Просто о Witology

Летом 2009 года командующий войсками США и НАТО в Афганистане генерал Стэнли Маккристал (Stanley McChrystal) участвовал в брифинге в Кабуле. Обсуждалась сложность американской военной стратегии. На большом экране появилась схема, иллюстрирующая структуру проблемы. Около сотни узлов представляли разные группы и интересы, процессы и ресурсы. Сотни стрелок указывали взаимосвязи. «Как только мы поймем этот слайд, мы выиграем войну!» — произнес генерал Маккристал. Аудитория разразилась хохотом.
 
 

afgbig




Слайд из презентации генерала Маккристала. Нажмите для увеличения.

А ведь смеяться не было причин. Никто не надеется в одиночку возвести небоскреб или победить в войне (голливудские супермены не в счет). Почему же в сфере интеллектуальных задач мы ждем гения, единолично решающего любую мегапроблему? У этого недоразумения много причин. К нему подталкивают и популярные книжки об истории изобретений, и личный опыт переживания «эврики», и чисто мировоззренческое увязывание интеллекта с метафизической душой человека.
 
Коллективный разум
Между тем, интеллект, как способность находить решение сложных задач, присущ и животным, и компьютерным системам, и человеческим объединениям. Конечно, многие повседневные задачи успешно решает именно индивидуальный человеческий интеллект, но немало и проблем, которые ему совершенно недоступны. Никто не охватит умом все детали устройства реактивного самолета или мегаполиса, микропроцессора или государства. Это под силу только коллективному интеллекту и, значит, в общем случае он сильнее индивидуального.
Коллективный интеллект — не художественная метафора, а реальное явление, значимо отличающееся от простого механического объединения людей. 


Одни и те же сотрудники, сидя за компьютерами, совместно проектируют уникальный самолет, а на профсоюзном собрании бестолково ругаются. Откуда такая разница? Все дело в способе объединения индивидуальных интеллектов в единый «супермозг».

Коллективный интеллект формируется, когда между членами группы устанавливаются определенные протоколы взаимодействия. Они позволяют ставить задачи, разбивать их на части, определять приоритеты, запрашивать и получать дополнительную информацию, учитывать и оценивать мнения, сопоставлять варианты решений и, наконец, формулировать итоговый результат.


До недавнего времени коллективные интеллекты формировались только естественным порядком — эволюционно или вокруг харизматичных лидеров.


Но продукты эволюции обычно неэффективны и труднореформируемы (такова, например, бюрократия в государствах и корпорациях), а креативные группы, завязанные на выдающуюся личность, нестабильны и немасштабируемы.

Лишь в самые последние годы социальная инженерия и информационные технологии вплотную подошли к возможности целенаправленного искусственного создания мощных коллективных интеллектов, заведомо превосходящих возможности отдельных людей и даже эффективных малых групп, по крайней мере, в решении некоторых классов задач.
 
Предвестники


Хотя разумные компьютеры вопреки ожиданиям фантастов пока не появились, элементы искусственного интеллекта уже широко применяются в технике. Скажем, обученная нейронная сеть может распознавать образы, не имея для этого четкого алгоритма. Причем интеллектом здесь обладает только сеть в целом. Про ее отдельный элемент-нейрон нельзя сказать, какую именно задачу он решает в сети, но можно оценить его значимость для принятия конкретного решения. Получается, что интеллект нейронной сети определяются не элементами, а архитектурой взаимосвязей между ними.


Во многом это верно и в отношении людей, объединенных в сети, называемые социальными. Жизнь каждого человека протекает в сетях родственников, друзей, коллег. В них есть нормы, циркулируют идеи, выделяются лидеры, принимаются решения. Самым впечатляющим примером коллективного интеллекта на основе социальной сети служит наука с ее системой ученых степеней и взаимного признания экспертов, рецензируемых статей и перекрестных ссылок. Публикации – основной продукт деятельности ученого, а репутация среди коллег – его главное достояние. Наиболее влиятельные работы и их авторы отчетливо выделяются по многочисленным ссылкам на них. Эта система поддерживает высокий уровень компетентности экспертов в самых разных областях. Именно она обеспечила технический прогресс последних веков.


