Inteligență colaborativă - Collaborative intelligence

A nu se confunda cu inteligența colectivă .

Inteligența colaborativă caracterizează sistemele distribuite multi-agent , în care fiecare agent, om sau mașină, contribuie autonom la o rețea de rezolvare a problemelor . Autonomia colaborativă a organismelor din ecosistemele lor face posibilă evoluția. Ecosistemele naturale, în care semnătura unică a fiecărui organism derivă din genetica, circumstanțele, comportamentul și poziția sa în ecosistemul său, oferă principii pentru proiectarea rețelelor sociale de generație următoare pentru a sprijini inteligența colaborativă, crowdsourcing de expertiză individuală, preferințe și contribuții unice la rezolvarea problemelor proces.

Prezentare generală

Inteligența colaborativă este un termen folosit în mai multe discipline. În afaceri descrie rețele eterogene de oameni care interacționează pentru a produce rezultate inteligente. Poate indica, de asemenea, sisteme non-autonome de rezolvare a problemelor . Termenul a fost folosit în 1999 pentru a descrie comportamentul unui „ecosistem” de afaceri inteligent în care Inteligența colaborativă, sau CQ, este „abilitatea de a construi, contribui și gestiona puterea găsită în rețelele de oameni”. Când comunitatea informatică a adoptat termenul de inteligență colectivă și a dat termenului respectiv o denotație tehnică specifică, a fost necesar un termen complementar pentru a face distincția între omogenitatea anonimă în sistemele de predicție colectivă și heterogenitatea non-anonimă în sistemele de rezolvare a problemelor în colaborare. Inteligența colectivă anonimă a fost apoi completată de inteligența colaborativă, care a recunoscut identitatea, considerând rețelele sociale ca fundament pentru ecosistemele de rezolvare a problemelor de generația următoare, modelate pe adaptarea evolutivă în ecosistemele naturii.

Istorie

Inteligența colaborativă își găsește rădăcinile în Arhitectura Pandemonium propusă de pionierul inteligenței artificiale Oliver Selfridge ca paradigmă pentru învățare . Conceptul său a fost un precursor al sistemului de tablă în care un spațiu de soluție oportunistă, sau tablă, trage dintr-o gamă de surse de cunoștințe partiționate, deoarece mai mulți jucători asamblează un puzzle, fiecare contribuind cu o piesă. Rodney Brooks notează că modelul de tablă specifică modul în care cunoștințele sunt postate pe o tablă pentru partajarea generală , dar nu modul în care sunt recuperate cunoștințele, ascunzându-se de obicei consumatorului de cunoștințe care a produs inițial ce cunoștințe, deci nu s-ar califica ca un sistem de inteligență colaborativă.

La sfârșitul anilor 1980, Eshel Ben-Jacob a început să studieze autoorganizarea bacteriană , crezând că bacteriile dețin cheia înțelegerii sistemelor biologice mai mari. El a dezvoltat noi specii de bacterii care formează model, Paenibacillus vortex și Paenibacillus dendritiformis și a devenit un pionier în studiul comportamentelor sociale ale bacteriilor. P. dendritiformis manifestă o facultate colectivă, care ar putea fi privită ca un precursor al inteligenței colaborative, abilitatea de a comuta între diferite morfotipuri pentru a se adapta la mediu. Furnicile au fost caracterizate mai întâi de entomologul WM Wheeler ca celule ale unui singur „superorganism”, în care indivizii aparent independenți pot coopera atât de strâns încât să devină indistinct de un singur organism. Cercetările ulterioare au caracterizat unele colonii de insecte ca instanțe de inteligență colectivă . Conceptul de algoritmi de optimizare a coloniilor de furnici , introdus de Marco Dorigo , a devenit o teorie dominantă a calculului evolutiv . Mecanismele de evoluție prin care speciile se adaptează la o eficiență funcțională crescută în ecosistemele lor stau la baza principiilor inteligenței colaborative.

Inteligența Artificial Swarm (ASI) este o tehnologie în timp real care permite grupurilor umane din rețea să combine eficient cunoștințele, înțelepciunea, perspectivele și intuițiile lor într-o inteligență emergentă. Uneori denumit „minte de stup”, primele roiuri umane în timp real au fost implementate de Unanimous AI folosind un server bazat pe cloud numit „ UNU” în 2014. Permite grupurilor online să răspundă la întrebări, să ia decizii și să facă predicții prin gândind împreună ca o inteligență unificată. S-a demonstrat că acest proces produce decizii, previziuni, estimări și prognoze semnificativ îmbunătățite, așa cum s-a demonstrat la prezicerea evenimentelor majore, cum ar fi Kentucky Derby, Oscar, Cupa Stanley, Alegerile prezidențiale și World Series.

