Collective intelligence

The concept preceding the modern term is found by entomologist William Morton Wheeler , who notes that seemingly independent individuals can cooperate so closely that they become indistinguishable from a single organism (1911). ^[8] Wheeler observed this process of collaboration among ants, which acted as cells of a single living creature, which he called the "superorganism."

In 1912, Emil Durkheim established that society is the only source of logical thinking in humans. In his book Elementary Forms of Religious Life, he argued that society is a more highly intellectual form, since it surpasses the individual in both spatial and temporal extent. ^[9] Among other previous ones, there is the concept of the “ noosphere ” of Vladimir Vernadsky and the concept of the “world brain” by Herbert Wells . Peter Russell, Elizabeth Santuris and Barbara Marx Hubbard (author of the term “evolution of consciousness”) were inspired by the images of the noosphere - the transcendent, rapidly evolving collective intelligence - the informational “crust” of the planet. This idea was also later considered by the philosopher Pierre Levy .

The mathematician John von Neumann in 1952 in his work “Probabilistic logic and synthesis of reliable organisms from unreliable components” proved: “Input data are sent not to one, only machine, but simultaneously to a number of identical machines; the result that is given by most of these machines is considered correct. ”The more computing components process the information and the more direct connections therebetween, the less error probability:“ ... with a sufficiently large number of lines in each bundle, the probability of failure of a large number of components made arbitrarily small. "

Howard Bloom considered mass behavior - collective behavior , from the level of quarks to bacterial, plant, animal, and human communities. He drew attention to the biological device that turned most of the creatures living on Earth into components of what he called a self-learning machine . In 1986, Bloom combined the ideas of apoptosis , parallel distributed processing , group selection , and a superorganism, and developed a theoretical explanation of how collective intelligence works. ^[10] He later demonstrated how the collective intelligence of competing bacterial colonies and human societies can be explained in terms of computer-generated complex adaptive systems and genetic algorithms , terms coined by Henry Holland .

Bloom traced the evolution of collective intelligence to our bacteria ancestors, which existed 1 billion years ago, and demonstrated how multi-species intelligence has functioned since the inception of life. ^[11] Ant communities demonstrate a higher intellect, in the technical sense, than any other living creature, except humans, and collaborate in raising livestock, such as aphids , for “milking”. Leaf cutters breed mushrooms and bring leaves that serve to feed the mushrooms.

David Skrbina ^[12] cites the concept of group mind as a derivative of the Platonic concept of panpsychism (which states that consciousness is omnipresent and is present in all matter). He develops the concept of 'group reason' in the form in which it was formulated by Thomas Hobbes in Leviathan and Fechner's argument in favor of the mass consciousness of mankind. He cites Durkheim as the most prominent advocate of "collective consciousness" and Teilhard de Chardin as a thinker who formulated philosophical conclusions following from the concept of group reason.

Tom Atley primarily focuses on people and opportunities to increase what Howard Bloom calls "group IQ." Attlee expresses the view that collective intelligence can be fostered to “overcome ' group thinking ' and individual cognitive biases so that the team collaborates in the overall process - while simultaneously benefiting from higher intellectual effectiveness.” George Pore defined the phenomenon of collective intelligence as “ability human societies evolve in the direction of complexity of a higher order and harmony, using mechanisms such as innovation, differentiation and integration, opera- tion and co-operation. " ^[13] Attlee and Port state that" collective intelligence also involves achieving a single focus of attention and measurement standards, which provide a suitable boundary condition for action. " Their approach is based on a " metaphor for the scientific community ."

Attlee and Pore believe that the area of ​​collective intelligence should be considered primarily as a human enterprise, in which the way of thinking, the desire to share and openness to the values ​​of distributed intelligence, serving the common good, are extremely important, although group theories and artificial intelligence have something to offer. . Individuals who respect collective intelligence are confident in their abilities and understand that the whole is really more than the sum of any of its components. Maximizing collective intelligence depends on the organization’s ability to accept and develop a “golden proposal”, which is any of the potentially useful ideas of any participant. Group thinking often impedes the realization of collective intelligence, allowing the introduction of ideas only to a few selected individuals or filtering out potential “golden offers” without developing them before implementation.

