भीड़ की ताकत। शिकागो ने कैसे एक बकवास रोबोट विकसित किया - एक नदी क्लीनर

यदि आप इस गर्मी में शिकागो नदी के किनारे चलते हैं, तो आपको असामान्य रूप से कुछ दिखाई देगा। बतख, हंस, मछली, दुर्लभ बीवर और ऊदबिलाव के बीच, एक छोटा रोबोट समय-समय पर तैर जाएगा। एक छोटे से बेड़ के समान, वह आलसी होकर नदी के ऊपर चलेगा और उसकी सतह पर दिखाई देने वाली हर चीज को इकट्ठा करेगा। यह थ्रैशबॉट शिकागो स्थित स्टार्टअप शहरी नदियों के दिमाग की उपज है, जो पर्यावरणविदों, रोबोटिक्स, और अन्य पेशेवरों को कचरे के शहर की नदियों को साफ करने और उनके निवासियों की मदद करने के लिए एक साथ लाया था।

उपस्थिति में, थ्रैशबोट एक "पानी के रूंबा" की तरह लग सकता है, स्वायत्त रूप से (या गलती से) एक रास्ता चुन सकता है, जबकि आगे अभी भी प्रदूषण है। वह अपने दम पर आगे बढ़ता है, जैसे एक रूंबा! लेकिन वास्तव में इसके विपरीत सच है। रोबोट अपने लिए एक दिशा का चयन नहीं करता है, किसी भी समय इसे लगभग 4,383,810,342 लोगों में से एक द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है - वैश्विक इंटरनेट उपयोगकर्ता।

इंटरनेट एक्सेस वाले हर कोई शहरी नदियों की वेबसाइट पर लॉग इन कर सकता है और दो मिनट के लिए बॉट पायलट बन सकता है। कंपनी का लक्ष्य एक व्यक्ति के लिए इस समय कचरा खोजने और उसे हड़पने के लिए है, और आदर्श रूप से इसे नदी तट के पास एक विशेष कंटेनर में ले जाने के लिए भी है, जहां से इसे बाद में हटा दिया जाएगा। इसलिए नदियों की सफाई एक आभासी गतिविधि नहीं है, जो "कोई व्यक्ति कहीं न कहीं" है, लेकिन एक बहुत ही वास्तविक व्यवसाय है जिसमें आप शारीरिक रूप से भाग ले सकते हैं - जबकि अपने हाथों को प्रदूषित नहीं करते हैं।

निक वेस्ले, एक परियोजना प्रबंधक कहते हैं:

हम अंत में उस अवस्था में होते हैं जब अधिकांश लोग सभ्य इंटरनेट कनेक्शन वाले स्थानों में रहते हैं। हमारे रोबोट को बनाने के लिए आवश्यक तकनीक किसी सस्ते ड्रोन में तकनीक से अधिक जटिल नहीं है। आप एक वीडियो को काफी कम देरी से स्ट्रीम कर सकते हैं, और ऐसी गति से इसे नियंत्रित किया जा सकता है। प्रकृति के लिए लाभ, कुछ मिनटों के लिए दिलचस्प है, यह एहसास दिलाता है कि आज आपने कुछ उपयोगी किया है, और क्या चाहिए।

थ्रशबॉट कंस्ट्रक्शन

शहर की नदियों को साफ करने के लिए प्रबंधित अपशिष्ट डिब्बे विकसित करने का विचार दो साल पहले दिखाई दिया था। जून 2017 में, शहरी नदियों ने जानवरों को उनके प्राकृतिक आवास पर लौटने में मदद करने के लिए उसी शिकागो नदी पर " फ्लोटिंग गार्डन " सफलतापूर्वक बनाया। दुर्भाग्य से, टीम ने महसूस किया कि ये बगीचे जल्दी से कचरे से अटे थे। समस्या को हल करने के लिए, उन्होंने स्वयंसेवकों को आमंत्रित करना शुरू किया, जो हमेशा की तरह, सुबह नदी में गए और मैन्युअल रूप से कम या ज्यादा बड़े कूड़े को एकत्र किया। दक्षता बहुत कम थी, मुख्यतः नदी के अनियमित प्रवाह के कारण।

