身為一個愛作白日夢的軟體開發者，我深知人腦對於某些問題的理解與決策反應相對快，像是自然語言、圖像等，但對電腦而言，這些常識則必須轉化為複雜的計算式，才能足以解決問題。而為了建造出這些用以計算的參考模型，唯一的辦法是用人工的方式大量的蒐集與定義，才能夠產出足以讓電腦應用的資料。

然而，產製這樣的資料必須耗費大量的人工，這也是為什麼相關的研究計畫只有大公司負擔得起。然而 Carnegie Mellon University 的助理教授 Luis von Ahn 利用 Human-based genetic algorithm 的概念做了幾個創新的遊戲，如 ESP Game、Peekaboom 與 Phetch。這些遊戲的概念就是透過有趣的規則，吸引人們主動上線參與建制資料庫。如 ESP Game 就是透過兩個獨立的玩家，針對特定圖片猜測對方可能的描述，若雙方都答對的話，就可以得分。玩家一方面與陌生人玩遊戲，一方面又針對圖片的內容進行了定義。利用人腦的運算特性，可以用來作 Human-based computation

We’re going to consider the human brain as an extremely advanced processor that can solve problems that computers cannot yet solve. Even more, we’re going to consider all humanity as an extremely advanced and large scale distributed processing unit that can solve large scale problems that computers cannot yet solve. I claim that the relationship between humans and computers is extremely parasitic…. What I want to advocate for in this talk is a symbiotic relationship, a symbiosis in which humans solve some problems, computers solve others, and together we work to create a better world.

實在很有趣，這些遊戲做出來的結果可以用來作為圖片搜尋或辨識的基礎，如 Peek Search 等。Google 也利用這樣的概念開發了 Image labeler。Luis Von Ahn 在 Google TechTalk 做了一場節奏明速且十分幽默的演講 Human Computation。

另外一個概念接近的實做是 Amazon Mechanical Turk，Amazon 建立了一個可以透過電腦程式存取人腦資源的平台，只要你把每一項運算需求定義成 Human Intelligence Task，透過 SOAP/REST API 送到 Amazon Mechanical Turk，就可以讓其他人分散式的「計算」你的任務。可以用來作為翻譯或者建立一些自然語言處理的訓練資料，甚至可以寫一本書。努力的壓榨第三世界的人力資源與愚蠢人們的腦力，建造起 The Matrix 吧。