Berta Sándor

Játékokkal tanítanák a számítógépekeket

Egy osztrák intézmény azt vizsgálja, hogy miként tudnak az emberek játékok felhasználásával szemantikai adatokat bejuttatni az informatikai rendszerekbe.

Az Innsbrucki Egyetem Szemantikai Technológiai Intézetének (STI) munkatársai igyekeznek a számítógépeknek megtanítani, hogy miként válasszák ki az információtengerben a hasznos dolgokat. Ahhoz azonban, hogy ez sikerüljön, először el kell látni az eszközöket az ehhez szükséges tudással. A kutatók gyors, olcsó és játékos módot találtak arra, hogy lehetővé tegyék a szemantikus adatok feltöltését a számítógépes rendszerekbe.

"Ebben a kérdésben nem mellékes szempont a játékok fejlesztése" - nyilatkozta Katharina Siorpaes, az STI munkatársa. A legnagyobb problémát az jelenti, hogy jelenleg a számítógépek csak nagyon nehezen képesek egy videó vagy kép értelmezésére. Ez, vagy egy felvétel készítési helyének, az évnek vagy éppen az időjárásnak a meghatározása az emberek számára egyszerű feladat. Az emberi tudás számítógépek számára is értelmezhető módon való lefordítása viszont komoly kihívások elé állítja az informatikusokat, ráadásul egy hosszan tartó és drága folyamat.

Siorpaes elmondta, hogy a tanulás egyik módját a játékok jelentik, mivel így hasznos feladatok rejthetők el a kooperatív online programokban. A szoftvereknek köszönhetően a számítógépek plusz tudásra tehetnek szert és ezáltal egyúttal hozzájárulhatnak a szemantikus adatok gyűjtéséhez. A szemantikai technológiák segítségével az információk sokkal pontosabban feldolgozhatók és értelmezhetők, a hasznos adatok pedig könnyebben kiszűrhetők.


A szakemberek munkájuk eredményeként kifejlesztették az Onto Gamest, amelyben a játékosoknak egy videó tulajdonságait kell dokumentálniuk. Az új rendszer a játékosok kollektív intelligenciáját vizsgálja és mivel az egyes résztvevők nem tudnak kommunikálni egymással, így a módszer eredményes. Az Onto Gamesben eddig 350-en nyertek, akik összesen 2000 adatcsomagot gyűjtöttek össze. "Az első eredmények azt mutatják, hogy a rendszer nem csak helyes, hanem egyúttal nagyon sok információt is generált. A játékosok pozitívan fogadták az új programot és a kikapcsolódást nyújtott nekik" - szögezte le Siorpaes.

A szoftver alapját az innsbrucki Playance cég fejlesztései jelentik, amely a felhasználók segítségével ír le videókat és idén ősszel mutatja be első szemantikus online játékát. A tervek szerint az új játékok elhelyezhetők lesznek akár a saját honlapokon vagy akár más platformokon, például a Facebookon.

Hozzászólások

A témához csak regisztrált és bejelentkezett látogatók szólhatnak hozzá!
Bejelentkezéshez klikk ide
(Regisztráció a fórum nyitóoldalán)
  • kukacos #8
    Ez így már jobb, azzal kiegészítve, hogy az érdekes és valóban nehéz problémák azok, ahol az ember ver oda a számítógépnek. Szívesen odaadnám a gyors szimbolikus számítást például azért az általánosítási képességért, ami az emberi agynak van.
  • Komolytalan #7
    Az emberi elme sok szempontból nagyon durván, akár milliószor lassabb mint egy sima mezei PC. Pl adj össze 2db 6 jegyű egész számot: másodpercek. PC: 1-2ütemciklus. Plusz a tárolás is elég esetleges az embernél - vagy megmarad az információ vagy nem, keveredik, módosul.
    Más dolgokban meg az ember ver oda durván a számítógépeknek, ilyen pl a cikkben említett kép felismerés. De lehet ezt általánosítani: a számítógépek input-output része egy rakás kaka az emberéhez képest.

    Szóval mindkettő másban jó, ezért nehéz egyiken emulálni a másikat. Más kérdés hogy lehet hogy nem emberi intelligencia másolatot kéne létrehozni, ha MIben gondolkozunk.
  • torreadorz #6
    Jogos, az agy tényleg egy baromi erős szuperszámitógép (persze nem mindenkinél). És arról se felejtkezzünk el, hogy nem az egész agy foglalkozik a gondolkodással, egy jó része teljesen mást csinál (irányitja a tested stb), szóval nem elég hogy baromi erős, még ennek a része is sokkal erősebb mint a mai gépek.
  • kukacos #5
    Hát sajnos nem, legalább annyira tudjuk, hogy nem fog menni, mint amennyire a Huffman optimális. NP-teljesség. A fejedben meg egy akkora szuperszámítógép van, mint egy ház, nehéz vele versenyezni. Más a struktúrája, de az algoritmusai alighanem egyszerűek.
  • Komolytalan #4
    Egy számítástechnikai feladat megoldásához kell:
    - megfelelő eszköz
    - megfelelő algoritmusok.
    Az MI kutatási eredmények azt mutatják, hogy ebből legalább az egyik hiányzik jelenleg. A gond az, hogy nincs bizonyítva, hogy az eszköz nem megfelelő. Lehet hogy az algoritmusokkal van alapvető probléma, vagyis az egész jelenlegi MI kutatás zsákutca. Mint mondjuk a számszeríj - föld körüli pályára nem lehet vele cuccot állítani, akárhogy is tökéletesíted. Jött egy okosabb ember, és kitalálta hogy ehhez rakétát jobb használni.

    Vannak olyan területek, amiknél már lehet tudni hogy mi a frankó, de az MI kutatás nem ilyen. Pl. ha veszteség nélkül akarsz tömöríteni, akkor a Huffman kódolás a lehető legjobb eredményt adja. Merthogy be van bizonyítva, hogy az a legjobb kódolási módszer, vagyis az algoritmus tökéletes. Na ugyanilyen bizonyítások az MI algoritmusokra/adatszerkezetekre nincsenek. Tehát lehet nem is a számítógép a kevés, hanem egyszerűen még nem kezdett el a témával foglalkozni az a programozó, aki ki tudná találni a frankót. Ha meg rájön, akkor lehet hogy egy szimpla asztali gépen 1% procifogyasztással is okosabb és kreatívabb programot tud írni mint mondjuk Einstein volt.
  • Seth #3
    keke XD
  • dilofekete #2
    Nekem a winamp visualization jobban tetszene.
  • NEXUS6 #1
    Az a gáz, hogy a jelenlegi számtek eszközeink nem alkalmasak ilyen fajta adatbázis, egyfajta reális mesterséges intelligencia működtetésére, vagy csak nagyon alacsony szinten.