• Live chat
  • Facebook
  • Google Plus
  • rss

Emberi hálózatokkal oldanák fel, ami egy szuperszámítógépnek már nem megy

×
×
Megjelent: 2016.03.08 Vissza

A human computing alapgondolata egyáltalán nem új, a XXI. században azonban a technológia már olyan szintre fejlődött, hogy hatalmas hibrid rendszereket hozhatunk létre – olyan rendszereket, amelyekben az emberi és gépi intelligencia együtt oldja meg a világ legkomolyabb kihívásait, mint  a klímaváltozás vagy a rákkutatás.

Az alapgondolat tehát egyszerű – már több ezer éve tudja az ember, hogy sokszor hatékonyabban végezhet el feladatokat nagy csoportokban, részfeladatokra osztva a komplex folyamatokat.

A gond az, hogy a feladatok elosztása nem eléggé hatékony. A szuperszámítógépek e téren természetesen remekelnek, hiszen az ilyen logikus problémamegoldást igénylő feladatokra tervezték őket. Vannak azonban olyan területek, amelyeken egyszerűen képtelenek felvenni a versenyt az emberi elmével (legalábbis egyelőre), mint például a különféle mintázatok felismerése, a vizuális észlelés.

A biológiai és gépi rendszereknek tehát megvannak a maga erősségeik, de önmagukban mindkét változat képtelen arra, hogy feloldja a világ legkomplexebb problémáit. Ezért tehát magától értetődően ötvözni kell őket.

A human computing rendszereket úgy kell elképzelni, mint egy adatközpontot, ahol azonban szerverek helyett emberek tízezrei biztosítják a feladatmegoldásért felelős kapacitás, egy szuperszámítógép pedig a rendszer felügyelő agyát. A gép dolgozza fel a beérkező eredményeket, illeszti össze a puzzle darabjait és osztja ki az újabb részfeladatokat, a több ezer önkéntes pedig az ember számára egyszerű, a gép számára megoldhatatlan feladatokkal foglalkozik.

Jelen pillanatban is számos hasonló projekt működik már világszerte, jobban fogalmazva világháló-szerte. Az egyik legismertebb ezek közül az EyeWire projekt, amelyben nem kevesebb, mint 165 ezer ember dolgozik azon, hogy felépítsék az emberi neuronhálózat valaha volt legpontosabb térképét.

A YardMap.org kezdeményezés is ilyen alapelveken működik: a Cornell által 2012-ben útjára indított, globális konzervációval foglalkozó projektben önkéntesek ezrei térképezik fel a bolygó állapotát, mindenki a saját földrajzi helyén.

Még izgalmasabb a WeCureAlz.com munkája, amelyben több ezer önkéntes végzi azt a feladatot, amely akár évtizedekbe is telne egy hagyományos orvostudományi kutatás keretein belül. Az önkéntesek egerek agyának érrendszerét térképezik fel apránként, ami nem hangzik túl produktívan, mégis az Alzheimer-kór pontosabb megértéséhez és végül meggyógyításához vezethet el.

Minderre a crowdsourcing önmagában nem lenne képes, szükség van a gépi rendszerekre is ahhoz, hogy a munka megfelelő sebességgel folyjon. És így a tudományos projektek, amelyekhez az embereknek több évtizednyi munka, a számítógépeknek pedig több évtizednyi fejlesztés kellene, már néhány év alatt elvégezhetőek.

Ehhez persze nélkülözhetetlenek a legmodernebb adatközpontok szolgáltatásai is – az olyan adatközpontokéi, amilyet például a DoclerNet üzemeltet hazánkban, és amelyek képesek gépi agyat biztosítani az ember kreativitást igénylő feladatok összefűzéséhez.

 

Forrás: http://phys.org/news/2015-12-human-machine-superintelligence-world-dire-problems.html