» » Человеко-ориентированный метод компьютерного моделирования

Человеко-ориентированный метод компьютерного моделирования

Человеко-ориентированный метод компьютерного моделирования (Человек-ориентированная компьютерная обработка данных, англ. Human-based computation ) - метод компьютерной обработки данных в котором определенная часть исследования осуществляется через аутсорсинг, передача части задач человеку и использование на определенных этапах исследования именно человеческих навыков, поскольку искусственный интеллект был бы менее эффективен для выполнения определенных задач. Этот подход использует различия в способностях, и альтернативные издержки между человеком и компьютером для достижения максимально эффективного взаимодействия человека с компьютером. В традиционной информатике, человек использует компьютер, чтобы решить проблему, обеспечивает формализованное описание проблемы для него, и принимает решение, как интерпретировать полученные результаты. Метод вычислений, основанный на человеческом факторе часто меняет роли. Человек или группа людей, предлагают свои варианты решения проблемы, а компьютер собирает, интерпретирует, и объединяет эти решения.

 

История исследований

 

Человеко-ориентированное моделирование берет свое начало от ранних работ по интерактивного эволюционного моделирования Ричарда Доукинза ( Richard Dawkins ). Эволюционное моделирование - способ моделирования, использующая для построения интеллектуальных схем методы, напоминающие теорию эволюции Дарвина. В электронном приложении Biomorphs к его книги ( The Blind Watchmaker ) предпочтения человека экспериментатора используются для исследования и управления изменением двумерных наборов линейных отрезков. предпочтения человека экспериментатора используются для исследования и управления изменением двумерных наборов линейных отрезков. По сути, эта программа просит человека выполнить фитнес-функцию эволюционного алгоритма (разновидность целевой функции, функция оценки пригодности решения, отбора его для решения цели). Эволюционный алгоритм - это алгоритм поиска правильного решения задач оптимизации и моделирования путем последовательного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Согласно с его помощью осуществляется эволюционное моделирование. Но в данных исследованиях человек для выполнения алгоритма может использовать свои чувства человеческого зрительного восприятия и эстетического суждения, которых нет у искусственного интеллекта. Для обычного эволюционного алгоритма этого осуществить нельзя. Кроме того, трудно получить достаточное количество оценок от одного человека, если мы хотим исследовать более сложные формы. Поэтому возникла необходимость привлечь большое количество людей.

Виктор Джонсон ( Victor Johnston ) и Карл Симс ( Karl Sims ) расширили эту концепцию путем использования суждений многих людей для оценки пригодности (Johnston, 1991; Sims, 1991). С помощью их программ можно разрабатывать, например, произведения искусства, используя мнение общественности. Эти программы эффективно изменили процедуру общего взаимодействия между компьютером и человеком. У них компьютер является больше не устройством для вычислений человека, а координатором для объединения усилий многих людей оценщиков. Эти и другие подобные исследовательские усилия стали темой исследования в интерактивном эволюционном моделировании или моделировании эстетического отбора, однако рамки данного исследования были ограничены оценкой аутсорсинга (распределения) функций между компьютером и человеком. В дальнейших исследованиях Косорукова и Голдберга (Kosorukoff, Goldberg, 2002) появились концепты человеко-ориентированного генетического алгоритма ( human-based genetic algorithm ).

Обычный генетический алгоритм - это подвид эволюционного алгоритма, основной которого является использование оператора рекомбинации (скрещивания) в качестве основного механизма поиска. Это основывается на предположении, что части оптимальное решение могут быть найдены независимо и рекомбинантную для получения лучшего решения. Согласно ЛОГА (HBGA) все операции типичного генетического алгоритма выполняются человеческим интеллектом. Он предусматривает участие человека в нескольких разных ролях. Человек не ограничивается ролью оценщика, и может выполнять более широкий набор функций. В частности, вносить свои инновационные решения в процессе оценки, внести дополнительные изменения в существующие решения и выполнять интеллектуальные рекомбинации. В результате этого аутсорсинга, могут обрабатываться изображения и данные, для которых не существует соответствующих операторов искусственного (компьютерного) моделирования, например, человеческие языки. Таким образом, ЛОГА устраняет необходимость в фиксированной репрезентативной схеме, которая была лимитирующим фактором эволюционного моделирования. Эти алгоритмы могут также рассматриваться в качестве новых форм моделирования, координируемых с помощью компьютерной программы.