И все же научная сеть работает медленно. Подготовка и публикация статей занимает многие месяцы. Еще дольше формируются репутации. Для многих задач современного бизнеса традиционные научные и бюрократические механизмы поиска идей и выявления толковых людей слишком неповоротливы. Информационные технологии открывают путь к созданию коллективных интеллектов нового типа, более быстрых и многолюдных. Нужно только запрограммировать подходящую для этого архитектуру социальной сети. Ее поиск – важнейший технологический вызовов десятилетия.
 
Люди и тексты
В 1971 году Рэй Томлинсон из компании BBN отправил по компьютерной сети ARPANETпервое электронное письмо. А в 1989 году Тим Бернерс-Ли в ЦЕРНе впервые связал гиперссылками документы на разных компьютерах. Две важнейших подсистемы Интернета – электронная почта и всемирная паутина – символизируют два подхода к поиску новой платформы для коллективного интеллекта. Почта соединяет между собой людей, формируя социальную сеть, а паутина связывает документы, образуя сеть семантическую.
Очень скоро в этих сетях стали возникать «протоинтеллектуальные» явления. 


По почте поползли интернет-черви и цепные письма счастья, веб-сайты испытывали распределенные атаки и так называемый слэшдот-эффект — колоссальный наплыв посетителей, неожиданно привлеченных очередной новостью. Эти явления, подобно мозговым ритмам на энцефалограмме, указывали, что сетевая среда готова стать носителем сложных коллективных явлений.

«Социальная» линия развития породила списки рассылки, новостные группы, форумы, блоги. Наконец, появились сервисы социальных сетей, ставшие воплощением концепции «глобальной деревни» футуролога Маршалла Маклюэна и «теории шести рукопожатий» психолога Стэнли Милгрэма, который говорил, что между любыми двумя землянами можно найти цепочку из пяти знакомых. В конкурирующем лагере семантических сетей борьба шла за актуальность и авторитетность информации, арбитрами в которой стали поисковики, ранжирующие сайты и страницы на основе их взаимного цитирования, подобно научным статьям.
Активное сращивание социальных и семантических сетей началось на рубеже веков, когда в интернете стали возникать проекты, объединяющие для решения своих задач усилия множества незнакомых между собой людей. В 2006 году для обозначения этого подхода журнал Wired ввел термин «краудсорсинг» (от англ.  crowd— толпа). Однако само явление возникло на несколько лет раньше.
 
От индивидуализма к сотрудничеству
В 2000 году канадская золотодобывающая компания GoldCorp вопреки обычаям отрасли выложила в открытый доступ полувековой массив данных своей геологоразведки. Выделив призовой фонд в размере 575 тыс. долл., GoldCorp предложила всем желающим «поискать золото на картах». Участники конкурса из 50 стран, используя порой весьма неожиданные идеи, определили в итоге 110 перспективных мест для поискового бурения, и 80% из них оказались продуктивными.   Найденные залежи и полученные в результате конкурса знания позволили за несколько лет в 90 раз увеличить обороты компании.
Опыт GoldCorp далеко не единичен. Основанная в 2001 году компания InnoCentive стала предлагать всем желающим за вознаграждение от нескольких тысяч до миллиона долларов решать научно-технические задачи для своих клиентов – сегодня среди них десятки компаний из списка Fortune500, в том числе, например, Procter & Gamble, чей собственный отдел исследований и разработок насчитывает свыше 7 тысяч сотрудников. Однако на InnoCentive «решателей» более 160 тысяч, и нередко кто-то из них сразу знает, как подходить к новой проблеме. За время существования проекта ими было решено около 400 сложных изобретательских задач.
Зеркальный подход состоит в привлечении «толпы» не для решения, а для поиска проблем. 


Записи обиженных клиентов в книге жалоб и предложений мало кто читает. Гостевая книга на сайте уже полезнее – в нее заглядывают другие посетители. Если дать им возможность оценивать оставленные предложения, компания получит инструмент для выделения важных пожеланий и повышения удовлетворенности своих клиентов. Конечно, нужно еще завлечь посетителей на сайт, научиться «склеивать» похожие предложения, бороться с накрутками, и, конечно, добиться серьезного отношения сотрудников к творчеству клиентов. Такой подход называют управлением идеями (idea management). С его помощью, всемирная сеть кофеен Starbucks собрала через свой сайт около 25 тысяч предложений, и авторы некоторых идей уже оценили эффект от их внедрения.

