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全世界的聰明人,心甘情愿地被這個小國的教授騙了三次!

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這個人是世界上最會騙人的教授,他總能想出有趣的點子,設計有趣的游戲,“騙”你為他干活。

最妙的是,全世界的人都心甘情愿地“上套”。

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第一個“騙局”:標記圖片

我們都知道,計算機通常無法直接理解圖像,比如說,你想在網上搜索兔子的圖片,只有正確標注了“兔子”標簽的圖片才能被找到。

不幸的是,數以百萬計的在線圖片和視頻要么標簽錯誤,要么描述拼寫錯誤,因此搜索引擎幾乎不可能找到它們。

怎么才能給這些圖片打上有意義的標簽呢?

2003年,路易斯(Luis von Ahn)在卡內基梅隆大學讀博士,他的研究方向是“人機計算”,意思是將人類智力與計算機相結合,就可以解決任何一方都無法單獨解決的問題。


為了驗證他的想法,路易斯設計了一個叫做ESP的游戲。

這個在線游戲極其簡單,用戶登錄后,會隨機分配一個伙伴,兩人互不相識,也無法交流。

然后系統給雙方展示同一張圖片,兩個游戲者的任務就是輸入可能的詞或者短語來描述這張圖片,如果雙方達成一致,那個這個詞、短語就會被用來描述這幅圖片。


新奇的體驗很快吸引了上百萬的玩家,兩年時間內就有3000多萬幅圖片被標注。

你可能覺得這種方式比較粗糙,比起李飛飛十年后來建立的ImageNet在分類和準確上差遠了,但是這種打標簽的方式對于搜索引擎來說足夠了。


比如下面這幅圖片,人們給它打的標簽是:guys sitting music,有了這些標簽,搜索引擎就足以把它找出來,展示給用戶了。


2005年是路易斯大獲成功的一年,他的畢業論文《Human computation》獲得了卡內基梅隆大學計算機學院的最佳博士論文獎。

同時,他發明的ESP游戲技術也被Google看上,將其收購,并將其更名為Google Image Labeler。

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第二個“騙局”:驗證碼

早在2000年,路易斯就和同事一起發明了驗證碼,有效地阻止了“機器人”自動注冊,發廣告的難題。


但是驗證碼對用戶影響巨大:我們不得不瞇起眼睛,小心翼翼地輸入這些單詞,輸錯了就得重來一遍。

路易斯看到這種情況,又開始琢磨了,既然用戶費了這么大勁,為什么不把“識別單詞”這個事兒給利用起來,讓它產生價值呢?

比如有很多書籍,想數字化進入電腦的時候,就得用OCR技術掃描。

但是對老舊書籍,字體模糊,OCR也識別不了,那能不能讓人來識別呢?

比如有個單詞是fox,在書中模糊看不清了,那就形成圖片,當作驗證碼讓用戶來識別。

用戶A看到了,識別成了"fxx"

用戶B看到了,識別成了"fox"

用戶C看到了,識別成了"foc"

用戶D看到了,識別成了"foo"

每個用戶都有自己的識別結果,系統可以在后臺做交叉驗證,如果發現大多數用戶都輸入了fox,那fox就可以認為是是正確的詞。

這樣用戶付出的勞動變成了有價值的“人肉OCR”。

可是,這么弄驗證碼的話有個巨大的漏洞:因為系統也不知道正確答案,機器人就可以隨意輸入了!

路易斯就想了另外一招,每次展示兩個詞。

一個詞是系統已知的,當作真正的驗證碼。

另外一個詞是系統不確定的單詞,讓用戶做人肉OCR。

舉個例子,下圖中的morning這個詞OCR識別不了,就把它當成不確定的詞,讓用戶識別。

與此同時,再提供一個系統已經知道的詞“overlooks”,當作驗證碼。


只有那些正確地輸入了overlooks的用戶,系統才認為這是一個真人,才會對他輸入的另外一個詞做進一步處理(例如交叉驗證)。

2007年,路易斯發表了一篇論文,把這種驗證碼稱為reCAPTCHA。

reCAPTCHA 不僅提升了網絡安全,還充分利用了廣大網民的勞動,確實是一個精妙的發明。

2009年,Google看到reCAPTCHA在大規模數字化項目(如圖書數字化、檔案整理等)上的潛力,把它收購了,開始了一個雄心勃勃的Google圖書館項目,計劃將世界上的每一本書都數字化,創建一個供所有人訪問的數字圖書館。

截至2019年,Google利用掃描技術和reCAPTCHA,一共錄入了4000萬種書籍,非常驚人。

0 3

第三個“騙局”:Duolingo

連續成功“欺騙”兩次以后,路易斯決定再干一票大的。

在什么行業折騰比較好呢?

