집단 인텔리전스

Collective intelligence
집단 지능의 종류
시리즈의 일부
집단 인텔리전스
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개념
배경 개념
추천 시스템
개념
방법과 과제
실장
조사.

집단지성(CI)은 많은 개인의 협업, 집단적 노력 및 경쟁으로부터 생겨나 합의된 의사결정에 나타나는 공유 또는 집단지성(GI)입니다.이 용어는 사회생물학, 정치학 및 대량 안전 점검 및 크라우드 소싱 응용 프로그램에서 나타납니다.여기에는 합의, 사회적 자본 및 투표 시스템, 소셜 미디어 및 대중 활동을 [1]수량화하는 다른 수단과 같은 형식주의가 포함될 수 있다.집단 IQ는 집단 지능이라는 용어와 종종 상호 교환적으로 사용되기는 하지만 집단 지능의 척도이다.집단 지능은 또한 박테리아와 [2]동물에 기인한다.

그것은 긴급 속성은 시너지에서 1)data-information-knowledge:, 2)software-hardware고, 3)개인들 지속적 피드백에서 이 세가지 요소 혼자 연기를 하는 것보다 더 나은 결정;이상[1][3]을 JIT지식을 기르는 방법을 배운다(그 새로운 통찰력뿐만 아니라 인정 당국과)이해할 수 있다. 좁은ly는 사람과 [4]정보처리방법 사이의 긴급한 재산이다.집단 지성에 대한 이러한 개념은 [5]Norman Lee Johnson에 의해 "상징적 지능"이라고 언급되었습니다.이 개념은 사회학, 비즈니스, 컴퓨터 과학 및 매스 커뮤니케이션에서 사용됩니다. 공상과학 소설에도 등장합니다.Pierre Levy는 다음과 같이 정의하고 있습니다.집단의 지성은 보편적으로 분산된 지성의 한 형태로 지속적으로 강화되고 실시간으로 조정되며 결과적으로 스킬을 효과적으로 동원할 수 있습니다.이 정의에 다음과 같은 필수적인 특성을 추가한다.집단지성의 기반과 목표는 페티시화되거나 과장된 [6]공동체를 숭배하는 것이 아니라 개인에 대한 상호인식과 풍요로움입니다.연구자 Pierre Levy와 Derrick de Kerckhove에 따르면, 이는 네트워크화된 ICT(정보통신 기술)가 인간 [7][8]상호작용의 범위를 동시에 확장함으로써 사회적 지식의 집합 풀을 강화하는 능력을 말합니다.넓은 정의 제프 Mulgan에서 2006년 이후[9]의 강연과 보고서 시리즈와, 둘 다 인간과 기계 지능을 포함한 사유 체계 분석에 기능 요소(관측, 예측은, 창조성, 판단 등)의 틀을 제안한 책 빅 마인드[10]에서, 루프 a학습 제공되었다nd까지 항의라도rms of organization.목표는 도시, 기업, NGO 또는 의회의 집단적 정보를 진단하고 개선하는 방법을 제공하는 것이었다.

집단 지성은 개인에서 집단으로의 지식과 힘의 이동에 크게 기여한다.에릭 S에 따르면. Raymond(1998년)와 JC Herz(2005년)의 오픈 소스 인텔리전스는 최종적으로 기업 내에서 개발된 독점 소프트웨어에 의해 생성된 지식(Flew 2008년)을 능가하는 결과를 낳습니다.미디어 이론가 헨리 젠킨스는 집단 지성을 융합 문화와 관련된 '미디어 파워의 대체 원천'으로 본다.그는 교육과 사람들이 공식적인 학습 환경 이외의 지식 문화에 참여하는 방법에 관심을 기울인다.헨리 젠킨스는 '자율적인 문제 해결가와 자급자족 학습자'를 장려하면서 집단 [11]지성을 통한 학습에는 적대적인 학교들을 비판한다.피에르 레비(2007)와 헨리 젠킨스(2008)는 모두 지식기반 문화와 연계되고 집단적 아이디어 공유에 의해 유지되기 때문에 집단 지성이 민주화에 중요하다는 주장을 지지한다.

일반 개인 지능에 대한 g 계수(g)와 유사하게, 집단 지능에 대한 새로운 과학적 이해는 광범위한 [12]과제를 수행할 수 있는 그룹의 능력을 나타내는 그룹에 대한 일반적인 집단 지능 계수(c)를 추출하는 것을 목표로 한다.정의, 운영화 및 통계 방법은 g에서 도출한다.마찬가지로 g는 [13][14]IQ의 개념과 높은 상관관계를 가지기 때문에 점수가 그 자체로 몫이 아니더라도 집단 지능의 이 측정은 그룹(Group-IQ)에 대한 지능 지수로 해석될 수 있습니다.c의 원인 및 예측 타당성도 조사됩니다.

집단 지성의 아이디어에 영향을 준 작가로는 프랜시스 갈튼, 더글라스 호프스타터, 피터 러셀, 톰 애틀리, 피에르 레비, 하워드 블룸, 프랜시스 헤일리겐, 더글라스 엥겔바트, 더글라스 로젠버그, 클리프 뎀블린, 조슬린 등이 있다.

역사

H.G. 웰스 세계뇌(1936~1938)

이 개념은 1785년 콘도르세 후작에 의해 시작되었으며, 그의 "배심 정리"는 만약 투표 그룹의 각 구성원이 올바른 결정을 내리지 않을 가능성이 더 높다면, 그룹의 최고 투표가 올바른 결정일 확률이 그룹의 구성원 수에 따라 증가한다(콘도르세트의 배심원 참조). 정리).[15]많은 이론가들은 정치학에서 아리스토텔레스의 "많은 사람들이 기부하는 연회는 한 개의 지갑에서 제공되는 저녁 식사보다 낫다"는 발언을 많은 사람들이 다른 음식을 식탁에 가져올 수 있기 때문에, 숙고에서 많은 사람들이 더 나은 결정을 내리기 위해 [16][17]다른 정보를 제공할 수 있다는 것을 의미한다고 해석해 왔다.그러나 최근의 [18]학문은 이것이 아마도 아리스토텔레스의 뜻이 아니라 우리가 현재 알고 있는 팀의 [19]지능에 기초한 현대적 해석일 것이라는 것을 시사한다.

이 개념의 전조는 곤충학자 윌리엄 모튼 휠러의 관찰에서 발견되었는데, 겉으로 보기에 독립적인 개체들은 단일 유기체와 구별할 수 없을 정도로 밀접하게 협력할 수 있다(1910년).[20]Wheeler는 그가 초유기체라고 부르는 하나의 동물의 세포처럼 작용하는 개미들의 이러한 협업 과정을 보았습니다.

1912년 에밀 뒤르켐은 사회를 인간 논리 사상의 유일한 원천으로 규정했다.그는 "종교생활의 초급형식"에서 사회는 시간과 [21]공간에 걸쳐 개인을 초월하기 때문에 더 높은 지능을 구성한다고 주장했다.다른 선행 사례로는 블라디미르 베르나즈키와 피에르 테일하르 드 샤르댕의 "누스피어" 개념과 H.G. 웰스의 "세계 뇌" 개념이 있다.피터 러셀, 엘리사벳 사투리스, 바바라 마르크스 허바드("의식적인 진화"[22]라는 용어의 창시자)는 지구의 정보 피질인 초월적이고 빠르게 진화하는 집단 지성의 비전으로부터 영감을 받았습니다.그 개념은 철학자 피에르 레비에 의해 보다 최근에 검토되었다.1962년 연구 보고서에서 더글라스 엥겔바트는 집단 지능을 조직의 효율성에 연결시키고, 능동적으로 "인간의 지성을 높이는 것"이 그룹 문제 해결에서 승수 효과를 가져올 것이라고 예측했습니다: "이 증강 모드에서 함께 일하는 세 사람은 문제를 해결하는 데 세 배 이상 효과적으로 보일 것입니다.복잡한 문제, 즉 혼자 일하는 증강된 한 사람의 문제.[23]1994년 그는 기업과 사회에서 집단 [24]IQ를 크게 높일 수 있는 기회에 관심을 집중시키기 위해 집단 지능의 척도로 '집단 IQ'라는 용어를 만들었다.

