Kolektivní inteligence

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie
Skočit na: Navigace, Hledání

Kolektivní inteligenci je obecně možné definovat jako schopnost skupiny najít větší množství, anebo kvalitnější řešení nějakého problému, než její jednotliví členové.[1] V CCI MIT[2] definují kolektivní inteligenci jako „skupiny pracující v kolektivu tak, že to vypadá inteligentně“[3]. Tato zvýšená schopnost kolektivu řešit problémy je přirozeně středem zájmu průniku vědních disciplín jako jsou počítačová věda, sociologie a ekonomie. Někdy se také hovoří o tzv. komputační kolektivní inteligenci, která je pak chápána jako subdisciplína umělé inteligence užívající metod soft computing pro podporu rozhodování ve skupinách, případně zpracování znalostí mezi autonomními jednotkami v distribuovaném prostředí[4]. Filozof Pierre Lévy pak chápe kolektivní inteligenci jako „formu univerzálně distribuované inteligence, konstantně zdokonalované, koordinované v reálném čase a vyúsťující v efektivní využití schopností“[5], přičemž se zároveň ostře vymezuje vůči nivelizačnímu pojetí a kolektivní inteligenci chápe jako dovršení individuálního rozvoje jednotlivce.

Nutno podotknout, že v současnosti nepanuje přesná shoda ve vymezení pojmu kolektivní inteligence a tak se často překrývá s pojmem data mining[6][zdroj?]. Kolektivní inteligence ovšem přesahuje tyto metody svým podílem sociální složky zkoumaných systémů a tak se snaží hledat odpovědi mj. na následující otázky:

  • Jak lze pomocí informačních technologií dosáhnout zvýšení schopnosti řešit problémy v kolektivu?
  • Jaké faktory hrají roli při vzniku jevů, které se zdají být na úrovni skupiny projevem inteligence?
    • Které z těchto mají pozitivní roli?
    • A které negativní?
  • Jak a zdali vůbec lze kvantifikovat kolektivní inteligenci?
  • Lze nalézt obecné zákonitosti vzniku fenoménu kolektivní inteligence napříč různými systémy, jakými jsou mraveniště, úl, nebo kolaborativní filtrování?

Principy kolektivní inteligence[editovat | editovat zdroj]

Klasickým příkladem kolektivní inteligence je sociální hmyz, např. mravenci nebo včely. Chování jedinců těchto druhů hmyzu se dá charakterizovat poměrně jednoduchými pravidly a přesto jejich společenství vykazuje velmi inteligentní chování. U mravenců je to např. stavba mravenišť, zemědělství či jiné obstarávání potravy.

Jiným příkladem může být tržní ekonomika, kde přes značná kognitivní omezení jednotlivých subjektů na trhu a velkou míru dělby práce celek funguje tak, že zabezpečuje právě individuální potřeby jednotlivých subjektů – a to i přesto, že není nikoho, kdo by na systém jako celek nějak dohlížel.

Informatické aplikace se často inspirují právě z oblasti přírody či společnosti. U mravenců hraje klíčovou roli při hledání potravy a navigaci v prostředí využití dvou druhů feromonových stop. Jednu vydává mravenec na cestě z mraveniště, tu druhou pak při nalezení potravy (a tedy na cestě zpět do mraveniště). Mravenec bez potravy se pak snaží jít po gradientu feromonové stopy značící potravu, jinak jde náhodně, přičemž ve chvíli, kdy narazí na potravu, začne posilovat stopu značící potravu a zároveň jde po gradientu značící cestu z, resp. do mraveniště. Takto jednoduché chování vede k nalezení a využití potravy a zároveň k optimalizaci vzdálenosti k této potravě. Kolektivní inteligence je pak dosahováno třemi jednoduchými taktikami:

Průměrování proto, že feromonová stopa se vrství při průchodech jednotlivých mravenců, kteří zároveň – nemají-li nazbyt – prozkoumávají náhodně okolí a tedy mají celkovou úlohy mezi sebou rozdělenu, přičemž jakmile potravu naleznou, dochází k posilování stopy a tím i k pozitivní zpětné vazbě.[1] Průměrování tedy nemusí (a ani není) vždy charakteru prostého aritmetického průměru. Tímto pojmem autor[1] má na mysli agregaci mnoha informací pocházející od jednotlivců dohromady.

