Un juego de computación basado en humanos o un juego con un propósito ( GWAP [1] ) es una técnica de computación basada en humanos que consiste en subcontratar pasos dentro de un proceso computacional a humanos de una manera entretenida ( gamificación ). [2] [3]
Luis von Ahn fue el primero en proponer la idea de los "juegos de algoritmos humanos", o juegos con un propósito (GWAP, por sus siglas en inglés), con el fin de aprovechar el tiempo y la energía humanos para abordar problemas que las computadoras aún no pueden resolver por sí solas. Considera que el intelecto humano es un recurso y una contribución importantes para la mejora del procesamiento informático y la interacción entre las personas y las computadoras. Sostiene que los juegos constituyen un mecanismo general para utilizar la capacidad intelectual para resolver problemas computacionales abiertos. En esta técnica, los cerebros humanos se comparan con procesadores en un sistema distribuido, cada uno de los cuales realiza una pequeña tarea de un cálculo masivo. Sin embargo, los humanos necesitan un incentivo para convertirse en parte de un cálculo colectivo. Los juegos en línea se utilizan como un medio para alentar la participación en el proceso. [3]
Las tareas que se presentan en estos juegos suelen ser triviales para los humanos, pero difíciles para las computadoras. Estas tareas incluyen etiquetar imágenes, transcribir textos antiguos, actividades basadas en el sentido común o la experiencia humana, y más. Los juegos de computación basados en humanos motivan a las personas a través del entretenimiento en lugar de un interés en resolver problemas de computación. Esto hace que los GWAP sean más atractivos para una audiencia más amplia. Los GWAP se pueden utilizar para ayudar a construir la web semántica, anotar y clasificar datos recopilados, obtener conocimiento general de forma colectiva y mejorar otros procesos informáticos generales. [3] Los GWAP tienen una amplia gama de aplicaciones en diversas áreas, como seguridad, visión artificial, accesibilidad a Internet, filtrado de contenido para adultos y búsqueda en Internet. [2] En aplicaciones como estas, los juegos con un propósito han reducido el costo de anotar datos y han aumentado el nivel de participación humana.
El primer juego de computación basado en humanos o los primeros juegos con un propósito fueron creados en 2004 por Luis von Ahn . La idea era que ESP usara el poder humano para ayudar a etiquetar imágenes. El juego es un juego de acuerdo entre dos jugadores y se basa en que los jugadores inventen etiquetas para las imágenes e intenten adivinar qué etiquetas se les ocurren a sus compañeros. ESP usaba microtareas, tareas simples que se pueden resolver rápidamente sin necesidad de credenciales. [4]
Los juegos con un propósito categorizado como juegos de acuerdo de resultados son juegos de microtareas en los que los jugadores se agrupan en parejas y los compañeros asignados aleatoriamente intentan hacer coincidir los resultados entre sí a partir de una entrada visible compartida. ESP es un ejemplo de un juego de acuerdo de resultados.