Но все же ни InnoCentive, ни модели управления идеями нельзя считать полноценным коллективным интеллектом, поскольку здесь каждый участник действует в одиночку. Взаимодействие становится более выраженным на рынках предсказаний (prediction markets) — еще одной модели краудсорсинга, выросшей из тотализаторов и биржевой игры. Здесь пари, заключаемые на события в будущем, котируются на специальной бирже. Кто верит в прогноз, их покупает, кто разуверился – продает, а все мотивы обсуждаются на форуме. Если прогноз сбывается, организаторы расплачиваются с держателями пари по их номинальной цене. За эти деньги организатор на протяжении всех торгов видит по колебаниям биржевой цены, как меняются ожидания сообщества. И во многих случаях такой меркантильный коллективный интеллект заметно превосходит специалистов по точности прогноза.


Витологический краудсорсинг

Еще более плодотворное взаимодействие между участниками наблюдается в «Википедии», которая была основана в том же году, что и InnoCentive. На сегодня это, пожалуй, самый яркий пример краудсорсинга и крупнейшая семантическая сеть, возникшая в рамках одного проекта. Совместная правка текстов, вкупе со сложной самосовершенствующейся процедурой разрешения конфликтов позволила создать миллионы текстов, отражающих общепринятые представления о реальности. Однако слабое место «Википедии» – фактическая анонимность сотен тысяч ее создателей. Не получая за свой труд ни материального, ни, как правило, даже репутационного вознаграждения, многие находят удовлетворение в продвижении через энциклопедию своих личных взглядов. На снижение этого информационного шума уходит все большая доля ресурсов коллективного разума «Википедии».
 
Простые неправильные решения


Кто бы мог подумать, что «люди с улицы» найдут золото или напишут энциклопедию? Неожиданная эффективность краудсорсинга повлекла за собой завышенные ожидания. Но аморфная «толпа» все же не самый надежный помощник. Starbucks завален предложениями снизить цены. Клиенты InnoCentive анализируют сотни безумных идей в поисках одной стоящей. «Войны правок» сотрясают «Википедию», а ее толковые авторы препираются с дилетантами вместо того, чтобы писать новые статьи. На «толпу» влияют мода и неформальные лидеры, часто она отдает предпочтение «простому, логичному, лежащему на поверхности неправильному решению». А ведь бывают еще и активные провокаторы, засланные конкурентами, или просто развлекающиеся, которые мешают работе и подбрасывают уводящие от цели «вирусные» идеи.
Для эффективного сложения интеллектуальных сил «толпе» необходима внутренняя структура.


В этом, строго говоря, нет ничего неожиданного — так устроена наука, да и в любой жизнеспособной организации есть дифференциация людей на основе опыта, квалификации и успешности. Однако оффлайновые регалии нельзя напрямую заимствовать для онлайна – слишком велики различия в характере деятельности. Это заставляет краудсорнсинговые проекты экспериментировать с так называемой кармой, получаемой за оценки коллег. Но из-за субъективизма оценок карма подвержена накруткам, и сам механизм часто выходит из-под контроля, переставая служить поставленным целям. Поэтому организаторам приходится регулярно менять алгоритмы расчета кармы, что снижает доверие к системе.

На сегодня очевидно, что технология качественной самоорганизации «толпы», превращающая ее в мощный коллективный интеллект, не может быть простой. Она должна включать множество процессов и параметров, опираться по возможности на объективные показатели и использовать эффективную защиту от злоупотреблений. Основные принципы перспективных сложных систем коллективного интеллекта в общих чертах уже ясны, и в ближайшие год-два на рынок выйдет новое поколение продуктов этого класса. Один из них — система Witology, в которой за счет соединения целого ряда известных и новых техник создаются условия для формирования и развития коллективного интеллекта в интернет-среде.
 


