Что такое коллективный разум

Выражение «коллективный разум» в ходу уже несколько десятилетий, но стало важным и популярным с приходом новых коммуникационных технологий. Оно может вызвать ассоциации с групповым сознанием или сверхъестественными явлениями, но технически ориентированные люди обычно понимают под этим извлечение нового знания из объединенных предпочтений, поведения и представлений некоторой группы людей.

Конечно, коллективный разум был возможен и до появления Интернета. Для того чтобы собирать данные от разрозненных групп людей, объединять их и анализировать, Всемирная паутина совершенно не нужна. В число важнейших форм подобных исследований входят социологические опросы и переписи. Получение ответов от большого числа людей позволяет делать о группе такие статистические выводы, которые на основе единичных данных сделать невозможно. Порождение новых знаний исходя из данных, полученных от независимых респондентов, – это и есть суть коллективного разума. Хорошим примером могут служить финансовые рынки, где цена устанавливается не по желанию индивидуума или путем скоординированных усилий, а в результате поведения на торгах множества независимых людей, которые действуют в собственных интересах. Хотя на первый взгляд это противоречит интуиции, считается, что фьючерсные рынки, где многочисленные участники заключают контракты исходя из своих представлений о будущих ценах, способны предсказывать цены более точно, чем независимые эксперты. Объясняется это тем, что такие рынки аккумулируют знания, опыт и интуицию тысяч людей, а эксперт-одиночка может полагаться только на себя.

Хотя методы коллективного разума существовали и до появления Интернета, возможность получать информацию от тысяч и даже миллионов людей во Всемирной паутине открыла широчайший спектр новых возможностей. В любой момент времени кто-то пользуется Интернетом для совершения покупок, в исследовательских целях, в поисках развлечений или ради создания собственного сайта. Эти действия можно отслеживать и извлекать из них информацию, даже не задавая пользователю вопросов. Существует множество способов обработать и интерпретировать эту информацию. Вот парочка примеров, иллюстрирующих принципиально разные подходы.

•          Википедия – это онлайновая энциклопедия, создаваемая исключительно самими пользователями. Любой человек может создать новую статью или отредактировать уже существующую, а повторяющиеся попытки недозволенного использования пресекают немногочисленные администраторы. В Википедии больше статей, чем в любой другой энциклопедии, и, несмотря на манипуляции некоторых злонамеренных пользователей, считается, что по большинству тем информация точна. Это пример коллективного разума, поскольку каждая статья поддерживается большой группой людей, а в результате получается творение, намного превосходящее все, что могла бы создать одна организованная группа. Программное обеспечение Википедии не подвергает собранную информации какой-то особо интеллектуальной обработке; оно просто отслеживает изменения и отображает последнюю версию.

•          Уже упоминавшаяся система Google – самая популярная в мире поисковая машина. В ней впервые для ранжирования веб-страниц был применен подход, основанный на количестве ссылок на данную страницу. Для этого необходимо собрать информацию о том, что думают о данной странице тысячи людей, и воспользоваться ею для сортировки результатов поиска. Это совершенно другой пример коллективного разума. Если Википедия приглашает пользователей внести свой вклад в создание сайта, то Google извлекает информацию из того контента, который пользователи уже разместили на своих собственных сайтах, и применяет ее для генерирования оценок от имени пользователей.

Хотя Википедия – замечательный ресурс и впечатляющий пример коллективного разума, своим существованием она обязана скорее количеству пользователей, готовых пополнять сайт информацией, чем изощренным программным алгоритмам. В этой книге нас будет интересовать противоположный конец спектра, на котором разместились такие алгоритмы, как Google PageRank, где собирается информация о пользователях и с помощью вычислений порождается новая информация, способная сделать работу пользователей более удобной и продуктивной. Некоторые данные собираются явно – скажем, пользователя просят что-то оценить; другие – незаметно, например, наблюдая за

тем, что пользователи покупают. В обоих случаях важно не только собрать и отобразить данные, но и обработать их с целью получения новой информации.

В этой книге будут продемонстрированы способы сбора данных с помощью открытых API и описаны различные алгоритмы машинного обучения и статистической обработки. Сочетание того и другого позволит применить методы коллективного разума к данным, собранным вашими приложениями, а также поэкспериментировать с данными из других источников.

Вы можете следить за любыми ответами на эту запись через RSS 2.0 ленту. Вы можете оставить ответ, или trackback с вашего собственного сайта.

Оставьте отзыв

XHTML: Вы можете использовать следующие теги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

 
Rambler's Top100