موضوع مقاله: هوش مشارکتی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # هوش مشارکتی | مقدمه: هوش مشارکتی در سه مورد کلیدی با هوش جمعی تفاوت دارد: نخست، در هوش جمعی یک کنترل‌کننده مرکزی وجود دارد که پرسش را مطرح می‌کند، پاسخ‌ها را از جمعی ناشناس جمع‌آوری می‌نماید و از یک الگوریتم برای پردازش آن پاسخ‌ها استفاده می‌کند تا به نتیجه‌ای معمولاً «بهتر از میانگین» دست یابد؛ در حالی که هوش مشارکتی بر گردآوری و ارزش‌گذاری دیدگاه‌های متنوع تمرکز دارد. | ## بخش 1: هوش مشارکتی | دوم، در هوش جمعی پاسخ‌دهندگان ناشناس هستند، اما در هوش مشارکتی — مانند شبکه‌های اجتماعی — شرکت‌کنندگان ناشناس نیستند. سوم، در هوش جمعی (همانند مدل استاندارد حل مسئله)، یک آغاز وجود دارد، زمانی که کنترل‌کننده مرکزی پرسش را مطرح می‌کند، و یک پایان، زمانی که نتیجه «اجماعی» اعلام می‌شود. اما در هوش مشارکتی، کنترل‌کننده مرکزی وجود ندارد، زیرا این فرایند بر پایهٔ الگوهای تکاملی طراحی شده است. عامل‌های توزیع‌شده و مستقل، مشارکت می‌کنند و کنترل را به‌صورت اشتراکی در اختیار دارند — همان‌گونه که در تکامل و در تولید مقالات ویکی‌پدیا نمود پیدا می‌کند. هوش مشارکتی ویژگی سیستم‌های توزیع‌شده‌ی چندعاملی است که در آن هر عامل — انسانی یا ماشینی — به‌صورت مستقل در یک شبکهٔ حل مسئله مشارکت می‌کند. خودمختاری مشارکتیِ موجودات زنده در زیست‌بوم‌هایشان، امکان تکامل را فراهم می‌سازد. زیست‌بوم‌های طبیعی — که در آن امضای منحصربه‌فرد هر موجود از ژنتیک، شرایط، رفتار و جایگاه آن در زیست‌بومش ناشی می‌شود — اصولی را برای طراحی نسل بعدی شبکه‌های اجتماعی ارائه می‌دهند؛ شبکه‌هایی که از هوش مشارکتی پشتیبانی می‌کنند، و در فرایند حل مسئله، تخصص فردی، ترجیحات، و مشارکت‌های منحصربه‌فرد را از طریق جمع‌سپاری به‌کار می‌گیرند. چهار اصطلاح مرتبط به‌صورت مکمل یکدیگر عمل می‌کنند: هوش جمعی، ورودی‌هایی از تعداد زیادی پاسخ‌دهنده ناشناس به پرسش‌های کمّی را پردازش می‌کند تا پیش‌بینیهایی بهتر از میانگین به‌دست‌آورد. محاسبات انسانی از توانایی‌های الگوشناسی انسان‌های ناشناس برای انجام ریزوظایف بهره می‌گیرد تا قابلیت‌های ماشین را بهبود بخشد و یادگیری ماشینی را امکان‌پذیر سازد. هوش مشارکتی مکمل سه روش فوق است، با این تفاوت که در اینجا اجراکنندگان وظایف ناشناس نیستند. این افراد یا ابزارهای مشارکت‌کننده دارای مهارت‌ها، انگیزه‌ها و وظایف گوناگون‌اند. این مشارکت‌کنندگان غیرناشناس — از حسگرهای برچسب‌خورده گرفته تا دستگاه‌های مکان‌دار و انسان‌های شناسایی‌شده با ویژگی‌های منحصربه‌فرد — موتور محرکه حل مسئله مشارکتی در شبکه‌های اجتماعی نسل بعدی هستند. در حوزه کسب‌وکار، به شبکه‌های ناهمگن از افراد اشاره دارد که با تعامل با یکدیگر نتایجی هوشمندانه تولید می‌کنند. این اصطلاح همچنین می‌تواند به سیستم‌های حل مسئله چندعاملی غیرخودمختار اشاره داشته باشد. این