要讓電腦知道什麼是狗的話，我們就必須拿出一張有狗的照片，然後把狗所在的位置給標示出來；同樣的道理，如果我們需要讓電腦理解什麼是貓的話，我們就必須給電腦貓的圖片；依此類推。然而，我們不可能聘請這麼多人來標記所有的東西，因為這樣子所牽涉到人力跟範圍將是非常地大的，而且聘用的金額將是非常昂貴。試想想，如果付錢給一個工讀生，每小時 100 塊，請工讀生來幫忙標記圖片，一個小時標記 100 張圖片，一天 8 小時，如果需要標記的圖片是數千萬張的範圍，我要請多少工讀生來做這些事情呢? 而且，我又怎麼知道他們有沒有標記錯誤呢? 我又該要花多少錢來做驗證?

對於上述的問題，Luis von Ahn 想到了解決的方法。他認為根本不需要付錢，大家就會自動來幫忙做這件事情，只要他們覺得這件事情是好玩的。這讓我想到馬克吐溫的名作 <湯姆歷險記> 裡的橋段，故事的主人翁湯姆由於被交代要將所有的籬笆上油漆，因此不能跟其他的小朋友一起去玩耍，不過聰明的湯姆想到了好方法，他讓其他的小朋友認為刷油漆是很有趣的一件事情。因此，其他的小朋友不但爭先恐後地來幫湯姆刷油漆之外，還會給湯姆玩具或是糖果，就只是為了能夠刷到油漆。

(圖片來源: ESP Game網站)

而 Luis von Ahn 借著觀察，發現許多人會在網路上面玩一些小遊戲來打發零星瑣碎的時間，因此他決定著手設計一款遊戲，這款遊戲叫做 EPS Game。遊戲規則很簡單，玩家一進入遊戲畫面，會看到一張圖，針對這張圖，玩家必須給一個關鍵字，而在網路的彼端，會有一個玩家跟你配對起來，一但你所輸入的關鍵字跟你配對的玩家一樣，那麼你們兩個就獲得分數，雙方進入下一關。當然，如果沒有沒有人跟你玩的話，就會有機器人跟你配對起來。藉由這個遊戲，Luis von Ahn 就可以讓大家在玩樂的同時取得大量有意義的配對資料，而這些跟圖片配對的關鍵字，將可以用來訓練電腦來認識圖片的內容物。

因為這一款遊戲，也讓 Google 發覺了這位超級新星，因此在 2004 年 12 月邀請他到 Google 演講；其後在他畢業之後，又邀請他到 Google 給了另外一個演講 。在文字搜尋的戰場上面，Google 算是贏家了，然而面對科技的劇烈變動，任何一個公司如果不能持續往下一個科技邁進，都將會被時代所淹沒。因此，對於搜尋而言，下一個最大的戰場，當然就是多媒體，包括了音樂、影片、照片。Google 會邀請 Luis von Ahn 不是沒有道理，因為他們也想要利用這樣子的遊戲來建立他們的資料庫。就在 2006 年 9 月 1號，Google 發表了一款大作，Google Image Labeler 而這一款遊戲正是 EPS Game 的模仿之作。

不過，Luis von Ahn 的創意還未竭盡，在推出如此成功的遊戲之後，Luis von Ahn又馬不停蹄地推出了一個更好玩的曠世鉅作–Peekaboom。這款遊戲的趣味性比EPS高出數倍，保證一玩馬上上癮。遊戲規則則是將 EPS game 的規則做個修改。現在玩家分成Peek方，以及 Boom 方。兩個被配對起來的玩家，必須共同合作。在一開始的遊戲畫面，Peek 方會是一片全黑的 畫面，而Boom方或是一張圖片以及一個單字。Boom方利用滑鼠將圖片點開，每點擊一下，被點擊的圖片部位在 Peek 方就會暈開。於是Peek方就可以 利用得到的圖片部分資訊來猜測這張圖片所配對到的單字。一但Peek方猜中，兩方就會共同得分，然後換下一張圖，然後兩個人腳色互換，原本是Peek方的 腳色，變成 Boom 方，而 Boom 方的腳色變成 Peek 方。這個遊戲就有點像是我猜。因為有時間限制，因此 Boom方會儘量點擊跟單字相關的部位。此遊戲 不但遊戲趣味度高，研究員也可從遊戲的資料當中來做研究。因為有成千上萬的人，會因為玩這個遊戲來幫他們標記圖片中相關物件的位置。藉由這些標記的位置和大量的資料，就可以做非常有用的分析了。而這個遊戲也非基於之前所設計的遊戲 ESP 所取得的資料不可，之前說到的遊戲規則，Boom 方會的到一張圖片，以及一個單字。電腦怎麼知道要圖片該用什麼單字來表達?就是拿ESP的資料庫的遊戲資料得來的。因此，也可以說，這種遊戲也只有 Luis von Ahn 也才能設計出來。普通人誰有數千萬張已經標記過後的圖片?