कभी-कभी लोग सुबह किनारे पर जाते थे, और इकट्ठा करने के लिए कोई कचरा नहीं था। फिर कोर्स के दौरान कुछ बदल गया, और जल्द ही यह जगह कचरे से भर गई। हमें एहसास हुआ कि यहां हमें एक समाधान की आवश्यकता है जिसे लगातार शामिल किया जाएगा। ताकि कचरा वास्तविक समय में साफ हो जाए, क्योंकि यह प्रवाह के साथ जाता है।

एक विचार की शुरुआत दिखाई दी, लेकिन टीम को यह नहीं पता था कि रोबोट को कैसे ढूंढना है और दूषित पदार्थों को इकट्ठा करना है। कंप्यूटर दृष्टि और छवि मान्यता प्रौद्योगिकियों ने हाल के वर्षों में अच्छी तरह से प्रगति की है, लेकिन "कचरा" की अवधारणा को फिट करने के लिए बॉट को सिखाना अभी भी आसान नहीं था। कचरा एक बहुत सार अवधारणा है। यह पता चला कि अब तक केवल लोग नदी में प्राकृतिक वस्तुओं से इसे अलग कर सकते हैं। और इसलिए एक दूरस्थ रूप से नियंत्रित "रूंबा" बनाने का विचार बनाया गया था, जिसे दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं द्वारा संचालित किया जा सकता था।

पहले थ्रैशबॉट का लॉन्च इस महीने के अंत में होने वाला है, और जून में यह काम करना शुरू कर देगा। फिर आप इसे व्यक्तिगत रूप से पायलट करने का प्रयास कर सकते हैं। इस बीच, सबसे अधीर उपयोगकर्ता एक परीक्षण पूल में एक ऑनलाइन डेमो का अभ्यास कर सकते हैं (या, जैसा कि यहां धूमधाम से कहा जाता है, एक "भूमिगत एक्वा प्रयोगशाला") जिसे प्लास्टिक बतख से भरा जाता है जिसे एकत्र करने की आवश्यकता होती है। प्रत्येक को पांच मिनट का समय दिया गया है। और यह, वास्तव में, काफी मजेदार है।

रूस से भी, रोबोट बहुत तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है, इसे नियंत्रित करना आसान है, हालांकि कोई इकट्ठे बतख नहीं पाए गए (हबरा प्रभाव के कारण, रोबोट को अपनी बारी की प्रतीक्षा करने में थोड़ा अधिक समय लग सकता है)।

भीड़ की ताकत

बड़ी समस्याओं को हल करने के लिए जनता से मदद मांगने का विचार किसी भी तरह से नया नहीं है। 1715 में, गणितज्ञ और खगोलशास्त्री एडमंड हैली (जिनके नाम पर हैली का धूमकेतु नाम रखा गया था) ने भविष्य के सौर ग्रहणों के समय और मार्ग की भविष्यवाणी करते हुए एक मानचित्र प्रकाशित किया। चूंकि ग्रहण के दौरान हैली केवल एक ही भौतिक स्थान पर हो सकती है, इसलिए उन्होंने "उत्सुक को अनुरोध" जारी किया और उन्हें अपने स्थान पर कब्जा करने के लिए कहा और आकाश ग्रहण के दौरान कैसे देखा, विशेष रूप से "पूर्ण अंधकार की अवधि" को नोट करने के लिए कहा। यह पहली क्राउडसोर्सिंग सफल रही, और जनता से जानकारी एकत्र करते हुए, हैली ने दूसरा, अधिक सटीक नक्शा बनाया, जिसने 1724 में ग्रहण की भविष्यवाणी करने में मदद की।

आज, प्रौद्योगिकी से हैली के तरीकों में वास्तविक अन्तरक्रियाशीलता को जोड़ना संभव हो जाता है। लोगों को न केवल जानकारी एकत्र करने और संचारित करने की प्रक्रियाओं में शामिल किया जा सकता है। लोग अधिक दिलचस्प और विविध कार्य कर सकते हैं, इस प्रकार प्रक्रिया से बदले में कुछ प्राप्त कर सकते हैं। 1991 में, हैली की पहल के लगभग 300 साल बाद, पिक्सर स्टूडियो के सह-संस्थापक, लॉरेन कारपेंटर ने कंप्यूटर ग्राफिक्स सम्मेलनों में से एक में एक आकर्षक डेमो बनाया। उन्होंने पहली बार प्रतिभागियों को भीड़ की ताकत दिखाई, और प्रदर्शित किया कि दर्शकों के प्रत्येक सदस्य को समस्या को हल करने के लिए एक अलग नोड के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है।

