인간을 구성 요소로 사용하여 컴퓨터를 만드는가?

시작하기 전에, 이것이 실제 문제가 아니기 때문에 이것이 주제의 경계에 있음을 알고 있습니다 (이 사이트의 질문 도움말을 읽었습니다). 하나:

1. Google에서 관련 항목을 찾을 수 없습니다
2. 순수한 관점에서 보면 반드시 컴퓨터 과학에 속해야합니까?

어쨌든, 내가 경계를 넘어 서면 다른 SE 사이트의 열렬한 사용자이므로 폐쇄를 사과하고 환영하므로 문제를 이해합니다.

주의 사항은 다음과 같습니다. 나는 인간을 개별 논리 구성 요소로 사용하여 개별적인 인간이 실제적인 시간 규모로는 해결할 수 없었던 문제를 해결하기 위해 작동하는 컴퓨팅 시스템을 구축 할 수 있는지 궁금했습니다. 예를 들어, 기계가없는 섬에 좌초 된 많은 사람들이 탈출하기 위해 복잡한 숫자를 필요로한다고 상상해보십시오.

사람들이 시스템 내의 다른 그룹으로부터 입력을 받고 간단한 결정을 내리고 (아마 이진 결정은 아닐 수도 있음) 출력을 다른 그룹에 전달하도록 사람들을 배치하는 것을 상상합니다.

그런 다음 데이터 및 계산 흐름을 제어하기 위해 어떤 종류의 프로그래밍 언어를 개발할 수 있으며 언어는 개인이 전반적인 문제를 이해하지 않고도 복잡한 문제를 해결하는 데 사용될 수 있다고 생각합니다.

따라서 위의 답변은 대답 할 수있는 질문이 아니라고 생각합니다. 그러나 연구, 서적, 논문 또는 달성해야 할 사항, 어떤 종류의 문제를 해결하고 잠재적으로 해결할 수 있는지, 어떤 종류의 제어 언어가 가능한지 아는 사람이 있습니까 ? 보다 복잡한 문제를 처리하기 위해 아키텍처를 어떻게 확장 할 수 있습니까?

본질적으로, 나는 "이상화 된"원자 (자체에 포함 된 것과 같은)와 의지에 따라 배열 될 수있는 표준 컴퓨팅 유닛에 대한 것을 찾고 있다고 생각합니다. 저는 단지 인간의 관점에서 생각하고 있습니다.

나는 그 아이디어가 매력적이고 유혹적이라고 생각합니다. 언젠가 시도해보고 어떤 성능을 달성 할 수 있는지 알고 싶습니다! 내가 사용한 태그에 대해 유감스럽게 생각합니다. 여기에서 태그를 검색 할 때 필드에 존재하는지 확실하지만 생각하고있는 것에 대한 올바른 용어를 알지 못했습니다.

실제로 1950 년대까지 컴퓨터 라는 단어 는 산술 계산을 한 인간을 지칭하는 데 사용되었습니다. Richard Feynman (많은) 자서전 중 하나 이상 은 맨해튼 프로젝트 에서 인간 컴퓨터 그룹을 운영 한 시간에 대한 일화를 담고 있습니다 . 인간 그룹이 복잡한 계산을 수행하도록 배열하기 위해서는 개별 논리 구성 요소로 시작하는 것이 아니라 각각의 인간이 여러 산술 연산을 수행 한 다음 결과를 조정하게됩니다 (일부 오류 확인과 함께). 계산은 1940 년대 또는 1950 년대 초의 수치 방법 책에서 다룰 수 있습니다.

Newell 의 논리 이론가 인 Simon and Shaw 의 첫 번째 버전은 1956 년에 인간을 사용하여 시뮬레이션되었습니다 (컴퓨터 시간보다 저렴함). 그들은 나중에 인공 지능, 인간인지 및 목록 처리의 심리학에 대한 AI의 기본 기여로 튜링 상을 수상했습니다 (논리 이론가는 데이터 구조를 표현하기 위해 링크 된 목록을 사용하는 최초의 프로그램이었을 수도 있습니다). 행동 (그의 인공 과학 참조 )

의견과 다른 답변에서 지적했듯이, 이제 인간 기반 계산 의 새로운 규칙이 있습니다 . 여기서 다양한 인센티브가 인간이 더 큰 계산의 일부를 수행하는 데 사용됩니다.이 부분은 인간 문제 해결 또는 패턴을 잘 활용합니다. 인식. 이것의 한 예는 reCaptcha입니다 . 여기서 사용자는 봇이 아님을 증명하기 위해 두 단어를 입력해야합니다. 하나는 실제 "증거"에 사용되는 왜곡 된 이미지이고 다른 하나는 스캔 한 책의 실제 단어입니다. 디지털화 된 버전의 책을 제작합니다. 또 다른 예는 기업이 소액의 돈을 위해 "마이크로 태스크"를 인력에게 아웃소싱 할 수 있는 Amazon Mechanical Turk 입니다. 기계적 터크는 예를 들어이미지 처리 연구를 위해 250,000 개의 이미지에 주석을 수집합니다 . 핵심은 문제를 독립적 인 작업 항목으로 나누고 오류를 줄이기 위해 상당한 양의 중복성이 사용되는 것으로 보입니다. (예를 들어, 동일한 작업 항목을 두 명의 다른 사람에게 할당 한 다음 상충되는 답변을 제공하는 경우 차이를 해결하기 위해 작업 항목을 세 번째 사람에게 할당합니다.)

