Как стать автором
Обновить
0
VDSina.ru
Серверы в Москве и Амстердаме

Коллективный разум — как толпа может предсказать почти все

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров25K


Коллективное мнение широкой группы случайно собранных людей, возможно более точное чем мнение отдельно взятого человека, даже если этот человек является экспертом в данном вопросе. Эта концепция не является новой. Еще Аристотель в 350 г. до н.э писал в «Политике»:

«Возможно, что многие, хоть по отдельности и не хорошие люди, но когда они соберутся вместе, могут быть лучше, не индивидуально, а коллективно, точно так же, как общественные обеды, в которые многие вносят свой вклад, лучше, чем если бы поставлялся за счет одного человека».

В 1906 г. в городе Плимут (Великобритания) на сельской ярмарке был проведен эксперимент. Френсис Гальтон в качестве развлечения посетителей ярмарки предложил на глаз оценить вес выставленного на всеобщее обозрение быка и написать эту цифру на специальном билете. За правильные ответы организаторы шоу обещали призы. В результате в голосовании приняли участие около 800 человек — как заядлых фермеров, так и людей, далеких от скотоводческих дел. Собрав после этой ярмарки все билеты для анализа, Гальтон высчитал среднее арифметическое значение для всей выборки — 1197 фунтов. Реальный же вес быка оказался 1198 фунтов (543,4 кг). Каким-то непостижимым образом разношерстная публика дала ответ, максимально приближенный к реальному показателю. Т.е. ответ публики был точнее чем ответ отдельно взятого эксперта, например мясника или скотовода. Гальтон, который до этого свято верил в селекцию и превосходство одних людей над другими, был вынужден сменить вектор своих исследований.

При определенных условиях, интеллект толпы гораздо более точен и надежен, чем специализированные знания любого человека в ней. Этот феномен был воспроизведен множество раз в разных областях.

USS Scorpion (SSN-589) — атомная подводная лодка ВМС США, одна из шести лодок типа «Скипджек». Спуск на воду прошёл 29 декабря 1959 года. А в 1968 году подлодка вместе с экипажем из 99 человек затонула. Причина гибели корабля до сих пор не установлена, наиболее вероятной версией считается взрыв торпеды типа Mark-35. Первоначально, не могли установить место гибели субмарины. Последний сеанс радиосвязи с лодкой состоялся, когда она находилась примерно в 2100 милях от Норфолка в центральной части Атлантики. Задача была не из легких.

Джон Пинья Крейвен (John Piña Craven) основным направлением работы которого был поиск и подъём утерянных военных объектов в глубоководных частях мирового океана и другие специальные операции с применением подводных лодок, собрал широкий круг людей (т.е. толпу) для поиска, состоявшую из математиков, специалистов по субмаринам, океанологов, военных. Крейвен попросил их всех сделать предположение где затонул «Скорпион», основываясь на вероятных сценариях гибели подлодки. Проанализировав ответ каждого, Крейвен указал координаты поиска подлодки, и… оказался прав.

Возникает один вопрос: «Если толпа может быть настолько умной, почему мы это не используем во всех аспектах жизни?»

Феномен «мудрости толпы» стал использоваться в бизнес-стратегиях и рекламных пространствах. Фирмы и компании собирают отзывы потребителей и в соответствии с этим разрабатывают рекламу. Этот феномен был поставлен в центр внимания социальных сетей, таких как Quora, Stack Exchange, Wikipedia и другие веб-ресурсы, основанные на коллективных человеческих знаниях. Ну или самый простой пример, вы вряд ли посмотрите фильм, если средняя оценка на Кинопоиске или IMDB ниже 7. Коллективный ум используется в выборах президента и других лидеров (ладно, последний пример не самый удачный).

image

И казалось бы, одна голова — хорошо, а две — лучше. Если уж на то пошло, три головы — еще лучше, чем две, а четыре — тем более. При наличии сотни или тысячи разум просто обязан восторжествовать. Но почему мы имеем финансовые «пузыри», религиозные секты и Гитлера?

Что делает толпу разумной? Согласно журналисту и писателю Джеймсу Суровецки, коллективный разум основывается на двух факторах: разнообразие и независимость. Толпа, состоящее из представителей разных профессий, возрастов, национальностей, умнее чем толпа состоящее из «одинаковых» людей. Разные люди обращают внимание на разные «детали», и, если их правильно соединить, коллективное знание будет обширнее (и подробнее) знания любого отдельного человека. Независимость толпы также имеет значение. Вспомним игру «Кто хочет стать миллионером?».

Статистика шоу показывает, что в случае звонка эрудированному другу правильный ответ был выбран лишь в 65% случаев, а когда игрок выбирал помощь зала, ответ большинства был верным в 91% случаев. А теперь представьте, что во время подсказки зала, кто-то крикнет: «Правильный ответ — B!». Насколько это повлияет на конечный результат? А что если бы во время Плимутской ярмарки, кто-то подсказывал людям сколько весит бык?! Когда толпа прислушивается к мнению одного отдельного человека, толпа перестает быть «коллективным разумом».

