초인적 인 지능의 비밀은 꿀벌을 알 수 있습니다

루이스 로젠버그 모든 스마트 우리를 만들 수있는 방법을 찾아야한다고 주장한다. 당신이 아직도있는 경우 초인적 인 지능은 얻기 어려운 일 이었지만, 지금은 실리콘 밸리에서 실행되는 시작 덕분에 가능되었다. 만장일치 AI 프로젝트는 사람들이 온라인 크라우드 소싱의 조건 하에서 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서, 참가자의 수백, 같은 그룹에 연합 불타는 질문에 대한 답을 찾거나 예측을 할 수 있습니다.

사이트에 대한 기본은 벌떼를 촬영

야생에서 사회 종의 존재의 고유 시작 로젠버그 영감 관찰을 만듭니다. 예를 들어, 꿀벌은 개인이 협력 할뿐만 아니라 수 있습니다 작은 식민지에서 연합뿐만 아니라, 최선의 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 떼에 격추, 벌집뿐만 아니라,이 기능은, 깃털되는 웨지로 병합, 물고기. 함께 동물 군의 대표는 최적의 환경과 상호 작용할 수있는 기회를 가질 수있다.

따라서, 그룹의 각 멤버에게 제공되는 정보는, 공통의 펀드이다. 어쨌든, 전에 사람들의 혜택을 즐기지 않았다 "정보를 수집합니다." 아니면 우리는 단지 그것이 작동 할 수 있다고 생각하지 않았다. 그는 자신의 발명품 루이 로젠버그의 실패를 두려워했다. 그러나, 그의 두려움은 근거없는 증명했다.

하이브리드 인간 - 컴퓨터

이 사이트 6 월 2016 년 발사되었다. 현재까지 만장일치 AI 시스템은 50,000 명 이상의 사용자를 등록했다. 총, 사람들은 질문 230000에 대한 답을 발견했다. 우리가 상상했던 인공 지능이 그렇게 나쁘지 않은 것으로 밝혀졌습니다. 기계와 인간의 지능의 하이브리드의 종류는 가장 어려운 문제에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 아마 사람들이 인구 과잉 등이 교착 상태의 탈출구를 찾을 수있을 수 있습니다. 이것은 인류의 목에 올가미를 강화하는 것은 기다릴 수 있음을 의미합니다.

이벤트의 결과를 예측 성공

시험 방법은 올해의 가장 중요한 이벤트의 집단 예측을 수행하기로 결정했다. 더욱 놀라운 유명한 켄터키 더비 첫 4 명 수상자 예측에서의 결과는 스탠리 컵 2016 - 예를 들어, 사람들은 팀 소유자의 주요 하키 트로피 NHL뿐만 아니라, 지난 아카데미 상 수상자를 예측하기 위해 함께 작동 할 수 있었다. 정확한 예측의 초기 확률이 542에 1을 있다는 사실에도 불구하고, 모든 말의 집단 지성이 제대로 수상자를했다. 따라서, $ 20 작은 내기 $ 11,800 승리를 돌 수 있었다.

군중의 지혜

사람들은 과거의 집단적 지혜에 연결하기 위해 노력했다. 군중의 지혜는 잘 알려져있다. 이 영역에서 다양한 기술이 개발되고있다. 시장은 일반적으로 또는 이벤트에 강하게 반응 할 때 따라서,이 모델의 원칙은 성공적으로 주식 시장에 실제로 적용되었다. 다른 지역에서 그녀의 실제적인 지식을 집단 마음의 심리학 촬영 및 백업, 루이스 로젠버그 완벽 아이디어를 가지고 시작했다.

하나 머리는 좋지만, 49 낫다

실증 연구는 "군중"에 개인의 수는 오십를 초과하지 않을 때 집단 지성이 효과적이라는 것을 보여 주었다. 대형 그룹은 종종 예측에 착각. 유명한 말을 의역하기 위해, 우리는 안전하게 요약 할 수 있습니다 : "하나의 머리, 49 좋다 - 더." 저자 만장일치 AI의 관찰에 따르면, 여러 가지 방법으로 인간 사회를 두 번 개별 응답의 평균 속도보다 더 정확한 예측을 제공합니다.

생성 메커니즘

영감이 발견 검사가 전달되는 첫번째 결과가 얻어. 이제 행동 집단 의사 결정의 원칙을 리드했다. 그래서 같은 질문에 사용자를 요청하는 서비스가 있었다. 이 결정은 실시간으로 일어나는 것은 흥미 롭다. 질문과 아이콘이 화면 중앙에 배치됩니다. 사용자가 정답으로 그녀를 끌어 시도 위에 커서를 가져가 사용합니다. 동시에 동일한 효과를, 다른 참가자를 생산하고 있습니다. "라이브"만남에서 그들 사이의 두 정반대 의견이 불가피 투쟁 인 경우에 따라서, 단지 집단적 의사 결정을 통해 해결 될 수있다.

결론

플랫폼은 스포츠 결과를 예측하는데 주로 전문된다. 그러나 저자의 생각에 따라, 짧은 시간에 사람들의 지식과 지혜는 소수 의견 (의사) 환자에게 해로운 경우 매출의 증가로 또는 정확한 진단에 통합 할 수 있습니다.