Игра ESP ( игра экстрасенсорного восприятия ) — это игра с вычислениями, основанная на человеке , разработанная для решения проблемы создания сложных метаданных . Идея игры заключается в использовании вычислительной мощности людей для выполнения задачи, которую компьютеры не могут выполнить (первоначально — распознавание изображений ), путем упаковки задачи в игру . Первоначально она была задумана Луисом фон Аном из Университета Карнеги-Меллона и впервые опубликована в сети в 2003 году. [1]
На официальном сайте был текущий подсчет «Собранных меток с 5 октября 2003 года», обновляемый каждые 12 часов. Они заявили, что «Если в игру ESP играют так же часто, как и в другие популярные онлайн-игры, мы считаем, что все изображения в Интернете могут быть помечены за несколько недель!» [2] По состоянию на май 2008 года было собрано 36 миллионов меток. [3] В оригинальной статье (2004 год) подсчитано, что 5000 человек, непрерывно играющих в игру, могут пометить все изображения, индексируемые Google, за 31 день. [1]
В конце 2008 года игра была переименована в GWAP («игра с целью»), с новым пользовательским интерфейсом. Некоторые другие игры, которые также были созданы Луисом фон Аном, такие как «Peekaboom» и « Phetch », были прекращены в тот момент. «Peekaboom» расширяет игру ESP, предлагая игрокам выбрать область изображения, которая соответствует метке. «Squigl» предлагает игрокам обвести контур объекта на изображении. «Matchin» предлагает игрокам выбрать более красивое из двух изображений. [4] «Verbosity», которая собирает общеизвестные факты от игроков. [5]
Google купил лицензию на создание собственной версии игры ( Google Image Labeler ) в 2006 году, чтобы улучшить результаты поиска для своих онлайн-изображений. [6] Лицензия на данные, приобретенные игрой Ahn's ESP , или версией Google, не ясна. [ необходимо разъяснение ] Версия Google была закрыта 16 сентября 2011 года в рамках закрытия Google Labs в сентябре 2011 года.
Большая часть набора данных ESP не является общедоступной. В статье ImageNet сообщалось , что по состоянию на 2008 год доступ возможен только к 60 тыс. изображений и их меткам. [7]
Исторически распознавание изображений было задачей, которую компьютерам было трудно выполнить самостоятельно. Люди вполне способны на это, но не обязательно хотят. Превращая задачу распознавания в «игру», люди с большей вероятностью будут участвовать. Когда их спрашивали о том, насколько им понравилась игра, собранные от пользователей данные были крайне положительными.
Применение и использование такого количества помеченных изображений имеет важное значение; например, более точный поиск изображений и доступность для пользователей с нарушениями зрения путем чтения меток изображений. Объединение двух человек для пометки изображений повышает вероятность того, что введенные слова будут точными. Поскольку единственное, что есть общего у двух партнеров, это то, что они оба видят одно и то же изображение, они должны ввести разумные метки, чтобы иметь хоть какой-то шанс договориться об одной из них.
Игра ESP в ее нынешнем виде поощряет игроков назначать «очевидные» метки, которые с наибольшей вероятностью приведут к соглашению с партнером. Но эти метки часто можно вывести из уже имеющихся меток с помощью соответствующей языковой модели, и поэтому такие метки добавляют в систему лишь немного информации. Исследовательский проект Microsoft назначает вероятности следующей метке, которая будет добавлена. Затем эта модель используется в программе, которая играет в игру ESP, не глядя на изображение. [8]
Авторы игры ESP представили доказательства того, что метки, созданные с помощью игры, действительно были полезными описаниями изображений. Были представлены результаты поиска по случайно выбранным ключевым словам, которые показывают, что доля соответствующих изображений при поиске с использованием меток, созданных игрой, чрезвычайно высока. Дальнейшая оценка была достигнута путем сравнения меток, созданных с помощью игры, с метками, созданными участниками, которых попросили описать изображения.
