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.