"समस्या" एक विशाल पिंग-पोंग गेम खेलने के लिए 5000 सम्मेलन प्रतिभागियों को मिल रही थी। प्रत्येक उपस्थित को एक रैकेट दिया गया, जिसमें एक हरा और एक लाल पक्ष था। कमरे के केंद्र में एक बड़ी स्क्रीन थी, जैसे एक मूवी थियेटर में, जिसने एक क्लासिक वीडियो गेम दिखाया, और एक कंप्यूटर जिसने दर्शकों को स्कैन किया और पता चला कि वे रैकेट के किस पक्ष को पकड़ रहे थे - लाल या हरा। दर्शकों के एक सदस्य द्वारा आयोजित प्रत्येक रैकेट को एक वोट (स्टेप अप या स्टेप डाउन) के रूप में गिना जाता था, और स्क्रीन पर आभासी गेंद को ऐसे लोकतंत्र के कानून के अनुसार पारित किया गया था। 2013 में इस प्रयोग का उन्नत संस्करण भी बीबीसी द्वारा संचालित किया गया था । गेंद की गति (या, इस मामले में, शार्क) धीमी है, और यह निरीक्षण करने के लिए बहुत दिलचस्प नहीं है, लेकिन दर्शकों में रहने और सामान्य लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए समग्र रूप से काम करने की कोशिश करना काफी है।

इंटरनेट भीड़ के साथ इस तरह का काम करता है, और इसे एक नए स्तर पर ले जाता है। अब आप इस काम से जुड़ सकते हैं कि सौ लोगों में से कोई एक व्यक्ति, जैसे हैली, और 5000 लोग नहीं, जैसे कारपेंटर, लेकिन कोई भी संख्या, यहां तक ​​कि लाखों। इस तरह के बड़े सहयोग से विकिपीडिया, लिनक्स और यहां तक ​​कि विशाल हाइपरलिंक पेजरैंक का उदय हुआ, जिसके कारण Google का उदय हुआ। भीड़ शक्ति की मदद से नदियों को साफ करना भी कुछ हद तक संभव हो जाना चाहिए। और यह एकमात्र समस्या से दूर है जिसे इस तरह से हल किया जा सकता है।

Zooniverse के साथ मुक्ति

क्रिस लिंटॉट ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में खगोल भौतिकी के प्रोफेसर हैं । बारह साल पहले, उन्होंने एक परियोजना पर काम किया जिसके लिए उन्हें आकाशगंगाओं के आकार का विश्लेषण करने की आवश्यकता थी। लेकिन, यहां तक ​​कि अगर आप एक छोटा सा स्थान लेते हैं, तो बहुत अधिक आकाशगंगाएं हैं - कई लाखों। यह पता चला है कि, शिकागो नदी पर मलबे की परिभाषा के मामले में, आकाशगंगा के प्रकार के वर्गीकरण के साथ मानव आंख अब तक एक मशीन से बेहतर मुकाबला करती है। 50,000 आकाशगंगाओं को वर्गीकृत करने के बाद, लिंटोट और टीम ने फैसला किया कि उन्हें मदद की ज़रूरत है।

हमने एक वेबसाइट बनाई, गैलेक्सी चिड़ियाघर, और जनता से पूछा - सामान्य उपयोगकर्ता - हमें आकाशगंगाओं के प्रकार को निर्धारित करने में मदद करने के लिए। आपको यह जानने की आवश्यकता नहीं है कि आकाशगंगा क्या है, या खगोल विज्ञान में रुचि रखने के लिए। आपने अभी देखा कि छवि में आपके सामने क्या था, और आपने इसे और अधिक पसंद किया। लोगों ने साइट में बहुत रुचि दिखाई, हमने सैकड़ों लाखों वर्गीकरण प्राप्त किए।

