Вчера произошло очень интересное событие – портал Human Protein Atlas выпустил небольшой пресс-релиз с отчетом о результатах сотрудничества с CCP Games. Вкратце – результаты отличные (кто бы сомневался). Но то, что результаты были опубликованы в журнале Nature, меня приятно удивило. Почему? Об этом расскажу ниже.
Немного предыстории. В 2015 году создатели EVE Online озвучили необычную инициативу. Совместно с Атласом белков человека (Human Protein Atlas, занимается классификацией и изучением собственно белков), проектом MMOS и Королевским технологическим институтом (KTH Royal Institute of Technology) был анонсирован проект по привлечению игроков EVE к исследованиям в области медицины и машинного обучения. В марте 2016 года инициатива, получившая название «Проект Дискавери», была реализована в игре. Таким образом, впервые в истории (возможно, не впервые, могу ошибаться), в ММО пришла так называемая «гражданская наука» (Citizen Science, не совсем корректный общеупотребительный перевод), концепция которой заключается в привлечении к научным исследованиям людей, не имеющих профильного образования, но желающих помочь.
Задача игроков заключалась в следующем. В формате мини-игры были даны изображения клеточных структур, которые необходимо классифицировать по стандартным паттернам. С повышением точности определения в мини-игре росла сложность изображений. В дальнейшем, на основании множества результатов по отдельному изображению, формировался консенсусный вариант и отправлялся на проверку ученым. Параллельно результаты игроков использовались для обучения специализированного ИИ с жутким названием Localization Cellular Annotation Tool (Loc-CAT), который может самостоятельно изучать и классифицировать изображения. Но, благодаря дополнительной прокачке, он существенно увеличил свою производительность и качество работы.
Проект по белкам был завершен в 2017 году и был заменен проектом по поиску экзопланет. В течение почти полутора лет о результатах первой итерации практически ничего не было слышно. И вот вчера появилась информация, да еще какая!
Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Biotechnology и относятся к использованию машинного обучения в совокупности с гражданской наукой в вопросах классификации больших объемов изображений. По ссылке статья взята из пресс-релиза (я, естественно, не додумался кликнуть по ней, сам залез на сайт Nature и радостно купил статью за 32 доллара. Будем считать, что поддержал авторов материально). Правда, понял я из нее только треть, остальное уж больно специфично и биологично. Но, тем не менее, краткий обзор приведу, а желающие могут ознакомиться со статьей самостоятельно.
Используя базу данных «Атласа белков» и 29 стандартных паттернов расположения и структур белков, игрокам и ИИ предлагалось их распознать. В результате было установлено, что использование данных, полученных от игроков, существенно повышает качество обучения и работы специализированного ИИ.
В общей сложности в проекте приняло участие 322,006 игроков, которые произвели около 33 миллионов классификаций. Из них 59,901 произвели около 23,7 миллионов классификаций. Далее в статье описываются методы оценки качества работы игроков, механизмы связи, механизмы обучения и прочие умные вещи.
В заключении указано, что привлечение игроков оказалось чрезвычайно полезным, указали на существенное снижение издержек для обучения ИИ, высокое качество обучения и вообще рассыпались в реверансах. Эффективность ИИ была доведена до околочеловеческого уровня, но при этом отмечается, что человек все же пока еще лучше справляется с подобными задачами. И в качестве вишенки на тортик – были открыты 10 новых видов внутриклеточных структур, изучение которых еще ведется.
Что это значит для нас — простых игроков? Первое — метод, предусматривающий участие рядовых пользователей ММО в исследованиях, если и не получил международного признания, то хотя бы принят, как заслуживающий доверия (о чем говорит публикация в Nature, это вам не тут). Второе — вполне возможно, что количество подобных проектов будет расти, оказывая помощь мировой науке. Уже запущен второй проект, связанный с поиском экзопланет. Разве это не прекрасно?
Возможно, результаты исследований приведут к созданию новых лекарств, которые спасут множество жизней. Возможно, будут произведены прорывы в других областях знаний, благодаря чему улучшится качество жизни людей, будут открыты новые технологии, человечество получит новые инструменты познания окружающего мира. Маленький вклад каждого человека в совокупности может оказать огромное влияние на все человечество.
Возможно, мы живем на пороге новой эпохи в научной деятельности. И это здорово.
Немного предыстории. В 2015 году создатели EVE Online озвучили необычную инициативу. Совместно с Атласом белков человека (Human Protein Atlas, занимается классификацией и изучением собственно белков), проектом MMOS и Королевским технологическим институтом (KTH Royal Institute of Technology) был анонсирован проект по привлечению игроков EVE к исследованиям в области медицины и машинного обучения. В марте 2016 года инициатива, получившая название «Проект Дискавери», была реализована в игре. Таким образом, впервые в истории (возможно, не впервые, могу ошибаться), в ММО пришла так называемая «гражданская наука» (Citizen Science, не совсем корректный общеупотребительный перевод), концепция которой заключается в привлечении к научным исследованиям людей, не имеющих профильного образования, но желающих помочь.
