Download - Kolektivna Inteligencija.pdf
I
KOLEKTIVNA INTELIGENCIJA
SEMINARSKI RAD
I
Sadržaj
1. Uvod .................................................................................................................................... 1
2. Definicija i vrste .................................................................................................................. 2
2.1 Inteligencija i kolektiv ...................................................................................................... 2
2.2 Kolektivna inteligencija .................................................................................................... 2
2.1. Reflektivna kolektivna inteligencija ............................................................................ 3
2.2. Strukturalna kolektivna inteligencija ........................................................................... 3
2.3. Evolucijska kolektivna inteligencija ............................................................................ 3
2.4. Informacijska kolektivna inteligencija ........................................................................ 3
2.5. Protočna kolektivna inteligencija ................................................................................ 4
2.6. Statistička kolektivna inteligencija .............................................................................. 4
3. Upravljanje znanjem i kolektivna inteligencija .................................................................. 5
3.1. Primjer ......................................................................................................................... 6
4. Faktori utjecaja na kolektivnu inteligenciju ........................................................................ 7
4.1. Faktori povećanja kvalitete .......................................................................................... 7
4.2. Faktori otežavanja razvoja kvalitete ............................................................................ 8
5. Web 2.0 ............................................................................................................................... 9
5.1. Dizajniranje ................................................................................................................. 9
5.2. Primjeri Web 2. 0 tehnologija .................................................................................... 10
5.3. Odlučivanje korištenjem Web 2.0 tehnologija .......................................................... 11
6. Kolektivna inteligencija kod životinja .............................................................................. 13
6.1. Primjeri kolektivne inteligencije kod životinja ......................................................... 13
7. Svijest kao mjera kolektivne inteligencije ........................................................................ 16
7.1. Važnost sinapse u stvaranju svijesti .......................................................................... 16
7.2. Mjerenje svijesti ........................................................................................................ 17
7.3. Predviđanje razine svijesti ......................................................................................... 18
8. Mjerenje kolektivne inteligencije ..................................................................................... 19
9. Loše strane ........................................................................................................................ 21
10. Umjetna vs kolektivna inteligencija .............................................................................. 23
11. Zaključak ....................................................................................................................... 24
12. Literatura ....................................................................................................................... 25
1
1. Uvod
Princip kolektivne inteligencije postoji od kad postoje i ljudi, očituje se kroz stvaranje
društava zajedničkih interesa do formiranja same civilizacije, sve s ciljem lakšeg
preživljavanja, življenja i napretka.
Napredak tehnologije u današnje vrijeme, samo je omogućio još veći porast i primjenu ove
vrste inteligencije, na neki način olakšao učenje i napredak ali u isto vrijeme postoji i rizik što
može biti posljedica prevelikog znanja na jednom mjestu, ako takvo što postoji. Pojam će biti
povezan sa „procesom“ upravljanja znanjem te vidjet će se kako se te dvije „pojave“
nadopunjuju i isprepleću. Aplikacije koje koriste ovu vrstu tehnologije našle su svoje mjesto u
kompleksnim procesima odlučivanja za velike korporacije te samim time utječu na razvoj
poslovanja poduzeća i način odlučivanja menadžera.
2
2. Definicija i vrste
2.1 Inteligencija i kolektiv
Da bi bolje razumjeli definiciju kolektivne inteligencije, najprije ćemo definirati inteligenciju
i kolektiv pojedinačno.
„Inteligencija se može definirati kao sposobnost uspješne interakcije s okolinom, posebno
kada smo suočeni s krizama i/ili promjenama uopće. Čovjekova inteligencija uključuje
prikupljanje, formuliranje, mijenjanje i primjenu (primjenjivog) znanja, često u obliku ideja,
slika, osjeta, modela odgovora–proces koji mi nazivamo učenje, rješavanje problema,
planiranje, vizija, intuicija, razumijevanje, kreativnost itd.“ [Nenad Prelog, Kolektivna
inteligencija, 2013].
„U najširem smislu kolektiv se odnosi na bilo koju cjelinu sastavljenu od drugih cjelina ili
dijelova. Riječ „kolektivna“ podrazumijeva kompleksne cjeline poput odnosa (prijatelji,
parovi), obitelji, interesne skupine, organizacije, zajednice, mreže, kulture, društvene sustave
(tržišta, vlade) te čovječanstvo kao cjelinu.“ [Nenad Prelog, Kolektivna inteligencija, 2013].
2.2 Kolektivna inteligencija
Pojam kolektivne inteligencije možemo definirati kao sposobnost neke skupine da pronalazi
bolja rješenja za probleme, nego što to rade neki pojedini članovi. [Wikipedija: Kolektivna
inteligencija]
Jedan od zadataka kolektivne inteligencije je da pronađe odgovore na razna pitanja. Među
ostalima tu se nalaze pitanja o načinu korištenja informacijskih tehnologija za povećanje
kapaciteta rješavanja problema, pitanja o čimbenicima koji imaju ulogu kod nastanka
fenomena kolektivne inteligencije, koje su pozitivne, a koje negativne uloge kod tih
čimbenika, te pitanja o načinu kvantificiranja kolektivne inteligencije.