Dada una imagen, el juego ESP puede usarse para determinar qué objetos hay en la imagen, pero no para determinar la ubicación del objeto en la imagen. La información de ubicación es necesaria para entrenar y probar algoritmos de visión artificial, por lo que los datos recopilados por el juego ESP no son suficientes. Por lo tanto, para lidiar con este problema, un nuevo tipo de juego de microtareas conocido como juegos de problemas de inversión fue introducido por el creador de ESP , von Ahn en 2006. Peekaboom se basó en ESP y tenía jugadores que asociaban etiquetas con una región específica de una imagen. En los juegos de problemas de inversión, dos jugadores se emparejan aleatoriamente. Uno es asignado como el descriptor y el otro es el adivinador. El descriptor recibe una entrada, que el adivinador debe reproducir las pistas dadas por el descriptor. En Peekaboom, por ejemplo, el descriptor revela lentamente pequeñas secciones de una imagen hasta que el adivinador adivina correctamente la etiqueta proporcionada al descriptor. [5]
En los juegos de acuerdo de entrada, dos jugadores emparejados al azar reciben cada uno una entrada que está oculta para el otro jugador. Las entradas de los jugadores pueden coincidir o ser diferentes. El objetivo de estos juegos es que los jugadores etiqueten su entrada de manera que el otro jugador pueda determinar si las dos entradas coinciden o no. En 2008, Edith LM Law creó el juego de acuerdo de entrada llamado TagATune. En este juego, los jugadores etiquetan clips de sonido. En TagATune, los jugadores describen clips de sonido y adivinan si el clip de sonido de su compañero es el mismo que el suyo a partir de las etiquetas de su compañero. [6]
Los juegos de macrotareas, a diferencia de los juegos de microtareas, contienen problemas complejos que normalmente se dejan en manos de expertos para que los resuelvan. En 2008, Seth Cooper creó un juego de macrotareas llamado Foldit . La idea era que los jugadores intentaran plegar una representación tridimensional de una proteína. Esta tarea era difícil de automatizar por completo para las computadoras. Localizar la conformación nativa biológicamente relevante de una proteína es un desafío computacional difícil dado el gran tamaño del espacio de búsqueda. Mediante la gamificación y la implementación de versiones de algoritmos fáciles de usar, los jugadores pueden realizar esta tarea compleja sin muchos conocimientos de biología. [7] [8] [9]
El juego Apetopia ayuda a determinar las diferencias de color percibidas. Las elecciones de los jugadores se utilizan para modelar mejores métricas de color. [10] El juego Apetopia , que fue lanzado por la Universidad de Berlín , está diseñado para ayudar a los científicos a comprender las diferencias de color percibidas. Este juego tiene como objetivo proporcionar datos sobre cómo las personas perciben los tonos de color para modelar los mejores parámetros de color.
Artigo [11] es una plataforma web que actualmente ofrece seis juegos de anotación de obras de arte, así como un motor de búsqueda de obras de arte en inglés, francés y alemán. Tres de los juegos de Artigo, el juego ARTigo , ARTigo Taboo y TagATag , son variaciones [12] del juego ESP de Luis von Ahn (posteriormente Google Image Labeler ). Otros tres juegos de la plataforma Artigo, Karido , [13] Artigo-Quiz y Combino , han sido concebidos para complementar los datos recopilados por las tres variaciones del juego ESP antes mencionadas. [14] [15] El motor de búsqueda de Artigo se basa en un análisis semántico latente tensorial original. [15] [16]
En septiembre de 2013, Artigo contaba con más de 30.000 (imágenes de) obras de arte, en su mayoría de Europa y del " largo siglo XIX ", procedentes del Archivo de imágenes Promotheus, [17] el Rijksmuseum de Ámsterdam (Países Bajos), la Staatliche Kunsthalle de Karlsruhe (Karlsruhe, Alemania) y el Museo Universitario de Arte Contemporáneo (Universidad de Massachusetts Amherst, EE. UU.). Desde 2008 hasta 2013, Artigo ha recopilado más de 7 millones de etiquetas (en su mayoría en alemán), 180.000 jugadores (de los cuales aproximadamente una décima parte están registrados) y, en promedio, 150 jugadores por día. [18]
Artigo es un esfuerzo de investigación conjunto de historiadores del arte y científicos informáticos que tiene como objetivo desarrollar un motor de búsqueda de obras de arte y análisis de datos en la historia del arte.
