Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Не следует путать с коллективным разумом .

Collaborative интеллект характеризует многоагентные , распределенные системы , где каждый агент, человек или машина, автономно способствуя решению проблемы сети. Совместная автономия организмов в их экосистемах делает возможной эволюцию. Природные экосистемы, в которых уникальная подпись каждого организма определяется его генетикой, обстоятельствами, поведением и положением в экосистеме, предлагают принципы разработки социальных сетей следующего поколения для поддержки коллективного интеллекта, краудсорсинга индивидуального опыта, предпочтений и уникального вклада в решение проблем. процесс. [1]

Обзор [ править ]

Коллаборативный интеллект - это термин, используемый в нескольких дисциплинах. В бизнесе он описывает разнородные сети людей, взаимодействующих для достижения разумных результатов. Он также может обозначать неавтономные многоагентные системы решения проблем . Этот термин использовался в 1999 году для описания поведения интеллектуальной бизнес-«экосистемы» [2], где Collaborative Intelligence, или CQ, означает «способность создавать, вносить вклад и управлять силой, находящейся в сетях людей». [3] Когда компьютерное сообщество приняло термин коллективный разуми придал этому термину конкретное техническое обозначение, потребовался дополнительный термин, чтобы различать анонимную однородность в системах коллективного прогнозирования и неанонимную неоднородность в системах совместного решения проблем. Затем анонимный коллективный разум был дополнен коллективным интеллектом, который признал идентичность, рассматривая социальные сети как основу для экосистем решения проблем следующего поколения, смоделированную на основе эволюционной адаптации в природных экосистемах.

История [ править ]

Коллаборативный интеллект уходит своими корнями в архитектуру Пандемониума, предложенную пионером искусственного интеллекта Оливером Селфриджем в качестве парадигмы обучения . [4] Его концепция была предшественником системы «классная доска», в которой пространство для гибких решений, или классная доска, черпается из ряда разделенных источников знаний, когда несколько игроков собирают мозаику, каждый из которых вносит свой вклад. Родни Брукс отмечает, что модель классной доски определяет, как знания помещаются на классную доску для общего обмена , но не то, как они извлекаются, обычно скрываясь от потребителя знаний, который изначально произвел эти знания [5] так что ее нельзя было бы квалифицировать как систему совместной разведки.

В конце 1980-х Эшель Бен-Джейкоб начал изучать самоорганизацию бактерий , полагая, что бактерии являются ключом к пониманию более крупных биологических систем. Он разработал новые виды бактерий, формирующих паттерн, Paenibacillus vortex и Paenibacillus dendritiformis , и стал пионером в изучении социального поведения бактерий. P. dendritiformis проявляет коллективную способность, которую можно рассматривать как предшественник коллективного интеллекта, способность переключаться между различными морфотипами для адаптации к окружающей среде. [6] [7] Муравьев впервые охарактеризовал энтомолог Уиллер.как клетки единого «суперорганизма», где кажущиеся независимыми индивидуумы могут сотрудничать настолько тесно, что становятся неотличимыми от единого организма. [8] Более поздние исследования охарактеризовали некоторые колонии насекомых как экземпляры коллективного разума . Концепция алгоритмов оптимизации муравьиной колонии , введенная Марко Дориго , стала доминирующей теорией эволюционных вычислений . Механизмы эволюции, с помощью которых виды приспосабливаются к повышению функциональной эффективности своих экосистем, являются основой принципов коллективного интеллекта.

Искусственный интеллект роя (ИСР) - это технология в реальном времени, которая позволяет объединенным в сети группам людей эффективно объединять свои знания, мудрость, понимание и интуицию в возникающий интеллект. Первые стаи людей, которые иногда называются «коллективным разумом», были развернуты Unanimous AI с использованием облачного сервера под названием « UNU» в 2014 году. Это позволяет онлайн-группам отвечать на вопросы, принимать решения и делать прогнозы думать вместе как единый разум. Было показано, что этот процесс дает значительно более совершенные решения, прогнозы, оценки и прогнозы, что было продемонстрировано при прогнозировании крупных событий, таких как Кентукки Дерби, Оскар, Кубок Стэнли, президентские выборы и Мировая серия.[9] [10]

Краудсорсинг произошел от анонимного коллективного разума и развивается в сторону надежных приложений для совместной работы с открытым исходным кодом, использующих социальные сети. Биолог-эволюционист Эрнст Майр отметил, что конкуренция между особями не способствовала бы эволюции вида, если бы особи были типологически идентичными. Индивидуальные различия - предпосылка эволюции. [11] Этот эволюционный принцип соответствует принципу совместной автономии в совместной разведке, что является предпосылкой для платформ следующего поколения для краудсорсинга. Ниже приведены примеры краудсорсинговых экспериментов с атрибутами коллективного интеллекта:

  • SwarmSketch - это краудсорсинговый художественный эксперимент.
  • Galaxy Zoo - это гражданский научный проект, возглавляемый Крисом Линтоттом из Оксфордского университета, целью которого является использование возможностей распознавания образов человека для каталогизации галактик.
  • DARPA Network Challenge исследует, как Интернет и социальные сети могут поддерживать своевременное общение, создание команды в широком масштабе и срочную мобилизацию для решения широкомасштабных и критичных по времени проблем.
  • Climate CoLab, созданный на базе Массачусетского технологического института и его Центра коллективного разума.
  • reCAPTCHA - это проект по оцифровке книг по одному слову за раз

По мере того, как краудсорсинг эволюционирует от базовых задач распознавания образов к совместному анализу, используя уникальный опыт отдельных участников в социальных сетях , ограничения направляют эволюцию в сторону повышения функциональной эффективности, развиваясь совместно с системами тегов, кредитов, отметок времени и сортировки контента. [12] Совместная разведка требует способности к эффективному поиску, обнаружению, интеграции, визуализации и фреймворков для поддержки совместного решения проблем. [13]

Контраст с коллективным разумом [ править ]

Термин « коллективный разум» первоначально охватывал как коллективный, так и коллективный разум, и многие системы проявляют атрибуты того и другого. Пьер Леви ввел термин «коллективный разум» в своей книге с таким названием, впервые опубликованной на французском языке в 1994 году. [14] Леви определил «коллективный разум», чтобы охватить как коллективный, так и коллективный разум: «форму универсально распределенного интеллекта, постоянно расширяемого. , координируемых в режиме реального времени и в эффективной мобилизации навыков ". [15]После публикации книги Леви компьютерные ученые приняли термин коллективный разум для обозначения приложения в более общей области, к которой этот термин теперь применяется в компьютерных науках. В частности, приложение, которое обрабатывает входные данные от большого количества дискретных респондентов на конкретные, как правило, количественные вопросы (например, какова будет цена на DRAM в следующем году?). Алгоритмы гомогенизируют входные данные, сохраняя традиционную анонимность респондентов для получения более качественных результатов. -средние прогнозы.

Недавние исследования сетей зависимостей предполагают наличие связи между коллективным и коллективным интеллектом. Было показано, что сети зависимостей на основе частичной корреляции, новый класс сетей на основе корреляции, раскрывают скрытые взаимосвязи между узлами сети. Исследования Дрора Кенетта и его доктора философии Супервайзер Эшель Бен-Джейкоб обнаружил скрытую информацию о базовой структуре фондового рынка США , которой не было в стандартных сетях корреляции , и опубликовал свои выводы в 2011 году [16].

Заявление [ править ]

Совместная разведка решает проблемы, в которых индивидуальный опыт, потенциально конфликтующие приоритеты заинтересованных сторон и различные интерпретации разных экспертов имеют решающее значение для решения проблем. Возможные будущие приложения включают:

  • соревнования, в которых заявки должны быть объединены для получения синергетического результата;
  • интеллектуальный поиск, при котором социальные сети пользователей, выполняющих поиск по связанным темам, совместно определяют результаты поиска;
  • профессиональные группы, коллективы по интересам, гражданская наука и другие сообщества, где обмен знаниями является предпосылкой для эффективных результатов;
  • планирование, развитие и устойчивое управление проектами;
  • умные системы для преобразования независимых городов в совместные экологические городские сети

Википедия, один из самых популярных веб-сайтов в Интернете, является образцом инновационной сети, демонстрирующей распределенный совместный интеллект, который иллюстрирует принципы экспериментальных бизнес-лабораторий и ускорителей стартапов. [17]