Postoji nekoliko vrsta kolektivne inteligencije među kojima se nalaze (Prelog (2013),
Kolektivna inteligencija):
3
Reflektivna
Strukturalna
Evolucijska
Informacijska
Protočna
Statistička
2.1. Reflektivna kolektivna inteligencija
Reflektivna kolektivna inteligencija predstavlja oblik inteligencije kod koje skupina ljudi
zajedno razmišlja, pronalazi ideje, stvara rješenja i gradi mentalne modele
2.2. Strukturalna kolektivna inteligencija
Strukturalna kolektivna inteligencija je ona inteligencija kod koje su sustavi u društvu građeni
na način da podržavaju inteligentno ponašanje cjelokupnog sustava, kreativnost, te slobodno
kretanje informacija.
2.3. Evolucijska kolektivna inteligencija
Evolucijska kolektivna inteligencija temelji se na učenju. Svi ekosustavi i kulture temelje se
na obrscima odnosa koji su funkcionirali kroz mnoga razdoblja. Riječ je o obrascima koji su
evoluirali i ugradili mudrost koja se često koristi.
2.4. Informacijska kolektivna inteligencija
Informacijska ili komunikacijska kolektivna inteligencija predstavlja nam određeni tok
informacija i njihovu rasprostranjenost, samim time i dostupnost drugima na različitim
4
mjestima i u različito vrijeme. Ovaj oblik omogućen je u prošlom stoljeću
telekomunikacijskom i računalnom tehnologijom.
2.5. Protočna kolektivna inteligencija
Protočna ili međusobno prilagodljiva kolektivna inteligencija je ona inteligencija kod koje
granice između osoba nestaju.
2.6. Statistička kolektivna inteligencija
Vrsta kolektivne inteligencije koja je orijentirana prema skupini ili masi. Što je veća grupa
ljudi, veća je vjerojatnost da ćemo doći do rješenja određenog problema koji nam je zadan.
5
3. Upravljanje znanjem i kolektivna inteligencija
Upravljanje znanjem i kolektivna inteligencija su dva pojma koja su međusobno
povezana. Pa tako možemo reći da djelovanje kolektivne inteligencije premašuje ukupno
djelovanje svih pojedinaca u kolektivu zajedno. [Zara O. Managing Collective Intelligence]
Riječ “kolektiv“ odnosi se na bilo koju cjelinu koja je sastavljena od nekih drugih cjelina.
Kolektivnu inteligenciju smo već ranije definirali kao sposobnost neke skupine ljudi da
pronalazi odgovore na razna pitanja pomoću kojih dobivamo rješenje određenog problema.
Kolektivna inteligencija proizlazi iz kapaciteta svih oblika kolektivnih sustava.
Ona svoje temelje pronalazi u znanju, kreativnosti, odnosno sinergiji između njih.
Upravljanje znanjem ili menadžment znanja odnosi se na niz aktivnosti koje su usmjerene na
strategiju i taktiku razvoja znanja kroz obrazovanja i obuku. Svrha upravljanja znanjem je ta
da se efektivnom upotrebom znanja stvori vrijednost neke organizacije. Velik doprinos u
razvoju upravljanja znanjem dala je sociologija na način da je dala mikro i makro perspektivu
na upravljanje znanjem. Možemo reći da se upravljanje znanjem sastoji od 3 stvari, a to su
upravljanje informacijama, upravljanje kvalitetom i upravljanje ljudskim kapitalom i
resursima. [Zara O. Managing Collective Intelligence]
Iz svega ovoga možemo zaključiti da je svrha kolektivne inteligencije da traži odgovare na
postavljena pitanja, dok za upravljenje znanjem možemo reći da je to kapitalizacija, tj.
prikupljanje i dijeljenje znanja.
6
3.1. Primjer
Na primjeru neurona u mozgu možemo objasniti ulogu kolektivne inteligencije.
Iz biologije smo učili kako naša inteligencija ovisi o broju neurona u našem mozgu,
genetskom nasljeđu, te o ukupnom broju veza između tih neurona i znanju koje smo prikupili
od našeg rođenja. Isto tako kao i kod ljudi, metaforički je sve isto i kod organizacija.
Organizacije trebaju raditi na povećanju veza između “svojih neurona“ i količine informacija
koje posjeduje. U organizaciji ljudi predstavljaju neurone. Što je više ljudi, veća je interakcija,
veća raznolikost, i to sve na kraju dovodi do veće inteligencije. Kako to funkcionira možemo
vidjeti na sljedećoj slici
Slika 3.1.1 Primjer uloge kolektivne inteligencije (Izvor:
http://img638.imageshack.us/img638/3039/a205005mt8.jpg, dostupno 6.6.2014)
7
4. Faktori utjecaja na kolektivnu inteligenciju
Kvaliteta predmeta kolektivne inteligencije ovisi u potpunosti o njezinim kreatorima.