Robert David Steele, in his New Craft of Intelligence, portrayed all citizens as “security service reservists” who are able to create a “public security service” that can ensure the integrity of public figures and corporate directors based only on legitimate and ethical sources of information, turning the very idea “ national security ”(previously engaged in espionage and secrecy issues) upside down.

According to Don Tapscott and Anthony D. Williams, collective intelligence is mass collaboration ^[14] . In order for this idea to be realized, four principles must exist:

Openness

Sharing ideas and intellectual property: despite the fact that these resources allow you to gain an advantage over competitors, allowing others to use ideas and make significant improvements and carefully study them allows you to accumulate more benefits through cooperation.

Peering

A horizontal organization is like with the “openness” of programs for Linux, when users can freely change the program and modify it, provided that they make it available to others. Peering is successful because it stimulates self-organization - this style of work for certain tasks is more effective than a hierarchical management structure.

Sharing

Companies began to provide some ideas for sharing, while at the same time retaining to some extent control over others, such as rights to potential and critical patents. Limiting access to all intellectual property blocks the path to new opportunities, while opening some for public use expands markets and brings new products to markets faster.

Globalization

The development of communication technology has caused global companies to flourish at low cost. The Internet is widely available, so a globally integrated company is not geographically limited and has access to new markets, ideas and technologies. ^[14] .

The Global Collective Intelligence Futures System (GFIS) at www.themp.org was created as part of the Millennium Project in 2012.

Political parties mobilize a large number of people to formulate a political course, select candidates, finance and conduct an election campaign. The information concentrated by various voting methods allows converging the various possible ways, assuming that uninformed voting is somewhat random and can be excluded from the decision-making process, leaving only informed consent. Critics point out that often unsuccessful ideas, incorrect and false representations are widespread, and that structuring the decision-making process should take into account the opinions of experts who are supposedly less likely to vote randomly or to vote based on incorrect information in a given area.

Military units, trade unions, and corporations satisfy some of the definitions of CI - the most rigorous definition would require the ability to respond to a very wide range of conditions without restricting actions based on orders or instructions from a “law” or “clients”. Online advertising agencies use collective intelligence to dispense with traditional marketing and design studios.

In a Learner generated context , a user group mobilizes resources to create an environment that meets their needs, often (though not exclusively) in connection with the co-configuration, co-creation and co-planning of a special learning space that allows learners create their own context. ^{[15] [16] [17] The} context created by students is a specially created community for this case, which facilitates the coordination of joint actions in a trusting environment. Examples of student-created contexts can be found on the Internet, where collaborating users combine knowledge in a “shared intelligence space”. Such as Wikipedia . Along with the development of the Internet, the concepts of CI as a shared public forum have evolved. The global availability of the Internet has allowed more people than ever to share ideas and appeal to the ideas of others. (Flew, 2008)

The actors of the improvisation theater are also aware of the kind of collective intelligence that they call 'group intelligence'. Another example of collective intelligence is the competition of ideas. ^[eighteen]

Specialized information sites, such as the Digital Photography Review or Camera Labs, are an example of collective intelligence. Anyone with access to the Internet can share their knowledge through specialized information sites.

Quora

The Quora Internet service is a portal where anyone can ask any question they want, and anyone can answer. Each question is assigned a category and a set of shortcuts for easier navigation. For example, the question of Apple's Executive Director, Tim Cook, can be found in the Apple and Executive Directors categories, and Tim Cook will be a personal label. If someone is interested, for example, what is it like to work with Tim Cook? , the response will contain private or personal information that (by definition) is not publicly available. Users can respond on their own behalf or anonymously. Obtaining such private information is, of course, very valuable for understanding a holistic picture or for looking behind the scenes. Questions often refer to direct experience, and the answers are often carefully checked chronicles and detailed journals of their changes.They provide the user with the opportunity to get a detailed analytical picture and the information is thus democratized. The collection of direct experience of different people is a vivid example of collective intelligence.

Иногда, особенно теоретики, более сосредоточенные на искусственном интеллекте, используют «коэффициент коллективного интеллекта» (или «коэффициент кооперации») — который предположительно может быть измерен аналогично «личному» коэффициенту интеллекта (IQ)— делая, таким образом, возможным определить маргинальный добавочный интеллект, присоединяемым каждым новым участником коллективного процесса, таким образом, используя метрики для того, чтобы избежать опасностей группового мышления и глупости.

Модель Тадеуша Шубы

В 2001 году, Тадеуш Шуба (Tadeusz (Ted) Szuba) из польской Академии Горного Дела и Металлургии предложил формальную модель феномена коллективного интеллекта. Он принял, что КИ является бессознательным, случайным, параллельным и распределенным вычислительным процессом, выполняемом в среде математической логики социальной системой. ^[19]

В этой модели существа и информация смоделированы как абстрактные молекулы информации, несущие на себе выражения, записанные языком математической логики. Они квазислучайно замещаются из-за взаимодействия с окружающей средой, содержащей их предполагаемые замещения. Их взаимодействия в абстрактном пространстве вычислений создают многопоточные процессы логических выводов, которые мы воспринимаем как коллективный интеллект. Таким образом, используемая модель вычислений является не- Тьюринговой . Эта теория допускает простое формальное определение коллективного интеллекта как свойства социальной системы , и, похоже, что она успешно работает для широкого круга существ, начиная от колоний бактерий и до человеческих социальных систем. Из восприятия коллективного интеллекта как особого вычислительного процесса следует прямолинейное объяснение нескольких социальных феноменов. Для этой модели коллективного интеллекта было предложено формальное определение КСИ (Коэффициент социального интеллекта, IQS — IQ Social) определённое как «функция распределения вероятности от времени и домена логических выводов из N элементов, отражающая деятельность по производству логических выводов в социальной системе». При том, что IQS кажется вычислительно трудным, моделирование социальной системы в терминах вычислительного процесса, описанного выше, дает шанс на приближенные вычисления. Одним из потенциальных применений является оптимизация компаний путём максимизации их IQS, и анализ резистентности к лекарствам на предмет коллективного интеллекта бактериальных колоний. ^[19]

Модель влияния упёртых несогласных на повышение качества коллективных решений

Основной модельный фактор, влияющий на качество коллективных решений — это численность упёртых несогласных, т.е. особей, имеющих собственное мнение, противоречащее агрегированному итогу иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой насилия со стороны доминирующих особей. ^{[20] [21]}

Согласно Брашу, "математическое описание коллективных вычислений структуры власти в группе обезьян оказывается очень похожим на уравнения, которые нейробиологи используют для описания коллективных вычислений нейронами, хотя нейроны и не "борются" за власть." ^[22]

Кракауэр говорит: "общие для ... систем принципы — это принципы накопления и агрегирования информации, и возможно, что компоненты <систем> имеют сильные мнения (предпочтения), которые влияют на вероятность того, что они изменят свое поведение, учитывая информацию, которую они накопили." ^{[21] [22]}

"Вопреки расхожему мнению, - говорит Флэк, - сильные предпочтения на индивидуальном уровне могут на групповом уровне привести к лучшим коллективным вычислениям." ^[22] Именно для реализации этого потенциала используется двухфазный принцип коллективных вычислений в любых коллективных системах, от сообществ животных до систем, изучаемых в статистической физике. Флэк утверждает, что общий принцип коллективных вычислений таков: он имеет две фазы—фазу накопления информации, которая использует краудсорсинг для сбора надежной информации, и фазу консенсуса, которая позволяет системе действовать ^[23] .

Метод бинарного вопроса

Мнение большинства часто оказывается ошибочным, а мнение информированного меньшинства может оказаться не услышанным. Алгоритм бинарного вопроса уменьшает ошибку на 22-24%. Его суть в том, что вместо одного вопроса задаётся два. Первый – это основной вопрос (например, является ли Филадельфия столицей штата Пенсильвания?). А второй – это просьба предсказать, какой процент участников ответит на 1-й вопрос «Да». Правильным будет ответ, популярный вопреки ожиданиям участников. Для приведенного примера – это ответ «Нет», который получает неожиданно высокую оценку, исходя из ответа на 2-й вопрос (ведь столица Пенсильвании не известный всем большой город Филадельфия, а маленький и почти неизвестный Гаррисберг). ^{[24] [25]}