اصطلاح نخستین‌بار در سال ۱۹۹۹ برای توصیف رفتار یک «زیست‌بوم» تجاری هوشمند به‌کار رفت، جایی که هوش مشارکتی، یا CQ، به‌عنوان «توانایی ساختن، مشارکت در و مدیریت قدرت موجود در شبکه‌های انسانی» تعریف شد. زمانی که جامعه علوم رایانه‌ای اصطلاح هوش جمعی را پذیرفت و تعریفی فنی و خاص برای آن در نظر گرفت، نیاز به اصطلاحی مکمل برای تمایز میان همگنیِ ناشناس در سیستم‌های پیش‌بینی جمعی و ناهمگنیِ غیرناشناس در سیستم‌های حل مسئله مشارکتی احساس شد. | ## بخش 2: هوش مشارکتی | در نتیجه، هوش جمعیِ ناشناس با مفهوم هوش مشارکتی تکمیل شد؛ مفهومی که به هویت افراد توجه دارد و شبکه‌های اجتماعی را زیربنای زیست‌بوم‌های حل مسئله نسل آینده می‌داند — زیست‌بوم‌هایی که بر اساس سازگاری تکاملی در نظام‌های طبیعی الگو گرفته‌اند. موفقیت آزمایش‌های کوچک متن‌باز در هوش مصنوعی مولد، الگویی برای یک تغییر پارادایم فراهم کرده است: از کنترل متمرکز و سلسله‌مراتبی به سمت توسعه‌ای غیرمتمرکز، از پایین به بالا، و تکاملی. نقش کلیدی هوش مصنوعی در هوش مشارکتی پیش‌تر در سال ۲۰۱۲ پیش‌بینی شده بود، زمانی که زَن گیل (Zann Gill) نوشت که هوش مشارکتی (C-IQ) نیازمند «سیستم‌های چندعاملی و توزیع‌شده‌ای است که در آن هر عامل — چه انسان و چه ماشین — به‌صورت خودمختار در یک شبکه حل مسئله مشارکت کند.» مقاله گیل در انجمن ACM در کاربردهایی متنوع مورد استناد قرار گرفته است، از جمله در مطالعه‌ای از مرکز بیوتکنولوژی مؤسسه ملی سلامت ایالات متحده (NIH) دربارهٔ همکاری انسان و ربات، تا تحلیلی از مزایا و معایب رایانش ابری. یکی از حوزه‌های کلیدی کاربرد هوش مشارکتی، مدیریت ریسک است؛ جایی که پیش‌دستی (preemption) به معنای اقدام پیش‌نگرانه برای کسب گزینه‌های نخستین در جهت بیشینه‌سازی سود آینده یا کمینه‌سازی زیان است. پیش‌بینی سناریوهای سود/زیان، به‌طور فزاینده‌ای با بهره‌گیری از تحلیل‌ها و سیستم‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی برای تقویت هوش مشارکتی انجام می‌گیرد. کاربردهای دیگر هوش مشارکتی شامل مطالعه رسانه‌های اجتماعی و نیروی پلیس می‌شود؛ که در آن رویکردهای محاسباتی برای تقویت کنش مشارکتی میان ساکنان و نیروهای انتظامی به‌کار گرفته می‌شود. داگرتی گزارشی از پژوهشی بر روی ۱۵۰۰ شرکت در صنایع گوناگون ارائه می‌دهند که نشان می‌دهد بزرگ‌ترین بهبود عملکرد زمانی رخ می‌دهد که انسان و ماشین‌های هوشمند با هم کار کنند و توانمندی‌های یکدیگر را تقویت نمایند. رادنی بروکس (Rodney Brooks) اشاره می‌کند که مدل تخته‌سیاه مشخص می‌سازد چگونه دانش روی تخته‌سیاه به اشتراک‌گذاشته می‌شود تا به‌صورت عمومی قابل استفاده باشد، اما مشخص نمی‌کند که دانش چگونه بازیابی می‌شود، و معمولاً برای مصرف‌کننده مشخص نیست که کدام منبع، کدام قطعه از دانش را تولید کرده است. در اواخر دهه ۱۹۸۰، اشل بن-جیکوب (Eshel Ben-Jacob) مطالعه بر خودسازماندهی باکتری‌ها را آغاز