Суд присяжных, состоящий из 12 разных независимых людей, можно привести в качестве примера «коллективного разума». И если 11 из них начнут прислушиваться к мнению одного, то этот суд ничем не отличается от того, если бы судил один человек. В фильме «12 разгневанных мужчин» (1957) наглядно показано, как от мнения одной сильной личности в суде присяжных, зависит судьба приговоренного (кстати, фильм имеет оценку 8,9 в IMDB).

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 давая в результате разновидность коллективного интеллекта. Использование интерактивных новых медиа, в частности, интернета, поощряет онлайн-взаимодействие и такое распределение знания между пользователями.

В коллективе есть два типа людей: когнитивно центральные — знающие то же, что почти все остальные члены группы, и когнитивно периферийные, обладающие уникальной информацией. Чтобы хорошо работать, группам надо пользоваться знаниями когнитивно периферийных людей. Но в большинстве групп при обсуждении решений первую скрипку играют когнитивно центральные члены коллектива. Объясняется это просто: люди предпочитают слышать известную всем информацию и слушать тех, кто может ее предоставить. Поэтому когнитивно центральным членам группы доверяют больше, чем когнитивно периферийным.

При коллективном обсуждении самое главное — помочь группе проанализировать всю информацию, которой располагают ее члены, и не позволить ложным информационным сигналам и репутационному фактору воздействовать на решение.

Таким образом, толпа склонна принимать наилучшие решения, если она состоит из различных мнений и идеологий. Усреднение может устранить случайные ошибки, которые влияют на ответ каждого человека по-разному, но не систематические ошибки, которые влияют на мнение всей толпы в одном и том же месте. Так, например, нельзя ожидать, что метод «мудрости толпы» компенсирует когнитивные искажения.

Толпа, как правило, работает лучше всего, когда есть правильный ответ на поставленный вопрос, например, вопрос о географии или математике. Когда нет точного ответа, толпа может прийти к произвольным выводам. Эффект мудрости толпы легко подорвать. Социальное влияние может привести к тому, что среднее значение ответов толпы будет совершенно неточным, в то время как среднее геометрическое будет гораздо более надежным. Эксперименты, проведенные Швейцарским федеральным технологическим институтом, показали, что, когда группе людей предлагалось ответить на вопрос вместе, они пытались прийти к консенсусу, который часто приводил к снижению точности ответа. т.е. какова длина границы между двумя странами? Одно из методов по борьбе с этим эффектом — обеспечить, чтобы в группе было население с различным происхождением.

Как повысить точность ответов толпы — объединение людей в рои, или так называемый Human Swarming. В 2015 году в «Ночь Оскара» группа случайных кинозрителей вошла в историю предсказаний премии, превзойдя прогнозы подавляющего большинства экспертов киноиндустрии, включая New York Times и FiveThirty Eight. Они сделали это, используя новую, отличную от других форму искусственного интеллекта, называемой Swarm Intelligence. Он работает путем объединения знаний, мудрости, эмоций и интуиции реальных людей в режиме реального времени.

image

Но это был не опрос — это живая система, связанная алгоритмами «роения», дающая возможность группам онлайн-пользователей объединять свой интеллект таким образом, чтобы это намного превышало возможности отдельных членов. Проще говоря, Swarm Intelligence позволяет группам эффективно объединить свои усилия, превращая обычных фанатов в супер-экспертов. Группа предсказала победителей 15 лучших наград всего за 15 минут. Как сообщают Newsweek и Discovery, средний человек, участвовавший в исследовании, работая в одиночку, получил только 3 из 15 правильных ответов (40%). У них получилось немного лучше, когда исследователи объединили данные в простой опрос, выбрав наиболее популярный ответ для каждой категории. Получено 7 из 15 правильных ответов (47%).

Но когда группа работала вместе как рой, используя программную платформу UNU, они предсказали 11 из 15 правильных (73%). Это было намного лучше, чем даже у самого результативного человека в группе, который правильно угадал всего 9 категорий. Он также был лучше, чем New York Times, который также получил 9 из 15 правильных ответов. Ясно, что многие умы лучше, чем один…

Ободренные этими первыми результатами, исследователи из Unanimous A.I. протестировали возможности этих «роев» в различных областях, от финансовых рынков до плей-офф НФЛ. И эти рои продолжают впечатлять, обыгрывая экспертов ESPN неделю за неделей и опережая 99% игроков, делая ставки на Суперкубок.



На правах рекламы


Нужен сервер для размещения приложения или для любых других целей? Наши эпичные серверы с современными и мощными процессорами от AMD прекрасно подойдут. Широкий выбор конфигураций с посуточной оплатой.

Теги:
Хабы:
Всего голосов 34: ↑32 и ↓2+41
Комментарии27

Публикации

Информация

Сайт
vdsina.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
11–30 человек
Местоположение
Россия
Представитель
Mikhail

Истории