유기체 컴퓨팅

유기체 컴퓨팅은 인간 집단 내에서 목표 지향적인 행동을 향해 "공유된 감지, 집단적 추리, 조정된 행동"^[1]을 가능하게 하기 위해 기술을 채택한 공학적 인간 계산의 한 형태다.집단의 효능을 높이기 위한 이러한 생체모방적 접근방식은 개인집단이 하나의 지능적인 초조직으로서 기능할 수 있도록 함으로써 시너지 향상을 도모한다.null

이론적 근거

많은 작업의 경우, 그룹의 크기를 증가시키면 수익이 감소한다.즉, 각각의 새로운 사람은 전체적인 그룹 성과에 덜 기여한다.이는 새로운 사람을 추가하는 것과 관련된 편익비용 비율이 집단이 커질수록 감소함을 시사한다.그룹 효능을 높이기 위한 유기체 접근방식은 메트칼프의 법칙에 의해 기술된 바와 같이 그룹 구성원들 사이의 가능한 관계 수의 2차적 성장을 활용하고자 한다.실현된 관계의 수를 늘리고 그 관계의 효용을 충분히 증가시킴으로써, 각각의 새로운 그룹 멤버들은 이전 멤버들보다 그룹에 더 많은 가치를 더할 것이다.null

접근하다

그룹 효능의 유기체 모델은 올바른 증강 방법을 사용하여 실시간 분산 감지, 추론 및 행동을 가능하게 하면 그룹 내 개인들 간의 연결 개선으로 인한 시너지 효과를 통해 그룹 효능을 증가시킬 것으로 가정한다.실제로 유기체 컴퓨팅 연구는 주로 집단 행동의 서로 다른 응용에 최적인 확대 방법의 추구에 초점을 맞추고 있다.또한, 신청 공간은 "시너지 트라이애드"의 다음 구성원 중 하나에 더 큰 강조를 요구할 수 있다.null

공유 감지

공유 감지란 개인의 목표와 관련된 정보에 대한 더 큰 인식을 위해 개인 또는 통합된 감각 경험을 그룹 구성원들 간에 실시간으로 공유한다는 개념이다.null

집단추론

집단 추론에는 분산된 인식으로 인한 정보의 생성과 보급을 가능하게 하는 광범위한 방법이 포함된다.null

조정조치

조정된 조치에는 효과적이고 동기적인 그룹 행동을 가능하게 하는 방법이 포함된다.null

과제들

효과적인 유기체 컴퓨팅 방법을 개발하는 데 있어 핵심적인 난제는 정보 과부하 문제다.인간은 주의력 병목현상과 처리 병목현상을 모두 포함하는 제한된 용량 시스템이기 때문에, 추가 정보의 가용성이나 부과는 목표 관련 성과를 감소시키는 간섭을 일으킬 수 있다.null

증거

2013년 시범 연구는 시뮬레이션된^[1][2] 증강현실 환경에서 숨바꼭질 과제의 성과를 조사했다.그룹 규모와 증강 수준에 따라 시너지 효과가 높아지는 듯했다.집단 문제 성과를 해결하는 2010년 집단 지성 study[3]이"그룹 지능 지수"을 강하게 그룹 멤버의 사회적 지능을 가지고 약하게 개별적인 IQ를 가진, 집단 문제 indiv 성과를 해결하는 것이라는 것 그룹 멤버 사이의 상호 작용 역학이 더 나은 예언자라고 제안한 연관이 있는 것이 강력한 증거가 밝혔다.이드문제 해결 능력null

적용들

유기체 컴퓨팅은 에이전시를 강조하기 때문에 물리적, 시뮬레이션 또는 증강 세계에서의 상호작용에 가장 적합하다.따라서 잠재적 응용 분야로는 위기 완화, 선제 대응, 대테러뿐 아니라 실제 은유법을 이용한 추상적인 문제를 재평가하여 인위적인 환경의 문제해결 등이 있다.null

참고 항목

• 더글러스 엥겔바르트
• 글로벌 브레인

참조