Совместный интеллект
Совместный интеллект характеризует многоагентные , в которых каждый агент, человек или машина , распределенные системы автономно вносит свой вклад в сеть решения проблем . Совместная автономия организмов в их экосистемах делает эволюцию возможной. Природные экосистемы, в которых уникальная подпись каждого организма определяется его генетикой, обстоятельствами, поведением и положением в экосистеме, предлагают принципы проектирования социальных сетей следующего поколения для поддержки совместного интеллекта, краудсорсинга индивидуального опыта, предпочтений и уникального вклада в решение проблем. процесс. [1]
Четыре связанных термина дополняют друг друга:
- Коллективный разум выше среднего обрабатывает данные, поступающие от большого количества анонимных респондентов на количественные вопросы, для получения прогнозов .
- Краудсорсинг распределяет микрозадачи между большим количеством анонимных исполнителей.
- Человеческие вычисления задействуют возможности распознавания образов анонимных людей, выполняющих микрозадачи, для улучшения возможностей машин и обеспечения машинного обучения .
- Совместный интеллект дополняет три метода, определенные выше, но здесь исполнители задач не являются анонимными. Исполнители задач обладают разными навыками, мотивацией и могут выполнять разные задачи. Эти неанонимные устройства и люди, от помеченных датчиков до устройств с географическим расположением и идентифицированных уникальных людей, способствуют совместному решению проблем в социальных сетях следующего поколения .
Обзор
[ редактировать ]Совместный интеллект — это термин, используемый в нескольких дисциплинах. В бизнесе оно описывает разнородные сети людей, взаимодействующих для получения разумных результатов. Оно также может обозначать неавтономные многоагентные системы решения задач . Этот термин использовался в 1999 году для описания поведения «экосистемы» интеллектуального бизнеса. [2] где Совместный интеллект, или CQ, — это «способность создавать, вносить вклад и управлять властью, заключенной в сетях людей». [3] Когда сообщество информатики приняло термин « коллективный разум» и придало этому термину конкретное техническое значение, потребовался дополнительный термин, чтобы различать анонимную однородность в системах коллективного прогнозирования и неанонимную гетерогенность в системах совместного решения проблем. Затем анонимный коллективный разум был дополнен совместным разумом, который признавал идентичность и рассматривал социальные сети как основу для экосистем решения проблем следующего поколения, смоделированных на основе эволюционной адаптации в природных экосистемах.
ИИ и совместный интеллект
[ редактировать ]Хотя многие источники предупреждают, что ИИ может стать причиной исчезновения человеческого вида, [4] люди могут стать причиной нашего собственного вымирания из-за изменения климата , разрушения экосистем , сокращения жизненного пути океана, увеличения массовых убийств и жестокости полиции , а также гонки вооружений , которая может спровоцировать Третью мировую войну , которая приведет к вымиранию человечества до того, как у ИИ появится шанс. Всплеск приложений с открытым исходным кодом в области генеративного искусственного интеллекта демонстрирует силу совместного интеллекта (ИИ-человеческий C-IQ) среди распределенных, автономных агентов, которые делятся достижениями в совместных партнерствах и сетях. Успехи небольших экспериментов с открытым исходным кодом в области генеративного искусственного интеллекта служат моделью для смены парадигмы от централизованного иерархического контроля к децентрализованному восходящему эволюционному развитию. [5] Ключевая роль ИИ в совместном интеллекте была предсказана в 2012 году, когда Занн Гилл написал, что для совместного интеллекта (C-IQ) требуются «многоагентные распределенные системы, в которых каждый агент, человек или машина, автономно вносит свой вклад в сеть решения проблем». » [6] Статья Гилла в ACM цитировалась в самых разных приложениях: от Центра биотехнологии NIH (Национальный институт здравоохранения США) по исследованию сотрудничества человека-робота до [7] к оценке компромиссов облачных вычислений. [8] Ключевой областью применения совместной разведки является управление рисками, где упреждение — это упреждающее действие, предпринимаемое для обеспечения первых вариантов максимизации будущей выгоды и/или