После входа в систему пользователь автоматически сопоставляется со случайным партнером. Партнеры не знают личности друг друга и не могут общаться. После сопоставления им обоим будет показано одно и то же изображение. Их задача — договориться о слове, которое будет подходящей меткой для изображения. Они оба вводят возможные слова, и как только слово введено обоими партнерами (не обязательно одновременно), это слово считается согласованным, и оно становится меткой для изображения. Как только они договорятся о слове, им показывают другое изображение. У них есть две с половиной минуты, чтобы подписать 15 изображений.
Оба партнера имеют возможность пройти, то есть отказаться от изображения. Как только один партнер проходит, другому партнеру показывается сообщение о том, что его партнер хочет пройти. Оба партнера должны пройти, чтобы было показано новое изображение.
На некоторых изображениях есть «табуированные» слова, то есть слова, которые нельзя вводить в качестве возможных меток. Эти слова обычно связаны с изображением и усложняют игру, поскольку они не позволяют использовать общие слова для маркировки изображения. Табуированные слова берутся из самой игры. Когда изображение используется в игре в первый раз, у него не будет табуированных слов. Если изображение когда-либо будет использовано снова, у него будет одно табуированное слово: слово, которое получилось из предыдущего соглашения. В следующий раз, когда изображение будет использовано, у него будет два табуированных слова и так далее. «Табуированные» слова автоматически создаются системой: как только изображение было помечено достаточное количество раз одним и тем же словом, это слово становится табуированным, так что изображение получит множество разных слов в качестве меток.
Иногда игра будет проходить в одиночку, без партнера-человека, при этом сама игра ESP Game будет выступать в качестве противника и предоставлять серию предопределенных меток одному игроку-человеку (которые были собраны из меток, данных изображению в ходе более ранних игр, в которые играли реальные люди). Это необходимо, если в игру играет нечетное количество людей. [9]
Эта игра была использована в качестве важного примера социальной машины с целью (телеологической социальной машины), представляя собой пример интеллектуальной системы, возникающей в результате взаимодействия участников-людей в книге «Сокращенный путь» Нелло Кристианини [10] , где обсуждается интеллект платформ социальных сетей.
Ан описал контрмеры, которые не позволяют игрокам «обманывать» игру и вводить ложные данные в систему. Предоставляя игрокам случайные тестовые изображения, для которых известны общие метки, можно проверить, что игроки отвечают честно, и догадки игрока сохраняются только в том случае, если он успешно маркирует тестовые изображения. [9]
Более того, метка сохраняется только после того, как определенное количество игроков (N) согласились с ней. В этот момент все списки табу [ необходимо разъяснение ] для изображений удаляются, и изображение возвращается в игровой пул, как если бы это было новое изображение. Если X — вероятность того, что метка будет неверной, несмотря на то, что игрок успешно пометил тестовые изображения, то после N повторений вероятность искажения составляет , предполагая, что конечные повторения независимы друг от друга. [9]
Выбор изображений, используемых в игре ESP, имеет значение для игрового опыта. Игра была бы менее интересной, если бы все изображения выбирались с одного сайта и были бы чрезвычайно похожи.
Первый запуск игры ESP использовал коллекцию из 350 000 изображений, выбранных разработчиками. Более поздние версии выбирали изображения случайным образом из сети, используя небольшую фильтрацию. Такие изображения повторно вводятся в игру несколько раз, пока они не будут полностью помечены. [9] Случайные изображения были выбраны с помощью «Random Bounce Me», веб-сайта, который выбирает страницу случайным образом из базы данных Google. «Random Bounce Me» запрашивался неоднократно, каждый раз собирая все изображения JPEG и GIF на случайной странице, за исключением изображений, которые не соответствовали критериям: пустые изображения, изображения, состоящие из одного цвета, изображения, которые меньше 20 пикселей по любому измерению, и изображения с соотношением сторон больше 4,5 или меньше 1/4,5. Этот процесс повторялся, пока не было собрано 350 000 изображений. Затем изображения были масштабированы, чтобы соответствовать дисплею игры. Для каждого сеанса игры выбирается пятнадцать различных изображений из 350 000.
{{cite AV media}}: |last=имеет общее название ( помощь ) Доклад Луиса фон Ана от 26 июля 2006 г.{{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )