AlphaGo赢了围棋,但玩量子计算游戏人的直觉强过机器

Nature日前刊发论文,丹麦奥胡斯大学的科学家设计了一款量子计算游戏,征召300名普通公众参与,结果发现在玩这款游戏时人类在许多方面都强过计算机,但具体原因为何目前还不得而知。这一研究表明,在解决诸如量子计算这样复杂、超出常理的问题时,人类智能仍然超越机器智能,并且结合二者或将得到更好的结果。

之前新智元发表过一篇文章:AlphaGo输了,但16%的人对人类未来感到绝望。今天我们带来了一条好消息:在玩一款量子计算游戏时,普通人的表现要优于最优秀的计算机。

Nature日前刊发论文,丹麦奥胡斯大学的科学家想要制造一款可扩展的量子计算机原型,但苦于无法找到有效的量子算法。因此,他们想到了借助群众的力量——此前已经有科研项目(比如蛋白质折叠)通过集合公众玩游戏得到了解决——设计了一款叫做“量子移动”(Quantum Moves)电子游戏,其通关策略就是研究者想要的有效量子算法。

在实验中,研究者召集到300名公众,这些人最大的特征就是——都是普通人:没有量子物理背景,也没有高深的数学造诣,年龄、职业五花八门。对他们而言,所做的就是玩一款电子游戏。

游戏中,玩家手指(黑色指针标示处)触碰的地方会形成一个波谷,玩家要用这个新的波将右边波里的液体带回起点,液体象征处于量子状态的原子。玩家必须找到一条路径,以最快的速度实现液体完好转移,避免出现上图中最底下一幅的情况:仍然有液体残留在右边的波里。这个游戏情景很好地模拟了量子算法所需,让能量(液体)保持不变的情况下,从一个地方尽快转移到另一个地方(从右边的波转移到左边的波)。参考文首动图。来源:nature.com

结果发现,在玩这款游戏时,人类玩家的解决方案不但要优于计算机所设计的最佳策略,而且人类玩家在量子计算速度上也比计算机更快。不仅如此,把人类玩家的解决方案输入计算机进行优化后,超过半数的优化结果都要优于计算机原来的算法。同时,研究者将人类玩家解法和计算机算法相结合,得出了混合算法。其中,最优的两种混合算法比单凭计算机产生的最优算法要快很多。

研究者随后对这些人类玩家及其通关策略做了进一步分析。结果发现,从表面上看,对物理更感兴趣的人,游戏玩得也更好。但是,人类玩家对量子物理的了解程度与游戏表现无关。而且,虽然男性每天玩游戏次数更多,但综合看女性通关成绩比男性更好。

论文通讯作者 Jacob Sherson 在接受 nature 记者采访时表示:人类策略之所以优于计算机算法,是因为人类更能把握问题的本质。Sherson 还表示,他们的这一研究结果表明科学家以前可能低估了人类智能;此外,在解决量子物理问题时,借助公众的智慧或许是一个不错的方法。

芬兰图尔库大学的量子物理学研究者 Sabrina Maniscalco 在 nature 发表评论指出:这个游戏本身设计得很巧妙,把一个具体的量子计算问题游戏化,得到了普通人胜过计算机的结果;但这一结论是否具普适性还有待商榷。不过,Maniscalco 认为 Sherson 等人的思路值得参考。

至于为什么不具备量子物理背景并且数学知识也不够资深的人能够表现得比机器还要好,Maniscalco 认为这是因为在游戏当中人类玩家可以尝试与现实世界不同的解决方案,或许正是这种跳出常理外的思维,也就是直觉帮助了他们。

其他量子物理研究者也表示,他们对普通人也能靠直觉解决量子物理问题感到意外,但这一结果本身并非出乎意料,因为科学家也经常凭直觉解决量子物理问题,至少在数学层面上是如此。

虽然没有弄清具体原因,这篇论文表明至少在这款量子计算游戏上,普通人比计算机要强,而且结合人类智能和机器智能可以得到更好的算法。

在 Nature 网站上可以看到“Exploring the quantum speed limit with computer games”这篇论文,新智元在 arxiv.org 找到了论文作者写的另一篇介绍游戏设计的论文。

在新智元公众平台回复0419下载论文全文

相关实验设计论文

Getting Humans to do Quantum Optimization – User Acquisition, Engagement and Early Results from the Citizen Cyberscience Game Quantum Moves

摘要

Quantum Move是人类玩家对抗计算机算法的一个游戏,在游戏中,玩家用自己经过多层优化的解决方案来控制一台可扩展的量子计算机。这是一份中期性的报告,在报告中,我们开放了设计过程,并且描述了一系列量子力学(Citizen Cyberscience社区)的基本建设步骤。我们的方法是,围绕量子模拟实战设计一个核心的游戏设置,在合适的地方插入额外的游戏要素,以构建、组织并鼓励玩家从一个有好奇心的路人,变成有竞争力的科学贡献者。

我们的玩家群体是非常多样化的,比如,其中两名顶尖的玩家中,有一名是40岁的女会计,另外一名是男出租车司机。

我们第一年的数据显示,我们招募的人都是基于对现实世界中物理现象的兴趣和通过实际事件,但是,他们只接受过中级的科学教育,这些人更可能会变成重度参与者和熟练的贡献者。

有意思的是,女性玩家比男性玩家表现得更好,虽然男性每天花在游戏上的时间要多过女性。

为了理解这种关系,我们深入地对顶级玩家的个人资料进行了研究。除了心理学理论上内在和外在动力以外,我们讨论了现实世界和游戏世界中的表现要素。我们还讨论了使用真实的人来通过最开始很简单,但是最后从认知上会非常复杂的游戏来实现混合最优化的启示。

实验目的

通过真人在复杂环境中解决问题的过程来帮助AI进行学习,特别是这些问题如果可以用参与式游戏来体现的话。(这是人机交互优化的一个前提)

Citizen Cyberscience 社区中的游戏 Quantum Move 的目的是帮助研发一台量子计算机,这台计算机要比现在世界上任何基于移动原子和量子物理理论下的计算机都要强大。

论文的四个假设

人类处理事情的方式跟算法中天然的按部就班的方式不一样。
深入地理解反直觉的量子论中的难题,能帮助人们更聪明地解决遇到的难题吗?
人类物理上和认知上的不可靠性是否增添了一个有意思的随机影响因子。
即便大部分人都比不过AI,那么从某次幸运的直觉或者坚持不懈的量子物理英雄中得到的既定轨道,是否足以帮助AI以新的方式展开学习。

实验介绍

第一部分是介绍Quantum Move游戏背后的物理知识,然后是如何把这些核心的知识转化成一个可以用来玩的网络游戏。
第二部分是论文的主体,对第一年所获得的结果进行描述,特别是关于玩家招募和围绕游戏核心部分的结构设置。
最后,我们呈现了第一年中参与者的数据,强调不同的要素,比如招募来源和物理兴趣对游戏中玩家表现的影响。

设计方法

在 the Scienceathome.org 下开发 Quantum Move 游戏。最早是在2011年11月开发, 第一次编码是在 MATLAB 中进行,DATLAB 是一个物理研究中普遍使用的代数程序。2012 年推出早期版本,随后在丹麦的几所高中进行测试。这是我们对基本概念的一个总体的证明,但是在游戏体验背后发现一些问题,主要原因是 MARLAB 在可移植性和图像支持上的局限。2012 年,开发 Java 版本的游戏。

游戏分为四个等级,第一级是辅导级,然后是广场级,随后是科学家级,再就是用户空间级。其中第三级,也就是科学家级跟实验研究最具关联性。第四级中,用户可以设计自己的游戏并且尝试别的用户设计的游戏。

辅导级后被分为七个游戏,用以介绍基本的物理概念和游戏的核心概念。首先是原子球,其次是原子浪,最后嵌入静态障碍物。

辅导级通关后,用户可以进入主菜单,选择不同的练级实验室:COOL,渠道和控制,

每一个实验室分为学士和硕士两个部分。完成4-6级后获得技能勋章。

……

第一年中,QM被用于吸引用户解决不同的问题,除了告诉用户基本的游戏机制外,我们有目的地拒绝提供其它的帮助,即使我们知道一个复杂难题的高效解决方案。这样就能提供一个客观的解决方案集合,这会带来两个方面的好处:里面会有一些我们想象不到的解决方案;其次就是,,在人和计算机都找到了同一级别的解决方案时,我们可以把这些真人解决方案与计算机算法产生的学习曲线进行对比。

真人用户每一次的尝试获得的分数,可以拿来与计算机在相同尝试次数后获得的分数进行对比。

结果显示,人类在获得更高的分数上的速度更快,计算机如果想得高分,需要尝试的次数更多。此外,从人口统计学上看,女性比男性得分高。

结论

人类的选择在很多情况下要好于计算机,但是我们还没有理解究竟是那些具体的认知特性在起作用。

研究者也提到,虽然他们无法改变游戏的核心设计,但可以通过其他方式,比如改变游戏框架或者参与动机,让更多的人加入到公民科学游戏中来,一方面科学家能得到更多的研究数据,一方面也能让更多人参与科学研究。

参考资源:

Elizabeth Gibney,Human mind excels at quantum-physics computer game,nature.com
Sabrina Maniscalco,Quantum problems solved through games,nature.com
【论文】Getting Humans to do Quantum Optimization – User Acquisition, Engagement and Early Results from the Citizen Cyberscience Game Quantum Moves
【论文】Exploring the quantum speed limit with computer games

【本文由新智元(微信:AI_era)编译,译者:闻菲 胡祥杰】

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