蜈蚣

上一篇文章《人肉搜索、人肉语言及人肉程序设计》说到人肉计算的问题。前几日在圈子看到朋友在谈“云计算”，遂想是否有“人计算”这种概念。百度一下，果然发现Luis Von Ahn2005年提出的“人计算”（human computation），甚至早于“云计算”。只不过“云计算”、“框计算”具有更多商业煽动性目的，而“人计算”却是很实用的设计方法。 

人计算(human computation)也可以称为人本计算、人群计算。这两个名称分别描述其两个重要计算特性：用户参与及群体参与。人计算属于群体系统的一个特例，采用人类活动来实现群体系统中个体运算，将用户作为具有计算功能的人肉CPU。

人计算不是一种新技术，而是系统设计观念的改变。

人计算案例

    Luis Von Ahn于2000年发明验证码(CAPTCHA)使用机制。（网站登录时常用扭曲图片作为校验码)设计初衷为了防止密码被盗用或者反垃圾邮件。现在几乎所有的网站都采用这个技术来校验用户身份，保证信息安全。

     后来，Luis进一步拓展这项技术，利用网络的分众性和协同性，完成很多计算机不可能完成的事情。当所有人考虑让计算机替代人的时，Luis Von Ahn却在想利用互联网，利用社会化的协同工作模式，实现计算机根本不可能完成的事情，以达成群体智能的效果。

 《纽约时报》有158年的历史，想把所有的报纸电子化，一般OCR的技术不能实现百分之百的准确。人工录入的方式，整个工作耗时耗力。Luis给出的解决方案，把扫描的《纽约时报》通过简单的分词形成，然后入库编码，作为校验码的素材提供给用户，用户每一次填注校验码的过程就是对文字的一次录入，当所有的人都对一个图片给出相同的单词结果时，这个结果就是正确的。每天有2亿个校验码被使用，无数的用户输入的内容整合起来，就是一个完整的数字化的《纽约时报》。

   Luis Von Ahn利用人的群体智慧和集体计算的模式，做了很多开创性的事情。他利用SNS的互动游戏的模式，实现传统模式识别与计算科学中。他的主要应用成果在www.gwap.com上可以体验获得（Game With A Purpose）。基于内容的图像识别与搜索中，样本的标注是一个很繁琐的问题。谷歌推出的产品Google Image Labeler中，使用的方式就是通过游戏互动的方式来实现图像标注，之后用户谷歌的图片检索引擎。人们在游戏中，为科学与商业过程做出来贡献。

    Luis将这种思想用到了歌曲识别的样本标注上。一首歌曲，听到的人可以在上面进行标注，如“摇滚”“迈克尔杰克逊”“颤栗”……这样进行音乐搜索的时候，标注的人越多，搜索识别结果越精确。

   2006年，Luis推出ESP Game。之后的游戏还有用于计算机视觉的Squigl（涂鸦）的游戏，还有用于收集语言网语料的Verbosity（唠叨）的游戏。Luis在他的研究中总结了三种常见的GWAP方式：1，Output-agreement games。2，Inversion-problem games。3，Input-agreement games。这三种方式，都是通过互动游戏的方式，利用协同计算或人计算模式，解决了计算机不可能准确实现的问题。Luis Von Ahn利用人擅长做而计算机不擅长的能力，并通过游戏把这方面的资源尽可能开发收集起来，服务与科学过程。【郭斌，http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=284714】

      

       搜蚁网（www.soyiii.com）也是人计算的一个典型应用。搜索已成为互联网的主要入口，互联网每日搜索次数达到数亿计。如果将每个用户搜索行为加以利用，能产生大量的知识。用户搜索过程一般包括：关键字、关键字变化、查询搜索结果页面，这些过程具有时序特性。一般搜索引擎总将一些质量较高的页面排在后面，但用户往往不会看五页以后的搜索结果。人计算程序可将原本排序靠后的页面，按照一定比例随机出现，如有大量用户查看，则可认为页面具有价值，再次搜索时将此索引位置提前。还可将关键字、相关联的页面按照一定逻辑出现，通过大量用户是否关联查看，来推断俩个页面之间是否具有关系。如上图，当系统逻辑较为合理，有大量用户使用时，可产生不可估量的知识。通过关键词和页面可以组成知识网路，利用知识不确定性度量关系（贝叶斯网络），进行知识验证与融合。