Međutim brojni faktori se promatraju i postaju predmet na koji se pokušava utjecati kako bi se
pospješio razvoj a u isto vrijeme se uzimaju u obzir i oni koji osporavaju razvoj kolektivne
inteligencije. [MIT Scripts, 2012].
4.1. Faktori povećanja kvalitete
Razvoju kolektivne inteligencije kroz vrijeme pridonijeli su pojedinci sa svojim znanjem i
iskustvom, o kvaliteti ovoga fenomena u nekim slučajevima može se diskutirati, međutim
pridržavanjem nekih pravila i uzimanjem u obzir sljedećih faktora, kvaliteta nastajanja
kolektivne inteligencije je povećana.
Nejednakost sudionika: različitost sudionika koji stvaraju kolektivnu inteligenciju pridonosi
kreiranju cijelosti neke ideje iz razloga jer se gleda na istu stvar sa različitih područja.
Ukoliko se dogodi i greška recimo u informacijama na nekom sustavu dostupnom putem
Web-a, različit stupanj znanja će omogućiti da se ta greška otkloni, što više ljudi sudjeluje
manja je šansa da nešto bude pogrešno.
Neformalna struktura: prema istraživanjima vezanim uz ovo pitanje, došlo je se do
zaključka da je neformalna struktura u većom mjeri odgovarajuća za stvaranje kolektivne
inteligencije nego formalna. Razlog tomu je generiranje inovativnih i odgovarajućih rješenja u
dinamičnom okruženju kao posljedica odsustva pritiska koji se pojavljuje zbog kontrole
vodećeg lica formalne strukture.
Izražena komunikacijska struktura: prema istraživanju o kreiranju predmeta kolektivne
inteligencije, zaključeno je da povećana komunikacija uzrokuje pro aktivno uključenje i
sudjelovanje još većeg broja sudionika koji pronalaze motiv i prepoznaju područje kojem i oni
mogu pridonijeti.
8
Poticaj za doprinos: ovisno o kojim programima se radi, ako je krajnji cilj istog zarada, onda
se obično za doprinos pojedinca daje neka novčana nagrada. Kako bi pojedinci više
sudjelovali potrebno je imati neku dodatnu motivaciju, to često može biti neki povlašteni
pristup informacijama na Web stranici ukoliko se pridonese nekim svojim sadržajem, isticanje
zahvalnosti za doprinos i sl.
4.2. Faktori otežavanja razvoja kvalitete
Utjecaj drugih sudionika: jedna od pojava ove vrste koja negativno utječe na kvalitetu jest
grupno razmišljanje, u smislu da pojedinac iznese argumente koji se čine neosporivi, a ostatak
nedvojbeno prihvati argumente bez razmišljanja o drugim mogućim idejama.
Grupna polarizacija: odnosi se na sklonosti grupe ka donošenju odluka koje su ekstremnije
od onih koje bi pojedinac donio bez utjecaja drugih.
Kulturološke prepreke: teorija koja govori da življenje različitih kultura uzrokuje različite
poglede na stvari iz tog razloga je teško postići suradnju i pridonijeti postojećem radu uz
određenu tematiku.
Implementacijski problemi: s obzirom da bi došlo do kvalitetne kolektivne inteligencije,
potrebno ju je kreirati duže razdoblje. Tijekom tog dugog razdoblja dolazi do znatnog
napretka i izmjene tehnologije, pa se javljaju problemi uz prilagodbu i praćenje tehnologije uz
očuvanje postojećih prikupljenih informacija.
Kao što smo već napomenuli na početku poglavlja, pri doprinosu razvoju kolektivne
inteligencije bitno je uzeti u obzir i raditi na faktorima koji povećavaju kvalitetu imajući na
umu korisnost za pojedinca koje će razvijati svoje znanje na temelju toga. Jednako tako važno
je imati na umu i faktore koji smanjuju kvalitetu kako ne bi realizirali neki od primjera loše
prakse.
9
5. Web 2.0
U uvodu je spomenuta posebna razina kolektivne inteligencije do koje je došlo razvojem
informacijskih tehnologija. Sve informacije su dostupne na jednom mjestu i svi korisnici
imaju mogućnost u dijeljenju znanja. Aplikacije koje to omogućuju označene su kao Web 2.0
tehnologija. Klasični primjeri te vrste tehnologije su: društvene mreže, wiki sustavim, blogovi
itd. [Dawn G. Gregg, 2010].
5.1. Dizajniranje
Jedan od osnovnih zahtjeva koji se nameće razvojnom timu jest različita perspektivna na
mogućnost korištenja aplikacije na kojoj se radi, vizualizacija te na koji način povezati grupe
kako bi rezultirali sa što većim dijeljenjem znanja.