집단 지성의 개념은 또한 종종 인식론적 민주주의라고 불리는 현대 민주주의 이론의 틀을 형성한다.인식론적 민주주의 이론은 대중이 숙고 또는 지식의 집계를 통해 진실을 추적하는 능력을 가리키며, 집단 [25]지성을 통합하고 적용하는 메커니즘에 의존한다.

집단 지능은 20세기 [26]후반에 기계 학습 커뮤니티에 도입되어 시스템 전체의 [27][28]목표를 달성하기 위해 자기 이익에 맞는 적응형 에이전트의 "집합체"를 설계하는 방법에 대한 광범위한 고려사항으로 성숙했습니다.이는 "보상 쉐이핑"[29]에 대한 단일 에이전트 작업과 관련이 있으며 게임 이론 및 엔지니어링 [30]커뮤니티의 수많은 연구자들에 의해 추진되어 왔습니다.

치수

복잡한 적응형 시스템 모델

하워드 블룸은 집단 행동 – 쿼크 수준에서 세균, 식물, 동물, 인간 사회 수준까지 집단 행동에 대해 논의했습니다.그는 지구의 생명체 대부분을 그가 말하는 "학습 기계"의 구성요소로 변화시킨 생물학적 적응을 강조한다.1986년에 블룸은 집단 지능이 어떻게 [31]작용하는지에 대한 이론을 만들기 위해 아포토시스, 병렬 분산 처리, 그룹 선택, 그리고 초유기체의 개념을 결합했다.나중에 그는 경쟁하는 박테리아 군집과 인간 사회의 집단 지성이 어떻게 컴퓨터로 생성된 "복잡한 적응 시스템"과 존 [32]홀랜드가 개척한 "유전자 알고리즘"의 관점에서 설명될 수 있는지를 보여주었다.

Bloom은 집단 지능의 진화를 10억 년 전 박테리아 조상까지 추적하여 [32]다종 지능이 어떻게 생명의 시작부터 작용해왔는지 보여주었다.개미 사회는 인간을 제외한 다른 어떤 동물보다 더 지능을 발휘하고 가축을 기르는데 협력합니다. 예를 들어, 진딧물은 "젖을 짜기"[32]를 위한 것입니다.잎깎이는 곰팡이를 돌보고 [32]잎을 운반하여 곰팡이를 먹인다.

데이비드 스크르비나는[33] '집단 마인드'의 개념을 플라톤의 범정신주의 개념에서 파생된 것으로 인용합니다.그는 토마스 홉스가 "레비아탄"과 페치너의 인류 집단 의식에 대한 주장에서 표현한 '집단 마인드'의 개념을 발전시킨다.그는 더크하임을 "집단 의식"의 [34]가장 주목할 만한 지지자로, 테일하르트 드 샤르댕을 집단 [35]정신의 철학적 의미를 발전시킨 사상가로 꼽는다.

톰 애틀리는 하워드 블룸이 "그룹 IQ"라고 부르는 것을 업그레이드하기 위해 주로 인간과 일에 초점을 맞추고 있다.ATLEE는 집단 지성이 "집단이 하나의 과정에서 협력할 수 있도록 하기 위해 집단 사고"와 개인의 인지 편견을 극복하는 동시에 향상된 지적 성과를 달성할 수 있다고 생각한다.George Pör는 집단 지능 현상을 "차별화, 통합, 경쟁 및 [36]협업과 같은 혁신 메커니즘을 통해 인간 커뮤니티가 보다 높은 수준의 복잡성과 조화를 향해 진화하는 능력"이라고 정의했습니다.Atlee와 Pör는 "집단의 지능은 또한 적절한 행동 임계값을 제공하는 단일 관심의 초점과 측정 기준의 달성을 포함한다"[37]고 말한다.그들의 접근법은 과학계의 [37]은유에 뿌리를 두고 있다.

그룹 인텔리전스라는 용어는 때때로 집단 인텔리전스라는 용어와 상호 호환되게 사용됩니다.Anita Woolley는 집단의 지능과 창의성의 [12]척도로 집단지성을 제시한다.그 개념은 집단 지능의 척도가 주로 그룹 구성과 그룹 [38]상호 작용 등 그룹의 광범위한 특징을 포괄한다는 것이다.그룹의 집단 지능 수준을 증가시키는 구성 특징은 그룹의 다양성뿐만 아니라 그룹의 [38]더 많은 여성 수와 같은 기준을 포함한다.

Atlee와 Pör는 집단지성 분야는 주로 집단이론과 인공지능이 [37]제공하는 것이 있지만, 공유하려는 마음가짐, 그리고 공익을 위한 분산지성의 가치에 대한 개방성이 가장 중요한 인간기업으로 보여져야 한다고 제안합니다.집단지성을 존중하는 개인은 자신의 능력에 대해 확신하며, 전체가 실제로 어떤 개별 부분의 [39]합보다 더 크다는 것을 인식한다.집단지성의 극대화는 조직의 "황금제안" 수용 및 개발 능력에 달려 있습니다.이것은 모든 [40]구성원으로부터 잠재적으로 유용한 정보입니다.집단 사고는 종종 선택된 소수의 개인에 대한 입력을 제한하거나 실행 [37]시 완전히 개발하지 않고 잠재적인 황금 제안을 필터링함으로써 집단 지능을 방해합니다.

로버트 데이비드 스틸 비바스는 "정보의 새로운 공예"에서 모든 시민을 "정보의 민병대원"으로 묘사했고, 오직 합법적이고 윤리적인 정보원만을 이용하여, 공무원과 기업 관리자들을 정직하게 유지하는 "공적 정보"를 만들 수 있었습니다, "국가 정보"의 개념을 바꿀 수 있었습니다.dsecrety)를 머리에 [41]붙입니다.

Stigmergic 콜라보레이션: 대규모 콜라보레이션을 위한 이론적 프레임워크

돈 탭스콧과 앤서니 D에 따르면 윌리엄스, 집단지성은 집단협력이야이 개념을 실현하기 위해서는 다음 4가지 원칙이 [42]존재해야 합니다.

- 개방성 - 아이디어와 지적재산 공유:이러한 자원은 경쟁사보다 우위에 있지만,[42] 다른 사람이 아이디어를 공유하고 협업을 통해 대폭적인 개선과 정밀 조사를 얻을 수 있도록 함으로써 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

- 피어링 - Linux 프로그램의 '개방'과 마찬가지로 다른 사용자가 사용할 수 있는 경우 사용자가 자유롭게 수정 및 개발할 수 있는 수평적인 조직입니다.피어링이 성공하는 것은 자기조직화를 촉진하기 때문입니다.이는 [42]특정 태스크에 대한 계층적 관리보다 더 효과적으로 작동하는 생산 스타일입니다.

- 공유 - 기업은 잠재적인 특허권이나 중요한 특허권 등 타인에 대한 통제력을 어느 정도 유지하면서 몇 가지 아이디어를 공유하기 시작했습니다.모든 지적 재산을 제한하는 것은 기회를 차단하는 동시에, 일부 공유를 통해 시장이 확대되고 제품이 [42]더 빨리 출시됩니다.

- 글로벌하게 행동 - 통신 기술의 진보로 인해 저렴한 오버헤드 비용으로 글로벌 기업이 부상하고 있습니다.인터넷은 널리 보급되어 있기 때문에 글로벌하게 통합된 기업은 지리적 경계가 없으며 새로운 시장, 아이디어 및 [42]기술에 접근할 수 있습니다.

집단 지능 계수 c

Woolley 등(2010)의 두 원본 연구에서 첫 번째 요인에 대해 설명된 분산의 백분율을 보여주는 스크리 그림입니다.

집단 지능에 대한 새로운 과학적 이해는 그것을 광범위한 [12]작업을 수행할 수 있는 집단의 일반적인 능력으로 정의한다.정의, 운영화 및 통계 방법은 일반 개인 지능의 심리 측정 접근법과 유사하다.이것에 의해, 소정의 일련의 인지 태스크에 대한 개인의 퍼포먼스를 이용해, [43]인자 분석을 개입시켜 추출된 일반 지능 인자 g에 의해서 나타나는 일반적인 인지 능력을 측정한다.g가 인지 과제에서 개인 간 성과 차이를 표시하는 역할을 하는 것과 같은 맥락에서, 집단 지능 연구는 과제 성과에서 그룹 간 차이를 나타내는 그룹 'c 인자'('[12]집단 지능 인자'(CI)[44]라고도 함)에 대한 병렬 지능 인자를 찾는 것을 목표로 한다.그런 다음 집단 지능 점수는 동일한 그룹이 미래에 다른 유사한 작업에서 어떻게 수행될지 예측하는 데 사용됩니다.그러나 업무는, 비록 그 개념이 다른 공연이나 가족에서 회사, 그리고 심지어 [45]도시 전체에 이르는 그룹이나 군중에게 전달되기를 바라지만, 소그룹에[12] 의해 수행되는 정신적 또는 지적 업무를 말한다.Since individuals' g factor scores are highly correlated with full-scale IQ scores, which are in turn regarded as good estimates of g,[13][14] this measurement of collective intelligence can also be seen as an intelligence indicator or quotient respectively for a group (Group-IQ) parallel to an individual's intelligence quotient (IQ) even though the점수지수 그 자체가 아닙니다.