минимизации потерь. [9] Прогнозирование сценариев выигрыша/убытка может все чаще использовать аналитику искусственного интеллекта и системы прогнозирования, предназначенные для максимизации совместного интеллекта. Другие приложения для совместной разведки включают изучение социальных сетей и работы полиции, использование вычислительных подходов для улучшения совместных действий между жителями и правоохранительными органами. [10] В своем эссе для журнала Harvard Business Review «Совместная разведка: люди и искусственный интеллект объединяют усилия»:Люди и машины могут усиливать сильные стороны друг друга, сообщают авторы Х. Джеймс Уилсон и Пол Р. Догерти об исследовании с участием 1500 фирм в различных отраслях, показывая, что наибольший рост производительности происходит, когда люди и умные машины работают вместе, усиливая сильные стороны друг друга. . [11]
История
[ редактировать ]Совместный интеллект уходит корнями в архитектуру столпотворения, предложенную пионером искусственного интеллекта Оливером Селфриджем в качестве парадигмы обучения . [12] Его концепция была предшественником системы доски, где оппортунистическое пространство решений, или доска, основывается на ряде разделенных источников знаний, когда несколько игроков собирают головоломку, каждый из которых вносит свой вклад. Родни Брукс отмечает, что модель доски определяет, как знания публикуются на доске для всеобщего обмена , но не то, как знания извлекаются, обычно скрываясь от потребителя знаний, который изначально создал какие знания. [13] поэтому ее нельзя квалифицировать как систему совместной разведки.
В конце 1980-х годов Эшель Бен-Джейкоб начал изучать самоорганизацию бактерий , полагая, что бактерии содержат ключ к пониманию более крупных биологических систем. Он разработал новые виды бактерий, образующих узоры, Paenibacillus vortex и Paenibacillus dendritiformis , и стал пионером в изучении социального поведения бактерий. P. dendritiformis проявляет коллективную способность, которую можно рассматривать как предшественник совместного интеллекта, способности переключаться между различными морфотипами для адаптации к окружающей среде. [14] [15] впервые охарактеризовал муравьев Энтомолог У. Уилер как клетки единого «суперорганизма», в котором, казалось бы, независимые особи могут сотрудничать настолько тесно, что становятся неотличимыми от единого организма. [16] Более поздние исследования охарактеризовали некоторые колонии насекомых как примеры коллективного разума . Концепция алгоритмов оптимизации муравьиных колоний , представленная Марко Дориго , стала доминирующей теорией эволюционных вычислений . Механизмы эволюции , посредством которых виды адаптируются к повышению функциональной эффективности в своих экосистемах, являются основой принципов совместного интеллекта.
Искусственный роевой интеллект (ASI) — это технология реального времени, которая позволяет объединенным в сеть группам людей эффективно объединять свои знания, мудрость, понимание и интуицию в формирующийся интеллект. Первые человеческие стаи, работающие в режиме реального времени, которые иногда называют «коллективным разумом», были развернуты компанией Unanimous AI с использованием облачного сервера под названием « UNU» в 2014 году. Он позволяет онлайн-группам отвечать на вопросы, принимать решения и делать прогнозы с помощью думая вместе как единый разум. Было показано, что этот процесс позволяет значительно улучшить решения, прогнозы, оценки и прогнозы, что было продемонстрировано при прогнозировании крупных событий, таких как Дерби в Кентукки, церемония вручения премии «Оскар», Кубок Стэнли, президентские выборы и Мировая серия. [17] [18]
Краудсорсинг развился из анонимного коллективного разума и развивается в сторону признанных приложений для совместной разведки с открытым исходным кодом, использующих социальные сети. Эволюционный биолог Эрнст Майр отметил, что конкуренция между особями не способствовала бы эволюции видов, если бы особи были типологически идентичны. Индивидуальные различия являются предпосылкой эволюции. [19] Этот эволюционный принцип соответствует принципу совместной автономии в совместном интеллекте, который является необходимым условием для платформ следующего поколения для краудсорсинга. Ниже приведены примеры краудсорсинговых экспериментов с атрибутами совместного интеллекта:
- SwarmSketch — это краудсорсинговый арт-эксперимент.