他想起來了自己求學經歷,出生在危地馬拉,這個中北美洲國家非常貧窮,但是路易斯的媽媽卻在教育上傾其所有,讓他就讀于危地馬拉的美國學校,與危地馬拉富人和外國外交官的子女一起就讀,8歲時就給他買了Commodore 64 計算機,從此路易斯對計算機產生了濃厚的興趣。


教育太重要了,創業就做教育方向!

當年他申請杜克大學時,不得不花費 1200 多美元飛往鄰國薩爾瓦多參加托福考試,這筆巨款讓他無比感慨:考試行業真是壓榨學生??!

所以就做語言教育,顛覆這個行業!

路易斯延續了reCAPTCHA的思路,建立了一個叫做Duolingo的“眾包翻譯”網站。


這個網站上有各種語言(英語、法語、德語、中文......)的課程,用戶學完課程以后,會遇到一些翻譯練習,這些句子并不是隨便寫的,而是來自真實的文章(比如CNN的新聞文章、BuzzFeed的網站內容),系統把同一段文字分配給多個學習者,采納最合理的結果。

更妙的是,翻譯的結果可以再賣給CNN、BuzzFeed賺錢!

很多人笑稱:在Duolingo,大家一邊學習,一邊被“騙去打工”。

學習者得到免費學習,企業得到低成本翻譯,這種雙贏的模式雖然聽起來很好聽,但是不太適合擴展,像CNN、BuzzFeed這樣的客戶太少,從長期來看,這種“勞動變現”的故事很酷,但并不符合教育產品的核心。

2014年,Duolingo逐漸將盈利的重點轉向廣告、考試(Duolingo English Test)和后來的訂閱服務(Duolingo Plus/Super)。

不過Duolingo那種游戲化學習的方式,得到了很好的保留:

  • 每次學習都是一個“關卡”;

  • 練習有經驗值(XP)、連勝天數(streak);

  • 失敗時會扣除“lives”,需要重新挑戰;

  • 用戶可以和朋友競爭排名。

這種機制讓學習語言變成了刷游戲,很多人本來只是隨便試試,卻被連續打卡的 streak 機制“套牢”。

有用戶 streak 了 1000 多天,生怕斷掉,于是出國時寧愿用漫游網絡也要繼續練習。

如果你注冊了,但不學習,Duolingo的催促機制也非常詼諧幽默,有網友曬 streak 破千的截圖,評論區全是“我不敢停,怕貓頭鷹半夜來我家”。

每次我看到Duolingo發的郵件,都會忍不住會心一笑,點開鏈接,再去學一會兒。


2013 年,蘋果公司將 Duolingo 評選為年度 iPhone 應用,這是教育類應用的首例。

2014年,Duolingo Crunchies 大賽中榮獲最佳教育初創公司獎,并且是 2013 年和 2014 年 Google Play 中下載次數最多的“教育應用”。

2018,2019年入選CNBC“50大顛覆者”榜單。

2020 年 7 月,《個人電腦雜志》將其評為“最佳免費語言學習應用”

如今,Duolingo支持43種語言的課程和認證,從熱門的語言(英語,法語,德語)到瀕臨滅絕的語言(夏威夷語,納瓦霍語等)都有覆蓋,甚至還有《權力的游戲》中的高等瓦雷利亞語(High Valyrian)和《星際迷航》中的克林貢語(Klingon)!


Duolingo 的用戶群體,也超出了創始人最初的預期,從發展中國家的低收入群體,到中學大學的學生,甚至在歐洲難民潮期間,很多敘利亞難民用 Duolingo 免費學習德語和英語,以便融入新的環境。Duolingo 因此被 NGO、聯合國等機構推薦。


路易斯說:“我們最自豪的不是市值,而是有數以百萬計的人因為 Duolingo 改變了人生軌跡?!?/p>

0 4

總結

從標記圖片,到驗證碼,再到學習語言,路易斯這三次“欺騙”都獲得了巨大的成功。

而這一切背后的的核心思想,就是路易斯的博士論文《Human computation》:把一些計算機難以完成,但人類很擅長的任務,通過某種方式分配給人來做,然后把結果匯總起來,就好像是人類在“充當計算機的一部分”。

用這種方式,把每個人微不足道的碎片時間和好奇心利用起來,匯集成不可阻擋的洪流。

這就是最了不起的騙局,它不僅沒有傷害,反而形成了推動世界進步的力量。

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