수학적으로, c와 g은 둘 다 변수 다른 작업 중 그 한가지 과제에 성능은 다른 비슷한 작업을 수행하는 것과 비교하고 긍정적인 상관 관계 요약하다.차이들 간의[46]c 근원이며 오직 c인자 다른 집단들에게 주어진 관련 팝에 비해에서 단체의 지위로 여겨질 수 있다.울레이션[14][47]이 개념은 개인 성격 [48]연구에서 발견되는 동등하게 중요하지만 독립적인 몇 가지 요인 중 구성처럼 [12]그룹 지능을 설명하기 위한 다른 상관 구조를 포함한 경쟁 가설과 대조적이다.

게다가, 이 과학적 발상은 또한 그룹 규모, 협업 도구 또는 그룹 구성원의 대인 관계 [49]기술과 같은 집단 지성에 영향을 미치는 원인을 탐구하는 것을 목표로 한다.예를 들어, MIT 집단지성센터는 [49]집단의 지능을 이용하기 위해 결합되고 재결합될 수 있는 조직 구성 요소, 즉 유전자의 분류법을 개발하는 것을 목표로 하는 주요 목표 중 하나로 집단지성의[49] 게놈의 발견을 발표했다.

원인들

개인의 지능은 유전적, 환경적으로 영향을 [50][51]받는 것으로 나타났다.이와 유사하게, 집단 지능 연구는 c가 개별 [12]그룹 구성원의 지능과 중간 정도의 상관관계가 있다는 점을 고려할 때 특정 그룹이 다른 그룹보다 더 지능적으로 수행하는 이유를 탐구하는 것을 목표로 한다.Woolley 등의 결과에 따르면 팀의 결속력, 동기 부여, 만족도는 c와 상관관계가 없다.하지만, 그들은 세 가지 요소들이 중요한 상관관계로 발견되었다고 주장한다: 말하기 회수의 차이, 그룹 구성원의 평균 사회적 민감성 그리고 여성의 비율.세 가지 모두 c에 대한 예측력이 비슷했지만 사회적 민감도만 통계적으로 유의했다(b=0.33, P=0.05).[12]

말하기 순위는 "대화를 지배한 그룹이 대화 순번을 보다 균등하게 분배한 그룹보다 집단적으로 지능이 낮았다"[44]는 것을 나타냅니다.따라서 여러 팀원이 발언할 수 있는 기회를 제공하면 그룹이 [12]더 똑똑해졌습니다.

그룹 구성원의 사회적 민감도는 RME(Reading the Mind in the Eyes[52] Test)를 통해 측정되었으며 .26과 [12]c의 상관관계를 보였다.이것에 의해, 참가자는 그림에 나타난 타인의 눈에 나타나는 사고나 감정을 검출해, 객관식 형식으로 평가한다.그 시험 받거나, 또한 'mind 수 있는 능력이 다른 사람들과 얼마나 멀리 사람들은 다른 사람들 신념, 욕구, 의도 또는 관점 그들의 자신의 관점과는 달라요 이해하는 것에 믿음을 갈망한다 또는 면에서 같은 정신적인 주들을 돌리는 것을 말한다 reading',[57]'mentalizing'[53][54][55][56]라고 불리는 마음(ToM)의 사람들의 이론을 측정하는데 목적. ones.[52]RME는 충분한 시험 재시도 신뢰성을[58] 보이고 기능성 자폐증이나 아스퍼거 [52]증후군을 가진 개인과 지속적으로 대조군을 구분하는 성인을 위한[52] ToM 테스트입니다.이것은 [59]성인들 사이에서 ToM에 대해 가장 널리 받아들여지고 잘 검증된 검사 중 하나입니다.ToM은 감성 [44][60]지능의 넓은 개념 안에서 기술과 능력의 연관된 부분 집합으로 간주될 수 있습니다.

c의 예측 변수로서의 여성의 비율은 주로 사회적 민감도(Sobel z = 1.93, P= 0.03)[12]에 의해 조정되었다. 이는 여성이 사회적 민감도 [52]테스트에서 더 높은 점수를 받는다는 이전 연구와 맥락을 같이 한다.통계적으로 볼 때, 중재는 종속 변수와 독립 [61]변수 사이의 관계에 기반을 둔 메커니즘을 명확히 하는 반면, 월리는 하버드 비즈니스 리뷰와의 인터뷰에서 이러한 발견들이 여성의 그룹이 남성 [45]그룹보다 더 똑똑하다는 것을 말해주고 있다고 동의했습니다.하지만, 그녀는 이것을 실제로 중요한 것은 그룹 [45]구성원의 높은 사회적 감수성이라고 말하면서 상대성을 부여한다.

집단 지능 요소 c는 하향식 과정뿐만 아니라 상향식 [38]과정으로 인해 발생하는 발생 특성이라는 이론이 있다.이것에 의해, 보텀 업 프로세스는 집계된 그룹 멤버의 특성을 커버한다.하향식 프로세스는 그룹의 협업 및 [38]조정 방식에 영향을 미치는 그룹 구조와 규범을 포함합니다.

과정

집단 지능 인자 c에 대한 예측 변수입니다.Woolley, Aggarwal & Malone[38] 제안 (2015)

톱다운 프로세스

하향식 프로세스는 구조, 프로세스 및 [62]표준과 같은 그룹 상호 작용을 포함합니다.이러한 하향식 프로세스의 예로는 대화 방식의 [12]턴테이킹이 있습니다.연구에 따르면 집단 지능 그룹은 보다 평등하게 뿐만 아니라 전반적으로 더 많은 의사소통을 할 수 있습니다. 참여에는 같은 것이 적용되며 [44][63]직접 대면하는 그룹뿐만 아니라 글을 통해서만 의사소통을 할 수 있는 온라인 그룹에서도 마찬가지입니다.

보텀업 프로세스

보텀업 프로세스에는 그룹 구성,[62] 즉 팀 [38]레벨로 집약된 그룹 구성원의 특성이 포함됩니다.이러한 상향식 과정의 예로는 평균 사회적 민감성 또는 그룹 구성원의 평균 [12]및 최대 지능 점수가 있습니다.게다가, 집단 지능은 사고 스타일과 [65]관점을 포함한 그룹의 인지[64] 다양성과 관련이 있는 것으로 밝혀졌다.인지 스타일이 적당히 다양한 그룹은 인지 스타일이 매우 비슷하거나 매우 다른 그룹보다 더 높은 집단 지능을 가지고 있습니다.결과적으로, 구성원들이 서로 너무 비슷한 그룹들은 잘 수행하는데 필요한 다양한 관점과 기술이 부족하다.반면, 구성원이 너무 다른 그룹은 [64]효과적으로 소통하고 조정하는 데 어려움을 겪는 것으로 보인다.

시리얼 프로세스와 병렬 프로세스

인류 역사의 대부분에서 집단 지성은 [66]구성원들 간의 실시간 병렬 상호작용을 통해 의견을 모으는 작은 부족 집단으로 제한되었다.현대에는 매스커뮤니케이션, 매스미디어 및 네트워킹 테크놀로지에 의해 대륙과 시간대에 분산된 대규모 집단을 대상으로 한 집단 지성이 실현되고 있습니다.이러한 규모의 변화를 수용하기 위해 대규모 그룹의 집단 인텔리전스는 시간이 지남에 따라 상향 투표, 선호도 및 평가 집계와 같은 일련의 폴링 프로세스에 의해 지배되었습니다.엔지니어링에서는 많은 엔지니어링 결정을 종합함으로써 전형적인 양호한 [67]설계를 식별할 수 있습니다.현대 시스템은 더 큰 그룹 규모에서 혜택을 받지만, 직렬화 프로세스는 그룹의 집단 출력을 왜곡하는 상당한 노이즈를 발생시키는 것으로 밝혀졌다.연쇄 집단 지능에 대한 한 중요한 연구에서, 연쇄 투표 시스템에 기여하는 첫 번째 투표가 최종 결과를 34%[68] 왜곡할 수 있다는 것이 밝혀졌다.

