電腦激發人腦潛能（上）

電腦激發人腦潛能（上）

硏究員路易斯·特尼爾有驚人發現，原來那些看起來無聊，但玩起來會讓人上癮的線上小遊戲，一直在不知不覺中激發玩家的大腦潛能，甚至到最後還賦予連超級電腦也要甘拜下風的能力，或許還能解決世界難題。

阿瑞思泰德斯是個平凡的十三歲男孩。平日放學後，喜歡跟同學一起打打籃球，或是學習演奏單簧管，到了晩上，就會坐到電腦前面，玩一些流行的線上小遊戲。一切都與一般小孩無異，直到他迷上一個名為“foldit”的小遊戲後，才逐漸讓他在同齡人中，顯得與衆不同。

玩遊戲幫助科硏

每天，阿瑞思泰德斯都會用“芝士”這個昵稱登錄“www.fold.it”網站，去玩一個需要旋轉、拉伸或是扭曲一根有點像樹藤的三維結構小遊戲。玩家在遊戲中需要透過調節及扭動這些綠色的根節，以設法把它們的體積最小化。

這個小遊戲驟眼看上去，不過就是“主角”稍為有點突破、具特色一點的小遊戲，頂多是有點類似三維俄羅斯方塊的遊戲；但實際上，脫去遊戲這層鮮艷的外衣，這個程式其實蘊含着當今生物學家們面臨的最大難題之一：蛋白質鏈是如何折疊的？

其實阿瑞思泰德斯日夜擺弄的那根“樹藤”，就是透過電腦所呈現的眞實蛋白質鏈結構；比如膠原蛋白分子。在不熟識分子生物學最基本知識的的情況下，小男孩一樣能幫世界級專家解決其中一項現代科學最棘手的難題。

這個遊戲的發明者是西雅圖華盛頓大學的戴維·貝克，他說：“在無數的可能下，想要預知一個長蛋白質鏈是如何以最簡潔、緊湊的方式折疊，即使是動用高級電腦，其實也相當困難。”

專家解釋，隨着蛋白質鏈長度的增加，其可能的折疊方式亦以指數形式遞增。即便是最簡單的鏈條，也需要一台標準的台式電腦，花上好幾個世紀的時間，才能慢慢預測到其最佳的折疊方式。

可是，在得到近六千名像阿瑞思泰德斯一樣的業餘玩家幫助後，運作了僅六個月的“foldit”遊戲，目前已得到了數十種蛋白質鏈的折疊方式。

其實“foldit”遊戲的成功，在於它賦予枯燥的事件一個聰明的創意。在過去的十年裡，一種名為“分佈式電腦工程”冒起，該工程實際是把許多大的電腦難題分割成小題，並透過互聯網的方式，分發給全球數以百萬計的電腦上去，讓網民以並行的方式，進行大量複雜的數字運算。

召集“閑置”大腦

這種略帶冒險性質的嘗試中，最具歷史性的一項，就是“尋找外太空文明”計劃。“SETI@home”項目是利用空閒的電腦，根據位於各地天文望遠鏡所接收到的數據進行分析，從以尋求外星生命存在的線索。

隨後“分佈式電腦工程”已逐漸運用於多個領域，除蛋白質折疊外，還有密碼暴力破解以及氣候預測等。

即使一百萬台電腦也不是萬能的。英國伯明翰大學專責硏究人工智能的亞倫·斯洛曼認為：“儘管在某些問題上，電腦速度迅速準確。但其實在更多任務，諸如視覺處理、空間推理或是問題求解上，電腦永遠都無法超越人腦。”

第二代的“分佈式電腦工程”概念已不再像“尋求外太空文明”計劃般，僅利用閒置的機器。第二代的硏究者已開始希望“物盡其用”，除了那些閑置的機器外，還要想辦法進一步“徵用”這些擁有電腦的“閒人”，利用他們無限潛能的大腦處理能力。

紐約大學的克雷·舍基計算過，僅僅在美國，每個周末已有近一億人花一小時在觀看電視廣吿上——這段時間相當於編寫二百五十萬個維基百科詞語的時間。

因此，若人們能把這點時間省下來，利用看廣吿時的閑置智力的一小部分，運用在一些簡單的在線任務上，為科硏提供幫助，那將是巨大的貢獻。而且這樣看上去，這些源源不絕的人腦潛力似乎不會有枯萎的一天。

美國太空總署的“Clickworkers”網站，就是最早一項實施第二代“分佈式電腦工程”、向在線網民求助的途徑之一。這個在二○○○年啟動的項目，需要志願者標記由十九世紀七十年代“Viking”探測器拍攝到的照片上，火星表面的環形山位置和大小。

據指，志願者目前已在火星偵查衛星傳回的超高解析度圖檔上，將不同的地形分門別類。將來等到“Dawn”太空船，完成探索位於火星與木星之間的小行星帶上的兩顆最大天體——竈神星和谷神星時，太空總統還打算將網民的力量，轉移到新項目上。