В 2005 году американский ученый гватемальского происхождения Луис вон АГН ( Luis von Ahn ) впервые употребил термин «human computation» в своей квалификационной работе для получения Ph.D.

Под ним он имел в виду почти то, что понимают под ним сейчас - комбинирование методов, сочетающих человеческий и искусственный интеллект для проблем, где тип только одного интеллекта был бы неэффективен. Кроме того, этот же ученый один из разработчиков компьютерных тестов CAPTCHA (для определения: где задействована человек, а где компьютерная программа) и reCAPTCHA (для оцифровки книг и распознавания текстов). А также специального типа компьютерных игр - Games with a Purpose, где люди наслаждаются игрой, и одновременно своими действиями помогают развязки проблемных задач. В частности он автор the ESP Game.

 

Классификация методов человеко-ориентированного моделирования

 

Человеко-ориентированный метод моделирования использует возможности искусственного и человеческого интеллектов, меняя их местами и чередуя для различных задач. Ученый Алекс Косоруков (Kosorukoff 2000) предложил путь группировки человеко-ориентированных методов моделирования в 3 класса. В следующей таблице описываются четыре класса моделирования, в трех из которых на человека возлагается определенная роль.

Распределение функций в моделировании

Агент отбора решений (селектор)

Агент создание новых решений (инноватор) Компьютер Человек

Компьютер Генетический алгоритм Интерактивный генетический алгоритм

Человек Компьютерный тест Человеко-ориентированный генетический алгоритм

По этой таблице человеко-ориентированные методы могут быть классифицированы по следующим аббревиатуры: HC, CH, HH. H - human (человек); C - computer. Здесь первая буква определяет тип агентов создания решений (разрабатывает варианты для решения), вторая буква указывает тип агентов отбора решений (кто принимает решения среди возможных вариантов, разработанных агентами создания решений). В случае HH все функции переданы человеку. В некоторых вариантах метода (вики является наиболее распространенным примером), функция отбора решений выполняется ограниченным кругом людей, тогда используется маленькая буква h.

 

Примеры методов человеко-ориентированного моделирования

 

Игры для программистов

(HC) Darwin (разработка ученых Vyssotsky, Morris, McIlroy, 1961) и Core War (разработка Jones, Dewdney 1984) Игра для программистов ( Programming game ) - компьютерная игра в которой человек «прямо» не влияет на игру (т.е. не играет в нее в привычном смысле). Вместо этого человек пишет код для управления объектом игры (например танком, роботом, колонией бактерий подобные), который борется с подобными объектами - цель уничтожить врагов. Игра Core War

В этих компьютерных играх соревнуются несколько программ, написанных программистами. Darwin - одна из первых компьютерных игр для программистов, разработанная в 1961 году сотрудниками исследовательского центра Bell Labs В.А.Висоцьким (V. А. Vyssotsky), Макилрой (McIlroy ) и Робертом Моррисом (Robert Morris sr.), для компьютеров IBM 7090, в которой было несколько ассемблерных программ, названных «организмами», что загружались в память компьютера. Игра Core War - разновидность игры Дарвин. Организмы, созданные одним игроком (т. е. принадлежащих к одному виду), должны были уничтожать представителей другого вида и захватывать жизненное пространство. Победителем считался тот игрок, чьи организмы захватывали всю память. Игроки могут менять, и рекомбинировать и копировать друг у друга стратегии для улучшения своих шансов на победу. Человек создает программы, которые тестируются с помощью компьютера. Следовательно, выполняется аббревиатура HC: человеческий интеллект (H) создает решения (разрабатывает варианты для решения), а искусственный интеллект (C) принимает решение среди возможных вариантов, какая программа лучше всего подходит.