대규모 그룹 간의 입력 직렬화 문제에 대처하기 위해 최근의 진보된 집단 지능은 연속화된 투표, 여론조사 및 시장을 동기화된 군중을 모델로 한 "인간 군집"[69][70]과 같은 병렬 시스템으로 대체하기 위해 노력하고 있습니다.군집 지능의 자연스러운 과정을 기반으로, 이러한 인공적인 네트워크화된 인간 무리들은 참가자들이 질문에 답하고 새로운 집단 [71]지능으로서 예측하기 위해 병행하여 일할 수 있도록 합니다.CBS 인터랙티브가 켄터키 더비를 예측하기 위한 인간 무리들의 도전을 예로 들 수 있습니다.이 무리들은 542 대 1의 확률을 무시하고 20달러의 내기를 [72]10,800달러로 바꾸면서 처음 네 마리의 말을 순서대로 정확하게 예측했다.

병렬 집단 지능의 가치는 Stanford University Medicine School of Medicine과 Uniamitted AI의 연구진에 의해 인간 의사 그룹이 실시간 군중 알고리즘으로 연결되고 폐렴 [73][74]유무에 대한 흉부 X선을 진단하는 일련의 연구에서 입증되었다."인간 무리"로 함께 작업할 때, 숙련된 방사선 전문의 그룹은 기존 방법에 [75][76]비해 진단 오류가 33% 감소했음을 입증했다.

증거

Standardized Regression Coefficients for the collective intelligence factor c and group member intelligence regressed on the two criterion tasks as found in Woolley et al.'s (2010) two original studies.
Woolley 등(2010)의[12] 두 원본 연구에서 발견된 집단 지능 인자 c에 대한 표준화된 회귀 계수. c와 평균(최대) 구성원 지능 점수는 기준 과제에서 회귀된다.

집단 지능에 대한 이러한 과학적 이해의 창시자인 Woolley, Chabris, Pentland, Hashmi, & Malone(2010)[12]은 일반인으로부터 무작위로 모집된 192개 그룹의 연구에서 집단 지능에 대한 단일 통계적 요소를 발견했다.울리 등의 두 가지 초기 연구에서 그룹은 그룹 과제의 잘 확립된 분류 체계인 McGrath Task Circumplex의 [77]다른 과제로 함께 작업했다.작업은 서클플렉스의 4개 분야 모두에서 선택되었으며 시각적 퍼즐, 브레인스토밍, 집단 도덕적 판단 및 제한된 자원에 대한 협상 등이 포함되었습니다.이러한 과제의 결과는 인자 분석을 실시하기 위해 취해졌다.두 연구 모두 초기 고유값이 분산의 43%(연구 2에서 44%)를 차지하는 반면, 다음 인자는 18%(20%)에 불과한 그룹 성과 차이의 기초가 되는 일반적인 집단 지능 인자에 대한 지지를 보여주었다.이는 일반적으로 인지 [46]테스트에서 개인 간 성능 차이의 40~50%를 차지하는 일반적인 개인 지능 인자에 관한 연구에서 일반적으로 발견되는 범위에 부합한다.

그 후, 각 그룹에 의해 c 계수 점수가 원래 테스트 이상의 작업의 성능을 예측하는지 여부를 판단하기 위해 보다 복잡한 작업이 해결되었습니다.기준 과제는 첫 번째 연구에서 표준화된 컴퓨터에 대한 체커(초안) 게임이었고 두 번째 연구에서는 복잡한 아키텍처 설계 과제였다.기준 과제에 대한 성과를 예측하기 위해 그룹 구성원의 개인 지능과 c를 모두 사용한 회귀 분석에서 c는 유의한 영향을 미쳤지만 평균 및 최대 개인 지능은 그렇지 않았다.개별 그룹 구성원의 평균(r=0.15, P=0.04)과 최대 지능(r=0.19, P=0.008)은 c와 중간 정도의 상관관계가 있었지만, c는 여전히 기준 과제의 훨씬 더 나은 예측 변수였다.울리 외 연구진에 따르면, 이는 집단 지능 인자 c의 존재를 뒷받침한다. 왜냐하면 집단 지능 인자는 집단 구성원의 개별 지능을 뛰어넘는 효과를 나타내며, 따라서 c는 단지 개별 IQ의 집합이나 가장 높은 [12]IQ를 가진 집단 구성원의 영향 이상이기 때문이다.

엥겔 외 [44]연구진(2014)은 그룹 간 성과 편차의 49%를 설명하는 인자 분석의 첫 번째 인자와 이 양의 절반 미만을 설명하는 다음 인자와 함께 가속화된 배터리 작업을 적용한 울리 외 연구진의 연구 결과를 복제했다.게다가, 그들은 단지 텍스트로만 온라인 의사소통을 하는 그룹들에 대해 유사한 결과를 발견했고, 두 경우 모두에서 집단 지능을 유발하는 데 있어 여성의 비율과 사회적 민감성의 역할을 확인했다.Wolley [12]등의 경우와 마찬가지로, 그들은 RME로 사회적 민감도를 측정했다. RME는 실제로 다른 사람들의 눈에서 정신 상태를 감지하는 능력을 측정하기 위한 것이다.그러나 온라인 공동작업 참가자들은 서로 전혀 알지 못했으며 얼굴도 보지 못했다.저자들은 RME에 대한 점수가 다른 사람의 눈 [78]표정에서 추론하는 것보다 더 넓은 사회적 추리 능력 집합과 관련이 있어야 한다고 결론짓는다.

한 [79]학기 동안 함께 일하는 MBA 학생 그룹, 온라인 게임[63] 그룹, 그리고 단기 그룹 대 장기 [80]그룹이라는 측면에서 다른[80] 문맥의 그룹에서도 집단 지능 요소 [12]c가 발견되었다.이러한 조사들 중 어느 것도 팀원들의 개인 지능 점수를 통제 [63][79][80]변수로 고려하지 않았다.

또한 집단 지능 연구 분야는 매우 젊고 발표된 경험적 증거는 아직 비교적 드물다.그러나, 다양한 제안과 작업 논문은 진행 중이거나 이미 완성되었지만 (가정적으로) 여전히 학술적인 동료 검토 출판 [81][82][83][84]과정에 있다.

예측 타당성

원래의 실험에서 [12]보듯이, 보다 복잡한 기준 과제에서 그룹의 성과를 예측하는 것 외에, 집단 지능 요소 c는 또한 [79]수개월에 걸친 MBA 수업에서 다양한 과제에서 그룹의 성과를 예측하는 것으로 밝혀졌다.따라서, 집단적으로 지능이 높은 그룹은 그룹 과제에서 상당히 높은 점수를 받았지만, 구성원들은 개별적으로 수행한 다른 과제에서 더 나은 점수를 얻지 못했습니다.게다가 고도의 집단을 가진 인텔리전트한 팀은 시간이 지남에 따라 퍼포먼스가 향상되어, 보다 집단적인 인텔리전트한 팀이 보다 효율적으로 [79]학습할 수 있게 되었습니다.이는 개인의 지능과 평행한 또 다른 가능성으로, 보다 지능적인 사람들이 새로운 소재를 더 빨리 [14][85]습득할 수 있다는 것을 발견하게 됩니다.

개인의 지능은 학업[86] 성취와 경력[87] 성공에서 건강 결과[88], 심지어 [88]사망률까지 많은 삶의 결과를 예측하는 데 사용될 수 있다.집단 지능이 정신적 과제에 대한 집단 성과 외에 다른 결과를 예측할 수 있는지 여부는 여전히 조사되어야 한다.

