Tai veikia taip gerai, kad prilygsta net dirbtiniam intelektui? Kas tai yra žmonių kompiuterija ir kaip tai kuria stebuklus su „Vikipedija“ ar „reCAPTCHA“

„Kompiuterija“, o lietuviškai tiesiog „skaičiavimas“, iš tiesų ir reiškia būtent tai – paskaičiuoti, suskaičiuoti, rasti reikšmę… Ne visi susimąstome, jog pirmieji „kompiuteriai“ iš tikrųjų buvo žmonės. Jau nuo XVII a. vartojamas terminas reiškė „tą, kuris skaičiuoja“, atlieka matematinius veiksmus. Dažniausiai tai būdavo tiesiog pareigos vienoje ar kitoje institucijoje. O dideli skaičiavimo darbai būdavo padalinami daugeliui „žmonių-kompiuterių“, kad būtų atlikti greičiau.

Tokie „kompiuteriai“ buvo itin svarbūs Antrojo pasaulinio karo metais. Šį darbą dažnai atlikdavo matematiką išmanančios moterys. Jos svariai prisidėjo prie JAV branduolinės fizikos, aeronautikos plėtros. Vienos pirmųjų skaitmeninių kompiuterių programuotojų taip pat buvo moterys.

Tačiau XXI amžiuje „žmonių kompiuterija“ netikėtai įgijo ir naują prasmę. Pasak šią sritį plėtojančių mokslininkų Dr. Pietro Michelucci ir Dr. Janis Dickinson (Science, 2016), ateities žmonių kompiuterijos (angl., human computation) sistemos gebės išspręsti sudėtingiausias pasaulio problemas (angl., wicked problems). Į šią kategoriją patenka jau minėtos gamtinės, socialinės, politinės ir ekonominės krizės.

Bet kas gi ta žmonių kompiuterija?

Visa tai geriau paaiškintų ne apibrėžimas, o pačios Vikipedijos pavyzdys. Vikipedijoje – „laisvojoje interneto enciklopedijoje“ – šiuo metu paskelbta per 45 mln. straipsnių 299 kalbomis. Tačiau daugumą jų kuria ne pavieniai eruditai, o „minios“. Daugybė registruotų vartotojų Vikipedijoje kasdien kuria, atnaujina ir tobulina straipsnius. O viso to rezultatas – vienas išsamiausių ir patikimiausių informacijos šaltinių internete.

Tai kaip gi čia dabar yra? Ar „minios“ sukurti įrašai gali būti patikimi? Juk pasaulinės informacijos katalogavimas – didelė ir atsakinga užduotis. Tačiau pasirodo, jog „minios intelektas“ bei žinių bagažas daugeliu atveju pranoksta individualų. Jam atsiskleisti tiesiog reikia tinkamos infrastruktūros.

Vikipedija puikiai iliustruoja visos žmonių kompiuterijos idėją. Daugybė narių – kiekvienas su unikaliais, kad ir ribotais, gebėjimais bei žiniomis, – kuria bendrą produktą, naudodami kompiuterinę sistemą. Šiuo atveju, tai „wiki“ programinė įranga, skirta būtent bendrų internetinių puslapių kūrimui.

Kitas žmonių kompiuterijos pavyzdys, su kuriuo susiduriame bene kiekvieną dieną – „reCAPTCHA“. Tai sistema, sukurta apsaugoti internetines sistemas nuo kenksmingų ar įkyrių, brukalus generuojančių robotų. Tačiau tuo pat metu, „reCAPTCHA“ padeda ir skaitmeninti pasaulio žinių bagažą.

Tikrindama, ar vartotojas – žmogus, o ne robotas, „reCAPTCHA“ dažniausiai pateikia du paveikslėlius su žodžiais, kuriuos reikia perrašyti į tam skirtą laukelį. Vieną iš šių žodžių sistema jau žino, ir jį perrašydamas teisingai, vartotojas patvirtina, kad yra žmogus. O antrasis – iš dar neskaitmenintos knygos ar kito leidinio paimtas žodis, kurį perrašydamas, vartotojas jį suskaitmenina.