El primer ejemplo fue el juego ESP , un esfuerzo en computación humana concebido originalmente por Luis von Ahn de la Universidad Carnegie Mellon , que etiqueta imágenes. Para que sea un esfuerzo entretenido para los humanos, dos jugadores intentan asignar las mismas etiquetas a una imagen. El juego registra los resultados de los partidos como etiquetas de imágenes y los jugadores disfrutan del encuentro debido a la naturaleza competitiva y cronometrada del mismo. Para garantizar que las personas hagan todo lo posible para etiquetar con precisión las imágenes, el juego requiere que dos personas (elegidas al azar y desconocidas entre sí), que solo tienen la imagen en común, elijan la misma palabra como etiqueta de imagen. Esto desalienta el vandalismo porque sería contraproducente como estrategia . El juego ESP es un juego de computación basado en humanos desarrollado para abordar el problema de crear metadatos difíciles . La idea detrás del juego es usar el poder computacional de los humanos para realizar una tarea que las computadoras no pueden (originalmente, el reconocimiento de imágenes ) al empaquetar la tarea como un juego . Google compró una licencia para crear su propia versión del juego (Google Image Labeler) en 2006 con el fin de obtener mejores resultados de búsqueda para sus imágenes en línea. [19] La licencia de los datos adquiridos por ESP Game de Ahn, o la versión de Google, no está clara. [ aclaración necesaria ] La versión de Google se cerró el 16 de septiembre de 2011 como parte del cierre de Google Labs en septiembre de 2011.
PeekaBoom es un juego basado en la web que ayuda a las computadoras a localizar objetos en imágenes mediante el uso de la jugabilidad humana para recopilar metadatos valiosos . Los humanos comprenden y pueden analizar imágenes cotidianas con un mínimo esfuerzo (qué objetos hay en la imagen, su ubicación, así como información de fondo y primer plano), mientras que las computadoras tienen problemas con estas tareas visuales básicas. [20] Peekaboom tiene dos componentes principales: "Peek" y "Boom". Dos jugadores aleatorios de la Web participan asumiendo diferentes roles en el juego. Cuando un jugador es Peek, el otro es Boom. Peek comienza con una pantalla en blanco, mientras que Boom comienza con una imagen y una palabra relacionada con ella. El objetivo del juego es que Boom revele partes de la imagen a Peek. Mientras tanto, Peek puede adivinar palabras asociadas con las partes reveladas de la imagen. Cuando Peek adivina palabras que están más cerca de la imagen, Boom puede indicar si las suposiciones de Peek son calientes o frías. Cuando Peek acierta, los jugadores obtienen puntos y luego cambian de roles. [5]
EteRNA es un juego en el que los jugadores intentan diseñar secuencias de ARN que se plieguen en una configuración determinada. Las soluciones muy variadas de los jugadores, a menudo no biólogos, se evalúan para mejorar los modelos informáticos que predicen el plegamiento del ARN. Algunos diseños se sintetizan para evaluar la dinámica real del plegamiento y compararlos directamente con los modelos informáticos.
Eyewire es un juego para encontrar el conectoma de la retina . [21]
El crowdsourcing se ha convertido en un juego en juegos como Foldit , un juego diseñado por la Universidad de Washington , en el que los jugadores compiten para manipular proteínas y convertirlas en estructuras más eficientes. Un artículo de 2010 en la revista científica Nature atribuyó a los 57.000 jugadores de Foldit la obtención de resultados útiles que igualaron o superaron las soluciones calculadas mediante algoritmos. [22]
Foldit , aunque también es un GWAP, tiene un tipo diferente de método para aprovechar el cerebro humano colectivo. Este juego desafía a los jugadores a usar su intuición humana del espacio tridimensional para ayudar con los algoritmos de plegamiento de proteínas. A diferencia del juego ESP, que se centra en los resultados que los humanos pueden proporcionar, Foldit intenta comprender cómo los humanos abordan objetos tridimensionales complicados. Al "observar" cómo juegan los humanos al juego, los investigadores esperan poder mejorar sus propios programas informáticos. En lugar de simplemente realizar tareas que las computadoras no pueden hacer, este GWAP pide a los humanos que ayuden a mejorar los algoritmos actuales de las máquinas.