透過網路以及簡單的人工智慧設計，Luis von Ahn 創造出了一個全新的領域: 人腦運算 (Human Computing)，讓在網際網路上面的千千萬萬個使用者都能夠貢獻他們的腦力在”研究”之上，而這個貢獻是基於自願的。終於，Luis von Ahn 為線上遊戲找到了一個最好的出路，玩遊戲的人不再是花費時間，而是藉由遊戲學習單字；而所標記的圖片，將可以讓科學家獲得寶貴的研究資料，得以教導電腦如何來認識這些圖片。

Luis von Ahn 似乎也有意要將網路遊戲結合研究的目標繼續發揚光大，在他任職於他所畢業的母校之後，他在今年5月推出了gwap，一個整合型的遊戲網站。這個網站整合了許多的小遊戲，這些小遊戲都是用來設計來取得人對於某項資料的認知，像是標示圖片或是標示音樂等等。

因為 Luis von Ahn 的開創，這樣子取得資料的方式也開始在各個領域中被採納。台灣大學的資訊網路與多媒體研究也連續在 2006 年以及 2007 年推出了兩款遊戲，其中一款叫做PhotoShoot 的遊戲是用來蒐集圖片當中大家所感興趣的地方；而另外一款叫做 PhotoSlap 的遊戲則是用來標示人臉的遊戲。

結合網路的人腦運算，將會開始以不同的形式出現，遊戲只是其中一種方式。其他的方式還包括了利用 RECAPCHA來進行認證的系統。RECAPCHA也是由Luis von Ahn所發明，上圖中的波浪字串，其中有一個是從電腦掃描書中的字串而來，當使用者輸入圖中的文字時，就順便幫忙辨識了電腦掃描下來的文字。這些大量蒐集的資料同樣地也可以幫助電腦辨識文字(OCR)，除此之外，也可以順便驗證電腦所辨認的字串是否正確。藉由每天成千上萬的登錄數據，RECAPCHA系統又成功的利用了人腦來做運算。

人腦運算 (Human Computation) 雖然是由 Luis von Ahn 所開創，但是他的想法以及研究的精隨將會在全世界遍地開花，但是無論下一個應用是什麼，都將脫離不暸網路，因為正是因為網路的發達才孕育出了這一個全新的領域。我想，這也是網路發明人當初所想不道的其中一件事吧。

圖片來源: http://www.cs.cmu.edu/~biglou/

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本文轉載自 <UIUI>

今天 Mr. Thursday 介紹了用借由分析喉嚨附近的神經細胞所發出的訊號來說話的科技 Audeo，讓我想到了幾個跟腦波介面有關的研究。腦波的介面研究的確是近年來的趨勢，不過所需要的知識跟設備都是更上一級。今天介紹的兩個研究，一個是 BrainBall，另外一個是 BrainLoop。這兩個研究都有在 Wired NextFest 上面 DEMO 過。

BrainBall

BrainBall 是由瑞典的 Interactive Institute 的 SmartStudio 所研發。遊戲規則非常簡單，誰的腦波比較低，或是換句話說，誰的腦袋比較平靜，又換句話說，誰的腦袋比較 “入定” 的人，他的 “力量” 就會比較大。讓我們直接看 DEMO:

腦波會打在螢幕上:

BrainLoop

BrainLoop 這個研究是由三個國家的研究機構所共同發展的，像是奧地利的 Graz University of Technology、 德國的 Fraunhofer-Institut für Rechnerarchitektur und Softwaretechnik FIRST、斯洛維尼亞的 Ministry of Culture of the Republic of Slovenia。內容主要是，用腦袋就可以做選擇瀏覽的動作。

無解說版:

而 Brain Computing 實際上也有專門的期刊，像 BrainLoop 如此精采的研究，當然是上了 Brain-Computer Interfaces。Brain-Computer Interfaces 目前的發展，就如同 25 年前剛開始發展 MultiTouch 的介面一樣，或許我們不需要等到這麼久，也許 20 年後我們就可以看到商品化的產品了。

圖片來源: BlogForCompanies、 Hindawi、SmartStudio

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