Crowdsourcing-ul a evoluat dintr-o inteligență colectivă anonimă și evoluează către aplicații de inteligență colaborativă, open source, creditate, care valorifică rețelele sociale. Biologul evolutiv Ernst Mayr a remarcat că concurența dintre indivizi nu ar contribui la evoluția speciilor dacă indivizii ar fi identici tipologic. Diferențele individuale sunt o condiție prealabilă pentru evoluție. Acest principiu evolutiv corespunde principiului autonomiei colaborative în inteligența colaborativă, care este o condiție prealabilă pentru platformele de generație următoare pentru crowd-sourcing. Următoarele sunt exemple de experimente crowdsourced cu atribute ale inteligenței colaborative:

  • SwarmSketch este un experiment de artă provenit din mulțime.
  • Galaxy Zoo este un proiect științific cetățean condus de Chris Lintott de la Universitatea Oxford pentru a valorifica capacitățile de recunoaștere a modelelor umane pentru a cataloga galaxiile.
  • DARPA Network Challenge explorează modul în care Internetul și rețelele sociale pot sprijini comunicarea în timp util, construirea de echipe în zone largi și mobilizarea urgentă pentru a rezolva probleme de amploare, critice în timp.
  • Climate CoLab, ieșit din MIT și Centrul său de informații colective.
  • reCAPTCHA este un proiect de digitalizare a cărților, câte un cuvânt la rând

Pe măsură ce crowdsourcing-ul evoluează de la sarcini de bază de recunoaștere a modelelor la inteligență colaborativă, exploatând expertiza unică a contribuabililor individuali în rețelele sociale , constrângerile ghidează evoluția către o eficiență funcțională crescută, co-evoluând cu sisteme de etichetare, creditare, timbrare și sortare a conținutului. Inteligența colaborativă necesită capacitate de căutare eficientă, descoperire, integrare, vizualizare și cadre pentru a sprijini rezolvarea colaborativă a problemelor.

Contrastează cu inteligența colectivă

Termenul de inteligență colectivă a cuprins inițial atât inteligența colectivă, cât și cea colaborativă, iar multe sisteme manifestă atribute ale ambelor. Pierre Lévy a inventat termenul „inteligență colectivă” în cartea sa cu acel titlu, publicată pentru prima dată în franceză în 1994. Lévy a definit „inteligența colectivă” pentru a cuprinde atât inteligența colectivă, cât și cea colaborativă: „o formă de inteligență distribuită universal, îmbunătățită constant, coordonată în în timp real și în mobilizarea eficientă a abilităților ”. După publicarea cărții lui Lévy, informaticienii au adoptat termenul de inteligență colectivă pentru a desemna o aplicație din aria mai generală la care acest termen se aplică acum în informatică. Mai exact, o aplicație care procesează intrarea de la un număr mare de respondenți discreți la întrebări specifice, în general cantitative (de exemplu, care va fi prețul DRAM anul viitor?) Algoritmii omogenizează intrarea, menținând anonimatul tradițional al respondenților la sondaje pentru a genera mai bine decât -predicții medii.

Studiile recente ale rețelei de dependență sugerează legături între inteligența colectivă și cea colaborativă. S-a demonstrat că rețelele de dependență bazate pe corelație, o nouă clasă de rețele bazate pe corelație, descoperă relații ascunse între nodurile rețelei. Cercetări efectuate de Dror Y. Kenett și doctoratul său supervizorul Eshel Ben-Jacob a descoperit informații ascunse despre structura subiacentă a pieței bursiere americane care nu erau prezente în rețelele de corelație standard și a publicat concluziile lor în 2011.

Cerere

Inteligența colaborativă abordează problemele în care expertiza individuală, prioritățile potențial conflictuale ale părților interesate și interpretările diferite ale diferiților experți sunt esențiale pentru rezolvarea problemelor. Potențialele aplicații viitoare includ:

  • concursuri, în care candidaturile trebuie integrate pentru a produce un rezultat sinergic;
  • căutare inteligentă, unde rețelele sociale ale căutătorilor pe subiecte conexe co-definesc rezultatele căutării;
  • grupuri profesionale, colective de interese, știința cetățenilor și alte comunități, unde schimbul de cunoștințe este o condiție prealabilă pentru rezultate eficiente;
  • planificarea, dezvoltarea și managementul durabil al proiectelor;
  • sisteme inteligente pentru a transforma orașele independente în rețele urbane de colaborare, ecologice

Wikipedia, unul dintre cele mai populare site-uri web de pe Internet, este un exemplu de rețea de inovație care manifestă inteligență colaborativă distribuită, care ilustrează principiile pentru laboratoarele experimentale de afaceri și acceleratorii de start-up.

O nouă generație de instrumente pentru a sprijini inteligența colaborativă este pregătită să evolueze de la platforme de crowdsourcing, sisteme de recomandare și calcule evolutive . Instrumentele existente pentru a facilita rezolvarea problemelor de grup includ programe de colaborare de grup, tehnologii de conferințe sincrone , cum ar fi mesageria instantanee , chat online și tablouri albe partajate, care sunt completate de mesagerie asincronă, cum ar fi poșta electronică , forumuri de discuții moderate , jurnale web și grupuri Wikis . Gestionarea întreprinderii inteligente se bazează pe aceste instrumente, precum și pe metode pentru interacțiunea cu membrii grupului; promovarea gândirii creative; feedback de apartenență la grup; controlul calității și evaluarea inter pares; și o memorie de grup documentată sau o bază de cunoștințe. Pe măsură ce grupurile lucrează împreună, dezvoltă o memorie partajată, care este accesibilă prin artefactele de colaborare create de grup, incluzând procesele verbale ale întâlnirilor, transcrierile din discuțiile filetate și desenele. Memoria partajată (memoria de grup) este accesibilă și prin amintirile membrilor grupului; interesul actual se concentrează pe modul în care tehnologia poate sprijini și spori eficacitatea memoriei din trecut partajate și capacitatea de rezolvare a problemelor viitoare. Metaknowledge caracterizează modul în care conținutul de cunoștințe interacționează cu contextul său de cunoștințe într-o colaborare transdisciplinară, multi-instituțională sau globală distribuită.

Vezi si

Referințe