コンピューターを構築するためのコンポーネントとして人間を使用していますか？

始める前に、特にこれが現実の問題ではないため、これがトピックの端にあることに気付きます（このサイトの質問のヘルプを読みました）。しかしながら：

1. Googleに関連するものが見つかりません
2. 純粋な観点から、確かにコンピューターサイエンスの範囲内に収まらなければなりませんか？

いずれにせよ、境界を越えた場合、他のSEサイトの熱心なユーザーであるため、謝罪し、閉鎖を歓迎するので、問題を理解します。

警告はさておき、私は長い間、個々の人間が実際のタイムスケールでは解決できない問題を解決するために、人間を個別の論理コンポーネントとして使用して、機能するコンピューティングシステムを構築できるかどうか疑問に思っていました。たとえば、機械なしで島に立ち往生した多くの人間が、脱出するためにいくつかの複雑な数字を処理する必要があると想像してください。

システム内の他のグループから入力を受け取り、単純な決定（おそらくバイナリ決定ではないかもしれません）を行い、出力を他のグループに渡すように人々を配置することを想像します。

それから、データと計算の流れを制御するためにある種のプログラミング言語を開発し、個人が全体的な問題を理解することなく、この言語を使用して複雑な問題を解決できると思います。

ですから、上記は答えられる質問ではありませんが、研究、書籍、論文など、達成するために必要なこと、対処できる問題の種類、制御言語の種類を知っている人はいますか？より複雑な問題を処理するために、アーキテクチャをどのように拡張できるか？

本質的に、「理想的な」アトミック（自己完結型など）および標準のコンピューティングユニットで自由に配置できるものを探していると思います。人間の観点で考えているだけです。

このアイデアは魅力的で魅力的です。いつか試してみて、どんなパフォーマンスが達成できるかを見てみたい！ここでタグを検索していたので、私が使用していたタグは申し訳ありませんが、フィールド内に存在していると確信していますが、私が考えていることの正しい用語がわからないことにすぐに気付きました...

実際、1950年代までは、コンピューターという言葉は、算術計算を行った人間を指すために使用されていました。リチャードファインマンの（多くの）自伝の1つ（またはそれ以上）には、マンハッタンプロジェクトで彼が人間コンピューターのグループを運営したときの逸話が含まれています。複雑な計算を実行するために人間のグループを配置するために、彼らは個別の論理コンポーネントで開始するのではなく、各人間に複数の算術演算を実行させ、結果を調整します（いくつかのエラーチェックとともに）。計算は、1940年代または1950年代初頭の数値計算法の本で説明されています。

Newell、Simon、ShawによるLogic Theoristの最初のバージョンは、1956年に人間を使用してシミュレートされました（コンピューター時間よりも安価です）。彼らは後に、AI、人間の認知とリスト処理の心理学への基本的な貢献に対してチューリング賞を受賞しました（ロジック理論家はデータ構造を表すためにリンクリストを使用した最初のプログラムであったかもしれません）。行動（彼の人工科学を参照）

コメントやその他の回答で指摘されているように、現在、人間ベースの計算の新しい分野があります。ここでは、さまざまなインセンティブを使用して、人間がより大きな計算の一部を行うようにし、それらの部分は人間の問題解決またはパターンをうまく利用します認識。この1つの例はreCaptchaです。ユーザーは、ボットではないことを証明するために2つの単語を入力する必要があります。1つは実際の「校正」に使用されるゆがんだ画像、2つ目はスキャンされた本からの実際の単語、本のデジタル版を作成します。別の例としては、Amazon Mechanical Turkがあります。ここでは、企業が「マイクロタスク」を少額のお金で人間の労働者に外注できます。機械式タークは、たとえば画像処理研究のために250,000個の画像の注釈を収集します。重要なのは、エラーを減らすためにかなりの量の冗長性を使用して、問題を独立した作業項目の山に分割することです。（たとえば、2人の異なる人間に同じワークアイテムを割り当てた後、それらが矛盾する答えを提供する場合、違いを解決するために3番目の人間にワークアイテムを割り当てます。）

ある意味では、現在の証明開発技術、および関連する可能性のあるプログラム合成技術は、人間とコンピューターの共生に依存していると思いますが、マンハッタンプロジェクトの人間コンピューターの例からそう遠くはありません。コンピューターは推論のいくつかのステップを提供し、すべての退屈な、しかし難しい簿記を行いますが、人間はコンピューターが（まだ？）見つけられないAhaのステップを提供します。

変換が特定のプログラミング言語でプログラムされた古いプログラム変換システムを覚えています。プログラムが処理できない状況を特定すると、解釈されたコマンドを使用して手動で必要なことを行うことになっているユーザーに制御を渡し、変換プログラムに制御を戻すことができます。

他の回答が指摘しているように、人間はハードウェアベースのコンピューティングの前にコンピューターとして使用され（主にボリュームとして公開された大きな数学テーブルを計算するため）、それが「コンピューター」という言葉の本来の文字通りの意味です。コンピューティングの歴史では、人間はほぼ機械的なタスクに対して本質的に信頼性が低い（そしてますます不要になる）ため、トレンドはヒューマンコンピューティングからハードウェアベースのコンピューティングへとまったく逆の方向に向かっています。

ただし、ソーシャルネットワーキングは、新しい形態の人間ベースのコンピューティング、別名「コレクティブインテリジェンス」（CI）を生み出しています。多くの例があります。たとえば、stackexchangeでは、質問「評価」（正のマイナスの票）と「ホットな質問」はstackexchangeユーザーのCI（投票で表されます）に基づいています。ユーザーの行動に基づいてAmazonなどで類似のアイテムを見つけるアルゴリズムはCIに関連しています。同様のアルゴリズムがNetflixで実行され、ユーザーの好み（およびユーザーが投稿した評価）に基づいて類似の映画を検索します。

google Pagerankは、リンクパターンでエンコードされたCIに基づいて機能するように設計されています（Webページ上のリンクは、最終的には人間の選択に基づきます）。FacebookはCIと密接に結合した新しいグラフ検索アルゴリズムを導入しています。ソーシャルネットワークで表現されているように、人が持っている友人でさえCIに関連していることに注意してください。

ヒューマンコンピューティングに関連する概念の例：

• さまざまな形の集合知能は、たとえばギリシャ人に遡るなど、少なくとも投票システムと同じくらい古いものです。また、CI wrt CSアプリに関するリファレンス
• グループ思考。群衆が特定の従来の/コンフォーマストの方法で考える傾向。
• 集団意識は、社会で統一力として働く信念/概念を共有しました
• いくつかの可能な解釈のいずれかをグループまたはハイブの心

そう、限り長距離の傾向として、デジタルまたは機械的なコンピュータなどの人間は全体の20のために衰退してきた^第 21内に継続世紀^STが、集合知は、コンピューティングと上昇だけでなく、安価で非常に多くあるクラスタを計算することにより、燃料を供給ムーアの法則。

これは現実世界の課題であり、ワークフローと密接に関連しています。ワークフローを持つという考えは、人々やコンピューターがいつでも拾い上げなければならないタスクのキューまたは順序付けられたリストまたは順序付けられていないリストを持ち、より大きなプロセスを完了することです。 。

実際には、何かを作ることができる機械があり、通常これは起業家の主な挑戦および/または目標です。主に何かを自動化してから離れることができればお金を稼ぐことができるからです（機械のように）。

人間の使用に伴う固有の問題は、人間がより多くの間違いを犯すか、仕事に飽きてしまうことです。基本的に、これは起業家が実際の人々の部品を機械部品またはコンピューター部品に交換しようとする理由でもあります。