张怡:集体智慧

——智能化社会条件下人类合作和共享智能的基本形态
选择字号:   本文共阅读 249 次 更新时间:2019-11-04 23:45:55

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张怡  

   内容提要:智能化社会究竟对人类的智能发展带来怎样的影响,也许这是一个仁者见仁、智者见智的问题。库兹韦尔认为,在未来机器智能由于芯片技术的发展能够超越生物性智能。但是,人类智能的发展并不是简单地能够从个体智能的发展中得到说明,而更应该从类的智能发展水平上得到解释。自从互联网产生以来,人类的个体智能可以虚拟地连接起来,从而具备更有社会属性的类的智能,这就是集体智慧。集体智慧具有自身独特的智力因子C,在特定的网络平台上进行集体解问题和集体创造。在赛博空间中当集体智慧的认知方式向社会劳动分工迁移时,因超专业劳动分工的存在,人们可以合作和共享他人的智能。因此,智能化社会条件下,集体智慧是人类合作和共享智慧的基本形态。

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   智能化社会究竟对人类的智能发展带来怎样的影响,也许这是一个仁者见仁、智者见智的问题。美国著名的发明家、未来学家库兹韦尔(Ray Kurzweil)认为,随着人类对人工智能的开发,并且开发的速度又呈指数式的增长,未来人类与机器、现实与虚拟的界线会变得模糊,生物性的智能与非生物性的智能的合二为一可能成为不可改变的趋势。在时间序列上,2010年超级计算机模拟人类智能;2020年个人电脑模拟人类智能,21世纪20年代中期软件模拟人类智慧并有效建模。2030年左右,图灵测试最终通过,机器智能与生物智能没有区别。技术发展到这个程度,计算机能够融合生物智能和机器智能,从而纳米机器人形成;2045年由于电脑计算能力剧增和其成本的骤减,电脑所创造的人工智能的数量将是当今存在的所有人类智能数量的大约10亿倍。那时,人类将会成功地逆向设计出人脑,技术出现了撕裂人类历史结构的能力,“奇点”时刻就会出现。奇点主义的理论基础是加速回归定律,经验依据之一是摩尔的指数增长规律以及泛摩尔定律导致的科技性价比的指数化。但是,2016年世界半导体工业协会宣布半导体工业的生产不再遵循摩尔定律的路线图,这意味着摩尔定律从此将失效,人类社会进入到一个后摩尔定律的时代,库兹韦尔的观点受到严厉的挑战。尽管库兹韦尔的奇点理论过于乐观,但是他却揭示了智能化社会条件下人类智能的进化可能出现新的变化。

   从现代信息技术的发展看,人类智能的发展在个体层面借助于芯片技术的进展的确有可能在某个特定方面超越人类,但是从类的角度看人类大脑到目前为止仍然是一个谜。应该讲,人类智能的发展并不是简单地能够从个体智能的发展中得到说明,而是应该从类的智能发展水平上得到解释。在智能化的社会条件下,当社会的形态出现全面透彻的感知、宽带泛在的互联,那么一种基于以物联网为载体的社会存在方式为人类智能的进化打开了新的空间。个体智能受生物性的制约,其感知的阀域值总是有限的,其思维的单个功能总是难以与机器智能相比。但是,当计算机呈现分布式的架构,各种智能传感器不断代替人的感觉器官,各种形式的数据、文本、图表、声音、信息不断地被转化为数字形式,并且能在赛博空间进行存储和传播时,那么人类的个体智能就有可能虚拟地连接起来,从而突破个体智能的局限,形成超个体的智能行为,并具备更有社会属性的类的智能,这就是集体智慧(Collective Intelligence)。

  

   一、集体智慧的智力因子

  

   自从互联网产生以来,集体智慧现象一直受到学术界的高度关注。但是,初期学术界对集体智慧的研究主要是在定性的意义上加以直观的认定。但是,它是否真正具有人类意义上的智力行为,需要从定量的角度加以考量。我们知道个体的智力因素g不仅仅是心理学上测量智能行为的方法论产物,它也是个体智能进化中客观存在的生理因素,是人类进化的产物。集体智慧要具有人类意义上的智能行为必须在行为方式上反映出与个体类同的智力行为。从直观上讲,当社会基于互联网并通过众多传感器形成一个庞大的物联网系统时,不同的个体是可以围绕着同一个解题目标发挥它们各自的作用的,众多个体行为的宏观反映应该产生了类似于个体的智力行为。