Дыхание «большой технологии»
В основу системы Witology положена гибридная социо-семантическая сеть, объектами которой являются как члены сообщества, так и тексты – документы и идеи – с которыми они работают.  


Начав заниматься некоторой проблемой, участники сообщества выдвигают свои идеи, знакомятся с чужими и обсуждают их. Система отслеживает, кто чьи тексты читает, кто с кем устанавливает дружеские отношения и на основе этих данных запускает многоступенчатый процесс отбора наиболее интересных идей и толковых людей.


Для оценки текстов служит механизм, подобный рынкам предсказаний. Участники сообщества делают ставки на обсуждаемые идеи, пытаясь выделить наиболее ценные из них. В качестве «валюты» при этом используется аналог кармы, а именно, заработанная в ходе деятельности репутация участника. На бирже могут одновременно котироваться прямо противоположные идеи (более того, так обычно и бывает), а их авторы и сторонники в это время продвигают в семантической сети аргументы в пользу своей идеи, стремясь поднять котировки. Распознав достойные идеи на ранних этапах, участник поднимает свою репутацию в качестве визионера.


В системе есть и другие типы репутации, зависящие, например, от того, насколько значимые тексты читает участник сообщества, какова репутация его друзей, и насколько значимые тексты они читают и пишут. Во избежание накруток система учитывает поведение человека при работе с текстом: похож ли паттерн его действий на реальное ознакомление. Так что, просто листая значимые тексты, репутацию не заработаешь. Впрочем, это лишь частный пример того, как может функционировать система репутаций. На практике, чтобы нацелить сообщество на решение нужной задачи, фасилитатор, отвечающий за работу сообщества перед заказчиком, легко вводит новые схемы и правила. Это позволяет удерживать под контролем хаос, служащий в социальных сетях одновременно источником ярких идей и информационного шума, в котором эти идеи теряются.


Общая схема работы состоит в том, чтобы сначала стимулировать появление в системе новых людей и идей, а затем запустить процесс эволюционного отбора среди них. На выходе из этого «перемешивающего слоя» заказчик получает сразу два результата: эффективные идеи, которые смогли выжить в столкновении с конкурентами, и группу толковых людей, хорошо понимающих суть проблемы и подходы к ее решению. Причем, не обязательно, чтобы все они были признанными экспертами. Многие участники коллективного интеллекта ценны не своими специальными познаниями, а, например, коммуникативными навыками и кругом контактов, умением правильно ставить острые вопросы или способностью сжато и ярко формулировать идеи.


Под разные задачи из одного и того же большого сообщества могут выделяться разные группы людей. А закончив очередной проект, участники сохраняют заработанную репутацию и уже с ней подключаются к работе над новыми задачами. Такое сообщество, где всем людям знают цену не по формальной справке о квалификации, а по результатам участия в реальных проектах – это ли не мечта любой кадровой службы? И тут как раз показательно, что система Witology ориентирована (по крайней мере, на первых порах) не на яркие массовые интернет-проекты, а на применение в крупных корпорациях. Их огромные кадровые ресурсы часто недоиспользуются.


Административная система просто неспособна обнаружить, например, человека, с четким видением определенной проблемы, работающего в периферийном подразделении. Решения руководства, особенно нового, порой не учитывают важного скрытого знания и привычек персонала, из-за чего встречают непонятное сопротивление. Именно для решения подобных проблем может применяться коллективный интеллект сотрудников, становясь одновременно дополнительным социальным лифтом для наиболее толковых людей.


Пожалуй, наиболее важный вывод, на который наводит знакомство с системой Witology, состоит в том, что для коллективного разума наступает «конец начальной поры».  

Раньше, когда удивительные социально-информационные эффекты только обнаруживались, пионеры отрасли прямо на коленке создавали и запускали впечатляющие проекты, вроде «Википедии» или «Твиттера». Но сейчас в сфере коллективного интеллекта уже чувствуется дыхание новой  «большой технологии». Подобно программированию или автомобилестроению успех здесь скоро будет определяться грамотным соединением множества уже отработанных методов социальной инженерии с инновационными решениями, обеспечивающими четкие конкурентные преимущества. 

Max Parfenchikov27 июля 2011
953
 7.39