Prema članku Dawn G. Gregg, sedam svojstava koje bi trebala imati ova vrsta aplikacije su:
- Jasan prikaz raspodjele domena: korisnici ovih aplikacija imaju različite potrebe za
postojećim informacijama i različita područja znanja koja žele podijeliti. Iz tog razloga
u aplikaciji treba biti jasno prikazana podjela područja kojoj postojeće informacije
pripadaju.
- Korisnici povećavaju vrijednost: krajnja svrha ove vrste aplikacije jest da korisnici
dijele, evaluiraju i koriste postojeći sadržaj odnosno informacije. Što je veće korisnika
koji sudjeluju u realizacije primjene aplikacije, to je vrijednost i kvaliteta sadržaja
veća.
- Podaci su ključni: ovisno o kvaliteti i relevantnosti podataka dostupnih preko ove vrste
tehnologija korisnici zaključuju o kvaliteti i vrijednosti same aplikacije.
- Olakšano prikupljanje podataka: prikupljanje podataka može biti jako spor proces jer
korisnici ne vide svoju vrijednost od toga. Zbog toga je važno dati im dodatnu
motivaciju ili koristiti tehnike koje ih potiču na to. Funkcionalnost bi trebala
omogućiti lagano dijeljenje postojećeg materijala i kreiranje novog kako bi pridonijeli
vrijednosti sadržaja.
10
- Olakšan pristup podacima: jednako kao i prikupljanje podataka, pristupa podacima je
neophodan za veliku korisnost aplikacije. Sadržaj bi se trebao lako pronaći zbog
raspodijele po domeni.
- Omogućen pristup sa različitih uređaja: bilo da se radi o mobilnim uređajima,
laptopima ili stolnim računalima, aplikacija bi trebala biti prilagođene, jer različiti
uređaji znače različite korisnike što omogućava dobivanje različitih informacija.
- Mogućnost nadogradnje: tehnologija je još uvijek u velikom razvoju i današnja
tehnologija kroz par godina će već zastarjeti. Kako bi sustavi postojao i omogućavao
formiranje kolektivne inteligencije bitna je mogućnost njegove nadogradnje.
Još neki od karakteristika ove vrste tehnologija su (Carnet, 2009):
web kao platforma — korisnici aplikacije mogu koristiti u potpunosti kroz web
preglednik,
korisnici su ti kojima podaci na nekoj stranici pripadaju i koji nad njima imaju
kontrolu,
arhitektura weba potiče korisnike da i oni, tijekom korištenja, doprinesu nekom web
sadržaju ili aplikaciji, za razliku od jake hijerarhije i kontrole pristupa tipične za
aplikacije u kojima sustavi kategoriziraju korisnike na različite razine pristupa i
funkcionalnosti,
neki aspekti društvenog umrežavanja,
unaprijeđena grafička sučelja u odnosu na tzv. Web 1.0.
5.2. Primjeri Web 2. 0 tehnologija
Dva najpoznatija primjera kolektivne inteligencije u praksi su Wikipedia i Google. Korisnici
diljem svijeta pridonose razvoju i povećanju kvalitete informacija dostupnih putem
spomenutih bez da su i svjesni toga. Google koristi upite milijuna korisnika i njihov odabir
pojedine web stranica kako bi generirao što točniji odgovor na postavljeni upit u tražilici i
kako bi mogao na temelju toga ponuditi drugom korisniku izvor koji su koristili korisnici prije
njega.
11
Wikipedia je stvorena od strane tisuću autora različitih članaka, dijeljenjem i malog dijela
znanja autori su stvorili najveću enciklopediju na svijetu. Najzanimljivija stvar od svega je da
se sistem pisanja na dobrovoljnosti nije oteo na kontroli s obzirom da svatko može uređivati i
dodavati sadržaj.
Ikako postoje mnogi alati za kreiranje i pridonošenje kolektivnoj inteligenciji, ne postoji teza
zašto alati ovog tipa jako dobro funkcioniraju iako se na početku predviđalo da neće oživjeti
zbog potrebnog besplatnog sudjelovanja, a ne samo korištenja postojećih iformacija.
5.3. Odlučivanje korištenjem Web 2.0 tehnologija
Kompleksnost donošenja odluka je vjerni pratitelj čovječanstva, zahvaljujući internetu i svim
dostupnim informacijama razumijevanje okoline je postalo znatno lakše. Razni programi
omogućavaju prikupljanje informacija o korisnicima, potencijalnim kupcima, partnerima i
drugima, ali i dalje postoji složenost donošenja odluka vezano uz spomenute.
Poduzeća nastoje pronaći jednostavniji način donošenja odluka, korištenjem Web 2.0
tehnologija i uključivanjem veće skupine ljudi u proces odlučivanja tražeći povratne
informacije putem društvenih mreža, kolaborativnih programa kako bi došli do „mudrosti
skupine“. [E. Bornabeu, 2009].
Neki od smjernica prema članku E. Bornabeu-a kako bi poduzeće trebalo koristiti Web 2.0
tehnologije u odlučivanju počinju sa savjetom da se najprije odabere područje problematike.