- Galaxy Zoo — это гражданский научный проект, возглавляемый Крисом Линтоттом из Оксфордского университета, целью которого является использование способностей человека по распознаванию образов поведения для каталогизации галактик.
- DARPA Network Challenge исследует, как Интернет и социальные сети могут поддерживать своевременное общение, широкомасштабное формирование команды и срочную мобилизацию для решения масштабных и срочных проблем.
- Climate CoLab, созданная на базе Массачусетского технологического института и его Центра коллективного разума.
- reCAPTCHA — проект по оцифровке книг по одному слову за раз.
По мере того как краудсорсинг развивается от базовых задач распознавания образов к коллективному интеллекту, используя уникальный опыт отдельных участников социальных сетей , ограничения направляют эволюцию в сторону повышения функциональной эффективности, развиваясь одновременно с системами маркировки, кредитования, отметки времени и сортировки контента. [20] Совместный интеллект требует возможностей для эффективного поиска, обнаружения, интеграции, визуализации и инфраструктур для поддержки совместного решения проблем. [21]
Категория технологий совместного интеллекта была основана в 2022 году компанией MURAL, поставщиком программного обеспечения для интерактивных пространств для совместной работы на досках для группового генерирования идей и решения проблем. [22] MURAL формализовала категорию совместной разведки путем приобретения института LUMA. [23] организация, которая обучает людей совместному решению проблем посредством обучения человеко-ориентированному дизайну . [24] Категория технологий совместного интеллекта описывается MURAL как сочетание «проектирования совместной работы с пространствами для совместной работы и новыми технологиями Collaboration Insights™️… для включения и усиления потенциала команды». [25]
Контраст с коллективным разумом
[ редактировать ]Термин «коллективный разум» первоначально охватывал как коллективный, так и совместный разум, и многие системы проявляют признаки обоих. Пьер Леви ввёл термин «коллективный разум» в своей одноименной книге, впервые опубликованной на французском языке в 1994 году. [26] Леви определил «коллективный разум», охватывающий как коллективный, так и совместный разум: «форму универсально распределенного интеллекта, постоянно совершенствуемого, координируемого в реальном времени и обеспечивающего эффективную мобилизацию навыков». [27] После публикации книги Леви ученые-компьютерщики приняли термин «коллективный разум» для обозначения приложения в более общей области, к которой этот термин теперь применяется в информатике. В частности, приложение, которое обрабатывает вводимые данные от большого числа отдельных респондентов по конкретным, как правило, количественным вопросам (например, какой будет цена на DRAM в следующем году?). Алгоритмы гомогенизируют вводимые данные, сохраняя традиционную анонимность участников опроса для получения более точных результатов. - средние прогнозы.
Недавние исследования сетей зависимостей предполагают связь между коллективным и совместным разумом. Было показано, что сети зависимостей на основе частичной корреляции, новый класс сетей на основе корреляции, раскрывают скрытые связи между узлами сети. Исследования Дрора И. Кенетта и его доктора философии. Руководитель Эшель Бен-Джейкоб обнаружил скрытую информацию об базовой структуре фондового рынка США , которой не было в стандартных корреляционных сетях , и опубликовал свои выводы в 2011 году. [28]
Приложение
[ редактировать ]Совместная разведка решает проблемы, где индивидуальный опыт, потенциально противоречивые приоритеты заинтересованных сторон и различные интерпретации различных экспертов имеют решающее значение для решения проблем. Потенциальные будущие приложения включают в себя:
- конкурсы, где материалы должны быть интегрированы для получения синергетического результата;
- интеллектуальный поиск, при котором социальные сети пользователей по смежным темам совместно определяют результаты поиска;