比 記

電腦激發人腦潛能（下）

線上小遊戲不僅能激發玩家的大腦潛能，還能幫助科學家利用玩家的“閑置”大腦幫助科學硏究。

美國太空總署推出的“Clickworkers”網站成功地利用了人腦資源，但其實它面臨的一個超殘酷問題——毫無樂趣可言。除了那種能為世界重大項目作出貢獻的榮譽感外，看不出來還有甚麼因素能吸引更多“閒人”參與。關鍵問題是：怎麼才能讓人“欲罷不能”的協助科硏呢？

乏味問題變成趣味遊戲

於是，賓夕法尼亞州匹茲堡卡內基大學的電腦科學家路易斯·佛南推動了第三代“分佈式電腦工程”。

從二○○二年起，佛南就開始推進對那些志願者資源，亦即“人體電腦”的利用。而他成功的秘密就在於——將複雜乏味的問題，轉化成簡單、易懂又具吸引力的遊戲。

佛南所創作的第一款遊戲叫做“ESP”，遊戲的目的是幫助訓練人工智能系統。遊戲方式相當簡單，就是要求玩家從一系列的單詞中，與同數據庫中的另一系列圖片對應起來。

為了做到“有趣”這一點，遊戲將匿名玩家隨意配對，並給予雙方同樣的圖片。玩家必需試着在最短的時間裡，猜出搭檔會用甚麼詞語來形容圖片中的物品，並通過這種方式得分。

這個遊戲目前還在“Game with a Purpose”和“www.gwap.com”網站上開放，目前已獲十二萬名用戶申請註冊，並取得一點成積。“ESP”去年給出五千萬張圖片標記單詞，已獲“Google”認可，並源用於幫助改進其圖片搜索引擎。

許多人都表示很喜歡這個遊戲，因為與素未謀面的人合作，有時候會讓人感到前所未有的默契。

利用人腦辨別扭曲圖像

“ESP”成功後，佛南又打算推行“ReCAPTCHA”新項目，旨在利用人腦辨別扭曲圖像的能力。該技術能有助日後將手抄本數字化時，用於幫忙認別那些無法被光學辨認的文字。

這個被蓋上“遊戲”面紗的項目，呈現給志願者的，除了未被認別的文字外，還有一個已知單字，這樣就可以區分志願者究竟是人類還是電腦。若正確認別兩個單詞，那麼參與者就能證明自己是人類，從而進一步在線註冊，協助完成古籍的數字化及保護工作。

讓系統認別在線者是否人類這句括，所言非虛。該技術最常被用於像“Facebook”和“Twitter”這樣的網站，目的為確認新用戶是人類，以防止駭客運用程序自動獲得數以百計的賬號，從事非法散播垃圾郵件等活動。

目前這個“ReCAPTCHA”系統已成功轉錄超過十億個單詞，將來該技術會用於把《紐約時報》一百三十年的存檔數字化。在未來，佛南還希望用同樣的方式，來建立歷史音頻記錄副本。

人腦辨別星系出現偏差

但事實上，動用人類來處理圖像並不是個完美的方法。運行“星系動物園”的科學家們就發現，當中的結果難免會出現偏差情況。

於二○○七年啟動的“星系動物園”項目，集結了十六萬名志願者的力量，幫助鑒別“斯隆數位巡天計畫”所收集的圖片上的一百萬個星系。志願者們被要求將星系按漩渦星系或橢圓星系進行分類，並記錄漩渦星系的旋轉方向。不需要專家指導，新手們很快就可以投身到這個項目中。

“星系動物園”的硏究員其實主要是想分析，在螺旋形星系的旋轉方向上，是否存在任何傾向。據早前的硏究發現，星系順時針或逆時針旋轉的差別，取決於所看到的天空位置，這體現了在較大尺度上，宇宙的組織具有不可知性。然而，在“星系動物園”的志願者所給出的大批量資料中，卻沒有顯示在可觀測的宇宙空間裡，出現這種傾向。

除此之外，項目還發現一個有趣的傾向。不知為何，人們在給漩渦星系歸類的時候，更喜歡將其旋轉方向歸納為逆時針，而非順時針。雖然硏究者認為，從大體上看這不會對結果造成不良影響，不過這個傾向實在是太微妙了。而且由於志願者數量龐大，數據才更明顯。

不過，傾向也突顯了人類處理圖像時的顧慮——硏究者如何保證人類心理上的無意識嗜好或怪癖，不會影響硏究結果？在“星系動物園”中，人們出現傾向的原因尙不得知。不過負責管理“星系動物園”硏究結果的凱特·蘭德給出了有趣的猜測：“我個人認為，這可能僅僅因為‘逆時針’這個選項的按鈕處於中間。”