Nakon što je se definirao okvir unutar kojeg postoje problemi potrebno je generirati moguće
alternative odnosno izbore rješenja. Za svako moguće rješenje traže se informacije koje idu u
njegovu korist ili protiv. Prednost korištenja kolektivne inteligencije u tom području je
različitost mišljenja i perspektiva različitih ljudi koji su uključeni u evoluiranje mogućih
rješenja. Način na koji se realizira korištenje kolektivne inteligencije jest u vidu objava
problema na Web stranicama, a posjetitelji iste mogu predložiti rješenje.
Kada je riječ o prikupljanju rješenja od različitih skupina, iznenađujuće je, ali često na
stranicama za predlaganje rješenja, najbolje rješenje dođe od osobe koja se ne bavi tim
područjem, iz tog razloga važno je da se nastoji obuhvatiti što širi spektar zanimanja ljudi.
12
Kako bi se uspostavila ravnoteža inovativnih rješenja i postojećeg iskustva, bitno je uključiti
vlastite zaposlenike u proces donošenja odluka. Jedna od mogućih opcija koje pružaju
aplikacije ove vrste jest omogućiti interakciju sudionika koji predlažu rješenja, kako bi
nadograđivali i komentirali međusobne ideje.
Izazovi koji se mogu pojaviti pri takvom načinu prikupljanja informacije jest otežana kontrola
objava na Web stranicama namijenjenim u tu svrhu kako ne bi rasprava otišla u krivom
smjeru, te kako bi sadržaj ostao primjeren tematici. Još jedan od izazova javlja se u obliku
„vaganja“ kome će se dati veća prednost, iskustvu ili inovativnim idejama od stranaca. Prije
svega, koja će biti motivacija za pridonošenje raspravi o mogućem rješenju za probleme neke
firme. Velika je vjerojatnost da će se morati osigurati neka nagrada ili priznanje za sudionike
kako bi bili motivirani za pridonošenje.
Bez obzira na različite izazove, mogućnosti korištenja ove vrste aplikacija su velika prednost
za poduzeća. Dobivanje povratnih informacije od šire skupine ljudi i velikog broja
perspektiva neiscrpan je izvor novih ideja i različitih rješenja koja jedino još preostaju da se
realiziraju.
13
6. Kolektivna inteligencija kod životinja
Promatrajući životinje i njihovu inteligenciju, često sami sebi postavljamo pitanje da li su
ljudi toliko različiti od životinja.
Kada govorimo o inteligenciji, radi se o sposobnosti učenja u prirodi koja može rezultirati iz
prilagodbe novim situacijama ili promjenama u okolišu. Sposobnost korištenja inteligencije
nemaju sve životinje. Mnogi sisavci i ptice mogu se uzeti za primjer korištenja inteligencije
koja im je sasvim dovoljna za prilagodbu i preživljavanje u okolišu. [Biologija.hr –
životinjska inteligencija]
Mnoge životinjske vrste koriste različite alate koji im pomažu i potrazi za hranom i ostalim
aktivnostima. Vrlo razvijenu inteligenciju imaju primati poput čimpanza koje koriste grane s
kojima vade mrave iz mravinjaka. Čimpanze su poznate i po izradi koplja na način da lome
vrh grane i oštre zubima vrh grane.
6.1. Primjeri kolektivne inteligencije kod životinja
Za prvi primjer kolektivne inteligencije kod životinja odlučio sam uzeti mravlje kolonije.
Mravi u mravinjaku tvore jednu tijesno povezanu zajednicu u kojoj se mravi međusobno
raspoznaju pomoću mirisa. Zanimljivo je i to da se mravi iz jednog mravinjaka odnose
neprijateljski prema mravima iz drugog mravinjaka. Kolonija mrava sastoji se od puno
podzemnih komora koje su povezane tunelima.
Mravi imaju savršenu raspodjelu rada. Legija radnika nosi sitne dijelove prljavštine u čeljusti
i polaže ih u blizini kolonije i na taj način se gradi mravinjak. Svaka kolonija ima najmanje
jednu kraljicu koja liježe jajašca. Za ta jajašca se također brinu mravi radnici koji imaju
zadatak pribaviti hranu. Radnici su raspoređeni na raznorazne poslove, od granje mravinjaka,
14
pronalaska hrane, obrane mravinjaka od nepoželjnih posjetitelja i sl. Zanimljivo je i to da
mravima radnicima nitko ne zapovijeda, radnici ne rade stalno isti posao nego s vremenom
mijenjaju poslove.
Mravi posjeduju samoorganizirani sustav, dakle miljuni mrava u koloniji funkcioniraju bez
ikakve uprave, oni su timski igrači, funkcioniraju samo zajednički. Možemo zaključiti da
mravi kao pojedinci nisu pametni, ali kao kolonija brzo i učinkovito reagiraju na svoj okoliš.