Задача игроков заключалась в следующем. В формате мини-игры были даны изображения клеточных структур, которые необходимо классифицировать по стандартным паттернам. С повышением точности определения в мини-игре росла сложность изображений. В дальнейшем, на основании множества результатов по отдельному изображению, формировался консенсусный вариант и отправлялся на проверку ученым. Параллельно результаты игроков использовались для обучения специализированного ИИ с жутким названием Localization Cellular Annotation Tool (Loc-CAT), который может самостоятельно изучать и классифицировать изображения. Но, благодаря дополнительной прокачке, он существенно увеличил свою производительность и качество работы.
Проект по белкам был завершен в 2017 году и был заменен проектом по поиску экзопланет. В течение почти полутора лет о результатах первой итерации практически ничего не было слышно. И вот вчера появилась информация, да еще какая!
Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Biotechnology и относятся к использованию машинного обучения в совокупности с гражданской наукой в вопросах классификации больших объемов изображений. По ссылке статья взята из пресс-релиза (я, естественно, не додумался кликнуть по ней, сам залез на сайт Nature и радостно купил статью за 32 доллара. Будем считать, что поддержал авторов материально). Правда, понял я из нее только треть, остальное уж больно специфично и биологично. Но, тем не менее, краткий обзор приведу, а желающие могут ознакомиться со статьей самостоятельно.
Используя базу данных «Атласа белков» и 29 стандартных паттернов расположения и структур белков, игрокам и ИИ предлагалось их распознать. В результате было установлено, что использование данных, полученных от игроков, существенно повышает качество обучения и работы специализированного ИИ.
В общей сложности в проекте приняло участие 322,006 игроков, которые произвели около 33 миллионов классификаций. Из них 59,901 произвели около 23,7 миллионов классификаций. Далее в статье описываются методы оценки качества работы игроков, механизмы связи, механизмы обучения и прочие умные вещи.
В заключении указано, что привлечение игроков оказалось чрезвычайно полезным, указали на существенное снижение издержек для обучения ИИ, высокое качество обучения и вообще рассыпались в реверансах. Эффективность ИИ была доведена до околочеловеческого уровня, но при этом отмечается, что человек все же пока еще лучше справляется с подобными задачами. И в качестве вишенки на тортик – были открыты 10 новых видов внутриклеточных структур, изучение которых еще ведется.
Что это значит для нас — простых игроков? Первое — метод, предусматривающий участие рядовых пользователей ММО в исследованиях, если и не получил международного признания, то хотя бы принят, как заслуживающий доверия (о чем говорит публикация в Nature, это вам не тут). Второе — вполне возможно, что количество подобных проектов будет расти, оказывая помощь мировой науке. Уже запущен второй проект, связанный с поиском экзопланет. Разве это не прекрасно?
Возможно, результаты исследований приведут к созданию новых лекарств, которые спасут множество жизней. Возможно, будут произведены прорывы в других областях знаний, благодаря чему улучшится качество жизни людей, будут открыты новые технологии, человечество получит новые инструменты познания окружающего мира. Маленький вклад каждого человека в совокупности может оказать огромное влияние на все человечество.
Возможно, мы живем на пороге новой эпохи в научной деятельности. И это здорово.
4 комментария
Citizen Science, как мне кажется, все же предполагает добровольное и осознанное участие в чем-то, что важно и для самого человека. Поиск внеземной цивилизации, наблюдение за природой и прочие штуки. Я не хочу обидеть тех, кто участвовал в проекте Дискавери в EVE по тем же добровольным причинам, и если бы за миниигру не выдавали внутриигровых призов, всё было бы прозрачно. А так выходит, что добровольная договоренность была разве что между CCP, у которых был ресурс, и учеными, у которых было задание.
Я бы понял если бы в основе исследования было какое-то социальное моделирование или другие штуки, связанные с естественным поведением людей в определенной среде. Но в случае с изолированной мини-игрой была победа, приз и, пускай не во всех, но в некоторых случаях подтверждение грустной мысли Рафа Костера:
Печальный факт, касающийся вас, игроки, заключается в том, что вы делаете только то, за что вас награждает игра. Вы будете делать что-то менее интересное, если увидите морковку в конце, и проигнорируете что-то более подходящее именно вам, если не дать вам какое-то вознаграждение за это в виде опыта, титула или просто победных фанфар.
www.nature.com/nbt/volumes/36/issues/9