Интерактивное эволюционное моделирование

(CH) Разработка ученых Калдвелл, Джонстона, Симса ((Caldwell, Johnston, 1991; Sims, 1991). Интерактивное эволюционное моделирование ( Interactive EC, IEC) или моделирование эстетического отбора является одним из подвидов моделирования, использует человеческие оценки. Обычно человеческая оценка необходима, когда фитнес функцию нельзя определить с помощью искусственного интеллекта (например, для определения визуальной привлекательности), или в случае, когда результат оптимизации должен отвечать особым требованиям пользователей (например, вкус кофе или гамма цветов). Интерактивное эволюционное моделирование позволяет пользователю создать абстрактный рисунок, выбрав из числа изображений. Человек выполняет только оценку пригодности решения, а программное обеспечение выполняет роль создания решений. [Unemi 1998]

Электрическая овца ( Electric Sheep ) - проект распределенных вычислений (распределенного моделирования) для разработки компьютерной графики. С помощью программы создаются специальные геометрические фигуры (фрактальной пламени, Fractal flame ), которые распределяются на компьютеры, подключенные к сети. В свою очередь компьютеры отображают их в виде обычного скринсейвера (заставки). Название происходит от научно-фантастического романа Филипа Дика «Мечтают ли андроиды об овцах?" ( Philip K. Dick Do Androids Dream Of Electric Sheep? ) Геометрические фигуры, создаваемые будто символизируют сны компьютеров (овцы, связанные со сном также в английском языке).

Распределенные вычисления (распределенная обработка данных, англ. Distributed computing ) - способ решения трудоемких вычислительных задач с использованием двух и более компьютеров, объединенных в сеть. Распределенные вычисления являются частным случаем параллельных вычислений, то есть одновременного решения различных частей одного вычислительного задачи несколькими процессорами одного или нескольких компьютеров. Фрактал (лат. fractus - измельченный, дробный) - нерегулярная, самоподобные структура. В широком понимании фрактал означает фигуру, малые части которой в произвольном увеличении аналогичны нее самой.

Программа Электрическая овца проста даже для обычных пользователей, после установки на компьютере она отображается в качестве заставки. Кроме того, человек может стать более активное участие в проекте, самостоятельно создавая видео файлы и загружая на сервер. Заставки развлекает пользователя, и одновременно его компьютер используется для коммерческого проекта, их предпочтения учитывают при разработке копютернои графики. Сейчас около 500.000 активных пользователей данной программы. Мотив овец переносится на другие аспекты проекта. Около 100 видео овец хранится на сервере, и к ним есть доступ в любое время. Эту совокупность называют «стадо». Создание видео называется разведением, изменения в старом мутациями и т. д. Параметры с помощью которых программы генерируют эти видео овцы создаются несколькими способами: во-первых их заранее задают участники специальной почтовой рассылки Electric Sheep, также участники могут изменять параметры уже после скачивания. Кроме того, видео овца может быть создана администраторами сервера, куда поступают видео (пастухами). Также пользователи могут голосовать за овец, что им нравится или не нравится, и потом это голосование используется для генерирования новых видео овец.

 

Вики ( Wiki ) тип сайтов

(Hh) Это сайт (или другая гипертекстовая сборник документов), что позволяет пользователям самостоятельно менять содержимое страниц через браузер, используя упрощенную и удобную по сравнению с HTML, вики-разметку текста. Слово вики происходит из гавайского языка и означает «быстро» или «быстрый». Данный тип сайтов был разработан ( Вардом Каннингамом ) в 1995 году.

Это формат сайта википедии, где возможно редактирование веб-контента многими пользователями, т.е. поддержание двух типов созданий решений человеком (создание новой страницы, возможность ее дополнительных изменений). Тем не менее, адекватного механизма выбора из решений не существовало до 2002 года, когда на сайте Википедии появились возможности пересмотра истории, что позволило легче исправлять неправильные изменения. Это обеспечило средства для отбора среди нескольких версий одной и той же страницы. Вики стиль сайта стал инструментом поддержки совместного дополнения содержания.

Открытая философия большинства вики - позволять кому-либо изменять содержимое - не гарантирует, что намерения таких редакторов всегда хорошие. Большинство публичных вики избегают обязательных регистрационных процедур. Однако многие из крупнейших вики-систем (включая MediaWiki, MoinMoin, TWiki ) имеют определенные методы по ограничению доступа к написанию текста. Некоторые вики-системы дают возможность запрещать редактирование определенным индивидуальным пользователям, чего можно достичь, блокируя конкретные Ай-Пи адреса или имена пользователей, если они известны. Правда, с этим бывают и определенные технические проблемы.