کرد، چراکه باور داشت باکتری‌ها کلید درک سیستم‌های زیستی بزرگ‌تر را در اختیار دارند. ویلر به‌عنوان سلول‌هایی از یک «فرا-سازواره» (superorganism) توصیف شدند، جایی که افراد ظاهراً مستقل، به‌گونه‌ای نزدیک با هم همکاری می‌کنند که گویی بخشی از یک موجود زنده واحد هستند. مفهوم الگوریتم‌های بهینه‌سازی کلونی مورچه‌ها که توسط مارکو دوریگو معرفی شد، به نظریه‌ای غالب در محاسبات تکاملی تبدیل گشت. سازوکارهای تکاملی که از طریق آن‌ها گونه‌ها برای افزایش کارآمدی عملکردی در زیست‌بوم خود سازگار می‌شوند، پایه‌ای برای اصول هوش مشارکتی به‌شمار می‌آیند. این سیستم به گروه‌های آنلاین امکان می‌دهد تا با تفکر گروهی، مانند یک هوش یکپارچه، به پرسش‌ها پاسخ دهند، تصمیم‌گیری کنند و پیش‌بینی‌هایی انجام دهند. مطالعات نشان داده‌اند که این فرایند می‌تواند تصمیمات، پیش‌بینی‌ها، تخمین‌ها و برآوردهایی به‌مراتب دقیق‌تر تولید کند — همان‌گونه که در پیش‌بینی رویدادهای بزرگی مانند مسابقات کنتاکی دربی، جوایز اسکار، جام استنلی، انتخابات ریاست‌جمهوری و سری جهانی بیسبال به اثبات رسیده است. این شبکه پیش‌بینی‌شده از عامل‌های هوش مصنوعی، نویدبخش ظهور ویژگی‌هایی نوظهور همچون یادگیری سریع‌تر و کارآمدتر، سطح بالاتری از یادگیری باز و بی‌انتها و جامعه‌ای بالقوه دموکراتیک‌تر از عامل‌های هوشمند بود — در تضاد با سیستم‌های هوش مصنوعی یکپارچه و عظیم‌مقیاس (monolithic). از این پیشرفت‌های تحقیقاتی، به‌عنوان تلاش‌هایی برای پیاده‌سازی مفاهیمی الهام‌گرفته از آثار علمی‌تخیلی مانند بورگ در مجموعه پیشتازان فضا یاد شده است؛ اما با ویژگی‌هایی جذاب‌تر همچون فردیت و خودمختاری. | ## بخش 3: هوش مشارکتی | جمع‌سپاری از هوش جمعی ناشناس ریشه گرفت و اکنون به‌سوی کاربردهای متن‌باز، دارای اعتبار، و مبتنی بر هوش مشارکتی در حال تحول است—کاربردهایی که از شبکه‌های اجتماعی بهره می‌گیرند. این اصل تکاملی با اصل خودمختاری مشارکتی در هوش مشارکتی هم‌راستا است؛ اصلی که پیش‌شرط توسعه پلتفرم‌های نسل آینده برای جمع‌سپاری به‌شمار می‌آید. در ادامه، نمونه‌هایی از آزمایش‌های جمع‌سپاری آمده است که دارای ویژگی‌های هوش مشارکتی هستند SwarmSketch یک آزمایش هنری مبتنی بر جمع‌سپاری است که در آن شرکت‌کنندگان ناشناس به‌صورت مشارکتی یک اثر هنری را ترسیم می‌کنند. چالش شبکه دارپا بررسی می‌کند که چگونه اینترنت و شبکه‌های اجتماعی می‌توانند از ارتباط بلادرنگ، شکل‌گیری تیم در سطح گسترده، و بسیج فوری برای حل مسائل زمان‌حساس با گستره وسیع پشتیبانی کنند. با تکامل جمع‌سپاری از وظایف سادهٔ تشخیص الگو به‌سوی هوش مشارکتی — که تخصص منحصربه‌فرد مشارکت‌کنندگان را در شبکه‌های اجتماعی به کار می‌گیرد — فرایند تکامل را تحت تأثیر محدودیت‌هایی قرار می‌گیرد که این تحول را به سمت کارآمدی عملکردی بیشتر سوق می‌دهند. لووی «هوش جمعی» را چنین تعریف کرد:«شکلی از هوش توزیع‌شده به‌صورت جهانی، که