Příklady kolektivní inteligence[editovat | editovat zdroj]

Wikipedie[editovat | editovat zdroj]

Typickým příkladem je Wikipedie. Tato encyklopedie psaná mnoha dobrovolníky po celém světě taktéž funguje na principech kolektivní inteligence. Dělbou práce je v tomto případě fakt, že každý návštěvník wikipedie má právo a okamžitý přístup k editaci stávajících či založení nového článku. Jednotliví autoři jsou však málokdy schopni zpracovat celý článek samostatně bez pomoci ostatních a tak i ostatní autoři doplňují, opravují a rozšiřují to, co někdo napsal před nimi. Pokud je nějaké téma kontroverzní, dochází k časté editaci až do chvíle, kdy se dosáhne mezi autory konsensu. Výsledek je tedy jakýmsi znalostním průměrem jednotlivých autorů.[zdroj?]

Prediktivní trhy[editovat | editovat zdroj]

Prediktivní trhy jsou informační systémy určené k hromadnému odhadu vývoje ceny nějakého aktiva v budoucnosti. Tyto systémy přístupné i laické veřejnosti pak poskytují aktuální informace o vývoji cen daných aktiv (např. akcií) a zároveň umožňují zveřejnění odhadu uživatele budoucí ceny aktiva. Výsledkem je pak agregovaný odhad mnoha uživatelů, který může konvergovat k skutečné budoucí ceně.[3] Tento proces kolektivního odhadu prostřednictvím umělého trhu je tedy způsobem simulace budoucího chování subjektů na trhu reálném. K motivaci jednotlivých uživatelů a k snížení šumu či předpojatosti se často užívá nějaké měny, která je převoditelná na reálné peníze. Příkladem je Hollywood Stock Exchange sloužící k odhadu úspěchu nových filmů, herců apod.[7]

Počítačové hry[editovat | editovat zdroj]

Jedním z problémů prediktivních trhů je častá nutnost zavedení motivačního mechanismu v podobě peněžité odměny. Počítačové hry je také možno použít k simulaci řešení složitých situací, přičemž motivačním mechanismem je v tomto případě snaha vyhrát a tak nemusí jít nutně o peníze, aniž by to mělo vliv na kvalitu výsledného řešení.[8] Francouzská vláda tak např. spustila pro své občany hru Cyber Budget snažící se o realistickou simulaci, ve které je hráč ministrem financí.[9] Data získaná z těchto her lze pak ukládat do databáze, analyzovat a využívat k efektivnímu rozhodování. Problémem je skutečnost, že aby hra bylo hrou, je nutné dobrá rozhodnutí odměňovat a špatná rozhodnutí trestat. Jde-li ale o to najít řešení, které není známo, vzniká problém. Ten je ovšem možné řešit zahrnutím co nejrealističtějších podmínek a dat do hry.[8] Koncept distribuované kolaborativní inteligence Pierra Lévyho[5] se dle Terryho Flewa uplatňuje v prostředí online her, ve kterém probíhá neustálý dialog mezi hráči a tvůrci her. Příkladem tak může být například hra Trainz, na jejímž úspěchu se dle Johna Bankse podílela významným způsobem propagace a doplňkový vývoj různých rozšíření hráčskou komunitou.[10] Terry Flew zároveň argumentuje, že koncept kolektivní inteligence hraje aktivní roli v MMORPG, kdy jednotlivé klany či guildy spolu neustále spolupracují na dosažení svých cílů. Na tuto spolupráci lze pak pohlížet jako na distribuovanou kognici, což je středem zájmu výzkumnice Constance Steinkuehlerové z University of Wisconsin-Madison.[11]

Kolaborativní filtrování[editovat | editovat zdroj]

Velmi častým užitím je např. hledání podobnosti zboží na základě předchozího chování zákazníků. Vychází se přitom z myšlenky, že zboží, které si zákazník objedná dohromady, k sobě přirozeně patří. Při zprůměrování dostatečně početné množiny takovýchto záznamů je pak možno nabízet zákazníkům zboží, které by si při koupi určitého produktu mohli také chtít objednat. Analogickou úlohou je pak hledání podobných uživatelů na základě rozboru jejich chování. Úlohy tohoto typu se často řeší pomocí výpočtu euklidovské metriky. Další možností je např. výpočet Pearsonova korelačního koeficientu.[6]

Kolaborativní filtrování se velmi často užívá v elektronických obchodech. Že se jedná o velmi rentabilní strategii napovídá příklad společnosti Netflix, která se zabývá půjčováním DVD, a která v roce 2006 vyhlásila soutěž o vylepšení jejich doporučovacího systému o 10 %. Hlavní cenou byla odměna 1 000 000 dolarů a zároveň každý rok dostal nejlepší tým odměnu 50 000 dolarů. Soutěž spočívala v odhadování obliby filmů právě za použití metod strojového učení z behaviorálních dat zákazníků.[6]

Dalším úspěchem při užití této taktiky je společnost Google, která svůj vyhledávací stroj založila na hodnocení webových zdrojů podle toho, kolik jiných zdrojů se k tomuto odkazovalo. Tato taktika vede k velkému zlepšení přesnosti vyhledávání.