Общим способом защиты от назойливых «вандалов» просто позволить им испортить столько страниц, сколько те хотят, зная, что эти страницы легко отследить и изменить назад после того, как вандал пойдет. Однако эта стратегия быстро может стать непрактичным, поскольку злость или чувство неполноценности таких лиц могут заставить их систематически портить чужие статьи. В случае чрезвычайных ситуаций, некоторые вики позволяют переключать базы данных в режим, когда они доступны только для чтения. Другие применяют политику, что позволяет продолжать редактирования только давним пользователям, которые зарегистрировались до какой-то произвольно выбранной даты. Однако вообще говоря, любой ущерб, причиненный «вандалом», можно быстро и легко исправить. Проблематичнее есть незаметные ошибки, которые вставляют в страницы. Пример: изменения в датах выпусков альбомов певцов, их дискографии. В крайних случаях, многие вики позволяют защитить определенные страницы изменению. Например, защищены страницы Википедии могут только администраторы, которые могут также снимать такую защиту. Но обычно считают, что такая практика противоречит основной философии вики, а потому ее, как правило, избегают. Например, английский Википедия время имеет, что наиболее, несколько десятков защищенных страниц - из более чем двух миллионов (по данным на декабрь 2007).

 

Человек-ориентированный генетический алгоритм

 

(HH) Использует время только способности человека для выбора решения и трех типов создание новых решений (создание нового содержания, его изменения и рекомбинации). Таким образом, все операторы типового генетического алгоритма переданы человеку (отсюда и название человеко-ориентированный). HBGA (ЛОГА) - методы очень напоминают те, что применяются в генной инженерии. В обоих случаях инноваторами и селекторами решений являются люди. Основное отличие заключается в том, что в данном случае идет исследование электронных, а не генетического материала. Как уже упоминалось выше, рекомбинации (скрещивания) используются в качестве основного механизма поиска решения. HBGA использует идеи cumulative learning (кумулятивного обучения) - изучение проблемы вместе с другими проблемами одновременно. Это позволяет достичь синергии, так как решения могут быть обобщены и использованы повторно между несколькими проблемами. Это также облегчает выявление новых проблем, имеющих разный уровень важности и правильного распределения распределение ресурсов между проблемами разного значения. Выбор представления данных значительно упрощается в HBGA, поскольку человеческой речи достаточно для адекватной репрезентации.

Методология HBGA была значительно разработана в течение 1999-2000 годов по анализу проекта Free Knowledge Exchange (Бесплатный обмена знаниями), который был запущен летом 1998 года, в России (Alex Kosorukoff, 1999). В настоящее время ряд других проектов, которые реализовали ту же модель. Например, Yahoo! Answers и Otvet.mail.ru, когда один человек отвечает, а остальные дают ответ, получая за это увеличение статуса на сайте.

Данный алгоритм применяется в управлении знаниями ( англ. knowledge management ), также используется термин «Менеджмент знаний» - это систематические процессы, благодаря которым знания, необходимые для успеха организации, создаются, сохраняются, распределяются и применяются. А также в интеграции знаний из различных источников, разработке дизайна, если для решения задачи нужно применить человеческую речь. Кроме того в электронном управлении (когда компьютерные технологии применяются для предоставления правительственных услуг). Часто электронные системы являются более эффективными, поскольку уменьшают уровень коррупции.

Идеи человеко-ориентированного генетического алгоритма была использована во время одного из исследований в 2011, когда большое количество людей была тестирована для изучения творчества через комбинирование эскизов (Yu and Nickerson, 2011). 1047 человек участвовали в итеративной разработке, оценке и комбинации эскизов на компьютерах. Итеративный означает многократное выполнение одного и того же задания для приближения к правильному результату. В частности, участники данного исследования выполняли эскизы стульев для детей. Их было разделено на несколько групп. Одна часть разрабатывала первое поколение стульев, другая часть участников должна была создать новые стулья на основе первых, выбрав и скомбинировав лучшие признаки от каждого из них. Третья часть оценивала и должна была выбрать лучшие стулья из числа эскизов 1-й и 2-й группы. И надо сказать, что стулья 2-й группы были выше оценены. Анализ эволюции дизайна стульев позволяет проследить, что участники не только переняли все лучшие черты стульев, и меняли имеющиеся особенности, но и добавляли много своего. Эти результаты показывают, что дизайн, учитывающий мнению многих ({{lang-en | crowd based design} населения-ориентированный дизайн, толпа-ориетований дизайн) может быть очень эффективным. Это новый путь взаимодействия искусственного и человеческого интеллектов по дизайну и творчества, использующий мнению многих. Очень возможно, что такой метод в дизайне будет на далее значительно развиваться, поскольку одному человеку труднее проследить, что может удовлетворить многих. идея Однако такое исследование, конечно же, требует средств и времени.