   波兰学者舒巴(Tadeusz Szuba)2001年发表了《集体智慧和智商测量的形式化定义》一文,首先开始了对集体智慧的智力因子C进行定量化的研究,并在2011年出版的《计算集体智慧》一书中,做了较为系统的总结。他认为,集体智慧是赛博空间中团体成员随机智能行为的宏观反映,因而可以借助抽象的混沌计算模型的形式化来加以评价,并且可以对结构化环境中人的智能行为进行统计分析,其中最重要的是概率地分析个体成员推理的智力行为。舒巴的这个想法应该讲还是有道理的,因为在赛博空间中人和物都被解构为信息,特别是在一个社会的合作结构中人们是难以区分思维的和非思维的存在体的。所以,当每一个个体成员,包括形形色色的智能代理,都在赛博空间中围绕着特定的目标进行解问题时,他们推理的智力行为一定具有随机性。如果说赛博空间中不同个体在解问题过程时进行推理的现象是随机地分布在时空条件下的,那么集体智慧现象就可以从那些貌似杂乱无章的个体的智力行为之中得到解释。

   从定量上考虑集体智慧,舒巴提出这样一个解决策略:假设存在于环境E中已知个体S的集合为I(i)(i=1,……,n),环境E中个体集合S的集体智慧的测试周期为,那么在环境E中可能问题P(x)的域U是可以确定下来的。在这样一个问题域U的定义下,当不存在其他的相互作用时,个体集合S解问题的能力可以被理解为每一个个体成员解问题能力的求和。舒巴在2001年《集体智慧和智商测量的形式化定义》①和《集体智慧的普适形式模型和智商测量》②两篇文献中给出了定量的表述。其实舒巴的定量处理说明,在一个团体中只要个体对问题做出了解答就是对集体智慧做出了贡献,只要这个团体确实在解问题,甚至是解决了问题,应该认为这个群体具有个体一样的智力。但是考虑到,每一个个体在同一时间内以不同的推理法则进行,因此这种推理总是平行的和随机的。舒巴认为只要满足下列条件,集体智慧的智商就可以被认为是存在的。第一个是“N个元素的推理允许被解释为在社会结构中或者在一个单一的存在体中的一个解问题过程,并且N个的推理必然得到一个结果;或者形成一个过程,其中N个技术/元素不得不被发现且统一成为一个最终的技术或者结果”。第二个是“模拟的N个元素的推理允许我们在个体间、时空耗散或集体智慧的运动中对推理的分布进行建模”。第三个是“在模拟的情况下,其中推理链的某些元素可以暂时无效,但是在某个时间t,在后台或并行运行的另一推理中就会导致丢失内容的现象”。此外,模拟的推理要反映人类推理的各种方向。③所以,舒巴用符号IQS=P(t,N)来表示集体智慧的智商,把它看成是N个个体从推理出发状态到达目标状态的概率。在具体的计算上舒巴认为,在赛博空间中每一个体的推理都是基于特定的逻辑编程程序PROLOG来实现的,因此可以考虑每一个个体在PROLOG程序推理过程中从开始到结束的概率问题。

   舒巴2001年和2011年的工作仅仅是一种理论上的构思,尽管也做了智商的理想化的定量计算,但是毕竟没有非常多的经验数据的支持。但是在集体智慧定性研究的那个时代,学术界看到了定量处理的希望,也进一步激发起探索集体智慧中的智力因子C的热情。从科学证据的角度讲,集体智慧中智力因子C的测定取得决定性进展的工作来自MIT集体智慧研究中心。MIT集体智慧研究中心马龙(Thomas W.Malone)团队的核心成员伍莉(Anita Williams Woolley)2010年在《科学》(Science)上发表了重要论文《人类团体行为中集体智慧因素存在的证据》,从而表明了集体智慧的智力因子C的存在。