Slika 6.1.1. Inteligencija roja – mravi
(Izvor: http://www.svijetokonas.net/wp-content/uploads/2011/03/mravi.jpg, dostupno 6.6.2014)
15
Kao drugi primjer navest ću ribu strijelac (archer fish). Ova riba živi u mangrovim šumama
gdje se hrani s kukcima koje nije lako skinuti s grana koje se nalaze iznad vode. Riba stvara
snažan mlaz koji je šest puta jači od snage koju ta riba može proizvesti svojim mišićima.
Kako riba nastavlja izbacivati vodu, brzina mlaza se povećava. Mlaz postaje sve snažniji i to
omogućuje izuzetno snažan vodeni udar koji udara i ruši kukca koji se nalazi na grani.
Slika 5.1.2. Archer fish
(Izvor: https://encrypted-tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTp_dzgJUep0qV-ByRrHPtoI30-
x9mkioO1h6utq4Ekzl_Z1egOWPkbJQ, dostupno 6.6.2014)
16
7. Svijest kao mjera kolektivne inteligencije
Ako razmišljamo o svijesti kao sposobnosti da budemo svjesni vanjskog okruženja i naše
prisutnosti u njoj, jedna od prednosti kolektivne inteligencije bila bi povećana svijest više
elemenata našeg okruženja i šireg kruga potencijalnih opcija kako komunicirati s njim.
Jedno od područja s kojim se znanstvenici i mislioci najviše bore je objašnjenje kako nastaje
svijest. I došli su do zaključka da je svijest fenomen koji proizlazi iz interakcije s relativno
jednostavnim elementima. U slučaju ljudskog mozga je kolektivna interakcija neurona. Ljudi
su kao neuroni, što ih je više to su pametniji. U slučaju košnice je kolektivna interakcija svih
članova košnice. A ključ kako kolektivna inteligencija povećava svijest je „misterij“ sinapse.
[Handbook of Collective Intelligence]
7.1. Važnost sinapse u stvaranju svijesti
Ovdje se sinapse ne odnose isključivo na neuralnu strukturu, to je metafora za veći
fenomen promjene podataka stanjem kao što se prenosi iz jedne jedinice u drugu. Najbolja
definicija sinapse bi bila da je to svaka točka na kojoj se podaci mijenjaju u medij koji je
sifriran. Važnost sinapse su proučavali mnogi mislioci, a ipak je najčešći element u bilo
kojem svjesnom sustavu. Primjer sinapse bi mogao biti tvrdi disk računala, tj. veza tvrdog
diska i njegova veza s računalom. Neki od primjera sinapse su:
Elektrokemijski podaci u mozgu prevedeni u govor ili pisanje prije pretvorbe u
elektrokemijske podatke u drugom mozgu
Elektrokemijski podaci u pčelama prevedeni u kretanje prije pretvorbe u
elektrokemijske podatke šifriranih u drugim pčelama
Mravlje poznavanje izvora hrane pretvoren u kemijske tragove koje prikupe
ostali mravi
17
Ključne karakteristike sinapsi koje bi mogle dovesti do stvaranja svijesti su:
Kašnjenje u vremenu
Dvosmislenost novo šifriranih podatka
Sposobnost novog oblika podataka za poticanje višestrukih receptora u sinapsi
s odašiljanjem jednog
Potencijal za odašiljanje iz više ulaznih izvora podataka kako bi ojačali ili
oslabili reakciju receptora
Kolektivna inteligencija povećava svijest oboje članova i grupe u cjelini, a ne samo
udruživanjem više podataka, nego eksponencijalnim povećanjem broja, i ponekad kvalitetom
sinapsi u sustavu. [Handbook of Collective Intelligence]
7.2. Mjerenje svijesti
Mjerenje svijesti kolektivne inteligencije može biti mjereno sa:
Brzinom koja detektira promjene u vanjskom okruženju svojih članova
Raznolikosti mogućih rješenja koje se postavljaju u okviru sustava
Kvalitetom opcija izabranih kao određen stupanj do kojeg rješenja dopuštaju
svojim članovima da napreduju [Handbook of Collective Intelligence]
18
7.3. Predviđanje razine svijesti
Tvrdi se da svijest kolektivne inteligencije sustava ili zajednice može biti predviđen
gledanjem sinapsi koje ga drže zajedno prema sljedećim kriterijima:
Gustoća sinapsi
Intenzitet ispaljivanja
Sinaptička receptivnost
Gustoća sinapsi nam govori koliko receptora dolaze zajedno u određene sinapse.
Intenzitet ispaljivanja govori kako su reaktivni emiteri na razne vanjske podražaje.
Sinaptička receptivnost nam govori kako brzo i energično receptori reagiraju na podražaje
pokretanjem akcije i postavljanjem emitera u druge sinapse. [Handbook of Collective
Intelligence]
19
8. Mjerenje kolektivne inteligencije
Steiner predlaže da se izvedbena skupina može mjeriti u odnosu na neku referentnu
vrijednost, tako da se može klasificirati kao gubitak ili dobitak procesa. Za Steinera izvedbena
grupa ovisi o vrsti zadatka koja može biti djeljiva, optimizirana ili kombinirana. Kombinirani
se mogu jos podijeliti na neke faktore:
Zbrojni tip
Kompenzacijski tip
Konjuktivni tip
Disjunktivni tip
Trans aktivna memorija
Vodstvo tima
Trening
Stres
Zbrojni tip prema Ringlemanu izvješćuje koliko tona mogu ljudi povući koristeći uže.