 

Социальный поиск

 

(HH) Социальный поиск или социальные поисковые системы - типа веб-поиска, который учитывает социальные связи и интересы человека (Social Graph), что делает поисковые запросы. Такой поиск значительно отличается от установленных подходов к поиску, где актуальность искомой информации определяется путем анализа текста каждого документа или ссылки структуры документов. Результаты поиска значительной степени основываются на контенте, который человек просматривала в интернете, чем она больше уделяла внимания, его комментариях на различных сайтах, собственного контента, который она распространяла в интернете. Также схожий подход используется рекламе Google-mail, основанный на рассылках, которые приходят на почту. Youtube предлагает посмотреть видео на основе тех, что вы смотрели раньше.

Социальный поиск осуществляется в различных формах, начиная от простых общих закладок и заметок контента до более сложных подходов, объединяющих использования человеческого и искусственного интеллектов. Часто пользователь может указывать, что эта информация ему более или менее важная. Социальный поиск позволяет изменения со стороны пользователей, человеческие оценки используются, чтобы выбрать лучшие и наиболее нужны, они попадают в верхнюю часть списка. В частности, в некоторых социальных сетях можно указывать, что информация вам интересной больше или меньше. Практика очень развита на новостных социальных сайтах Digg и Reddit. На обычных новостных сайтах администраторы решают, что интереснее, и что будет на главной странице. На данных сайтах новости размещаются самими пользователями, которые голосуют, что более интересное для них. Новости, которые набирают больше голосов, размещаются на главной странице, и вверху списков.

 

Компьютерные тесты

 

(HC) Компьютер сам создает проблему и предлагает ее для оценки и решения. Например, CAPTCHA тест - «completely automated public Turing test to tell computers and humans apart». Известный английский ученый Алан Тьюринг еще в середине 20 века сформулировал Тест Тьюринга для определения возможности искусственного интеллекта к мышлению, на основе которого и был создан CAPTCHA. Сам термин появился в 2000 году. Компьютерной программой создается проблема для компьютерных пользователей. Чаще нужно набрать буквы, изображенные на рисунке. Так распознается человек или компьютерная программа есть сейчас задействована. Данная проблема является легкой для человека и трудно искусственного интеллекта. CAPTCHA тесты являются эффективными мерами безопасности для предотвращения злоупотреблений онлайн-сервисами через автоматизированные системы, такие как спам, или слом аккаунта. Усилия человеческого и искусственного интеллектов, потраченные иначе, были бы неэффективными.

Система reCAPTCHA использует похожую систему использования человеческих навыков для оцифровки старых книг. Поскольку такие книги часто содержат символы не могут распознании с помощью программного обеспечения для оптического распознавания символов. Поэтому их распознают люди (von Ahn et al., 2008).

 

Интерактивные онлайн игры

 

(HC) Программы, с помощью которых люди используют свои знания для решения проблем, при этом играясь. Значительные разработки в данном направлении были осуществлены учеными Бургенером и вон Агном (Burgener, 1999; von Ahn 2003). Так называемые GWAP ( англ. Games with a Purpose ). Многие люди в современном мире очень увлекаются компьютерными играми, и уделяют этому много времени. В данных играх человек развлекается, и в это же время выполняет полезную работу. Задача их могут включать, например, подписи картинок, затем будет использовано для улучшения веб-поиска или транскрибирования текста, где это выполнить искусственный интеллект.

Луис вон АГН ( Luis von Ahn ) разработчик игры the ESP. Залогинившися на сайте он-лайн игры, пользователь автоматически привязывается к другому случайного пользователя - своего партнера. Они не знают друг друга, и не могут общаться. Обоим показывают одно и то же изображение. Их задача состоит в согласовании слов, которые были бы лучшими подписями для изображений. Картинка будет подписано только тогда, когда оба согласятся на такую подпись. Они имеют две с половиной минуты для подписи 15 изображений.