雖然有上述的偏差情況，不過讓人類協助處理的“星系動物園”項目還是有所得着。去年，荷蘭學派敎師漢尼·範阿克爾，就在其一張圖片中發現了一個奇怪的天體。這個物體看起來像一小束明亮的綠光，其中沒有恆星，也不像任意一個已知的天文現象。若不是范阿克爾眼尖，這樣一種新物體很有可能不會被發現。他說：“人腦非常擅長辨別與衆不同的東西，而這種本領很難被作為搜索參數，編程到電腦的自動化視覺歸類系統中。”

說回“徵用閒人”的腦潛力問題，“星系動物園”很大程度上依靠的是天文愛好者的幫忙；而佛南的“ReCAPTCHA”計畫則是讓網路用戶們，除了解決謎題之外，別無選擇。

因此，創新一代的“分佈式電腦工程”項目追求的是，進一步讓普羅大衆把用於娛樂的閒暇時光都貢獻出來。而“Foldit”的樹藤扭扭遊戲，就是這類項目中的佼佼者。

改進程式配合遊戲用戶

“Foldit” 衍生於一項名為“Rosetta@home”的“分散式電腦項目”，該項目也是由“Foldit”始創者貝克運作的。與尋找外太空文化的 “SETI@home”專案的運作方式相同，“Rosetta@home”利用世界各地空閒的電腦來查找蛋白質的所有可能的折疊結構，以找出其中最緊湊的一種。

但貝克和其小組發現，“Rosetta@home”蛋白質項目所得出的結果，必須經過人工處理，才能作科硏之用。如今，貝克正觀察“Foldit”遊戲的用戶，如何能改進“Rosetta@home”電腦程式。

貝克的項目相當成功，在過去的一年裡，其硏究小組已利用項目所得出的結論，在《自然》和《科學》雜誌上發表了一系列有關蛋白質結構預測和構思的論文。

維傑辛·潘德是斯坦福大學另一個致力於模擬蛋白折疊的分散式計算硏究者，他的程式名為“Folding@home”。但不同於貝克的自信，他擔心志願者給出結果的質量，遠遠達不到電腦所能給出的結果，認為人們不可能超越電腦，扭出更好的自由度。“折疊蛋白質就像要學好下棋，不過有更多的棋子和更為複雜的規則，因此需要謹愼對待更大量的組合可能性。”

潘德相信，“Foldit”是一個讓非科學家的人了解蛋白質複雜程度的好方法。但他強調，若人們的最終結果和電腦給出的一樣好，他會大吃一驚。

潘德的話，貝克當然不同意。他認為，蛋白質的無數種折疊方式，正好是電腦所無法理解的。像阿瑞思泰德斯這樣的小男孩就證明了，人類的思維是如何準確地將蛋白質進行準確折疊。

遊戲進行幾個月之後，阿瑞思泰德斯從全球六萬名玩家中脫穎而出，名列前十，並獲邀加入“Foldit”的高級組。小男孩展示了他對微妙的力學問題的直觀理解，一位“Foldit”硏究員甚至將他稱作“Foldit學者”。最近阿瑞思泰德斯會飛往西雅圖，與衆多專家們一同參與解決蛋白質的難題。

玩家挑戰設計新蛋白質

硏究人員針對不同人與不同的計算方法準確度，開展了一個名為“蛋白質結構預測技巧的關鍵性評估”比賽。比賽將通過實驗確定的蛋白結構，與不同小組使用電腦或人工預測的蛋白質結構進行對比，有關結果屆時將自行宣佈。據“Foldit”的初步分析顯示，其結果前景很好。

“我們已經從這些能與大型電腦相媲美的志願者中，找出解決方法。有時這些志願者的能力遠超大型電腦。”“Foldit”的主要硏究員、來自華盛頓大學的佐蘭·波波維克說道：“我預期，一旦我們將程式精煉，使它更像人們喜愛的解謎遊戲，我們的項目發展將做得更好。”

本月開始，“Foldit”將衍生一個新遊戲，這個遊戲本質上是對玩家的挑戰。遊戲需要玩家們從零做起，去設計新的蛋白質。過程中，玩家可以改變支鏈，從而有效地創造人工蛋白質，而其中最好的一些會被合成測試。

貝克說：“十二月，我們會推出新‘遊戲’，目的是了解生長構建所結合的病毒合成蛋白。這最終將有助於生產新藥物和疫苗。我始終認為，這是人腦要比電腦棒的地方。”

正如“SETI@home”備受歡迎，帶動了“分散式電腦工程”的應用，其他領域的科學也開始模仿“Foldit”。紐約大學的克雷·舍基甚至看得更遠：“在未來，將會發起許多人類處理項目，我們會看到自身的大腦閒置周期有着無與倫比的競爭力。”他說。

誰說科技讓人類變得越來越閑，那可眞大錯特錯。

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