Метод вознаграждения за особое мнение, оказавшееся правильным

Обычно система вознаграждения в краудсорсинге предсказаний (например, рынки предсказаний или научный поиск) или поиске верных ответов/решений) ориентирована на тех, кто дал правильный ответ или точно предсказал. Но это стимулирует рост негативных психологических эффектов, свойственных краудсорсингу (групповое мышление, заякорённость мышления, двоемыслие , когнитивные искажения, доминирование горлопанов и т.д.). Из-за этого игнорируются многие факторы, которые, взятые по отдельности, имеют ограниченную предсказательную силу, но способные внести вклад в агрегированные предсказания.

Поэтому вознаграждение не должно распределяться только среди тех, кто были успешными или точными. Награды должны быть в первую очередь направлены на тех, кто сделал успешные предсказания, противоречащие мнению большинства участников. ^[26]

Метод спасения коллективной мудрости, когда среднее мнение группы ошибочно (обнаружение информированного меньшинства)

Метод основан на:

• «гипотезе многих глаз» (Many Eyes Hypothesis) – механизме оптимальной коллективной бдительности живых существ, минимизирующем потери при нападении хищников;
• включении в обучающий контур методики машинного обучения;
• расчёте и анализе: гомогенности распределения знаний среди участников «толпы», значимости «толстого хвоста» распределения вероятностей и степени распространенности предубеждений.

Метод выделяет в коллективе «информированное меньшинство», извлекает максимум полезной информации из коллективного мнения «неинформированного большинства» и, применяя механизм «многих глаз», решает проблему «безумия толпы» (падение точности ответов/предсказаний при росте численности группы), а также позволяет гарантированно находить максимально верные ответы/предсказания в тех областях знаний/практик, на которые заранее натренирована система машинного обучения. ^[27]

Модель мудрости толпы, метод противодействия предвзятости оценок и социальному влиянию для повышения мудрости толпы

Исследование пяти университетов США и Германии совместно с двумя институтами (Санта-Фе и Макса Планка) основано на многочисленных экспериментах и даёт количественное определение того, как индивидуальные предубеждения и социальное воздействие влияют на коллективную оценку числовых параметров. Авторы исследования: Albert B. Kao, Andrew M. Berdahl, Andrew T. Hartnett, Matthew J. Lutz, Joseph B. Bak-Coleman, Christos C. Ioannou, Xingli Giam and Iain D. Couzin (ABK, AMB и IDC разработали эксперименты. ABK, AMB, ATH и MJL проводили эксперименты. ABK, AB, JBB-C., CCI и XG проанализировали данные. ABK, AMB и IDC написали статью). ^[28]

Работа вносит значительный вклад в преодоление трёх основных принципиальных недостатков коллективного интеллекта:

1) информационная зашумленность (умные мысли, идеи и высказывания тонут среди тысяч простых и банальных высказываний);

2) низкий КПД коллективной работы (итоговый интеллектуальный уровень толпы легко опускается до уровня её самых «слабых» участников);

3) конформизм (склонность большинства присоединяться к наиболее распространённому мнению).

Источниками ошибок коллективных вычислений являются индивидуальные факторы (предвзятость оценки) и социальные факторы (обмен информацией; социальное влияние может вызвать предвзятость оценок, даже если отдельные люди в изоляции непредвзяты)

Исследование впервые

1. научилось измерять источники ошибок ^[29] ;
2. предложило корректирующие поправки, снижающие влияние источников ошибок до приемлемой величины ^[29] ;
3. предложило конкретные меры по снижению влияния негативных факторов ограничение общения участников до начала агрегирования результатов.

Авторы исследования предложили 3 группы поправок к агрегированным оценкам краудсорсеров:

— поправка среднего значения (усреднения всех оценок);

— поправка медианного значения;

— поправка для максимизации вероятности правильной оценки.

Предложенный метод выработки поправок применим пока лишь для числовых оценок, делаемых краудсорсерами (например, оцените на глаз, сколько горошин в этой банке).