 

 

人机交互关系的转变

人计算是传统意义上人机交互颠覆性用法。以往意义上，人机交互目的在于使系统理解人类操作意图。人计算则是从系统层面利用人类的思维活动，实现将部分信息处理内容交由用户执行，从而达到人类的思维活动为系统服务，实现人与系统真正融合。

 

上图所述，传统人机交互是请求、应答模型，用户向系统发出请求，系统理解用户意图，按相应逻辑处理，将结果应答给用户。人计算则是系统将部分处理逻辑交由用户处理，然后提取用户行为特征，通过大量用户行为特征，推导出结论。

系统设计时，我们往往会陷入一个误区，为追求某些特殊特性而影响整体性能。用二八定律来表述：既80%的精力用于处理20%的事件，导致资源分布不平衡。比较牛X的软件设计师常说：“电脑是死的，人是活的”。将一些难以处理的功能，交由用户操作，可以大大降低系统设计难度及开发成本。

 

随机数及不确定性

程序员已经很习惯使用随机数，但随机数实现在计算机中较为复杂。因为计算机特性决定：程序相同，相同的输入应产生相同的输出。光用代码很难产生一个高质量的随机数。计算机不会产生绝对随机的随机数，只能产生“伪随机数”。绝对随机的随机数只是一种理想的随机数，即使计算机怎样发展，它也不会产生一串绝对随机的随机数。计算机只能生成相对的随机数，即伪随机数。计算机产生的随机数一般和它运行的时间有关系，而且随机数呈一定规律。在计算机安全上，规律性反而成了缺点，从密码破解的角度，只要有规律的都可能被破解。后来的加密算法和随机算法，加上硬件标示作为随机种子，但是同一批号的硬件就不可避免出现连续性。“道高一尺，魔高一丈”，只要随机数呈时间或其它规律性，就不会安全。总的来说计算机在处理模糊逻辑，至少在短时间内难有大的突破，人计算可以很好的弥补这一缺陷。

随机数对于计算机来说还不是最难以解决问题，不确定性才是最复杂的问题。人类生活依赖知识。知识必定限于特定的历史阶段和特定的社会条件。知识的前提、生成过程、结论均存在有不确定性。一个不确定推理机制要处理以下一些问题: (1) 不确定性的度量;(2) 对不确定性度量随推理过程而做的合成、传播和修正。(3) 根据对不同可能性的不同的不确定性度量做出相应的决策。

 

人计算的优势

人计算的优势包括不确定性和并行计算能力。在于对不确定性问题的主观判断。如购买行为、决策行为等等。很多时候，人类的判断并没有很多理由，甚至仅依赖直觉就能作出判断。

很多认为混沌只是一种无序的状态，是一种没有任何规律可循的现象。或许没有人能够解释清楚什么是混沌。然而，尽管混沌看起来一团糟，但实际上还是有一定规律可循的。 很多人认为，不确定性就是当你对某些应该知道的东西感到茫然时候的那种感觉。事情是有结论的，只不过你忘记罢了。人们也许觉得，没有人能测量不确定性。的确，生活中确实存在这样的事情，你永远都不会感到有把握。虽然很多事情永远无法确定，但可以对不确定性进行度量。知识的不确定性可通过概率及统计方法证实，如可用概率测度来表述一个事物出现的可能性。

人类大约有120亿个脑细胞，虽然最多不到10%是充分发展了的并常加以运用的，其余的仍处在未充分发展或完全没有发展的原始状态。但每个脑细胞都具有并行计算能力。大脑可以很轻松处理图片、场景、生活片段，通过并行计算快速识别及反映它们。

专家系统也是一种利用知识的系统方法，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。专家系统的缺点是，依赖于已有知识，缺乏新知识产生能力。人计算系统则可将专家的思维活动迅速反馈到群体系统中，尤其是专家创新性思维。

 

人计算动机

       人计算最大原则是不改变用户行为，或轻微改变用户行为，将系统意图隐藏在人机交互过程，实现人计算目的。实现人计算，需要首先了解用户参与计算的动机。一般包括：

1， 物质奖励。如有奖问答、积分送礼等等，通过物质奖励调动用户积极性。

2， 精神参与。包括志愿者、趣味游戏，将用户参与意愿和系统结合起来。

3， 活动需要。本身工作及需求，如将人计算目的隐藏在工作过程中，在处理中加入少量不影响工作，但具有人计算目的数据或操作。

 