Новое поколение инструментов для поддержки коллективного интеллекта готово развиться на базе краудсорсинговых платформ, рекомендательных систем и эволюционных вычислений . [13] Существующие инструменты для облегчения группового решения проблем включают программное обеспечение для совместной работы, технологии синхронной конференц- связи, такие как обмен мгновенными сообщениями , онлайн-чат и общие белые доски, которые дополняются асинхронным обменом сообщениями, такими как электронная почта , многопоточные, модерируемые дискуссионные форумы , веб-журналы и т. Д. и групповые вики. Управление интеллектуальным предприятием опирается на эти инструменты, а также на методы взаимодействия членов группы; продвижение творческого мышления; обратная связь о членстве в группе; контроль качества и экспертная оценка; и документированная групповая память или база знаний. [18]Когда группы работают вместе, они развивают общую память, доступную через совместные артефакты, созданные группой, включая протоколы собраний, стенограммы обсуждений по цепочкам и рисунки. Общая память (групповая память) также доступна через воспоминания членов группы; Текущий интерес сосредоточен на том, как технологии могут поддерживать и увеличивать эффективность разделяемой памяти прошлого и способности решать проблемы в будущем. Метазнания характеризует, как содержание знаний взаимодействует с его контекстом знаний в междисциплинарном, мультиинституциональном или глобальном распределенном сотрудничестве. [19]

См. Также [ править ]

  • Совместная инновационная сеть
  • Совместное обучение
  • Глобальный мозг
  • Массовое сотрудничество
  • Массовая коммуникация
  • Коллективное решение проблем

Ссылки [ править ]

  1. ^ Гилл, Занн (2012) Управляемый пользователем коллективный анализ: социальные сети как экосистемы краудсорсинга . ACM CHI (компьютерное взаимодействие с человеком). 5–10 мая 2012 г. Остин, Техас.
  2. ^ Айзекс, Уильям (1999). Диалог: искусство мыслить вместе . Корона Бизнес. ISBN 978-0-385-47999-8. CS1 maint: обескураженный параметр ( ссылка )
  3. ^ Джойс, Стивен (2007). Обучение муравейника извлечению: развитие коллективного интеллекта на работе . Корона Бизнес. ISBN 978-0-9780312-0-6. CS1 maint: обескураженный параметр ( ссылка )
  4. ^ Селфридж, О. (1959) Pandemonium: парадигма обучения. Симпозиум по механизации мыслительных процессов . Лондон: Канцелярский офис HM
  5. Перейти ↑ Brooks, RA, (1991). Интеллект без представления , Искусственный интеллект 47 , 139–159.
  6. ^ Бен-Якоб E, Cohen I, Гутник DL. Кооперативная организация бактериальных колоний: от генотипа к морфотипу . Annu Rev Microbiol . 1998. 52: 779–806.
  7. ^ Бен-Джейкоб Э, Коэн И. Кооперативное формирование бактериальных паттернов. В: Шапиро Дж. А., Дворкин М., ред. Бактерии как многоклеточные организмы . Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета; 1997: 394–416.
  8. ^ Уиллер, WM (1911) Колония муравьев как организм. Журнал морфологии 22: 307–325.
  9. ^ «Swarm Intelligence: AI-алгоритм предсказывает будущее» . Newsweek . 2016-01-25 . Проверено 11 августа 2017 .
  10. ^ «Искусственный интеллект превращает 20 долларов в 11 000 долларов в ставке Кентукки Дерби» . Newsweek . 2016-05-10 . Проверено 11 августа 2017 .
  11. Перейти ↑ Mayr, E. (1988). К новой философии биологии: наблюдения эволюциониста . Кембридж, Массачусетс: The Belknap Press. стр. 224–225
  12. ^ Gill, Zann (2011) Алгоритмические последствия дебатов evo-DevOv . GECCO 2011. Международная конференция по генетическим и эволюционным вычислениям (объединяющая 20-ю Международную конференцию по генетическим алгоритмам ICGA и 16-ю ежегодную конференцию по генетическому программированию. 12–16 июля. Дублин, Ирландия.
  13. ^ a b Ресурсы совместной разведки
  14. ↑ Леви П. (1994) Коллектив L'Intelligence: Pour une anthropologie du cyberspace . Париж: La Découverte.
  15. ^ Леви, П. (1997) Коллективный разум: новый мир человечества в киберпространстве . Нью-Йорк: Пленум Пресс
  16. ^ Kenett et al. (2010) PLoS ONE 5 (12): e15032
  17. ^ Гилл, Занна (2013). Википедия: пример инноваций с использованием коллективного интеллекта. В: Мартин Керли и Пьеро Формика (редакторы). Экспериментальный характер создания венчурных предприятий: использование открытых инноваций 2.0 . Нью-Йорк: Спрингер.
  18. ^ Информационные технологии и технологии сотрудничества (Глава 5): Управление коллективным разумом, на пути к новому корпоративному управлению. Архивировано 06 марта 2006 г. в Wayback Machine.
  19. ^ Эванс, JA и Фостер, JG (2011) Metaknowledge. Наука . т. 331. 11 февраля. С. 721–725.