Инструментальные методы нивелировки индивидуальной предвзятости и группового влияния при краудсорсинге стали исследоваться на Западе лишь в середине 2010-х. В то же время в России, специально для решения задач нивелировки индивидуальной предвзятости и группового влияния, еще в конце 2000-х был разработан оригинальный метод (синтеллектуальный краудсорсинг). Более того, этот новый, куда более эффективный метод краудсорсинга в начале 2010-х был реализован в программной платформе Witology, на которой были выполнены десятки коммерческих проектов. ^[thirty]

Индивидуальная предвзятость краудсорсеров, при работе на платформе Witology, выявляется и минимизируется с помощью системы рейтингов участников, определяющей «вес мнения» каждого из них в интегрированном «мнении толпы». Социальное влияние при выработке собственного мнения краудсорсером, работающим на платформе Witology, вообще сведено к нулю, т.к пользовательский интерфейс участника не позволяет ему видеть ни популярность чужих мнений, ни даже сами эти мнения. Они становятся доступны для всеобщего обозрения только после фиксации собственного мнения каждым из участников. В результате, «Закон Матфея» на платформе Witology не действует. ^[thirty]

Новые медиа часто ассоциируются с популяризацией и повышением качества коллективного интеллекта. Способность новых медиа с легкостью сохранять информацию и пользоваться ею, большей частью при помощи баз данных и интернета, позволяет беспрепятственно делиться ею. Таким образом, путём взаимодействия с новыми медиа, знание легко переходит от источника к источнику ( Флю 2008 ) давая в результате разновидность коллективного интеллекта. Использование интерактивных новых медиа, в частности, интернета, поощряет онлайн-взаимодействие и такое распределение знания между пользователями.

Франсис Хейлиген , Валентин Турчин и Готтфрид Майер-Кресс в числе прочих рассматривают коллективный интеллект через призму компьютерной науки и кибернетики . С их точки зрения, интернет делает возможным коллективный интеллект в широчайшем, планетарном масштабе, таким образом содействуя появлению глобального мозга . Разработчик Всемирной паутины, Тим Бернерс-Ли , стремился к популяризации глобального совместного использования и публикации информации. Позднее его работодатель открыл эту технологию для свободного использования. В начале 90-х годов потенциальные возможности интернета были ещё не исследованы, примерно до середины 1990-х, когда 'критическая масса', как было сформулировано руководителем Управления по перспективным исследованиям и разработкам (ARPA), доктором Дж. Ликлайдером , потребовала большей доступности и полезности. ^[31] Движущей силой этой формы коллективного интеллекта ^{[ which one? ]} является переход информации и коммуникации в цифровую форму. Генри Дженкинс , ключевой теоретик новых медиа и конвергенции медиа, исходит из теории, которая гласит, что коллективный интеллект может быть атрибутирован конвергенции и культуре участия (participatory culture) ( Флю 2008 ). Он критикует современное образование за неспособность включить текущие тенденции к коллективному решению проблем в учебный процесс, утверждая, что "в то время, как сообщество коллективного интеллекта поддерживает групповое право собственности на работу, школы оценивают отдельных участников ". Дженкинс утверждает, что взаимодействие с сообществом знания вырабатывает умения, жизненно необходимые для молодых людей, и что групповое взаимодействие при помощи сообществ коллективного интеллекта помогает этим умениям развиваться. Коллективный интеллект — это не только количественное добавление информации из всех культур, но и качественное.

Леви и де Керкхов рассматривают КИ с точки зрения массовых коммуникаций, обращая особое внимание на способности сетевых информационных и коммуникационных технологий улучшить качество фонда знаний сообщества. Они предполагают, что эти средства связи дают возможность людям одновременно легко и быстро взаимодействовать, делиться и сотрудничать (Флю 2008). С развитием интернета и его повсеместным использованием, возможности поделиться знанием в сообществах и принадлежащих им форумах знаний ^{[ уточнить ]} , таких, как Википедия , сейчас больше, чем когда бы то ни было раньше. Подобные компьютерные сети дают участникам возможность для доступа к информации через коллективный доступ к подобным базам данных и позволяют им «обуздать улей» («to harness the hive») (Реймонд 1998; Херц 2005 по Флю 2008). Исследователи ^[32] в Центре Коллективного Интеллекта Массачусетского Технологического Института ( MIT Center for Collective Intelligence ) изучают коллективный интеллект групп людей и компьютеров.