人计算系统流程

人计算系统是一种特殊群体系统，它遵循一定设计流程及设计方式。人计算流程包括：

1， 分析人肉计算逻辑。既然是假设用户为具有计算能力的人肉CPU，必然有指令集。人计算一定要关注用户的思维活动及行为特征，只有基于这些行为特征才能设计出较为合理的业务逻辑。

2， 设计系统业务。系统业务需要兼顾一般业务需求，同时需要考虑人计算，能够为人计算提供相应空间、入口及出口。

3， 设计用户处理逻辑。人性化的用户处理逻辑是人计算是否可行的根本，用户知识思维参与，用户无意识或潜意识的参与能最大程度提高人计算的不确定性处理能力。

4， 分析及收集用户处理特性。通过分析大量用户间对相同计算的处理结果，提取相关性、相似性和共同特征，得出有价值结论。

 

人计算主要特征

1， 关注用户的思维活动及行为特征。

2， 通过群体共同行为分析，推导结论。

3， 良好的人机交互体验，不改变或轻微改变用户行为。

4， 不同于数据挖掘与专家系统，设计时需有目的引导用户参与。

5， 简单性原则，群体中的个体处理尽量简单。

6， 自组织性，假设系统具有自组织能力。群体中的每个个体都能够改变环境，具有很好扩展性。

7， 较强的鲁棒性，不会因某一个或几个个体出现故障而影响群体对整个问题的求解。

8， 通过分布式控制，实现中心控制。

       在《黑客帝国》中，当人类和机器的战争爆发后，人类的血肉之躯无法敌过钢筋铁骨的机器人，即使是使用核子武器也无法打败机器人。当人类万般无奈时，“黑色风暴计划”应运而生，人类在天空撒满黑色烟雾，阻挡太阳光，使机器人失去了能量来源，人类妄图以此为代价取得胜利。可机器人却发现，人类本身有强大的生物能，可以利用并转化为它们需求的能源。因此，人体成了能量来源，成了机器人的电池。可是，人类的生物电必须在人类还活着时才能持续供应，而且人类在有意识和无意识的状态下供出能源差别很大，所以，机器人经过反复的对人类大脑的研究后，创造了 THE MATRIX，让人们活在虚拟的梦世界里，成为机器们的电池。【引自百度知道http://zhidao.baidu.com/question/95898400.html?fr=qrl&cid=92&index=2】

       不过，《黑客帝国》毕竟是科幻。这个思路，违反了能量转换理论。根据林得曼定律（十分之一定律）：能量沿营养级移动时，逐级变小，后一营养级是前一营养级能量十分之一左右。从食草动物到食肉动物再到人类，几乎每一级都要消耗掉90%能力。人类处于营养金字塔最顶端，说它营养质量好还差不多（BTT，这里不是鼓励食用人肉，O(∩_∩)O~）。用来制造能源，肯定是极大浪费，甚至不如用碳能源。

       倒过来却很有趣，人类有最发达大脑。人类大脑具有独特的生物计算能力，一般计算机难以媲美，尤其是神经网络数以亿计并行计算，不确定性判断与处理（情感、道德）。把这些能力聚合起来，作为“机器世界”的超级计算机，可能更为经济。

       说到这里，前阵子有个很热的名词：“人肉搜索”。人肉搜索说的是通过大家的共同努力，发挥群体分布智慧效应，在“神奇的国度“搜索一些“神奇的内容”。

       “人肉搜索”其实是一种群体处理系统。群体系统是对群体生物行为能力的模仿，典型的有蚁群算法：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种信息素，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果令开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。群体算法是一种求解组合最优化问题的通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。

人类比蚂蚁聪明，人群的处理能力也更为强大（不详述，参见最近网络事件）。

现在做系统架构设计时，越来越强调提高用户体验。架构师经常被要求分析用户使用系统的行为模式，甚至进行数据挖掘，来达到这些目的。这种行为模式往往能被加以利用。如用户在使用办公系统时，为完成一项工作，其思维活动往往具有连续性，用户会先后看A文件和B文件。这两份文件，可能光从系统角度很难发现其关联，但人类思维能从某种微妙关系进行处理，这种关联甚至超过语义关联。