어떤 식 으로든 현재의 증거 개발 기술 및 관련 프로그램 합성 기술은 인간과 컴퓨터 사이의 공생에 의존하지만 맨해튼 프로젝트 인간 컴퓨터의 예에서 그리 멀지 않다고 생각합니다. 컴퓨터는 추론의 몇 가지 단계를 제공하며 어려운 지루하지만 모든 지루한 작업을 수행하는 반면, 인간은 컴퓨터가 찾을 수없는 (아직?) 찾을 수없는 Aha 단계를 제공합니다.

변환이 특정 프로그래밍 언어로 프로그래밍 된 오래된 프로그램 변환 시스템을 기억합니다. 프로그램이 처리 할 수없는 상황을 식별하면 직접 명령을 사용하여 필요한 모든 작업을 수행해야하는 사용자에게 제어를 전달한 다음 제어를 변환 프로그램으로 다시 전달할 수 있습니다.

다른 답변에서 알 수 있듯이, 인간은 하드웨어 기반 컴퓨팅 이전에 컴퓨터로 사용되었으며 (주로 볼륨으로 게시 된 큰 수학적 표 를 계산하기 위해 ) "컴퓨터"라는 단어의 원래 문자 그대로의 의미입니다. 컴퓨팅의 역사에서, 인간은 거의 기계적인 작업에 대해 본질적으로 신뢰할 수없고 (그리고 점점 불필요하기 때문에) 컴퓨팅은 인간 컴퓨팅에서 하드웨어 기반 컴퓨팅으로의 반대 방향으로 정확하게 반대해왔다.

그러나 소셜 네트워킹은 새로운 형태의 인간 기반 컴퓨팅 (일명 "집합 지능")을 일으켰습니다. 많은 예가 있습니다. 예를 들어 stackexchange에서 질문 "ratings"(긍정 마이너스 마이너스 투표) 및 "핫 질문"은 stackexchange 사용자의 CI (투표를 통해 표현)를 기반으로합니다. 예를 들어 사용자 행동을 기반으로 Amazon에서 유사한 항목을 찾는 알고리즘은 CI와 관련이 있습니다. 유사한 알고리즘이 Netflix에서 실행되어 사용자 기본 설정 (및 사용자 제출 등급)을 기반으로 유사한 영화를 찾습니다.

Google Pagerank 는 링크 패턴으로 인코딩 된 CI를 기반으로 작동하도록 설계되었습니다 (웹 페이지 링크는 궁극적으로 사람의 선택을 기반으로 함). 페이스 북은 CI와 밀접하게 결합 된 새로운 그래프 검색 알고리즘을 도입했다 . 소셜 네트워크에 표현 된 것처럼 친구가 가지고있는 것조차도 CI와 관련이 있습니다.

휴먼 컴퓨팅과 관련된 개념의 예 :

• 다양한 형태의 집단 지성 은 최소한 투표 시스템만큼이나 오래되었다 (예 : 그리스인으로 돌아가는 것). 또한 CI wrt CS 앱에 대한 참조
• groupthink . 군중이 특정 전통적 / 순응 적 방식으로 생각하는 경향이 있습니다.
• 집단 의식 은 사회에서 통일 세력으로 작용하는 신념 / 개념을 공유
• 몇 가지 가능한 해석 중 하나를 그룹화하거나 벌집

그래서, 지금까지의 장거리 추세로, 디지털 또는 기계적 컴퓨터와 같은 인간은 전체 20 감소되었습니다 ^일 21로 계속 세기 ^성 , 그러나 집단 지성 저렴 컴퓨팅뿐만 아니라 상승에 매우이며 컴퓨팅 클러스터 에 힘 입어 무 어스 법 .

이는 실제 과제이며 워크 플로와 밀접한 관련이 있습니다. 워크 플로를 갖는 아이디어는 사람들이나 컴퓨터가 언제든지 관심을 갖거나 전혀 알지 못하는 더 큰 프로세스를 완료하기 위해 사람들이 선택해야하는 대기열 또는 순서가 있거나 정렬되지 않은 작업 목록을 갖는 것입니다. .

실제로 당신은 무언가를 만들 수있는 기계를 갖게 될 것입니다. 그리고 이것은 대개 기업가의 주요 도전 및 / 또는 목표입니다. 주로 자동화 할 수 있고 기계에서 멀어지면 돈을 벌 수 있기 때문입니다.

인간을 사용할 때의 본질적인 문제는 그들이 더 많은 실수를하거나 일에 지루하다는 것입니다. 기본적으로 이것은 기업가가 실제 사람 부품을 기계 또는 컴퓨터 부품으로 교체하려고 시도하는 이유이기도합니다.