- профессиональные группы, коллективы по интересам, гражданская наука и другие сообщества, где обмен знаниями является предпосылкой для достижения эффективных результатов;
- планирование, развитие и устойчивое управление проектами;
- интеллектуальные системы для преобразования независимых городов в совместные экологические городские сети
Arc.Ask3.Ru, один из самых популярных веб-сайтов в Интернете, является образцом инновационной сети, реализующей распределенный совместный интеллект, который иллюстрирует принципы экспериментальных бизнес-лабораторий и ускорителей стартапов. [29]
Новое поколение инструментов для поддержки совместного интеллекта должно развиться на основе краудсорсинговых платформ, рекомендательных систем и эволюционных вычислений . [21] 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 доски, которые дополняются асинхронным обменом сообщениями, таким как электронная почта , многопоточные модерируемые дискуссионные форумы , веб-журналы и групповые вики. . Управление интеллектуальным предприятием опирается на эти инструменты, а также на методы взаимодействия членов группы; содействие творческому мышлению; отзывы о членстве в группе; контроль качества и экспертная оценка; и документированная групповая память или база знаний. Работая вместе, группы создают общую память, доступ к которой осуществляется через совместные артефакты, созданные группой, включая протоколы встреч, стенограммы цепочек обсуждений и рисунки. Общая память (групповая память) также доступна через воспоминания членов группы; Текущий интерес сосредоточен на том, как технологии могут поддерживать и повышать эффективность общей памяти прошлого и способности решать проблемы в будущем. Метазнание характеризует, как содержание знаний взаимодействует с контекстом знаний в междисциплинарном, межинституциональном или глобальном распределенном сотрудничестве. [30]
См. также
[ редактировать ]- Облачное сотрудничество
- Совместная инновационная сеть
- Совместное обучение
- Глобальный мозг
- Массовое сотрудничество
- Массовая коммуникация
- Коллективное решение проблем
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Гилл, Занн (2012). «Совместный интеллект, управляемый пользователями» . CHI '12 Расширенные тезисы по человеческому фактору в вычислительных системах . стр. 161–170. дои : 10.1145/2212776.2212794 . ISBN 9781450310161 . S2CID 15027953 .
- ^ Айзекс, Уильям (1999). Диалог: Искусство мыслить вместе . Коронный бизнес. ISBN 978-0-385-47999-8 .
- ^ Джойс, Стивен (2007). Учим муравейник приносить пользу: развитие коллективного интеллекта на работе . Коронный бизнес. ISBN 978-0-9780312-0-6 .
- ^ Митчелл, Мелани (23 апреля 2023 г.). «Считает ли половина исследователей ИИ, что существует 10%-ная вероятность того, что ИИ убьет нас всех?» . ИИ: Руководство для думающих людей .
- ^ Патель, Дилан; Ахмад, Афзал (4 мая 2023 г.). «Google «У нас нет рва, и у OpenAI тоже нет» » . www.semianaанализ.com . Проверено 7 августа 2023 г.
- ^ Гилл, Занн (2012). «Совместный интеллект, управляемый пользователями» . CHI '12 Расширенные тезисы по человеческому фактору в вычислительных системах . стр. 161–170. дои : 10.1145/2212776.2212794 . ISBN 9781450310161 . S2CID 15027953 .
- ^ Винанци, С.; Кангелози, А.; Герик, К. (2021). «Сотрудничающий разум: чтение намерений и доверие к взаимодействию человека и робота» . iScience . 24 (2): 102130. Бибкод : 2021iSci...24j2130V . дои : 10.1016/j.isci.2021.102130 . ПМК 7890414 . ПМИД 33659886 .
- ^ Магальяйнс, ВФ; Фариас, MC De; Гомес, ХМ; Мариньо, Л.Б.; Агиар, Г.С.; Сильвейра, П. (июнь 2020 г.). «Оценка компромиссов между периферийными облачными вычислениями для обнаружения и классификации мобильных объектов с помощью глубокого обучения» . Журнал информации и управления данными . 11 (1): 3–19. дои : 10.5753/jidm.2020.2026 . ISSN 2178-7107 .
- ^ Нг, Обеспечивает (2022). «Упреждающее будущее: энтропийная и негэнтропийная информация в спекулятивном дизайне» . Материалы 10-й конференции по вычислениям, коммуникации, эстетике и X : 85. doi : 10.24840/xCoAx_2022_16 .