   自从英国心理学家斯皮尔曼(Charles Edward Spearman)1904年提出个体智能的二因素理论以来,关于一般智能的客观决定和测量方法有了许多模型。应该讲作为人类智能进化的客观因素,个体一般智力因子g的研究在心理学上已经有了相当的基础。20世纪末,美国著名心理学教授詹森(Arthur Jensen)用信息处理的方式进一步测定了个体一般智力因子g,从而更加确定个体智能存在着一般智力因子。按照这些心理学家们的研究,在个体智能的测试中,认知能力占比也就是一般智力因子g因素,通常在人的智能行为中占据30%—50%,其他因素的占比迅速下降,因而认知能力占比在衡量智能水平中具有重要地位。伍莉按照心理学家对个体智力因子g的处理方式,处理了集体行为中的智力因子C。伍莉提出:“我们定义集体智慧智力因子C为群体履行各种各样任务的一般能力。这类集体智慧的因素是群体自身的特征,而在个体中是没有的。”“我们的目标是决定作为一个整体的群体的集体智慧是否具有预测到上述或超越群体个体成员的那种已经解释过的能力。”④只要能够确定群体履行任务的认知能力占比与个体一样也处于30%—50%之间,那么我们有理由认为群体行为存在着智能行为。所以,他们给不同群体各种各样的任务,这些任务在性质上需要不同的合作过程,然后利用因素分析决定这里是否存在一个群体的单一智力因素。经过对40个3人一组的团队进行测试,让他们履行特定的任务,结果得到的重要结论是C因素占比值为43%,位于g因素值的中间。然后,他们又用了152个小组,2人到5人不等,使用更广泛的任务样本来进行测试,结果得到智力因子C因素占比值为44%。从而确定了集体智慧存在着智力因子C。集体智慧存在着智力因子C意味着智能化社会条件下,众多随机性的个体智能行为可以形成一个单体的宏观智能效应。

  

   二、集体智慧的智能行为方式

  

   如果说集体智慧存在着智力因子C,那么只要智能化社会是依托互联网和物联网建立起来的社会形态,分布式智能的集体智慧就能形成一种跨界的合作性认知。跨界的合作性认知主要表现为基于互联网和物联网的集体解问题,集体创造。

   集体解问题并不是一个新鲜的概念。自从人类进行合作生产以来,集体解决社会生活和社会生产中的难题从未断过。但是,在赛博空间产生以前,集体解问题的范围受到时空的制约是相当有限的。它不仅体现在人员非常有限,而且也体现在人员构成的知识背景有限;它不仅体现在解问题范围有限,而且也体现在解问题的深度有限。而现代计算机网络的形成为突破这一局限提供了可能。鼠标的发明者恩格尔巴特(Douglas Englebart)1962年在斯坦福研究所工作时提交了一篇在学术界非常有影响的工作报告,名为“增强人类智慧:一个概念框架”。他希望通过计算机网络来提高人们处理复杂问题的能力,以求获得理解问题和解决问题的方法。具体框架就是让每一个人在这个计算机网络上都能发挥作用,通过“预感、尝试、无形和人类的‘情境感受’与强大的概念、简化的术语和符号、复杂的方法和高性能的电子辅助工具有效地共存”等措施来实现这一目标。⑤但是受到技术条件的限制,他并没有完全如愿。

基于集体智慧的集体解问题是有着现代特定技术含量的概念内涵。法国早期集体智慧的研究学者列维(Pierre Lévy)曾把集体智慧理解为分布式的智能。由于赛博空间中大量个体智能的随机行为,在宏观上产生了一个智能的集成。如果这些个体都是围绕着解决某个特定的问题,那么他们的行为构成了集体解问题。所以,美国新墨西哥大学格林尼(Kshanti A.Greene)等人对赛博空间中集体解问题给出了这样一个定义:“集体解问题是许多个体合作定义问题并寻找一个或者多个可能的方案来改进境况的突现过程。(点击此处阅读下一页)

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本文责编:陈冬冬
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文章来源:《哲学分析》

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