नतीजतन, हर किसी को उन्नत अंतरिक्ष खोजों का हिस्सा बनने का मौका मिला। एक डेनिश शिक्षक, हन्नी वैन अर्केल ने भी एक समझ से बाहर की वस्तु की खोज की - उसे उस साइट पर कुछ दिया गया जो एक हरे रंग की आकृति की तरह दिखती थी, उसने मंच से परामर्श किया यदि यह एक गलती थी, तो उत्साही लोगों ने ब्रह्मांड के इस हिस्से की जांच की, और वास्तव में कुछ अजीब लग रहा था । अब शिक्षक के सम्मान में यह वस्तु (सबसे अधिक संभावना है, गैस का एक संचय, जिसे एक क्वासर द्वारा हाइलाइट किया गया है) कहा जाता है।

खैर, क्रिस लिंट्ट के लिए, मुख्य बात यह थी कि परियोजना अविश्वसनीय रूप से सफल थी:

अन्य शोधकर्ताओं ने हमसे संपर्क करना शुरू किया, जो केवल अपने डेटा की मात्रा का सामना नहीं कर सके। खगोल विज्ञान से लेकर बायोमेडिसिन और समाजशास्त्र तक, सभी को किसी न किसी तरह से संसाधित करने की आवश्यकता है।

इसलिए लिंटॉट ने रिसर्च के लिए "किकस्टार्टर" जैसा कुछ बनाया - ज़ुनिवर्स प्लेटफॉर्म, जहां वैज्ञानिक जनता से मदद मांगकर परियोजनाओं को क्राउडसोर्स कर सकते हैं। लगभग सौ परियोजनाएं इस पर काम कर रही हैं, वैज्ञानिकों की सीमित संख्या के लिए बस बहुत बड़ी है।

इस तरह की एक परियोजना, ग्रेविटी स्पाई , खगोल भौतिकीविदों को गुरुत्वाकर्षण तरंगों की पहचान करने और लेजर वेफरोमीटर द्वारा एकत्रित डेटा में त्रुटियों से अलग करने में मदद करती है। साधारण उपयोगकर्ताओं के वर्तमान में 1.2 मिलियन से अधिक वर्गीकरण हैं। एक अन्य परियोजना, वाइल्ड गैबॉन , अफ्रीकी सवाना में स्तनपायी आबादी का अनुमान लगाती है। और प्लैनेट हंटर्स लोगों को नासा के उपग्रहों के डेटा का उपयोग करके नए ग्रहों की खोज करने के लिए आमंत्रित करते हैं। अब तक, उनमें से लगभग सौ खुले हैं (300 हजार सत्यापित छवियों में से)।

Zooniverse के संस्थापक क्रिस लिंटोट कहते हैं:

मेरे लिए यह कल्पना करना भी मुश्किल है कि 20 साल पहले किसी ने भी अन्य सितारों के आसपास एक भी ग्रह नहीं खोजा था। अब आप बस अपने वेब ब्राउज़र के साथ ऐसा कर सकते हैं।

जब तूफान इरमा 2017 में कैरेबियाई द्वीपों के माध्यम से चला गया, तो प्लैनेटरी रिस्पांस नेटवर्क ने क्षेत्र के सबसे सटीक नक्शे बनाने के लिए ज़ुनिवर्स का उपयोग किया। लगभग छह हजार स्वयंसेवक 300 हजार छवियों के माध्यम से यह निर्धारित करने के लिए चले कि कौन सी सड़कें बह गईं, जो अवरुद्ध हो गईं, और जिन्हें अभी भी स्थानांतरित किया जा सकता है। तत्काल सहायता की आवश्यकता वाले शरणार्थी समूहों को भी सूचित किया गया। यह क्षेत्र में आने वाले मानवीय श्रमिकों के लिए एक महान और अपरिहार्य उपकरण बन गया।

समुदायों की विजय?