Guess the Correlation es un juego cuyo objetivo es desafiar a los jugadores a adivinar el verdadero coeficiente de correlación de Pearson en diagramas de dispersión . Los datos recopilados se utilizan para estudiar qué características de los diagramas de dispersión distorsionan la percepción humana de la correlación verdadera. El juego fue desarrollado por Omar Wagih en el Instituto Europeo de Bioinformática . [23] [24]
JeuxDeMots [fr] [25] es un juego cuyo objetivo es construir una gran red semántica . Se pide a las personas que asocien términos según unas instrucciones que se proporcionan para una palabra determinada. La versión francesa de la red producida contiene hasta ahora más de 350 millones de relaciones entre 5 millones de elementos léxicos (marzo de 2021). El proyecto fue desarrollado por académicos del Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier / Universidad Montpellier 2 .
Nanocrafter es un juego sobre ensamblar piezas de ADN en estructuras con propiedades funcionales, como circuitos lógicos , para resolver problemas. [26] Al igual que Foldit, se desarrolla en la Universidad de Washington .
OnToGalaxy es un juego en el que los jugadores ayudan a adquirir conocimientos de sentido común sobre las palabras. Implementado como un juego de disparos espacial, OnToGalaxy en su diseño es bastante diferente de otros juegos de computación humana. [27] El juego fue desarrollado por Markus Krause en la Universidad de Bremen .
Phrase Detectives es un "juego de anotaciones" orientado a los amantes de la literatura, la gramática y el lenguaje. Permite a los usuarios indicar relaciones entre palabras y frases para crear un recurso rico en información lingüística. Los jugadores reciben puntos por sus contribuciones y aparecen en una tabla de clasificación. [28] Fue desarrollado por los académicos Jon Chamberlain, Massimo Poesio y Udo Kruschwitz en la Universidad de Essex .
Phylo [29] permite a los jugadores contribuir al bien común al intentar descifrar el código de las enfermedades genéticas. Mientras se juega y se alinean los cuadrados de colores, se ayuda a la comunidad científica a acercarse un paso más a la solución del antiguo problema de la alineación de secuencias múltiples . El problema de la alineación de secuencias múltiples es demasiado grande para que lo puedan manejar las computadoras. El objetivo es comprender cómo y dónde se codifica la función de un organismo en el ADN. El juego explica que "una alineación de secuencias es una forma de organizar las secuencias de ADN, ARN o proteínas para identificar regiones de similitud".
Play to Cure: Genes in Space es un juego para dispositivos móviles que utiliza la fuerza colectiva de los jugadores para analizar datos genéticos reales y ayudar con la investigación del cáncer. [30]
Quantum Moves es un juego de destreza y resolución de problemas espaciales en el que los jugadores mueven partículas resbaladizas a través del espacio cuántico. Las soluciones de los jugadores en varios niveles se utilizan para programar y ajustar una computadora cuántica real en la Universidad de Aarhus . [31] El juego se desarrolló por primera vez como una interfaz gráfica para la simulación y la educación cuánticas en 2012. En 2013 se lanzó al público en un formato fácil de usar y se ha actualizado continuamente a lo largo de 2014.
Reverse The Odds es un juego para dispositivos móviles que ayuda a los investigadores a aprender sobre el análisis de los cánceres. Al incorporar el análisis de datos en Reverse The Odds , los investigadores pueden conseguir que miles de jugadores los ayuden a aprender más sobre diferentes tipos de cáncer, incluidos el de cabeza y cuello, el de pulmón y el de vejiga. [32]
Robot Trainer es un juego cuyo objetivo es reunir conocimientos de sentido común. El jugador asume el papel de un profesor. El objetivo del juego es entrenar a un robot que viajará al espacio profundo y llevará consigo una cantidad significativa de conocimiento humano para que pueda enseñar a otros humanos en el futuro, lejos de la Tierra. El juego tiene tres niveles. En cada nivel, el jugador recibe una tarea específica, como construir reglas de conocimiento para responder preguntas, resolver conflictos y validar las reglas de conocimiento de otros jugadores. Los jugadores son recompensados por enviar reglas de conocimiento que ayuden al robot a responder una pregunta y que coincidan con la contribución de sus compañeros profesores. [33]
Sea Hero Quest es un juego basado en iOS y Android que ayuda a avanzar en la investigación en el campo de la demencia. [34]
En el juego para navegador Smorball , [35] se pide a los jugadores que escriban las palabras que ven lo más rápido y con la mayor precisión posible para ayudar a su equipo a obtener la victoria en el deporte ficticio de Smorball. El juego presenta a los jugadores frases de páginas escaneadas en la Biblioteca del Patrimonio de la Biodiversidad. Después de la verificación, las palabras que escriben los jugadores se envían a las bibliotecas que almacenan las páginas correspondientes, lo que permite buscarlas y extraer datos de ellas y, en última instancia, hacer que la literatura histórica sea más utilizable para instituciones, académicos, educadores y el público. El juego fue desarrollado por Tiltfactor Lab .