Izvješćuje kako nije čudno da grupa može povući veću težinu nego sam pojedinac, ali
interesantno je da kada svaki pojedinac povuče manje i težina se vraća na veličinu grupe. To
se povezuje sa gubitkom koordinacije, ljudi vuču u različito vrijeme, i gubitak motivacije.
Kompenzacijski tip s okreće prema tome da se izvedba povećava sa veličinom grupe. Prema
Tzineru i Edenu sposobnost i motivacija imaju kompenzacijske učinke.
Konjuktivni tip govori o tome da je to izvedba najslabijeg člana, pa veličina grupe reducira
izvedbu grupe. Ako manje vješti ljudi povećaju napor, učinak grupe se povećava.
20
Disjunktivni tip govori da veličina grupe povećava učinak grupe. Prema Tayloru i Faustu su
četiri osobe bolje od dva para po dvoje osobe, ali su bolji nego osobe kao pojedinci.
Trans aktivno sjećanje nam govori da osobe koje sastavljaju tranzistorski radio, grupe koje
prolaze obuku zajedno bolje razvijaju trans aktivno sjećanje. Ukazuje se na to da se bolje
trans aktivno sjećanje može postići kroz grupni trening fokusiran na kompetencije članova,
umjesto nego na identifikaciju grupe ili motivacije.
Vodstvo tima tvrdi da lideri mogu uočiti razliku između uspjeha i neuspjeha, zato jer oni
znaju kakav je stvoren tim i kako je strukturiran i vođen. Prema tome se također zna da lideri
često donose odluke.
Trening se vodi prema tome da se grupe koje se poslože bolje prepoznaju i implementiraju
znanje, kao što je davanje izričitih uputa da se podijele informacije i iskoristi stručnost,
dobivanje povratnih informacija, odnosno ulaganje u zajednički rad.
Stres ima invertirani U-oblik odnosa s izvedbom, tj. kako se pojedinci prilagođavaju na stres
tako se kvaliteta izvedbe pomiče udesno. Unutar grupe s različitim mišljenjima su odbačene s
pritiskom vremena, dok su one koje prihvate stres prihvaćene. [Handbook of Collective
Intelligence]
21
9. Loše strane
Kod loših strana naveo bih lošu stranu u odlučivanju. Znači kolektivna inteligencija je
„loša“ za bitne odluke. Prema istraživanju1 američkih stručnjaka sa Princeton sveučilišta, koji
su koristili razne simulacije, ustanovljeno je kako veličina grupe utječe na sposobnost
odlučivanja. Prema tom istraživanu ispostavljeno je da što više ljudi sudjeluju u procesu
odlučivanja, veći su izgledi za to da krajnji rezultat bude loš. Istaknuto je i kako je bolje da su
grupe kod odlučivanja manje, tj. grupe od 5-20 pojedinaca. Kod takvih grupa se donose
najbolje odluke te se najbolje prouče dobivene informacije.
Još jedan primjer loše strane kolektivne inteligencije je izmišljena vrsta Borg2 iz
serijala Zvjezdane stane. Razvili su se u delta kvadrantu. Borg je u početku bio humanoidna
vrsta. Ali su tijekom vremena uz pomoć napredne tehnologije povezivali svoje umove u jednu
mrežu koja se naziva Borg kolektiv. Borg je skupina bića koja dolaze u kolektiv asimilacijom
i tako se razvijaju. Asimilirana bića gube svoju individualnost. Cilj im je asimilirati što više
vrsta te postići savršenstvo, a time i razvijaju svoju tehnologiju da bi bili najnaprednija vrsta.
Borg je dijelom kiborg, a dijelom humanoid, ali ipak androide smatraju primitivnima. Borg na
sebi imaju nešto kao štitove pomoću kojih imaju sposobnost adaptacije oružja. Tim
kolektivom upravlja matica, tj. njihova Borg kraljica koja donosi red u milijunima glasova
kolektivnog uma. Kraljica govori u ime svih njih, ona sebe predstavlja u jednini, dok ostali
povezani u kolektivu govore u množini. Kraljica govori u ime kolektiva i ona je njihova vođa.
Dok bi kraljica bila uništena, ona je odmah zamijenjena drugom.
1http://mondo.rs/a685811/Magazin/Lifestyle/Kolektivna-inteligencija-glupa-za-bitne-odluke.html
2 http://sector023.host.sk/index.php?action=borg
22
Slika 9.1. Borg
(Izvor: http://mbtimetraveler.com/2013/03/02/the-borg-are-here/)
23
10. Umjetna vs kolektivna inteligencija
Pojavom računala i razvojem došlo je do otvaranja brojnih mogućni primjene računala. Ljudi
su počeli primjenjivati inovativnost, svoju maštu, ali istovremenom ih je bilo i strah računala.