Оба партнера могут отказаться подписать изображения. Если один пользователь отказался делать подпись под определенным изображением, то оба переходят к новой картинки. В игре просят использовать только очевидные подписи, которые, скорее всего, будут согласованы с партнером.

Но такие подписи, очень часто, уже полученные системой от предыдущих раз, и добавляют мало информации для развития системы. Поэтому существуют «табу» слова, которые не могут быть введены в качестве возможного варианта. Это делает игру сложнее, так как уменьшает количество возможных подписей. Такие слова определяются системой автоматически после определенного количества введений. Для проверки честности ответов, однако существуют специальные изображения уже давно известных картинок. Если пользователи отвечают на них не правильно, то их данные в дальнейшем не будут приниматься во внимание.

Еще один пример GWAP, что позволяет решить реальные научные проблемы, - онлайн-головоломка Foldit, созданная учеными Вашингтонского университета. В этой игре пользователи получают задание оптимальным образом заключить определенный белок в пространстве, также есть возможность принять участие в разработке автоматизированных алгоритмов для предсказания конформации белков. Игроки Foldit уже помогли установить структуру ретровирусной протеазы вируса обезьян Мэсона-Пфицера, модифицировать фермент, катализирующий реакцию Дильса-Альдера, таким образом, что его активность возросла в 18 раз, также были созданы успешные алгоритмы для предсказания пространственной структуры белков.

 

Человек-ориентированный метод моделирования, как форма социальной организации

 

В некоторых случаях человеко-ориентированный метод моделирования, как форма социальной организации часто оказывается более надежным и производительным, чем традиционные формы организаций (Kosorukoff и Goldberg, 2002). Дело в том, что внутри организаций существуют определенные правила, которые поддерживают более или менее фиксированную структуру, функциональность и стабильность учреждения. Каждая организация - как механизм, а ее члены, люди - составные части механизма. Тем не менее, это ограничивает свободу сотрудников и часто является причиной стресса. Многим людям, в отличие от механических частей, трудно адаптироваться к определенной фиксированной роли, которая будет больше способствовать развитию организации. Проекты человеко-ориентированного моделирования предлагают решение этой проблемы в следующий способ. Они адаптируют организационную структуру в соответствии с человеческих чувств, желаний, творческих замыслов, чтобы использовать их максимально эффективно и в конструктивном русле. Это уменьшает зависимость от правил и обязательств организации, и делает людей счастливее.

Для примера можно привести технологии аутсорсинга, распределенного по алгоритмам, которые используются в человеко-ориентированных методах моделирования. Дело в том, что они намного более масштабные (т.е. для задания привлекается большее количество людей, поэтому задача четко распределены между различными уровнями), чем ручные или другие методы, которые традиционно применяются для управления аутсорсингом. Именно эта масштабируемость позволяет легко распределять задачи и усилия между многими участниками. Есть мнения, что в последнее время этот вид аутсорсинга настолько сильно отличается от традиционного мелкого аутсорсинга, чтобы требует нового названия - краудсорсинга (Howe, 2006).

Краудсорсинга ( англ. crowdsourcing, crowd - «толпа» и sourcing - «использование ресурсов») - передача определенных производственных функций неопределенному кругу лиц для решения ими проблемы (на основании публичной оферты, без заключения трудового договора). Термин впервые введен писателем Джеффом Хауи [3] ( англ. Jeff Howe ) и редактором журнала «Wired» Марком Робинсоном [4] ( англ. Mark Robinson ). Производители полагаются на случайных пользователей не только в вопросе формулировки потребностей, но и в определении продуктов и усовершенствований, которые удовлетворили эти потребности. Они делают специальные он-лайн опроса, предлагают людям делиться с ними мыслями. Часто такие консультации являются бесплатными, или мало оплачиваемыми, однако есть примеры и денежных вознаграждений. Поскольку есть люди, которые готовы поделиться своими идеями с компанией, исключительно из желания увидеть эти идеи воплощенными в производстве. Итак, люди развивают науку, получая при этом удовольствие. Самые известные примеры краудсорсинга: «Википедия» - свободная энциклопедия. Предлагает пользователям самим редактировать статьи. «Microsoft» - транснациональная компания по производству программного обеспечения для вычислительной техники. Использует метод краудсорсинга, привлекая пользователей своего программного обеспечения оставить предложения по улучшению разработок компании на корпоративном сайте, а также проводит опросы общественного мнения.