В данном контексте коллективный интеллект часто смешивают с совместно используемым знанием. Первый — это доступные всем членам коллективам знания, в то время как последнее — это сведения, известные всем членам сообщества. ^[33] В коллективный интеллект, представленный Веб 2.0 пользователи вовлечены меньше, чем в коллаборативный интеллект . Примером художественного проекта, использующего платформу Веб 2.0 является «Общая Вселенная» («Shared Galaxy»), экспериментальный проект, разработанный анонимным художником и имеющий целью создать коллективную сущность, которая выглядит как одна личность на нескольких платформах, к примеру, МайСпейс (MySpace), Фейсбук (Facebook), Ютуб (YouTube) и Вторая жизнь (Second Life). Пароль указан в профилях и учётные записи под именем «Shared Galaxy» открыты для общего пользования. Таким образом, многие участвуют в процессе бытия одним. Шаблон:Требуется цитата

С ростом интернета и мобильных телекоммуникаций появились также мероприятия типа «роения» («swarming») или «рандеву» («rendezvous») дающие возможность назначить встречу или даже свидание по запросу. Эффект распространения подобных явлений ещё не может быть ощущен полностью, но антиглобалистское движение , к примеру, сильно зависит от электронной почты, мобильных телефонов, пейджеров, текстовых сообщений и других средств организации. Этли обсуждает связь между этими мероприятиями и политическими взглядами, которые стоят за ними. Организация Indymedia действует в более публицистической манере. Такие ресурсы могут образовывать форму коллективного интеллекта, подотчетную только актуальным участникам, но при этом обладающую выраженными моральными или языковыми установками, полученными от поколений участников — или даже принять очевидно более демократичную форму для достижения общих целей.

Социальные закладки

В социальных закладках (также называемых коллективными ярлыками), пользователи присваивают ярлыки (tags) источникам, используемым совместно с другими пользователями, что позволяет новой разновидности организации информации сформироваться в ходе этого краудсорсингового процесса. Полученная в результате информационная структура может рассматриваться как коллективное знание (или коллективный интеллект) сообщества пользователей и обычно именуется « фолксономией », а процесс может анализироваться в рамках моделей коллаборативного таггинга .

Недавние исследования, использовавшие данные веб-сайта социальных закладок Delicious , показали, что системы коллаборативного таггинга (коллективных ярлыков) демонстрируют динамику, свойственную сложным (или самоорганизующимся ) системам. ^{[34] [35] [36]} Несмотря на то, что здесь нет централизованно контролируемого словаря, который ограничивал бы действия отдельных пользователей, было доказано, что распределение ярлыков, описывающих различные ресурсы, с течением времени конвергирует в стабильные распределения степенной зависимости (power law). ^[34] Как только такие стабильные распределения сформировались, исследование корреляций между различными ярлыками может быль использовано для конструирования простых фолксономических графов , которые могут быть эффективно разделены для создания разновидности сообщества совместно используемых словарей. ^[37] Эти словари могут рассматриваться как разновидность коллективного интеллекта, возникающая из децентрализованных действий сообщества пользователей. Проект Wall-it также является примером социальных закладок. ^[38]