개별 인텔리전스에 대한 잠재적 연결성

글래드웰[89](2008)은 개인의 IQ와 성공 사이의 관계가 특정 지점에서만 작용하며 IQ 120을 초과하는 추가 IQ 포인트는 실제 삶의 장점으로 전환되지 않는다는 것을 보여주었다.Group-IQ에 대해 유사한 경계선이 존재하거나 이점이 선형적이고 무한하다면 여전히 검토해야 합니다.마찬가지로, 개인 및 집단 지능의 가능한 연결에 대한 추가 연구에 대한 수요는 개인 지능의 다른 잠재적으로 전달 가능한 논리(예: 시간 경과에 따른[90] [91][92]발달 또는 지능 향상에 대한 질문) 내에 존재한다.인간의 지능이 [91][92]훈련을 통해 향상될 수 있는지는 논란의 여지가 있지만, 그룹의 집단 지능은 잠재적으로 팀원을 교환하거나 구조와 [45]기술을 구현함으로써 개선의 더 간단한 기회를 제공한다.게다가, 사회적 감수성은 적어도 일시적으로 문학 소설을[93] 읽고 드라마 [94]영화를 보는 것으로 개선될 수 있는 것으로 나타났다.이러한 훈련이 사회적 민감성을 통해 궁극적으로 집단 지능을 얼마나 향상시키는지에 대해서는 아직 미해결의 [95]문제로 남아 있다.

유동적이고 결정화된 지능의[96][97] 지능 분류 또는 지능 [98][99]차이의 계층적 모델을 포함하여 개인의 인지 능력을 설명하려는 더 진보된 개념과 요인 모델이 있습니다.그러나 일반적인 c인자 외에 집단지성의 게놈의 인자 구조에 대한 추가적인 설명과 개념화는 아직 [100]누락되어 있다.

논쟁

다른 학자들은 팀원들의 전반적인 집단 지능 척도를 구축하는 대신 팀 차원의 전반적인[101][102] 지능을 집계하여 팀 성과를 설명한다.Devine and[103] Philips(2001)는 메타 분석에서 인지 능력이 실험실 환경(.37)과 필드 환경(.14)에서 팀 성과를 예측한다는 것을 보여주었습니다. 이는 작은 효과일 뿐입니다.다른 학자들은 관련 업무에 대한 의존도가 높은 것으로 나타나 높은 수준의 의사소통과 협력이 필요한 업무는 인지능력이 [104]가장 낮은 팀원의 영향을 가장 많이 받는 것으로 나타났다.최고의 팀원을 선택하는 것이 가장 성공적인 전략인 업무는 인지능력이 [60]가장 높은 구성원의 영향을 가장 많이 받는 것으로 나타났다.

이후 울리(al.'s[12]결과 그룹이 만족한 어떤 영향력, 집단 응집력 또는 동기 부여를 보여 주지 않는다, 그들은, 적어도 암시적으로, 따라서 meta-analytically 입증된 증거 그룹 cohesion,[105][106][107]계집애의 긍정적인 영향들과는 이런 개념들이 일반적으로 그룹의 공연의 중요성에 관한에게 도전하라.ivation[108][109]과 satisfa그룹[110] 퍼포먼스에 대한 ction.

주목할 점은 확인 결과 중 관련된 연구자들이 서로 광범위하게 중복되며 아니타 [12][38][44][64][78]울리를 중심으로 한 최초의 연구에 참여한 저자들과도 관련이 있다는 점이다.

대체 수학 기술

계산 집단 인텔리전스

Tadeusz Szuba의 Computational Collective Intelligence

2001년 폴란드 AGH 대학의 타데우시(타드) 스즈바는 집단 지능 현상에 대한 공식 모델을 제안했다.그것은 사회 구조에 의해 수학적 논리로 실행되는 무의식, 무작위,[111] 병렬 및 분산 계산 과정으로 가정된다.

이 모형에서 존재와 정보는 수학적 [111]논리의 표현을 가진 추상 정보 분자로 모델링된다.의도된 [111]변위와 환경과의 상호작용으로 인해 준임의 변위가 된다.추상적인 계산 공간에서의 그들의 상호작용은 우리가 집단 [111]지능으로 인식하는 다중 스레드 추론 과정을 만든다.따라서 비튜링 계산 모델이 사용됩니다.이 이론은 집단 지성의 단순한 공식적인 정의를 사회 구조의 속성으로 허용하고 박테리아 군락에서 인간의 사회 구조에 이르기까지 다양한 범위의 존재들에게 잘 작용하는 것처럼 보인다.특정 계산 과정으로 간주되는 집단 지능은 몇 가지 사회 현상에 대한 직접적인 설명을 제공한다.이 집단 지능 모델의 경우, IQS(IQ Social)의 공식적인 정의가 제안되었고 "사회 [111]구조의 추론 활동을 반영하는 N 요소 추론의 시간과 영역에 걸친 확률 함수"로 정의되었다.IQS는 계산적으로 어려워 보이지만, 위에서 설명한 것과 같은 계산 과정의 관점에서 사회 구조를 모델링하는 [111]것은 근사할 기회를 준다.IQS의 극대화를 통한 기업의 최적화와 세균집단의 [111]집단지성에 대한 약제 내성 분석이 향후 응용된다.

집단 지능 지수

대책 하나는 때때로, 더 인공 지능 집중 이론가들, 특히는"개인"지능 지수(IQ)[112]–하기 때문에 가능한 한계 정보 각 새로운 개인 participat에 의해 추가한 가치를 결정하기 평탄화할 수 있는"집단 지능 지수"[112](또는"협력 지수")–을 가했다.에서 왕집단 행동, 따라서 집단 사고와 [113]어리석음의 위험을 피하기 위해 지표를 사용한다.

적용들

크라우드 소싱, 시민 과학 및 예측 시장과 같은 분야를 포함하여 최근 집단 지능의 많은 응용이 있었다.Nesta Centre for Collective Intelligence Design은 2018년에 시작되었으며 많은 응용 프로그램 조사와 자금 지원 실험을 수행했습니다.2020년 UNDP Accelerator Labs는 지속 가능한 개발 목표를 위한 혁신을 가속화하기 위해 집단 인텔리전스 방법을 사용하기 시작했습니다.

포인트 견적 도출

여기서 목표는 (단일값으로) 추정치를 얻는 것입니다.예를 들어, Intraade, HSX, InklingMarkets와 같은 예측 시장에서 볼 수 있는 물체의 무게, 제품의 출시일 또는 프로젝트의 성공 가능성 등을 추정하는 것, 그리고 델파이 방법과 같은 수치 결과에 대한 크라우드 소싱된 추정의 몇 가지 구현에서 볼 수 있다.본질적으로, 우리는 군중 속에 있는 구성원들이 제공한 견적의 평균 가치를 얻으려고 노력합니다.

의견수렴

이런 상황에서 아이디어, 이슈, 제품에 대한 의견이 군중으로부터 모아진다.예를 들어, 온라인에서 판매되는 제품의 등급(Amazon의 별 등급 시스템 등)을 취득하려고 하는 경우.여기서는 고객/사용자가 제공하는 등급을 수집하고 집계하는 것이 중요합니다.

아이디어 수집

이러한 문제에서, 누군가는 군중으로부터 프로젝트, 디자인 또는 해결책을 위한 아이디어를 구합니다.예를 들어, 데이터 과학 문제를 해결하는 방법(Kaggle에서처럼), 티셔츠를 위한 좋은 디자인을 얻는 방법(Threadless에서처럼), 인간만이 할 수 있는 간단한 문제에 대한 답을 얻는 방법(Amazon의 Mechanical Turk에서처럼) 등이 있습니다.그 목적은 아이디어를 모으고 최선의 아이디어를 선택하기 위한 몇 가지 선택 기준을 고안하는 것입니다.

James Surowiecki는 체계적이지 않은 의사결정의 이점을 인지, 협력, [116][full citation needed]조정의 세 가지 주요 범주로 나눕니다.

인지

시장 판단

전 세계적으로 많은 양의 정보를 빠르게 전달할 수 있는 인터넷의 능력으로 인해 주가와 주가 방향을 예측하기 위한 집단 지능의 사용이 점점 [117]더 가능해졌습니다.웹사이트는 가능한 한 최신 주식시장 정보를 취합하여 전문 또는 아마추어 주식 분석가가 자신의 견해를 발표할 수 있도록 함으로써 아마추어 투자자가 재무 의견을 제출하고 종합적인 [117]의견을 낼 수 있도록 합니다.모든 투자자의 의견은 집단지성의 효과적인 적용에 대한 중추적인 전제를 적용하기 위해 동등하게 평가될 수 있다. 즉, 광범위한 주식시장 전문지식을 포함한 대중이 금융시장의 [118][119]행동을 보다 정확하게 예측하기 위해 사용될 수 있다.