Simulace kolektivní inteligence[editovat | editovat zdroj]

K simulaci kolektivní inteligence se dle Schuta[12] dá použít mnoho metod, jako např. strojové učení, systémová dynamika, multiagentní systémy, teorie her, z nichž v tomto kontextu podrobněji zmiňme alespoň:

Genetické algoritmy[editovat | editovat zdroj]

Genetické algoritmy jsou dobrým kandidátem pro simulaci některých případů kolektivní inteligence, neboť jsou z podstaty založeny na populaci jednotlivých řešení a tak mohou poskytnou vhodný model k reprezentaci adaptivního chování systému s kolektivní inteligencí.

COIN[editovat | editovat zdroj]

COIN (COllective INtelligence) je framework vyvinutý v NASA pro účely optimalizace celého systému individuálním chováním jednotlivých agentů. COIN je tvořen multiagentním systémem, ve kterém

  1. se každý agent učí posilováním,
  2. neexistuje téměř žádné či vůbec žádné centrální řízení,
  3. a ve kterém je možné porovnat jednotlivé stavy systému v čase pomocí tzv. funkce světového užitku (world utility function).

Particle Swarm Optimisation (PSO)[editovat | editovat zdroj]

Jedná se o stochastickou optimalizační metodu podobnou genetickým algoritmům a inspirovanou např. shlukování hejn ptáků. Na počátku je taktéž systém inicializován náhodnými řešeními a v průběhu času jsou tato řešení upravována ve snaze najít co nejlepší řešení. Na rozdíl od genetických algoritmů však u PSO neexistuje operace křížení a mutace.[13]

Užití pojmu v kultuře[editovat | editovat zdroj]

  • V 32. epizodě seriálu Červený trpaslík byla kolektivní inteligence tématem pokusu vědců 23. století na vesmírné základně, kam hrdinové seriálu zavítali. Zápletka této epizody, nazvané Legie, byla inspirována románem Rogera Zelaznyho Mé jméno je legie (samotné jméno pak pochází z evangelia, konkrétně Lk 7,30 a Mk 5,9, kde velká skupina zlých duchů, kteří posednou jednoho člověka, hovoří sama o sobě jako o legii či pluku).

Další články[editovat | editovat zdroj]

Externí odkazy[editovat | editovat zdroj]

Reference[editovat | editovat zdroj]

  1. a b c d HEYLIGHEN, Francis. Collective Intelligence and its Implementation on the Web: algorithms to develop a collective mental map. [online]. 1999, [cit. 2008-11-30]. (Computational and Mathematical Organization Theory 5(3).) S. 253-280. Dostupné online. (anglicky) 
  2. MIT Center for Collective Intelligence
  3. a b MIT Handbook of Collective Intelligence [online]. [cit. 2008-12-06]. Dostupné online. (anglicky) 
  4. 1st International Conference on Computational Collective Intelligence : Semantic Web, Social Networks Multiagent Systems [online]. [cit. 2008-11-30]. Dostupné online. (anglicky) 
  5. a b LÉVY, Pierre. Collective Intelligence - Mankind's Emerging World In Cyberspace. [s.l.] : Perseus Books, 1997. ISBN 0-7382-0261-4. (anglicky) 
  6. a b c Obecně, Míra podobnosti... SEGARAN, Toby. Programming Collective Intelligence. Sebastopol, CA, USA : O'Reilly, 2007. ISBN 0-596-52932-5. (anglicky) 
  7. Hollywood Stock Exchange [online]. [cit. 2009-01-15]. Dostupné online. (anglicky) 
  8. a b Using Games to Tap Collective Intelligence
  9. France launches cyber-budget game
  10. Collective Intelligence in Videogames
  11. Constance Steinkuehler Blog - Pop Cosmopolitanism
  12. SCHUT, Martijn C.. Scientific Handbook for Simulation of Collective Intelligence. [s.l.] : [s.n.], 2007. Dostupné online. (anglicky) 
  13. Particle Swarm Optimisation