Видеоигры

Такие игры, как серия The Sims и Second Life спланированы таким образом, чтобы сюжет не был линейным, а развитие игрового мира зависело от коллективного интеллекта. Эта разновидность совместного использования постепенно эволюционирует и влияет на мировоззрение текущего и последующих поколений. ^[31] Для них коллективный интеллект стал нормой. В своем обсуждении ' интерактивности ' в пространстве онлайн-игр, непрерывного диалога между пользователями и разработчиками игры, ^[39] Терри Флю ссылается на концепцию коллективного интеллекта за авторством Пьера Леви( Levy 1998 ) и приводит доводы, что она так же распространена в видеоиграх, поскольку кланы и гильдии в ММОРПГ постоянно действуют с целью достижения целей. Генри Дженкинс считает, что культуры участия, зарождающиеся на пространстве между производителями игр, медийными компаниями и конечными пользователями, означают фундаментальные изменения в природе производства и потребления медиа-продукции. Дженкинс приводит доводы в пользу того, что эти новые культуры участия появляются на стыке трех новых глобальных медийных трендов. ^[40] Во-первых, это появление новых медийных инструментов/технологий, позволяющих создавать контент (content). Во-вторых, возникновение субкультур, популяризирующих эти произведения, и в-третьих, рост медийных конгломератов дополнительной ценности (value adding media conglomerates), которые стимулируют поток идей, образов и сюжетов. Джон Бенкс, специалист в теории культуры и разработчик онлайн-сообществ, признавал вклад онлайн фан-сообществ в создание проекта Trainz . Он утверждал, что своим коммерческим успехом проект глубоко обязан "возникновению и развитию активного и энергичного онлайн-сообщества фанатов, которые одновременно активно рекламировали проект и создавали контент, расширяющий и дополняющий оригинальное программное обеспечение игры. ^[41] Увеличение количества контента, создаваемого пользователями и повышение интерактивности также вызвало появления проблем с контролем над игрой и с правами собственности на контент, созданный пользователями. Это вызывает фундаментальные юридические проблемы, очерченные Лессигом ^[42] и Бреем и Консински, ^[43] , относящиеся к таким аспектам, как интеллектуальная собственность и право собственности.

Госни (Gosney) в своем обсуждении игр в альтернативной реальности распространяет эту проблему коллективного интеллекта на шаг дальше. Он описывает этот жанр как «кросс-медийную игру, которая сознательно размывает границы между внутриигровым и внеигровым опытом» ^[44] поскольку события, происходящие вне игровой реальности, «затрагивают» жизнь игрока для объединения этого опыта. Прохождение игры требует «совместных и сотруднических усилий многих игроков»; и, таким образом, проблема совместной и сотруднической командной игры для игр в альтернативной реальности очень актуальна. Госни считает, что жанр альтернативной реальности требует беспрецедентного уровня сотрудничества и "коллективного интеллекта"для решения загадок игры.

Биржевые предсказания

Благодаря возможности интернета быстро передавать большие массивы информации по всему миру, использование коллективного интеллекта для предсказания биржевых котировок и их направления стало всё более реальным. Сайты агрегируют биржевую информацию, настолько свежую, насколько возможно, так что биржевые аналитики, как профессионалы, так и любители, могут публиковать свою точку зрения, давая возможность непрофессиональным инвесторам высказать свои мнения по вопросам финансов и создать агрегированное мнение. Мнению всех инвесторов может быть присвоен одинаковый вес, так что выполняется ключевое условие эффективного использования коллективного интеллекта: масса людей, обладающих самым разным опытом анализа биржевого рынка, могут быть использованы для более точного предсказания поведения финансовых рынков. ^{[45] [46]}

Коллективный интеллект поддерживает гипотезу эффективного рынка авторства Юджина Фама ^[47] — и, хотя термин «коллективный интеллект» и не используется прямо в работе Фама, он ссылается на исследование, проведенное Майклом Дженсеном ^[48] в котором 89 из 115 выбранных фондов показали эффективность ниже биржевого индекса в период с 1955 по 1964 гг. Но после вычитания платы за управление капиталом (the loading charge) только у 72 эффективность была ниже, а после вычитания затрат на куртаж (brokerage costs) только 58 показали более низкую эффективность. На основании этих доказательств индексные фонды (index funds) стали популярным инвестиционным механизмом, использующим как инвестиционную стратегию коллективный интеллект рынка, в противовес суждению профессиональных управляющих фондов.

Том Этли показал, что, хотя людям присуща внутренняя способность собирать и анализировать данные, они находятся под влиянием культуры, образования и социальных институтов. Отдельный человек склонен принимать решения, мотивированные инстинктом самосохранения. Кроме того, у людей нет метода для того, чтобы сделать выбор, уравновешивающий инновации и действительность. Таким образом, без коллективного интеллекта люди могут довести себя до вымирания, вызванного их собственными эгоистическими нуждами. ^[49]

Филипп Браун и Хью Лаудер цитируют мнение Боулза и Джинтиса (1976), гласящее, что для того, чтобы дать настоящее определение коллективному интеллекту, абсолютно необходимо отделить 'интеллект' от айкьюизма (IQism). Они продолжают приводить аргументы в пользу того, что интеллект — это достижение, и что он может развиться, только если дать ему возможность к этому. К примеру, группы из более низких слоёв общества крайне ограничены в агрегировании и объединении своего интеллекта. Причина этого в том, что элиты боятся, что коллективный интеллект убедит людей восстать. Если такая возможность и связность отсутствуют, то, следовательно, нет и инфраструктуры, на которой строится коллективный интеллект ( Brown & Lauder 2000 , С. 230). Этот пример отражает, насколько велики возможности коллективного интеллекта, если ему позволить развиться.