Train Robots es un juego de anotaciones similar a Phrase Detectives. A los jugadores se les muestran pares de imágenes de antes y después de un brazo robótico y bloques en un tablero, y se les pide que ingresen comandos para indicarle al robot que se mueva de la primera configuración a la segunda. El juego recopila datos de lenguaje natural para entrenar sistemas de procesamiento lingüístico y robótico. [36]
El juego Wikidata representa un enfoque de gamificación que permite a los usuarios ayudar a resolver preguntas sobre personas, imágenes, etc. y así editar automáticamente los elementos de datos correspondientes en Wikidata, el repositorio de conocimiento estructurado que respalda a Wikipedia y Wikimedia Commons, los otros proyectos de Wikimedia y más. [37] [38]
ZombiLingo es un juego francés en el que se pide a los jugadores que encuentren la cabeza adecuada (una palabra o expresión) para ganar cerebros y convertirse en un zombi cada vez más degradado. Mientras juegan, de hecho, anotan relaciones sintácticas en corpus franceses. [39] [40] Fue diseñado y desarrollado por investigadores de LORIA y la Universidad París-Sorbona . [41]
Si bien existen muchos juegos con un propósito que se ocupa de datos visuales, hay pocos que intentan etiquetar datos de audio. La anotación de datos de audio se puede utilizar para buscar e indexar bases de datos de música y audio, así como para generar datos de entrenamiento para el aprendizaje automático . Sin embargo, actualmente etiquetar manualmente los datos es costoso. Por lo tanto, una forma de reducir el costo es crear un juego con un propósito con la intención de etiquetar datos de audio. [42] TagATune es un juego en línea basado en audio que hace que los jugadores humanos etiqueten y etiqueten descripciones de sonidos y música. TagATune es jugado por parejas aleatorias. Los socios tienen tres minutos para llegar a descripciones acordadas para tantos sonidos como sea posible. En cada ronda, se selecciona un sonido al azar de la base de datos y se presenta a los socios. La descripción luego se convierte en una etiqueta que se puede usar para la búsqueda cuando se acuerda entre suficientes personas. Después de la primera ronda, la ronda de comparación presenta una melodía y pide a los jugadores que la comparen con una de otras dos melodías del mismo tipo. [6]
MajorMiner es un juego en línea en el que los jugadores escuchan 10 segundos de un sonido seleccionado al azar y luego describen el sonido con etiquetas. Si una de las etiquetas que eligen los jugadores coincide con la de otro jugador, cada jugador gana un punto. Si esa fue la primera vez que se usó esa etiqueta para ese sonido específico, el jugador gana dos puntos. [43] El objetivo es utilizar la entrada del jugador para investigar el etiquetado automático de música y la recomendación basada en el audio en sí.
Un juego del tipo wikiracing , en el que los jugadores reciben dos artículos de Wikipedia (inicio y destino) y tienen la tarea de encontrar un camino desde el artículo de inicio hasta el artículo de destino, exclusivamente haciendo clic en hipervínculos que se encuentran en el camino. Los datos de ruta recopilados a través del juego arrojan luz sobre las formas en que las personas razonan sobre el conocimiento enciclopédico y cómo interactúan con redes complejas. [44]