- ^ Сачдева, Нихарика; Кумарагуру, Поннурангам (советник) (апрель 2017 г.). Социальные сети и полиция: вычислительные подходы к усилению совместных действий между жителями и правоохранительными органами (докторская диссертация). IIIT-Дели.
{{cite thesis}}:|first2=имеет общее имя ( справка ) - ^ Уилсон, Джеймс Х.; Догерти, Пол Р. (июль 2018 г.). «Совместный интеллект: люди и искусственный интеллект объединяют усилия» . Harvard Business Review (опубликовано в июле – августе 2018 г.): 114–123.
- ^ Селфридж, О. (1959) Пандемониум: парадигма обучения. Симпозиум по механизации мыслительных процессов . Лондон: Канцелярский офис Ее Величества.
- ^ Брукс, Родни А. (1991). «Интеллект без представительства» (PDF) . Искусственный интеллект . 47 (1–3): 139–159. дои : 10.1016/0004-3702(91)90053-М . S2CID 207507849 .
- ^ Бен-Джейкоб, Э.; Коэн, И.; Гутник, Д.Л. (1998). «Кооперативная организация бактериальных колоний: от генотипа к морфотипу» . Ежегодный обзор микробиологии . 52 : 779–806. дои : 10.1146/annurev.micro.52.1.779 . ПМИД 9891813 .
- ^ Бен-Джейкоб, Э; Коэн, И. (1997). «Кооперативное формирование бактериальных паттернов». В Шапиро, Дж.А.; Дворкин, М. (ред.). Бактерии как многоклеточные организмы . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр. 394–416.
- ^ Уилер, Уильям Мортон (1911). «Муравьиная колония как организм» . Журнал морфологии . 22 (2): 307–325. дои : 10.1002/JMOR.1050220206 . S2CID 85810040 .
- ^ «Роевой интеллект: алгоритм искусственного интеллекта предсказывает будущее» . Newsweek . 25 января 2016 г. Проверено 11 августа 2017 г.
- ^ «Искусственный интеллект превращает 20 долларов в 11 000 долларов в ставке на Дерби в Кентукки» . Newsweek . 10 мая 2016 г. Проверено 11 августа 2017 г.
- ^ Майр, Эрнст (1988). К новой философии биологии: наблюдения эволюциониста . Издательство Гарвардского университета. стр. 224–225. ISBN 9780674896666 .
- ^ Гилл, Занн (2011). «Коллаборативный интеллект в живых системах» . Материалы 13-й ежегодной конференции по генетическим и эволюционным вычислениям . стр. 803–804. дои : 10.1145/2001858.2002097 . ISBN 9781450306904 . S2CID 1099837 .
- ^ Jump up to: а б Ресурсы для совместной разведки
- ^ IBM MURAL: мозговой штурм и доработка дизайна онлайн.
- ^ «MURAL приобретает институт LUMA и становится лидером в области совместной разведки» . Серия МарТех . 29 марта 2022 г. Проверено 11 марта 2022 г.
- ^ Наш подход | Институт ЛУМА
- ^ MURAL (2022) Разрозненным командам нужна совместная разведка , Принципы совместной разведки , 5
- ^ Леви П. (1994) Коллективный разум: Для антропологии киберпространства . Париж: Открытие.
- ^ Леви, П. (1997) Коллективный разум: развивающийся мир человечества в киберпространстве . Нью-Йорк: Пленум Пресс
- ^ Кенетт и др. (2010) PLoS ONE 5 (12): e15032
- ^ Гилл, Занн (2013). Arc.Ask3.Ru: Пример использования инноваций в области совместной разведки. В: Мартин Керли и Пьеро Формика (редакторы). Экспериментальный характер создания венчурных предприятий: капитализация открытых инноваций 2.0 . Нью-Йорк: Спрингер.
- ^ Эванс, Дж. А. и Фостер, Дж. Г. (2011) Метазнание. Наука . том. 331. 11 февраля. стр. 721–725.