به‌طور پیوسته ارتقاء می‌یابد، در زمان واقعی هماهنگ می‌شود، و در بسیج مؤثر مهارت‌ها نمود می‌یابد.»Lévy, P. New York: Plenum Pressپس از انتشار کتاب لووی، دانشمندان علوم رایانه‌ای اصطلاح هوش جمعی را برای اشاره به نوع خاصی از کاربردها در چارچوب کلی‌تر این حوزه به‌کار بردند — به‌ویژه، کاربردهایی که ورودی‌های تعداد زیادی از پاسخ‌دهندگان مجزا به پرسش‌های خاص (عمدتاً کمّی) را پردازش می‌کنند (برای مثال: قیمت حافظه DRAM در سال آینده چقدر خواهد بود؟) الگوریتم‌ها در این سیستم‌ها ورودی‌ها را یکدست‌سازی می‌کنند و ناشناس بودن سنتی پاسخ‌دهندگان نظرسنجی را حفظ می‌نمایند تا پیش‌بینی‌هایی بهتر از میانگین ارائه دهند. مطالعات اخیر دربارهٔ شبکه‌های وابستگی نشان می‌دهند که پیوندهایی بین هوش جمعی و هوش مشارکتی وجود دارد. شبکه‌های وابستگی مبتنی بر همبستگی جزئی که نوعی جدید از شبکه‌های مبتنی بر همبستگی هستند، توانایی کشف روابط پنهان میان گره‌های شبکه را دارند. (2010) PLoS ONE 5(12): e15032 کاربرد هوش مشارکتی به مسائلی می‌پردازد که در آن‌ها تخصص فردی، اولویت‌های گاه متضاد ذی‌نفعان، و تفسیرهای متفاوت کارشناسان متنوع برای حل مسئله اهمیت حیاتی دارند. کاربردهای احتمالی آینده هوش مشارکتی شامل موارد زیر است: مسابقات، جایی که ارسال‌ها باید یکپارچه شوند تا نتیجه‌ای هم‌افزا (سینرژیک) به‌دست آید؛ جستجوی هوشمند، جایی که شبکه‌های اجتماعی جستجوگران دربارهٔ موضوعات مرتبط به‌طور مشترک نتایج جستجو را تعریف می‌کنند؛ گروه‌های حرفه‌ای، جمع‌های علاقه‌مند، علم شهروندی و دیگر جوامع که در آن‌ها به‌اشتراک‌گذاری دانش پیش‌شرط دستیابی به نتایج مؤثر است؛ برنامه‌ریزی، توسعه و مدیریت پروژه‌های پایدار؛ سیستم‌های هوشمند برای تبدیل شهرهای مستقل به شبکه‌های شهری مشارکتی و زیست‌محیطی. ویکی‌پدیا، یکی از محبوب‌ترین وب‌سایت‌های اینترنتی، نمونه‌ای برجسته از یک شبکه نوآوری است که هوش مشارکتی توزیع‌شده را به نمایش می‌گذارد و اصولی را برای آزمایشگاه‌های کسب‌وکار تجربی و شتاب‌دهنده‌های استارت‌آپ‌ها به تصویر می‌کشد.Gill, Zann (2013). مدیریت سازمان هوشمند بر این ابزارها و همچنین روش‌هایی برای تعامل اعضای گروه، ترویج تفکر خلاق، بازخورد عضویت در گروه، کنترل کیفیت و بررسی همتا، و داشتن یک حافظه یا پایگاه دانش مستند گروهی تکیه دارد. با همکاری اعضا، گروه یک حافظه مشترک توسعه می‌دهد که از طریق مصنوعات مشارکتی گروه مانند صورتجلسات، متن‌های گفتگوهای ساختاریافته و نقاشی‌ها قابل دسترسی است. این حافظه مشترک (حافظه گروهی) همچنین از طریق خاطرات اعضای گروه در دسترس است؛ توجه فعلی به این است که چگونه فناوری می‌تواند اثربخشی حافظه گذشته مشترک و ظرفیت حل مسئله آینده را پشتیبانی و تقویت کند. | ## جمع‌بندی | فرادانش توصیف می‌کند که چگونه محتوای دانش با زمینه دانش خود در همکاری‌های میان‌رشته‌ای، چندسازمانی یا توزیع‌شده جهانی تعامل دارد.Evans, J.A.