Razvojem računala ljudi su počeli i razmišljati što sve računalo može i koje su njegove
mogućnosti. Ljudi su čak i počeli razmišljati „stavljanjem“ svojeg mozga u računalo, pošto
računalo može istovremeno procesuirati veliku količinu podataka. Ali nisu se svi sva time
slagali, neke je bilo toga i strah, a neki su u tome vidjeli računala koja sam razmišljaju i uče
nove stvari te obrađuju u sekundi veliku količinu podataka. Puno ljudi je tu vidjelo nadu, jer
uz takva „super računala“ ljudi ne bi skoro ništa morali raditi, ali tu dolazi i do toga da ljudi
složno naprave takva računala, računala preuzmu kontrola svega i moglo bi doći do
istrebljenja ljudi. Ipak danas već i postoje takvi sustavi, kao npr. pretraživač Google koji
predviđa naša pretraživanja i već unaprijed zna koje rezultati bi mi htjeli. Znači našom
povijesti pretraživanja se koristi Google koji „predvidi koje bi mi rezultate htjeli. To je i u
većini slučajeva super, ali u nekim slučajevima pretraživanja dolazimo do naših rezultata
teškom mukom. Također ima još primjera umjetne inteligencije npr. kod Apple-a kao što je
razgovaranje s mobilnim telefonom. Pojavom umjetne inteligencije uvijek se pitamo da li će
računalo moći razmišljati kao čovjek, može li računalo razviti svoju vlastitu inteligenciju i
slična pitanja. Danas je umjetna inteligencija svagdje prisutna, makar ne u tolikoj mjeri kao
npr. u filmu Univerzalni vojnik, gdje ljudi naprave toliko napredno računalo s umjerenom
inteligencijom da se to računalo okreće protiv ljudi i želi ih istrijebiti. Danas nam više nije
uopće teško zamisliti da umjetna inteligencija zamijeni kolektivnu inteligenciju, da će u
budućnosti postojati strojevi koji neće razmišljati bolje od nas, već budućnost u kojoj ćemo
strojevima dopustiti da razmišljaju umjesto nas. [Boris Ružić, umjetna vs kolektivna
inteligencija, 2011.]
24
11. Zaključak
Kroz opisane slučajeve, vidimo da kolektivna inteligencija se nameće intuitivno, ali da ju je
ipak do neke granice moguće kontrolirati i njezin razvoj voditi u određenom smjeru. S
obzirom na obujam primjene i učenja iz sadržaja kreiranog kolektivnom inteligencijom od
strane studenata, trebalo bi se davati veći poticaj za uključivanje istih kroz nastavni program.
Samim time i studenti bi stvarali osjećaj za važnost pridonošenja određenoj temi u koju se
razumiju, razvoju postojećih i ostavljanju svog doprinosa kako bi buduće generacije lakše
usvajale gradivo i imale dodatni poticaj za nastavak razvijanja predmeta kolektivne
inteligencije.
25
12. Literatura
1. Dawn G. Gregg (2010). Desining for Collective Intelligence
2. Eric Bornabeu (2009). Decisions 2.0: The Power of Collective Intelligence. Dostupno
23.5.2014. na: http://sloanreview.mit.edu/article/decisions-20-the-power-of-collective-
intelligence/
3. CARNet pojmovnik, dostupno 23.5.2014 na:
http://www.carnet.hr/tematski/drustvenisoftver/pojmovnik
4. MIT Scripts, dostupno 23.5.2014 na : http://scripts.mit.edu/
5. Biologija.com – Inteligencija životinja, dostupno 6.6.2014 na:
http://biologija.com.hr/modules/AMS/article.php?storyid=8488
6. Kolektivna inteligencija, dostupno 6.6.2014 na:
http://demo.telenovo.com/uploads/groups_bull/files/30/decision%202.0.pdf
7. Zara O. Managing Collective Intelligence. Dostupno 6.6.2014 na:
http://www.axiopole.com/pdf/Managing_collective_intelligence.pdf
8. Maja Mataric. Desining Emargent Behaviors: From local Interaction to Collective
intelligence. Dostupno 6.6.2014 na: http://www.google.hr/books
9. Nenad Prelog (2013), Kolektivna inteligencija. Dostupno 7.6.204 na:
http://www.scribd.com/doc/222106012/Kolektivna-Inteligencija-14
10. http://www.tportal.hr/scitech/tehno/158976/Umjetna-vs-kolektivna-inteligencija.html,
dostupno 7.6.2014.
11. http://scripts.mit.edu/~cci/HCI/index.php?title=Main_Page, dostupno 6.6.2014.
12. http://mondo.rs/a685811/Magazin/Lifestyle/Kolektivna-inteligencija-glupa-za-bitne-
odluke.html, dostupno 6.6.2014.
13. http://sector023.host.sk/index.php?action=borg, dostupno 6.6.2014.