집단지성은 Eugene[120] Fama의 효율적인 시장가설을 뒷받침합니다. 비록 집단지성이라는 용어는 그의 논문에서 명시적으로 사용되지 않습니다.Fama는 1955년부터 1964년까지 115개 펀드 중 89개 펀드가 지수에 비해 저조한 실적을 보였다는 Michael Jensen의[121] 조사를 인용했다.그러나 로딩 비용(선불 수수료)을 제거한 후에는 72개만 실적이 저조했고 중개 비용을 제거한 후에는 58개만 실적이 저조했다.이러한 근거를 바탕으로 인덱스 펀드는 전문 펀드매니저의 판단이 아닌 시장의 집단지성을 투자전략으로 활용하여 [121]인기 있는 투자수단이 되었다.

정치와 테크놀로지의 예측

2016년 미국에서 사용되는 투표 방법

정당은 정책 수립, 후보 선정, 자금 조달 및 [122]선거운동에 많은 인원을 동원한다.다양한 투표 방법을 통한 지식 집중은 정보가 없는 투표가 어느 정도 무작위이며, 정보에 [122]입각한 합의의 잔여물만 남기고 의사결정 과정에서 걸러질 수 있다는 가정을 통해 관점을 수렴할 수 있게 한다.비평가들은 종종 나쁜 생각, 오해, 오해가 광범위하게 존재하며, 의사결정 과정의 구조는 아마도 [123]주어진 맥락에서 무작위 또는 잘못된 정보에 의한 투표의 경향이 적은 전문가들에게 유리해야 한다고 지적한다.

Affinova(닐슨 인수), Google, InnoCentive, Marketocress, Threadless와[124] 같은 기업들은 연구개발(R&D), 고객 서비스,[124][125] 지식 관리를 통해 차세대 기술 변화를 가져오는 데 집단 지능 개념을 성공적으로 채택했습니다.이러한 응용 프로그램의 예로는 2012년 구글의 프로젝트 아리스토텔레스(Project Aristeles)가 있으며, 이 프로젝트에서는 수백 개의 R&D [126]팀을 대상으로 집단 지성이 팀 구성에 미치는 영향을 조사했습니다.

협력.

신뢰 네트워크

밀레니엄 프로젝트에서의 집단지성 활용

2012년 글로벌 선물 집단 지성 시스템(GFIS)밀레니엄 Project,[127]는 개별 선수보다 더 나은 결정을 내리는 귀납적인 학습 과정 data/information/knowledge, software/hardware, expertise/insights 중 상승 교차점으로 집단 지성의 전형적으로 보여 주고에 의해 만들어졌다.salone.[128]

뉴미디어는 종종 집단지성의 촉진과 강화와 관련이 있다.주로 데이터베이스와 인터넷을 통해 정보를 쉽게 저장 및 검색할 수 있는 새로운 미디어가 있기 때문에 어렵지 않게 정보를 공유할 수 있습니다.따라서, 새로운 매체와의 상호작용을 통해, 지식은 쉽게 소스[129] 간에 전달되고, 집단 지능의 형태를 형성한다.인터랙티브한 뉴미디어(특히 인터넷)의 사용은 온라인 상호작용과 사용자 간의 지식 배포를 촉진한다.

프랜시스 헤일리건, 발렌틴 터친, 고트프리드 메이어-크레스는 컴퓨터 과학과 사이버네틱스의 관점에서 집단 지성을 보는 사람들이다.그들의 견해에 따르면, 인터넷은 가장 광범위하고 행성적인 규모의 집단 지성을 가능하게 하고, 따라서 전지구적 두뇌의 출현을 촉진한다.

월드 와이드 웹의 개발자인 Tim Berners-Lee는 전세계적으로 정보의 공유와 출판을 촉진하는 것을 목표로 했다.나중에 그의 고용주는 그 기술을 무료로 사용할 수 있도록 개방했다.90년대 초, 인터넷의 잠재력은 1990년대 중반까지 아직 개발되지 않은 상태였으며, 그 때 ARPA의 책임자인 J.C.R 박사는 '임계 질량'이라고 불렀다. 릭라이더, 더 많은 접근성과 [130]유용성을 요구했습니다.이 인터넷 기반 집단 지능의 원동력은 정보와 통신의 디지털화이다.뉴미디어와 미디어 컨버전스의 핵심 이론가인 헨리 젠킨스는 집단 지성이 미디어 컨버전스와 참여 [129]문화에 기인할 수 있다는 이론을 바탕으로 합니다.그는 현대 교육이 집단적 문제 해결의 온라인 추세를 교실에 반영하지 못하고 있다고 비판하면서 "집단적 지능 커뮤니티가 집단으로서 일의 소유권을 장려하는 것처럼 학교는 개인을 평가합니다."라고 말했습니다.젠킨스는 지식 공동체 내에서의 상호작용은 젊은이들에게 필수적인 기술을 만들고, 집단 지능 공동체를 통한 팀워크는 그러한 [131]기술의 개발에 기여한다고 주장한다.집단지성은 모든 문화에서 나온 정보의 양적 기여일 뿐만 아니라 [131]질적 기여이기도 하다.

Levy와 de Kerckhove는 커뮤니티 지식 풀을 강화하는 네트워크 정보와 통신 테크놀로지의 능력에 중점을 두고 매스커뮤니케이션의 관점에서 CI를 검토하고 있습니다.이러한 커뮤니케이션 툴에 의해서, 인간이 상호 작용해, 쉽고 빠르게 공유 및 콜라보레이션을 실시할 수 있게 된다고 하는 것이 제안되고 있습니다(Flew 2008).인터넷의 발달과 그 광범위한 사용으로 위키피디아와 같은 지식 구축 커뮤니티에 기여할 수 있는 기회는 그 어느 때보다 커지고 있습니다.이러한 컴퓨터 네트워크는 참여 사용자에게 이러한 데이터베이스에 대한 집단 액세스를 통해 지식을 저장 및 검색할 수 있는 기회를 제공하며, MIT 집단지성연구소의 연구원을 "해독"[129]하고 사람들과 [132]컴퓨터 그룹의 집단지성을 탐색할 수 있도록 합니다.

이러한 맥락에서 집단 지능은 종종 공유 지식과 혼동됩니다.전자는 커뮤니티 구성원들이 개별적으로 보유한 정보의 합계이며, 후자는 커뮤니티 [133]구성원들이 모두 사실로 믿고 알고 있는 정보이다.Web 2.0으로 표현되는 집단 인텔리전스는 협업 인텔리전스보다 사용자 참여가 적습니다.Web 2.0 플랫폼을 사용하는 아트 프로젝트는 "Shared Galaxy"로, 익명의 아티스트가 마이스페이스, 페이스북, 유튜브, 세컨드 라이프와 같은 여러 플랫폼에서 한 사람으로서 나타나는 집단 정체성을 만들기 위해 개발한 실험입니다.비밀번호는 프로필에 적혀 있고 공유 갤럭시라는 이름의 계정은 누구나 사용할 수 있습니다.이렇게 해서 많은 사람들이 [134]하나가 되는 데 참여합니다.예술 작품을 만들기 위해 집단 지성을 사용하는 또 다른 예술 프로젝트는 큐라트론이다.큐라트론에서는 많은 예술가들이 함께 좋은 협업 그룹을 만들 수 있다고 생각하는 소규모 그룹을 결정한다.이 과정은 집단 선호도를[135] 계산하는 알고리즘을 기반으로 사용됩니다. 그가 'CI-Art'라고 부르는 것을 만들 때, 노바스코샤에 기반을 둔 예술가 Mathew Aldred는 Pierry Levy의 집단 지성에 [136]대한 정의를 따릅니다.2016년 3월 Aldred의 CI-Art 이벤트에는 옥스퍼드, 노바스코샤 및 [137][138]국제 커뮤니티에서 400명 이상이 참여했습니다.Aldred에 의해 개발된 이후 작업은 디지털 도면과 [139]그림을 만들기 위해 UNU 군집 정보 시스템을 사용했습니다.옥스포드 리버사이드 갤러리(노바스코샤)는 2016년 5월 전세계 [140]온라인 참가자들과 연계된 공개 CI-Art 행사를 개최했다.