Nuo 2007-ųjų, kai ši sistema buvo sukurta, iki 2011-ųjų, minios pagalba taip buvo suskaitmeninta daugiau nei 13 milijonų „The New York Times“ laikraščio archyvo straipsnių bei „Google Books“ knygos. Sistema ir toliau skaitmeninamos kompiuteriams „neįskaitomos“ knygos, verčiami tekstai.

Vikipedijoje, „reCAPTCHA“ ir kituose panašiuose projektuose žmonių kompiuterija apjungia geriausios žmonių ir kompiuterių savybes. Kompiuteriai sugeba apdoroti, kataloguoti ir „prisiminti“ didelius kiekius informacijos, atlikti skaičiavimus, iš daugelio duomenų gabalėlių suklijuoti vieną bendrą rezultatą ir t.t. Tuo tarpu žmonės turi išskirtinių regimųjų savybių, geba įžvelgti subtilybes paveikslėliuose, pvz., išsiliejusiuose „reCAPTCHA“ nuotraukose.

Ieškodami problemų sprendimų, žmonės gali remtis intuicija, lengvai atskirti svarbią informaciją nuo nesvarbios ir panašiai. Be to, prie tokių projektų prisijungus milijonams žmonių, šie darbai atliekami gerokai greičiau nei tai būtų įmanoma be „minios“. Angliškai šis „minią“ pasitelkiantis metodas apibrėžiamas „crowdsourcing“ terminu.

Tačiau ar Vikipedija ir „reCAPTCHA“ išgelbės pasaulį? Gal ir ne, tačiau tai – tik žmonių kompiuterijos galimybių pradžia. Be klasikinių pavyzdžių, jau atsiranda ir pažangių, opias problemas sprendžiančių sistemų.

Pavyzdžiui, piliečio mokslo projektas – žaidimas Foldit. Šio žaidimo esmė – atrasti įvairių baltymų tretinę struktūrą. Tai padeda geriau suprasti ligas, tarp jų vėžį, ŽIV, maliariją ir kt., bei modeliuoti naujus vaistus. Žaidėjai tarytum galvosūkį „lanksto“ baltymą tol, kol atranda energiškai stabiliausią baltymo struktūrą. Šią reikšmę realiu laiku apskaičiuoja žaidimo programinis kodas.

Atrodo, visai paprasta užduotis, ar ne? Ne visai – norint atrasti tiksliausią baltymo struktūrą, reikia gerų erdvinio mąstymo sugebėjimų, šiek tiek intuicijos, bei gebėjimo mąstyti kelis žingsnius į priekį. Žaidėjai geba įsivaizduoti, kaip vienokia ar kitokia struktūra atrodys dar prieš jas išbandydami. Tuo tarpu, joks kompiuteris to atlikti nemoka. Kad išspręstų tokius „galvosūkius“, kompiuteriniai algoritmai turi iš eilės bandyti visas skirtingas struktūrų kombinacijas, kol randa palankiausią. Tai ne tik ilgai užtrunka ir naudoja daug kompiuterio galios, bet ir norimas optimalus rezultatas ne visada atrandamas.

Tiesą sakant, Foldit žaidimas ir atsirado paskatintas „minios“. BOINC savanoriškos kompiuterijos platformoje vykdomas Rosetta@home projektas, kuris kompiuteriniais algoritmais bando atrasti įvairių baltymų struktūras. Savanoriai per BOINC programą „aukoja“ laisvus savo kompiuterių resursus šiems daug galios reikalaujantiems skaičiavimams.