क्राउडसोर्सिंग एक रामबाण दवा नहीं है। यह हमेशा वैश्विक समस्याओं का जवाब नहीं होगा। एक समाधान हमेशा विकेन्द्रीकृत नहीं किया जा सकता है और जनता के लिए एक खेल में बदल जाता है, जैसे कि रोबोट के साथ कचरा उठाना या नए ग्रहों की खोज करना। एवगेनी मोरोज़ोव की पुस्तक में "सब कुछ बचाने के लिए, यहां क्लिक करें", लोगों में बढ़ते विश्वास की आलोचना की जाती है कि किसी भी स्थिति को किसी भी एक हल द्वारा हल किया जा सकता है।

लेकिन, थ्रैशबोट और ज़ूनवर्स की दर्जनों परियोजनाएँ पुष्टि करती हैं, यहां तक ​​कि सबसे महत्वाकांक्षी समस्याओं को कम से कम बहुत सरल बनाया जा सकता है। खासकर यदि वे एक सूत्र का पालन करते हैं: एक बड़ा, केंद्रीकृत कार्य जिसे छोटे-छोटे टुकड़ों में विभाजित किया जा सकता है। सामान्य तौर पर, यह आदर्श है यदि इनमें से प्रत्येक टुकड़ा किसी प्रकार के छोटे पूर्ण कार्य का प्रतिनिधित्व करता है जिसे आप महसूस कर सकते हैं। यह एक नदी से एक प्लास्टिक की थैली उठाना, विकिपीडिया में एक अलग संपादन जोड़ना, या इसमें किसी ग्रह या आकाशगंगा के लिए छवि की जाँच करना पसंद है।

लिंटॉट बताते हैं:

उनके कार्य वास्तविक और सार्थक होने चाहिए। आप सिर्फ लोगों को फॉर्म भरने नहीं दे सकते। उन्हें एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया का हिस्सा महसूस करना चाहिए। यदि आप इसे प्राप्त कर सकते हैं, तो आप देखेंगे कि बहुत से लोग बहुत महान प्रयास करने के लिए तैयार हैं।

नई तकनीकों का उद्भव और विकास, जैसे कि वीआर और ड्रोन, नई संभावनाओं को खोलते हैं, इसलिए निकट भविष्य में क्राउडसोर्सिंग की यह असामान्य धारा और भी दिलचस्प हो सकती है। साधारण उपयोगकर्ता न केवल मानचित्रों को भरने, रोबोटों को चलाने, या छवियों में सही वस्तुओं को खोजने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, इंटरनेट पर यह सैद्धांतिक रूप से समझ में संभव है (और, तदनुसार, वर्गीकृत) ध्वनियों, स्वाद , गंध और बनावट ।

Zooniverse और Thrashbot जैसी आम क्राउडसोर्सिंग परियोजनाओं में महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं में सामान्य उपयोगकर्ता शामिल होते हैं - भले ही वे हजारों किलोमीटर दूर हों। और यह निश्चित रूप से "क्लिक्टिविज्म" (सक्रियता की तरह, लेकिन केवल क्लिक के रूप में) के लिए प्रवृत्ति से बेहतर है - जब लोग सोचते हैं कि उन्होंने एक बहुत उपयोगी काम किया है, तो बस इसलिए कि वे फेसबुक पर सही पेज या पोस्ट को पसंद करते हैं। क्लिचटिविज्म की तरह, ग्रेविटी स्पाई या प्लैनेट हंटर्स जैसी पहल आपको प्रक्रिया में भाग लेने की अनुमति देती है, एक ड्रेसिंग गाउन में रहना और अपनी खुद की कुर्सी का आराम नहीं छोड़ना। लेकिन वास्तविक और त्वरित लाभ है, साथ ही आप अभी भी कम से कम प्रयास करते हैं।

निक वेस्ले, अर्बन रिवर में थ्रैशबोट के रचनाकारों में से एक, बताते हैं:

मुझे लगता है कि दूरस्थ उपस्थिति और भागीदारी की ये नई प्रौद्योगिकियां एक अत्यंत उपयोगी उपकरण है जो लोगों को किसी ऐसी चीज़ में अनुभव प्राप्त करने की अनुमति देता है जो उनके निवास स्थान में नहीं हो सकती है। जब आप कुछ पाते हैं या किसी चीज़ का पता लगाते हैं, तो आप उसमें दिलचस्पी लेते हैं। मुझे लगता है कि यह वास्तव में अच्छा है। कई अलग-अलग क्षेत्र हैं जो वास्तव में बड़ी वैश्विक समस्याओं को हल करने के लिए इस दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं। खासकर यदि आप इस प्रक्रिया को जटिल बना सकते हैं और इसे वास्तव में इंटरैक्टिव बना सकते हैं।

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