看過小說《三體》的朋友一定對一個詞印象深刻：人列計算機。使用大量人員來模擬電子計算機的各個部件，每個人都扮演一個邏輯門，只根據(jù)最簡單的邏輯和當前的輸入做出判斷、產(chǎn)生輸出，確實能夠?qū)崿F(xiàn)運算功能。但這種方法的人數(shù)需求極為龐大（小說中人數(shù)為三千萬士兵），而且效率低下，除了在科幻小說里出現(xiàn)，沒人會去做這么傻的事情。

當然這種思維是可取的，不過不是組成人列計算機，而是利用人類更高級的智能，聚集人類的思維能力解決問題。18世紀的時候，英國皇家天文學會就通過信件分發(fā)傳單，希望民眾幫忙繪制星星和大海的地圖。上世紀三十年代，美國政府雇了數(shù)百名“人類計算機”為曼哈頓工程服務。

即便是現(xiàn)在，計算機技術(shù)高度發(fā)達，人工智能研究已經(jīng)取得相當大的進展，計算機依然有許多方面無法取代人類。很多任務的規(guī)模已經(jīng)超過人類處理能力極限，但計算機又無法完全勝任，這個時候一種稱為“群計算”（Crowd Computing）的概念出現(xiàn)了。

“群計算”的概念其實非常簡單：將大型復雜任務細分為許許多多的簡單小塊，然后分配給無數(shù)的人去做，最后匯集整理出結(jié)果。在互聯(lián)網(wǎng)時代，由于信息交流的速度完全不是問題，這項技術(shù)獲得了更為長遠的發(fā)展。

1995年時，為了解決網(wǎng)站上的信息匹配問題，購物網(wǎng)站Amazon就已經(jīng)開始了類似的業(yè)務。舉個例子，商品展示頁上可能是雙紅色的鞋，商品介紹卻是紅色沙發(fā)的，價格標成了另一雙鞋，通過編程完全無法解決這些問題，網(wǎng)站一團糟。公司只得承認：有些事，人就是做得比機器更好，于是開始在網(wǎng)站上貼出整理物品信息的任務。來自全世界的用戶都可以做，報酬僅僅為幾分錢，但結(jié)果非常成功。于是Amazon開始向別的公司提供這項服務。

業(yè)務的名字叫Mechanical Turk，來源于18世紀在歐美名震一時的下棋機器人The Turk。人們后來發(fā)現(xiàn)這根本是個惡作劇，那個出色的機器棋手其實是躲在盒子里的象棋大師。Amazon所提供的服務正是這種“戲法”，通過把全世界的人組織起來，這個整體就成了一部高效率的機器。

俗話說的好，“三個臭皮匠賽過諸葛亮”，由美國斯蒂文斯理工學院（Stevens Institute of Technology）的兩位教授主持的實驗驗證了這一點。這項由1047人參與的實驗目標是從零開始設(shè)計一把兒童座椅，驗證群體的創(chuàng)造力。座椅的第一版由這群人中的一個小隊完成，對于“設(shè)計椅子”這個任務，這是一幫真正的烏合之眾，你可以想見椅子的設(shè)計有多爛。但是當這個設(shè)計交到下一個小隊手里后，椅子的設(shè)計有了明顯進步。如此循環(huán)，椅子的設(shè)計變得越來越好，這個實驗說明了人數(shù)和重復的力量。

Amazon還發(fā)現(xiàn)，用Mechanical Turks對用戶留下的商品評價進行長度、語法修正后，商品的銷量會增長。麻省理工學院的教授們做了個叫Soylent的程序，把Mechanical Turk和微軟的Word整合，隨時提供按需服務。Facebook和Twitter也依賴用戶協(xié)助翻譯頁面。各種群計算業(yè)務正風起云涌。

接下來的浪潮可能是實時的“群計算”。Jasmine是一個盲人，她想喝椰子汁，但是不記得柜子里哪一瓶才是，身邊也沒有人幫她，于是她拿出iPhone打開了WizViz應用，一個由羅徹斯特大學群計算研究人員（University of Rochester）開發(fā)的程序。她照了一張照片，不到一分鐘就得到了答案：右邊那罐。也許是隔著半個地球的一名“人類計算機”幫她實時解決了這個問題。

人類閑置的腦力將很快成為寶貴的資源。創(chuàng)業(yè)公司CrowdControl已預先看到了這一點，“我們正在做的就是把人力資源整合為類似于軟件的東西，人類就是比特。”“Amazon可以為別的公司提供計算能力，而我們想為人們提供一個靈活的腦力市場。”“我們需要的腦力總量十分驚人。如果有需要且資源足夠，我們可以一天之內(nèi)把維基百科重建一遍。”