자동 IPTV 콘텐츠 차단 시스템의 축으로 육아 소셜 네트워크와 협업 태그 부착

소셜 북마크(협업 [141]태그 부착이라고도 함)에서 사용자는 다른 사용자와 공유되는 리소스에 태그를 할당하고, 이는 이러한 크라우드 소싱 프로세스에서 발생하는 일종의 정보 조직을 생성합니다.결과 정보 구조는 사용자 커뮤니티의 집합적 지식(또는 집합적 지능)을 반영하는 것으로 볼 수 있으며 일반적으로 "폴크스노미"라고 불리며, 이 프로세스는 협업 [141]태그 모델에 의해 캡처될 수 있습니다.

소셜 북마크 사이트인 Delicious의 데이터를 사용한 최근의 연구에 따르면 협업 태그 시스템은 복잡한 시스템(또는 자기 조직화) [142][143][144]역학의 형태를 나타낸다고 합니다.개별 사용자의 행동을 제한하는 중앙 통제 어휘는 없지만, 서로 다른 자원을 설명하는 태그의 분포는 시간이 지남에 따라 안정적인 멱함수 법칙 [142]분포로 수렴되는 것으로 나타났다.일단 이러한 안정적인 분포가 형성되면, 다른 태그들 사이의 상관관계를 조사하여 커뮤니티 또는 공유 어휘의 [145]형태를 얻기 위해 효율적으로 분할할 수 있는 간단한 포크노믹 그래프를 구성할 수 있다.이러한 어휘는 사용자 커뮤니티의 분산된 행동에서 나타나는 집단 지능의 한 형태로 볼 수 있다.또한 Wall-it Project는 소셜 [146]북마크의 한 예입니다.

P2P 비즈니스

Tapscott와 Williams가 실시한 조사에서는 집단 지능이 비즈니스에 미치는 [42]이점에 대한 몇 가지 예를 제시했습니다.

인재 활용
테크놀로지가 변화하고 있는 상황에서, 경쟁에 필요한 이노베이션(innovation)을 완전하게 따라갈 수 있는 기업은 없습니다.대신, 스마트 기업은 고용할 수 없는 사람들의 참여를 수반하는 대규모 협업의 힘을 이용하고 있다.이는 또한 새로운 아이디어 창출 및 투자 [42]기회에 이끌리는 형태로 회사에 대한 지속적인 관심을 불러일으키는 데 도움이 됩니다.
수요 창출
기업은 오픈 소스 커뮤니티에 참여함으로써 보완재의 새로운 시장을 창출할 수 있습니다.또한 기업은 커뮤니티의 자원 추가와 협업이 없었다면 이전에는 불가능했던 새로운 분야로 확장할 수 있습니다.이에 따라 앞서 언급한 바와 같이 해당 새로운 [42]분야의 제품에 대한 보완재의 새로운 시장이 창출된다.
비용 절감
대규모 협업을 통해 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.기업은 온라인 커뮤니티에 의해 평가 또는 디버깅되는 특정 소프트웨어 또는 제품을 출시할 수 있습니다.그 결과, 보다 개인적이고 견고하며 오류가 없는 제품을 단시간에 만들 수 있습니다.온라인 커뮤니티의 협업을 통해 새로운 아이디어를 창출하고 탐구할 수 있으며,[42] 기업의 테두리 밖에서 무료 R&D 기회를 창출할 수 있습니다.

오픈 소스 소프트웨어

문화이론가이자 온라인 커뮤니티 개발자인 John Banks는 Trainz 제품을 만들 때 온라인 팬 커뮤니티의 공헌을 고려했습니다.그는 상업적 성공이 근본적으로 "제품을 적극적으로 홍보하고 게임 소프트웨어에 [147]콘텐츠를 확장 및 추가할 수 있는 활발하고 활기찬 온라인 팬 커뮤니티의 형성과 성장"에 달려 있다고 주장했다.

사용자가 만든 콘텐츠와 인터랙티브의 증가로 인해 게임 자체와 플레이어에서 만든 콘텐츠의 소유권에 대한 문제가 발생합니다.이로[148] 인해 지적재산권이나 재산권 등의 근본적인 법적 문제가 대두되고 있습니다.[149]

Gosney는 대체 현실 게임에 대한 논의에서 비디오 게임에서의 집단 지능의 이 문제를 한 단계 더 확장했습니다.그는 이 장르를 게임 내 체험과 게임 외 [150]체험의 경계선을 의도적으로 모호하게 만드는 미디어 게임이라고 표현하고 게임 현실 밖에서 일어나는 사건들을 플레이어의 삶에 "접근"시켜 하나로 만든다.게임을 해결하려면 "여러 플레이어의 공동적이고 협력적인 노력"이 필요하며, 따라서 ARG에서는 집단적이고 협력적인 팀 플레이의 문제가 필수적이다.고스니는 게임의 [150]얼터너티브 리얼리티 장르가 게임의 미스터리를 해결하기 위해 전례 없는 수준의 협업과 "집단 지능"을 요구한다고 주장한다.

협력의 이점

협력은 가장 중요하고 가장 흥미로운 다중 과학 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.제임스 수로위키는 그의 책에서 대부분의 과학자들은 협력의 이익이 잠재적 비용과 비교할 때 훨씬 더 많은 가치를 가지고 있다고 생각한다고 언급했다.협력은 기껏해야 다양한 시점 수를 보장하므로 작동하기도 합니다.테크놀로지의 가능성으로 인해, 글로벌 협력은 이전보다 훨씬 쉽고 생산적입니다.협력은 대학 수준에서 글로벌하게 진행되면 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 과학자들은 왜 협력하는가?과학은 점점 더 고립되어 가고 각 과학 분야는 더욱 더 확산되어 왔고 한 사람이 모든 발전을 아는 것은 불가능하다.특히 고도의 장비가 특별한 기술을 필요로 하는 실험 연구에서 그러하다.과학자는 공동작업을 통해 [116][full citation needed]독해만으로 모든 정보를 수집하지 않고 다양한 분야의 정보를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

코디네이션

애드혹 커뮤니티

군, 노조 및 기업은 CI의 정의를 일부 충족합니다. 가장 엄격한 정의는 행동을 제한하는 "법" 또는 "고객"의 지시나 지침 없이 매우 자의적인 조건에 대응할 수 있는 능력을 필요로 합니다.온라인 광고 회사들은 집단 지성을 이용하여 전통적인 마케팅과 [151]크리에이티브 에이전시를 우회하고 있습니다.

UNU의 "인간 집단" 오픈 플랫폼(또는 "소셜 집단")은 생물학적 집단 이후 성형된 네트워크 사용자 그룹을 중심으로 실시간 폐쇄 루프 시스템을 구축하여 인간 참여자가 통합된 집단 [152][153]지능처럼 행동할 수 있도록 합니다.UNU에 연결되면 분산된 사용자 그룹이 모여 질문에 답하고 실시간으로 [154]예측합니다.초기 테스트에서 인간 무리가 [152]개인을 앞지른다는 것을 알 수 있었다.2016년, UNU 무리가 기자에게 켄터키 더비의 승자를 예측하기 위한 도전을 받고, 540대 [155][156]1의 확률을 깨고 첫 번째 4마리의 말을 성공적으로 뽑았다.

Digital Photography[157] Review나 Camera[158] Labs와 같은 전문 정보 사이트는 집단 지능의 한 예입니다.인터넷에 접속할 수 있는 사람은 누구나 전문 정보 사이트를 통해 자신의 지식을 전 세계에 전파하는 데 기여할 수 있다.

학습자가 생성한 컨텍스트에서 사용자 그룹은 학습자가 자신의 [159][160][161]컨텍스트를 만들 수 있도록 하는 특정 학습 공간의 공동 구성, 공동 생성 및 공동 설계와 관련하여 자주 자신의 요구를 충족하는 생태계를 만들기 위해 자원을 분류합니다.학습자가 생성한 컨텍스트는 신뢰 네트워크에서 집단 행동의 조정을 용이하게 하는 임시 커뮤니티를 나타냅니다.학습자가 생성한 컨텍스트의 예는 협업 사용자가 "공유 인텔리전스 공간"에서 지식을 풀링할 때 인터넷에서 찾을 수 있습니다.인터넷이 발전함에 따라 CI의 개념도 공유 공개 포럼으로 발전했습니다.인터넷의 세계적인 접근성과 가용성으로 인해 그 어느 때보다 많은 사람들이 [129]아이디어에 참여하고 접근할 수 있게 되었습니다.