Определенной степени данные исследования затрагивают проблему сильного и слабого интеллектов. Среди исследователей философии искусственного интеллекта, существуют несколько мнений относительно возможности искусственного разума. Сторонники теория сильного интеллекта ( Strong AI ), разработанной Джоном Серла ( John Searle ) указывают, что компьютеры в процессе совершенствования смогут мыслить и осознавать себя. Хотя не обязательно их мышление будет вроде человеческого. Теория слабого интеллекта это отрицает.

 

Человек-ориентированная обработка данных в Украине и странах СНГ

 

Человеко-ориентированные методы моделирования в Украине, к сожалению, не очень распространены. В России осуществлялись определенные исследования под руководством ученого Алекса Косорукова ( англ. crowdsourcing Alex Kosorukoff, 1999). Есть также определенные работы касаются данного исследования. Например: Теоретические и практические основы человеко-компьютерного взаимодействия: базовые понятия человеко-компьютерных систем в информатике и информационной безопасности: Монография / Ред. А. П. Фисун. Островский А. М. Социально-философские основания гуманизации человеко-компьютерного взаимодействия (Опыт междисциплинарно исследования): Монография / А. М. Островский.

 

Перспективы развития

 

Человеко-ориентированный метод моделирования является очень прогрессивным методом, часто очень эффективным. Число оценок, которые можно получить от одного человека ограничено, поскольку человеческий интеллект, в отличие от искусственного, устает. Поэтому надо привлекать большое количество людей. Человеческие оценки являются медленные и дорогие по сравнению с компьютерными. Поэтому к его недостаткам можно отнести расход, поскольку нужно, чтобы в исследованиях принимала достаточное количество людей оценщиков. Поэтому при выборе методов, кроме эффективности, следует учитывать также данную составляющую. Одним из выходов может быть изменение оборудования для взаимодействия между компьютером и человеком. Такова разработка Карла Симса ( Karl Sims ), что позволяет получать оценки от многих людей через специальные датчики.

Люди, которые принимают участие в различных проектах человеко-ориентированного моделирования обычно руководствуются одним или несколькими из следующих факторов: - получение определенной доли от результата исследования - прямые денежные компенсации (например, участвуя в проектах Amazon Mechanical Turk, Answerly Operator, Mahalo.com ) - желание разнообразить жизнь, развлекаться - эстетическое удовольствие - любопытство, желание тестировать что-то, сделать опыт - волонтерство, желание поддержать определенную цель проекта - обмен, взаимная помощь - желание, чтобы их развлекали с конкурентными или кооперативного духа игры - желание общаться и делиться знаниями - получения репутации, признании онлайн.

Просмотров: 2878

Похожие статьи:


Аутсорсинг

Давайте сейчас обсудим такое понятие как «аутсорсинг». Что это такое и с чем его "едят"? Дословно слово «аутсорсинг» обозначает - использование ...

Интервью

  Интервью (англ. interview) - это беседа, выстроена по определенному плану через непосредственный контакт интервьюера с респондентом с ...

Атмосферная химия

Схема химических и транспортных процессов, происходящих в атмосфере. (Англ.) Атмосферная химия (химия атмосферы) – область науки, изучающая ...

Моделирование

Пример научного моделирования. Схема химических процессов и процессов переноса в атмосфере. Моделирование (рус. моделирование, англ. Modelling, ...

Наблюдения

Наблюдение – пассивный метод научного исследования, при котором исследователь, т.е. наблюдатель не влияет на развитие событий. Его примитивной формой ...

Сервер

Сервер (англ. server - служка) - в компьютерной терминологии слово может касаться отдельного компьютера или программы. Главным признаком в обоих ...
О сайте
Наш сайт создан для тех, кто хочет получать знания.
В нашем мире есть еще столько интересных вещей, мест, мыслей, светлых идей, о которых нужно обязательно узнать!
  • бесплатная dle 10.3
  • Авторизация