当然，这种行为模式分析也有缺陷，它是被动式分析，很可能用户永远不会再同一时间发现有文件A和文件B。换一种思路，是否可以设计一定的“陷阱”，让用户进行处理，实现所需信息？（这不就是一次程序设计么？设计程序，输入数据，用户处理，得出期望输出。）

       如上图，原本用户在使用系统。关系改变后，将用户抽象成整个系统的分布式个体处理单元。用户作为分布式的“人肉CPU”，系统作为核心处理器。可以预见，这种“人肉CPU”处理能力很强，如果设计出合理的“人肉程序”，那么建一个超级系统就不是问题。

       当然，“人肉程序”并不复杂，也不遥远。身边已经存在有很多简单“人肉程序”的例子：如博客和论坛有“有用、没用”和“支持、反对”按钮，用于判断文章价值。这只是“人肉程序”初级用法。再次讨论上文提到的“办公系统”，假设设计一定“人肉程序”，将文件A和文件B按照一定概率，随机出现在相邻地方。如有很多用户在处理A之后去处理B，那么就可推断出A与B 可能有关联。

       个人意见是这种“人肉程序”应该设计很精妙，个体处理很简单，甚至不被用户察觉，用户不需要改变原有行为习惯，或仅仅是轻微改变。如上图，我们将一个目标分成若干个子目标，提供一定参数，使用户进行处理，并收集相应处理结果，同时形成反馈。就像蚁群算法一样，设计出简单个体处理，通过大量迭代过程，经过若干次反馈后得出期望结果。

       暂时还没想好用什么方式描述这种“人肉程序设计语言”。可以肯定的是，只要设计者能意识到用户的强大处理能力及用户的思维活动特征，就能设计出想要的程序。所以，尽管把你们的用户当成分布式超级“人肉CPU”，去实现“邪恶”的目的！

       注：最近刚申请一项关于人肉搜索的专利。这项技术基于搜索引擎叠加这种人肉程序。互联网现在每天有数亿次搜索，利用这些连续性搜索思维活动，设计较为合理的“人肉搜索程序”，产生大量知识（一种知识集技术），从而提高搜索质量。

除了搜索、办公之外，还没想到太多应用，有兴趣的筒子也可以交流一下。。

                              响一声电话的解决方案

自打小区里几只发情的小鸟因纵欲过度而牺牲之后，半夜里最窝火要数莫名奇妙的“响一声”电话。夜半鸡叫总让人有几分不爽，但除了关机却没有更好的办法。我也不愿用最恶毒心理来揣测别人。但对“响一声”电话泛滥，一次次大规模媒体轰炸式关注，移动营运商每次都能以近乎无辜澄清来收场。这几年下来，“响一声”电话不仅没有得到有效的制止，反而有愈发泛滥之势。这让人不得不怀疑最大收益者是移动通讯运营商自身。回顾历次移动通讯运营商表现，它们倒成了一个彻头彻尾的受害者。更可怕的是这些移动通讯运营商不断强调自己的国有背景，看着像是一个不断为人民某福利的无私者，却遭到一群小偷伤害。

稍加分析，我们就不难得出结论。移动通讯运营商不仅仅不是受害者，还是实实在在的帮凶，原因很简单：1，它提供作案工具（移动通讯网络）。2，它获得收益。或者我们换一个思路来考虑移动通讯运营商表现，就不难发现他们并没有解决问题的诚意。和中国所有既得利益集团一样，让他们吐出嘴里肥肉都很难。作为一个负责任的运营商，“响一声”电话问题似乎并不难解决。只要统计一下移动通讯数据库，就很容易将这些“作案号码”找出来。功能强悍的商业数据挖掘和所谓的分众统计，还是留着运营商继续捞黑钱。如果开放用户投诉补偿机制的话（很早就有人建议，用户投诉确认后，将“响一声”电话余额划给投诉方，促进扫黑行动市场化、职业化），响一声电话早就灭了。

