![]() |
![]() |
![]() |
|||||
![]() |
Сила и слабость коллективного разума |
||||||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-11-14 14:05 ![]() В начале XX в. британский статистик, психолог и антрополог Фрэнсис Гальтон обратил внимание, что коллективное суждение толпы может оказаться точнее индивидуальной оценки. Помог это обнаружить конкурс на сельскохозяйственной ярмарке: около 800 участников конкурса должны были угадать вес выставленного на ярмарке быка. Гальтон проанализировал все ответы и вычислил медианную оценку участников конкурса – 1207 фунтов, что было всего на 0,08%, или на 9 фунтов, больше фактического веса быка. Индивидуальные ответы были менее точными: для каждого выбранного случайным образом билета отклонение от медианного значения составило в среднем 37 фунтов. С этого случая на ярмарке начинается книга финансового журналиста Джеймса Шуровьески «Мудрость толпы», в которой он описывает, как коллективный разум влияет на бизнес, экономику и общество. Мудрость толпы предполагает, что при объединении множества индивидуальных оценок, каждая из которых несет в себе субъективные ошибки – недооценку или переоценку, – эти ошибки компенсируют друг друга, и в результате коллективная оценка оказывается более точной. Не все толпы мудры, оговаривает Шуровьески: для точности оценки каждый участник должен обладать собственным независимым суждением, плюс необходим способ превращения частных оценок в одну коллективную, который участники считают честным. Интеллект толпы и интеллект роя Роевой интеллект (swarm intelligence) тоже подразумевает, что группа принимает решения эффективнее, чем отдельные ее представители. Это происходит потому, что в группе с роевым интеллектом люди действуют слаженно, объединяют свои знания и обрабатывают их с помощью социальных взаимодействий, в результате усиливая общий потенциал. Понятие «роевой интеллект» пришло из биологии. Так, муравьи, благодаря эффективным социальным связям, действуют настолько скоординированно, что кажутся единым организмом. А работа пчелиного роя схожа с работой нейронов в человеческом мозге: хотя поодиночке они обладают ограниченной информацией, но вместе принимают продуктивные решения, консолидируя свои знания и данные. Развитие цифровых технологий, социальных сетей, шеринговой экономики способствовало активному распространению и применению роевого интеллекта и «мудрости толпы». Например, крупные компании собирают индивидуальные оценки своих сотрудников для составления корпоративных прогнозов по продажам, на «мудрость толпы» ориентируются при прогнозировании результатов выборов или спортивных соревнований – предсказания, основанные на коллективных суждениях, оказываются точнее экспертных оценок. Принципы работы роевого интеллекта привлекли внимание разработчиков искусственного интеллекта. Так, в 2014 г. Луи Розенберг, ранее работавший в NASA и исследовательской лаборатории ВВС США, основал компанию Unanimous AI, руководствуясь идеей, что интеллект человеческих групп можно усилить, разработав основанную на принципах роевого интеллекта систему искусственного интеллекта. В компании создали интерактивную платформу Swarm AI, которая с помощью алгоритмов роевого интеллекта усиливает точность оценок («мудрость») любой группы, совместно работающей онлайн. Эта технология использовалась для повышения точности прогнозов в медицинском центре Стэнфордского университета, компаниях Boeing, CNN, Credit Suisse и др. «Толпа» и «рой» могут давать оценки практически с одинаковой точностью. В 2015 г. Unanimous AI и National Public Radio провели два параллельных онлайн-эксперимента, с небольшими изменениями повторивших конкурс с быками, столетие назад заинтересовавший Гальтона. Участников экспериментов попросили оценить вес коровы по фотографии. Результаты показали, что 49 человек, действующих в унисон через платформу Swarm AI («рой»), оценили вес коровы примерно с той же точностью, что и 17205 участников опроса («толпа»): отклонение оценок от реального веса коровы составило 7,7% и 5% соответственно. Еще одно исследование Unanimous AI показало, что «толпа» и «рой» оценивают финансовые рынки точнее, чем индивидуальные прогнозисты. В работе оценивались индивидуальные и групповые прогнозы по динамике индекса S&P 500, ценам на золото и на нефть. Точность индивидуальных прогнозов в среднем составила около 57%, прогнозов «толпы» – 66%, роевого интеллекта – 77%. Социальный трейдинг Одно из применений «мудрости толпы» и роевого интеллекта в финансах – социальный трейдинг, активно развивающийся с середины 2000-х гг. Он объединяет социальные сети и биржевую торговлю. Платформы социального трейдинга позволяют участникам общаться между собой, обмениваться опытом и прогнозами и совместно следить за динамикой стоимости различных активов. Кроме того, многие площадки предлагают автоматическую функцию копирования действий наиболее успешных игроков (копитрейдинг и зеркальный трейдинг). Брокеры-новички получают возможность накопить опыт, наблюдая за более сведущими игроками, и при удачном выборе получить прибыль. В свою очередь, трейдеры, с которых берут пример, зарабатывают на том, что их стратегии и сделки копируют, получая отчисления от транзакций. В мире действует около 30 крупных площадок социального трейдинга. Правда, оценить их успешность пока довольно трудно, так как большинство из них непубличные компании. Социальный трейдинг – одно из перспективных направлений в финансах, свидетельствует исследование консалтинговой компании Roubini ThoughtLab, в числе основателей которой экономист Нуриэль Рубини, знаменитый своим предсказанием глобального финансового кризиса. Опросы инвесторов и провайдеров финансовых услуг, которые провела Roubini ThoughtLab, показали, что 37% трейдеров к 2021 г. будут полагаться на социальный трейдинг и сервисы для инвестиций (в 2016 г. – 26%). Ошибки толпы Социальный трейдинг действительно предоставляет гораздо лучшие возможности для получения прибыли по сравнению с индивидуальным трейдингом, показало исследование MIT, авторы которого проанализировали сделки на одной из платформ социального трейдинга (eToro) с августа 2010 по январь 2012 г. Однако исследователи также отметили эффект социального воздействия, который может влиять на финансовое поведение пользователей и – опосредованно – на стабильность рынков. Например, если больше половины участников «толпы» решит в индивидуальном порядке сыграть на понижение, в условиях открытых для всех стратегий и сделок 80% всей «толпы» в целом также склонятся к игре на понижение, что может раскачать рынки. Эффект социального воздействия также может снижать точность групповых оценок, обнаружили исследователи из Швейцарской высшей технической школы Цюриха. Кроме того, инвесторы, участвующие в социальном трейдинге и пользующиеся вниманием других игроков, склонны к более рискованным сделкам и стратегиям, показало исследование, посвященное коллективному воодушевлению участников социального трейдинга. Трейдеры, которые получают знаки внимания от других игроков, то есть видят, что их операции и стратегии копируются, совершают втрое больше сделок в неделю, чем трейдеры, не привлекающие внимания, и к тому же берут на себя более высокие риски – наращивают кредитное плечо. При этом такие трейдеры сохраняют более высокую склонность к риску даже после того, как всплеск интереса к их сделкам сходит на нет. Источник: econs.online ![]() Комментарии: |
||||||