The Sims Series, Second Life와 같은 게임들은 비선형적이며 확장을 위해 집단 지능에 의존하도록 설계되어 있습니다.이러한 공유 방식은 점차 진화하고 있으며 현재와 미래 [130]세대의 사고방식에 영향을 미치고 있습니다.그들에게 집단 지성은 표준이 되었다.Terry Fly는 온라인 게임 환경에서의 '대화성'에 대한 논의에서 사용자와 게임 [162]개발자의 대화 중 진행 중인 대화에서 Pierre Levy의 'Collective[163] Intelligence' 개념을 언급하고 MMORPG의 클랜 또는 길드로서 비디오 게임에서 지속적으로 활동하며 목표를 달성하고 있다고 주장합니다.Henry Jenkins는 게임 제작자, 미디어 회사 및 최종 사용자 간에 발생하는 참여 문화가 미디어 제작과 소비의 본질에 근본적인 변화를 가져올 것이라고 제안합니다.젠킨스는 이 새로운 참여 문화가 세 가지 광범위한 뉴미디어 [164]트렌드의 교차점에서 발생한다고 주장한다.첫째, 콘텐츠 작성을 가능하게 하는 새로운 미디어 도구/기술의 개발입니다.둘째, 이러한 창작물을 촉진하는 하위문화의 부상, 그리고 마지막으로 이미지, 아이디어, 서사적 흐름을 촉진하는 미디어 재벌의 성장이다.

집단 행동 조정

애프터스쿨의 출연자들은 즉흥과 삶에 대한 중요한 교훈을 배운다.

즉흥 배우들은 또한 그들이 "집단 마인드"라고 부르는 일종의 집단 지성을 경험하는데, 이는 연극 즉흥 연기가 상호 협력과 [165]합의에 의존하며, "집단 마인드"[165][166]의 통합으로 이어지기 때문입니다.

인터넷과 모바일 텔레콤의 성장으로 인해 회의나 온 [26]디맨드로 데이트를 할 수 있는 "싸움" 또는 "렌데부" 이벤트가 발생하고 있습니다.아직 완전한 영향은 느껴지지 않았지만, 예를 들어 반세계화 운동은 이메일, 휴대전화, 호출기, SMS 및 기타 조직 [167]수단에 크게 의존하고 있다.Indymedia 조직은 이것을 좀 더 저널리즘적인 [168]방법으로 한다.이러한 자원은 현재 참가자에게만 책임이 있는 집단 지성의 형태로 결합될 수 있으며, 여러 세대의 기여자들로부터 강력한 도덕적 또는 언어적 지침과 결합될 수도 있고, 심지어 공동의 목표를 [168]진전시키기 위해 보다 명백한 민주적인 형태를 취할 수도 있다.

집단 지능의 추가 적용은 "혁신 커뮤니티 엔지니어링"[169]에서 확인할 수 있습니다.Ebner 등이 제안한 이러한 통합 프레임워크에서는 특히 오픈 소스 R&[170]D에서 참가자들의 집단 지성의 잠재력을 더 잘 실현하기 위해 아이디어 경쟁과 가상 커뮤니티가 결합되어 있다.경영이론에서 집단지성과 크라우드소싱의 사용은 혁신과 [171]양적 문제에 대한 매우 강력한 해답을 이끌어냅니다.따라서, 집단 정보와 크라우드 소싱은 반드시 경제 문제에 대한 최선의 해결책으로 이어지는 것이 아니라 안정적이고 좋은 해결책으로 이어지고 있습니다.

다양한 태스크 유형에서의 조정

집단 행동 또는 과제는 작업의 복잡성에 따라 서로 다른 양의 조정이 필요합니다.작업은 조정이 거의 필요 없는 매우 독립적인 단순 작업부터 많은 개인이 구축하여 많은 조정이 필요한 복잡한 상호의존 작업까지 다양합니다.Kittur, Lee, Kraut가 쓴 글에서 저자들은 "작업이 상호의존성이 높기 때문에 높은 조정이 필요한 경우, 기여자가 많아지면 프로세스 손실이 증가하여 구성원 개개인이 최적으로 달성할 수 있는 수준 이하로 그룹의 효과를 떨어뜨릴 수 있다"고 협력의 문제점을 소개하고 있다.팀을 너무 많이 구성하면 추가 기여자가 리소스를 늘려도 전체적인 효율성이 저하될 수 있습니다.결국 조정에 따른 전체 비용이 다른 [172]비용을 압도할 수 있습니다.

그룹 집단 지능은 상향식 프로세스와 하향식 프로세스 모두에서 조정을 통해 나타나는 속성입니다.보텀업 프로세스에서는 각 구성원의 서로 다른 특성이 코디네이션에 기여하고 강화하는데 관여한다.하향식 프로세스는 규범, 그룹 구조 및 루틴으로 더욱 엄격하고 고정적이며, 그들만의 방식으로 그룹의 집단 [173]작업을 강화합니다.

대체 뷰

자기 보호와 싸우는 도구

톰 애틀리는 인간이 데이터를 수집하고 분석하는 선천적인 능력을 가지고 있지만 문화, 교육, 사회 [174][self-published source?]제도에 의해 영향을 받는다는 것을 반영한다.독신자는 자기보존에 의해 동기부여된 결정을 내리는 경향이 있다.그러므로, 집단 지능이 없다면, 인간은 그들의 이기적인 [40]욕구에 따라 스스로를 멸종으로 몰아넣을지도 모른다.

IQ주의와의 분리

Phillip Brown과 Hugh Lauder는 Bowles와 Gintis(1976)를 인용하며 집단지성을 진정으로 정의하기 위해서는 지능과 IQ주의를 [175]분리하는 것이 중요하다고 말한다.그들은 계속해서 지능은 성취이며 [175]허락될 경우에만 개발될 수 있다고 주장한다.예를 들어, 이전부터, 사회 하위 계층의 그룹들은 그들의 지능을 모으고 모으는 것을 심각하게 제한받고 있다.이것은 엘리트들이 집단 지성이 사람들로 하여금 반란을 일으키도록 설득할 것을 두려워하기 때문이다.이러한 역량과 관계가 없다면, 집단 지성이 [176]구축되는 기반 시설은 없을 것이다.이는 집단지성이 [175]발전하도록 내버려두면 얼마나 강력해질 수 있는지를 반영한다.

인공지능 뷰

회의론자들, 특히 인공지능에 비판적이고 신체적인 해악과 신체적인 행동의 위험이 사람들 사이의 모든 단결의 기초라고 믿는 경향이 있는 사람들은, 신체적인 대량 동원으로서 행동을 취하고 해를 견디는 그룹의 능력을 더 강조할 가능성이 더 높습니다.몇 [177][178]셀의 s.이러한 일련의 사상은 반세계화 운동에서 가장 뚜렷하게 나타나며, 전형적으로 [177][178]학문을 기피하는 존 저잔, 캐롤 무어, 스타호크의 작품들로 특징지어진다.이러한 이론가들은 종종 존재하지 않거나 단순한 "지성"[177][178]이라고 주장하는 어떤 형태의 "지성"보다 생태학적, 집단적 지혜와 존재론적 구별을 만드는 데 있어 합의 과정의 역할을 언급할 가능성이 더 높다.

윤리적 이유로 인공지능을 혹독한 비판하는 사람들은 새로운 부족주의자들과 [179][self-published source]가이안들과 같은 집단적인 지혜를 쌓는 방법을 장려할 가능성이 높다.이것들이 집단 정보 시스템이라고 말할 수 있을지는 미지수다.빌 조이와 같은 몇몇 사람들은 어떤 형태의 자율적인 인공지능을 피하고 AI의 [180]틈새를 없애기 위해 엄격한 집단 지능에 기꺼이 노력하는 것처럼 보인다.

이러한 견해와는 대조적으로 Amazon Mechanical Turk 및 Crowd Flower와 같은 기업은 집단 지능 및 크라우드 소싱 또는 합의 기반 평가를 사용하여 기계 학습 알고리즘에 대한 방대한 양의 데이터를 수집하고 있습니다.

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유사한 개념과 응용 프로그램

계산과 컴퓨터 과학

다른이들

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