社会计算实例：10秒钟验证码能干什么？

        你一定见识过这种情况：电脑提示——“请输入验证码”，然后是几个数字，或者一个字符串，你得小心辨认，然后把辨认出来的字符，输进去，让机器判断你到底是真人，还是计算机软件。
　　这种情形叫做“验证码”，英文名字比较长，叫做CAPTCHA，Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，意思是“全自动区分计算机和人类的图林测试”，据说最早是在2000年，由卡内基梅隆大学的Luis von Ahn提出的。
　　图林测试的妙用
　　使用验证码，是为了杜绝通过软件设计的“注册机器人”恶意注册信息，产生大量的垃圾用户（或者僵尸用户）、垃圾点评信息的行为。图灵测试，是计算机科学的奠基人阿兰•图林，在1950年提出的一种测试方法，该方法的目的是回答这样一个基础问题：如何判断人机对话的另一端，到底是人还是机器？
　　这个问题换个角度，就是：如何判定一台电脑，是否具备智能？或者说，看上去“像一个人”。
　　图林的办法很朴素：他设想把一台机器摆在一间空屋子里，人通过连线与这台电脑交互；人可以提出任何的问题，假如电脑对答如流，令人看不出任何破绽的话，就可以断定这台机器“具有像人一样的智能”。
　　图林测试成为检验机器是否具备智能的著名测试方法。不过，真正通过图林测试的电脑，严格说还遥不可及（这么说很不严谨，准确说法请参考各种百科）。
　　半个世纪以来，图林测试除了确立了一种直观、苛刻的机器智能检验标准，惹得众多计算机科学家、发烧友一试身手外，一直没找到什么实际用途。这种情况在10年前出现了转变。
　　让多余的动作有价值
　　话题回到验证码。雅虎公司最早受到机器注册的困扰。大量通过机器程序自动注册的行为，给雅虎带来了无尽的烦扰，他们找到了21岁的Luis von Ahn，这个刚从杜克大学获得数学学位，进入卡内基•梅隆大学硕博连读的小伙子，研究了一种通过强制用户输入某个适当变形的字符串，来检验注册者到底是机器还是人。按照现有的计算机技术，还没有哪台电脑能通过这种测试——人为扭曲变形的验证码毫无规律可言，而且是以图形方式呈现，注册者必须通过肉眼辨识，才能通过验证。
　　事情并未就此止步。Ahn是个追求完美的计算机天才。他发现，输入验证码固然可以把机器注册行为挡在系统门外，但这毕竟是“多此一举”。能不能给这个“多余的动作”找到点用处呢？假如每次人们输入验证码需要花费10秒钟的话，按照每天6千万次使用，这可是15万小时的劳动力资源啊！
　　2005年，在Ahn拿到博士学位之后，他的努力有了结果。他把这种验证方式叫做reCAPTCHA，基本原理是这样的：注册者输入验证码时，提供两个字符串，一个是真正的验证码，另一个字符串则来自某个古老文献中难以辨识的单词或者词组。注册者需要根据自己的辨识，输入这两个字符串，奥妙就在第二个字符串上。
　　其实从验证码的角度说，有第一个字符串就足够了；但是，为了让这种“多余的动作”产生价值，第二个字符串就很有用了——这个通过扫描仪、OCR软件，甚至古籍整理者都难以辨识的古老文献中的字符串，竟然可以通过大量注册者“举手之劳”的辨认，很快得到解决！
　　有人曾作过这样的计算，如果要把互联网档案馆的文本校对一遍，按照每天处理100万个单词的速度，需要400年！采用reCAPTCHA方法，每天可以校对160本书，精度可以超过99%。
　　2009年9月17日，Google购买了这项技术，作为书籍扫描中难以辨认字符的识别工作。
　　Louis von Ahn的办法，构思精妙，而且简单易行。这是典型的“社会计算”的成功范例。
　　群体智慧：社会计算的精髓
　　作为一门日益受到重视的计算机学科，人机交互（HCI）一直是计算机学科最具生命力的代表。近些年人机交互成绩斐然，已经大大突破了狭义的、线性的、基于键盘、打印、屏幕等传统交互方式的樊篱。
　　苹果公司的iPhone、iPad，让触摸屏技术风靡全球，下一代体感游戏（如Kinect）正引起游戏发烧友的青睐，3D虚拟场景、数字头盔、数字手套，甚至可穿戴电脑，植入式芯片技术，无一不在重新定义着人机交互的边界，不断改写着用户体验。
　　但是，Ahn的方法具有更加深刻的意义。他所使用的办法，可称之为“社会计算”。
　　“社会计算”，简单说就是通过“群体智能”的方式，让众多网民表面上看似无关的计算行为，总体上产生有序的、有意义的结果。目前最为流行的社会计算模式，是所谓“推荐算法”（参见2011年1月21日，财经网周末版技术专栏文章《推荐引擎：未来互联网的发动机》，http://www.caijing.com.cn/2011-01-21/110625040.html）。
　　据说，最近Ahn又提出了一款新产品的创意，名字叫做Duolingo，它最初的设想，是把互联网的网页翻译成多语版本，这可是浩大的社会工程。Ahn的创意又一次显现出独特的视角：他看到，全世界有10亿人在学习外语，这么大的群体通过协作，或者就在阅读网页的过程中，通过举手之劳，自然地贡献自己的点滴力量，就能把网页转换成更多的语种。
　　这种“聚沙成塔、集腋成裘”的办法，是社会计算的精髓，也是未来计算模式变迁的核心动力。
　　顺便说，Ahn当年的博士论文，就是“Human Computation”。