Исследования, проведенные Тапскоттом и Вильямсом, выявили некоторые примеры преимуществ, которые коллективный интеллект дает бизнесу:

Эффективное использования талантов

При текущей скорости развития технологий, никакая фирма не может поддерживать темп инноваций, необходимый для сохранения конкурентоспособности. Вместо этого, умные компании используют могущество массового сотрудничества для того, чтобы вовлечь в участие людей, которых они не могут нанять.

Создание спроса

Фирмы могут создать новый рынок для дополняющих товаров путём участия в сообществах открытого исходного кода.

Снижение затрат

Массовое сотрудничество может помочь значительно снизить затраты. Фирмы могут предоставить особое программное обеспечение или продукт для оценки или тестирования онлайн-сообществами. В результате продукт будет более индивидуализированным, надёжным и свободным от ошибок, а время и затраты на разработку значительно снизится. ^[fourteen]

Скептики, особенно критически настроенные в отношении искусственного интеллекта и более склонные считать, что риск телесных повреждений или физические действия являются тем фундаментом, на котором основано единство людей, также более склонны подчеркивать способность группы предпринимать действия и противостоять ущербу путём гибкой массовой мобилизации, игнорируя ущерб так же, как организм игнорирует потерю нескольких клеток. Это направление мысли более очевидно в антиглобалистском движении и описано в работах Джона Зерзана , Керол Мур и Starhawk (Мириам Симос), обычно чурающихся академиков. Эти теоретики более склонны в определении онтологических различий ссылаться на экологическую и коллективную мудрость и роль консенсуса , чем на любую форму «интеллекта» как такового, который, как они часто утверждают, не существует, или представляет из себя просто «ум».

Суровые критики искусственного интеллекта на почве этики склонны продвигать коллективные методы формирования мудрости, такие, как новый трибализм , Гейянизм . Остается открытым вопрос о том, являются ли они системами коллективного интеллекта. Некоторые, например, Билл Джой , хотят просто избежать автономного коллективного интеллекта любого вида, и, похоже, хотят работать над коллективным интеллектом в строгом смысле слова, чтобы противостоять угрозам со стороны искусственного интеллекта .

В процессе исследования учёные пришли к выводу, что при работе в коллективе важны не столько интеллектуальные способности каждого из членов группы, сколько их социальная восприимчивость, количество женщин и отсутствие ярко выраженного лидера при наличии выраженного стремления к доминированию у членов группы ^[50] .

Термин «коллективный интеллект» используется во всемирной паутине , означая сетевые службы , обрабатывающие данные, собранные из разных источников и от разных участников, и находящие среди них самые полезные.

Примеры реализации

• Вики-проекты по совместному накоплению, совершенствованию и публикации знаний ( Википедия ).
• Сервисы вопросов и ответов Google Answers , Ответы@mail.ru .
• Системы оценок и отзывов о товарах ( Amazon ) и мультимедийном контенте ( Flickr , YouTube ).
• Групповая разработка открытого программного обеспечения .
• Совместная работа многих участников проекта с помощью программного обеспечения Groupware .
• Рынок предсказаний .
• Порталы с механизмами саморегуляции, такие как Хабрахабр .
• Геосоциальные игры .
• Геосоциальные сети , в том числе мобильные, такие как Gvidi и Foursquare .

• Коллективное бессознательное
• Краудсорсинг
• Групповая робототехника
• Гражданская наука

• Blog of Collective Intelligence (англ.)
• Collective Intelligence — Вики NJIT (англ.)
• MIT Handbook of Collective Intelligence (англ.)