“响一声”电话典型目的是拨号以后迅速挂断，让被叫方无法辨别是否有效呼叫，诱使对方回拨，从而实现低成本的广告效应（因为一般此方法会影响企业形象，正当经营使用此方法只会给企业抹黑，所以这种下作的手法，一般用于诈骗），如下对比图，它们具有非常明显特征：

正常通话过程

异常通话过程

1， 拨号后，等待时间短。只有迅速挂断，才符合响一声电话的低价营销原则，如果经常被愣头青接到，那么其成本就会高于收益。

2， 短时间内多次拨号。（高级一点拨号器可能会经常换号）

3， 主叫未接通率非常高。

4， 被叫接通率高于主叫接通率。

5， 应答内容和应答时间非常一致。（这个稍微复杂些，也可能被破解）

6， 回拨后可较容易辨别是否具有欺骗性质。（如自动应答内容，或交谈内容）

这些特征处理起来表面上很复杂。但如果去中关村或者徐家汇，随便找个披头散发，身上带着腐臭味的年轻人，都能写出这条计算机数据库查询语句（SQL），让这些所谓的奸商无所遁形。

可能有人担心，移动通讯运营商狡辩说这么操作会误杀用户。其实这只是移动通讯运营商巧妙托词。误杀的问题并没有那么严重，只要统计出问题用户，还是有很偷巧的解决方法：

1， 被判定为“问题用户”，被叫时，移动营运商可以插入一段提示音。比如：“此号码可能为问题号码，通话时请谨慎。”此操作既可以保护用户，也不影响移动A钱。

2， 当这些问题用户拨号时，等待提示音改成警告提示音。比如：“您的号码被判定为XX号码，请与xxx确认”。并进行强制收费，未接通或拨号时间小于3秒一律按照x分钟通话费进行收费。

3， 当一个计费周期（一个月），多次正常主叫通话后，可以解除黑名单。

如果移动通讯运营商拿出诚意，甚至不需要自己进行统计就能列出这些黑名单。光靠网友和受害者投诉的强大力量就能很快封杀这些号码。

当然，移动通讯运营商如果死赖着不动手，继续装无辜。我们也不是非要无限期忍受这种骚扰。这时候最需要体现成熟公民和社会组织机构自愿组成的社会。通过社会互助，通过建立一个民间性质的手机黑名单信息共享计划，不损害手机用户利益的同时，实现对骚扰电话的遏止。如下图流程：

1， 对手机用户电话簿亲友号码和正常号码不影响，按正常接听。

2， 未知号码呼入，使用延迟保护处理，等待3秒后再提醒，只响一声则不提醒用户(防打扰)。接通后，通话正常则加入正常号码中，如异常或者试图欺骗及广告则加入黑名单。

3， 黑名单号码呼入，使用快速接通，对“响一声”号码进行反制。5秒后再提醒用户接听，避免出现误判或恶意报复（将他人正常号码加入黑名单），多次列为正常号码后可以解除黑名单。

4， 作为手机单机软件使用。通过识别呼叫规律，帮助手机用户建立友好名单。阻止非正常呼叫。用户可以自行决定是否分享黑名单号码（仅限于未知号码不提交亲友号码及正常号码），如果用户参与分享计划，可下载黑名单列表。通过wap网络分享数据，数据量非常少（每天几K足矣）。

5，通过分享，对列入黑名单号码进行公众报复性反制，同时具有自动解锁机制，对误判或遭恶意陷害用户影响较少，能自动恢复，必要时也可以提供恢复机制。

利用这个黑名单信息分享计划。按中国约15%的智能手机占有率和25%的山寨机（MTK平台可以参与此计划）占有率算，理想状况下，只要有百分之十的手机用户参与就可很快阻退“响一声”电话的嚣张气焰。只要工信部不以非法运营来打压这种社会自净行为。成立民间组织进行运作，通过品牌经营甚至可以获利。

   好了，现在告诉你这咚咚干什么用了：
   1 ，可以用来进非常6加1或者"XX不寂寞",我就不信还有人的手比这个还快还有耐心。逮着机会可以狠狠BT李XX
   2 ，年关了,抢条线定火车票.如果你那个地方订票系统比较好,或者票多人傻，可以飘过........
   3 ，可以用来抢通小MM，前提是小MM太~~多人追了(别做违法的事情,否则我可不管的)
   不扯了,详细的AT指令集合及多线程拨号见附件.