Tačiau ekrano užsklandoje stebėdami, kaip dirba Rosetta@home algoritmas, dalyviai pradėjo skambinti jo kūrėjams ir sakyti, jog jie jau dabar mato, kaip turėtų būti sulankstytas baltymas, o kompiuteris spėlioja visai ne į tą pusę! Taip atsirado paskata sukurti Foldit – sistemą, kurioje optimaliai panaudojamos kompiuterio skaičiavimo galimybės, ir žmonių vaizduotė bei erdvinis mąstymas.

Beje, Foldit žaidėjai gali ir patys kurti miniprogramas, programinio kodo „receptus“, kaip greičiau išspręsti galvosūkį. Šiais receptais jie dalinasi ir su kitais žaidėjais. Tokiu būdu ši žmonių kompiuterijos sistema įgyja ir dar vieną plotmę. Labiau patyrę, reikiamų įgūdžių turintys vartotojai atlieka sudėtingesnes užduotis, lengvesnes palikdami kitiems. O kompiuteris apdoroja įvairių vartotojų indėlį, paskirsto užduotis ir t.t.

Tačiau galimos ir dar sudėtingesnės žmonių kompiuterijos ekosistemos. Pasak Michelucci & Dickinson (2016), įvairiapusį „minios“ bendradarbiavimą įgalinančių platformų bus kuriama vis daugiau.

Tokios sistemos pavyzdys – „Polymath“ projektas. Jame matematikai ir visuomenė kviečiami spręsti matematines problemas, kurių pavieniams mokslininkams išspręsti nepavyksta. Dalyviai esamuoju laiku diskutuoja ir išbando skirtingus problemos sprendimo būdus. Nuo projekto pradžios, ši bendruomenė jau išsprendė ne vieną matematinę problemą. Tarp jų – istorinės Hales–Jewett teoremos įrodymas, ir net keli moksliniai straipsniai, paskelbti „Polymath, D. H. J.“ pseudonimu.

Anot Michelucci & Dickinson, tokias „gyvas“, tiesioginiu laiku bendradarbiauti skatinančias sistemas būtų galima pritaikyti ir klimato kaitos, pandemijų ar geopolitinių konfliktų sprendimui. Pavyzdžiui, daugybė dalyvių galėtų vienu metu siūlyti idėjas, kaip įveikti klimato atšilimą, diskutuoti, šias idėjas kartu tobulinti ir generuoti naujas. Galiausiai, sukurtas teorinis problemos sprendimo scenarijus būtų sumodeliuojamas kompiuteriu. Remdamasi gautais rezultatais, bendruomenė vėl diskutuotų, scenarijų tobulintų, vėl jį testuotų ir t.t. Tokiu būdu kompiuteris atlieka tai, ką moka geriausiai – suteikia erdvę bendradarbiavimui, bei atlieka skaičiavimus, modeliuoja. Tuo tarpu žmonės pasitelkia vaizduotę kurti naujoms idėjoms, tariasi, integruoja realų pasaulio socialinį, ekonominį kontekstą ir t.t. Sukuriama sudėtinga, daugiasluoksnė sistema, galinti įveikti tokias pat sudėtingas problemas.

Verta susimąstyti – ar verta laukti itin sumanaus dirbtinio intelekto, jeigu jau dabar turime jį pranokstančias žmonių kompiuterijos sistemas? Išnaudodama geriausias žmonių ir kompiuterių savybes, žmonių kompiuterija jau šiandien gali pasiekti tai, ką dar nesukurtas dirbtinis intelektas galbūt pasieks rytoj. Todėl belieka tikėtis, kad šias sistemas kurti ir į jas įsitraukti pradės vis daugiau žmonių!

E. M. Ramanauskaitė

Šaltiniai:

Michelucci, P., & Dickinson, J. L. (2016). The power of crowds. Science, 351(6268), 32-33.

„Human Computation and its Implications“ – interviu su Dr. Pietro Michelucci, https://youtu.be/qZnfLhXUKZ0

Ponti, M., Hillman, T., Kullenberg, C., & Kasperowski, D. (2018). Getting it Right or Being Top Rank: Games in Citizen Science. Citizen Science: Theory and Practice, 3(1).