Упертые несогласные кардинально повышают качество коллективных решений.
Этот 3й за полгода удивительный научный прорыв https://goo.gl/eqdpo6 подводит нас все ближе к открытию нового класса законов природы.
1) В июльском посте «Найден оптимальный способ принятия решений» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/282 я рассказал о прорывном открытии на стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики.
Исследователям Центра Биосоциальных Сложных Систем (С4) удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
С помощью этой модели была выявлена схема организации процесса принятия решений в мозге огромной сетью коммуницирующих нейронов, названная авторами «кодирующая двойственность».
2) А в ноябре состоялся другой научный прорыв, о котором я писал в посте «На пороге открытия нового класса законов природы» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/357.
Центр С4 опубликовал революционные результаты нового исследования, объясняющего, зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры (от колоний бактерий до государств у людей).
Было показано, что создание иерархических многоуровневых структур – это закон природы, типа 2го закона термодинамики для живых систем. Это происходит для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы в условиях большой информационной зашумленности и разброса мнений.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
3) 1ое прорывное исследование открыло общую схему организации процесса принятия коллективных решений в сетях нейронов.
2й революционный прорыв распространил эту схему на принятие коллективных решений во всей живой природе (стая, племя, общество) и выявил ключевой механизм, отличающий процесс коллективного взаимодействия элементов в био-социальных (живых) и физических (неживых) системах. Этот механизм - создание иерархической многоуровневой структуры обработки информации, принятия решений и управления.
Только что опубликованное 3е исследование, с помощью еще более сложной и точной модели, выявило основной модельный фактор, повышающий качество коллективных решений, вырабатываемых вышеупомянутым механизмом, реализующим вышеупомянутую схему. После чего выявленный модельный фактор был проверен в полевых условиях на процессах принятия решений в сообществах обезьян (в этом смысле, жутко похожих на нас).
Выявленным ключевым фактором оказалась численность упертых несогласных, - имеющих собственное мнение, не вписывающееся в агрегированный итог иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой трепки от более сильных вожаков, признаваемых большинством за власть.
Чем больше упертых несогласных – тем выше качество коллективных решений. И похоже, это новый закон природы.
P.S. Снаряды ложатся все кучнее. Революционное открытие прошлого года в области эффективности краудсорсинга говорит, по сути, о том же - наибольшее вознаграждение в краудсорсинге должно выдаваться упертым несогласным, оказавшимся в итоге правыми (см. «Особое мнение – 2я революция в краудсорсинге» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/243)
Новое исследование https://goo.gl/6C7xB8 (сложно и за пейволом; кому нужен текст, пишите)
Популярно о нем: https://goo.gl/EN3J2u и https://goo.gl/pWdtVJ (оба по 1 мин)
Эссе об этом направлении работ С4 «Как природа решает проблемы с помощью вычислений» https://goo.gl/3b71TR (5 мин)
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
Этот 3й за полгода удивительный научный прорыв https://goo.gl/eqdpo6 подводит нас все ближе к открытию нового класса законов природы.
1) В июльском посте «Найден оптимальный способ принятия решений» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/282 я рассказал о прорывном открытии на стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики.
Исследователям Центра Биосоциальных Сложных Систем (С4) удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
С помощью этой модели была выявлена схема организации процесса принятия решений в мозге огромной сетью коммуницирующих нейронов, названная авторами «кодирующая двойственность».
2) А в ноябре состоялся другой научный прорыв, о котором я писал в посте «На пороге открытия нового класса законов природы» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/357.
Центр С4 опубликовал революционные результаты нового исследования, объясняющего, зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры (от колоний бактерий до государств у людей).
Было показано, что создание иерархических многоуровневых структур – это закон природы, типа 2го закона термодинамики для живых систем. Это происходит для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы в условиях большой информационной зашумленности и разброса мнений.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
3) 1ое прорывное исследование открыло общую схему организации процесса принятия коллективных решений в сетях нейронов.
2й революционный прорыв распространил эту схему на принятие коллективных решений во всей живой природе (стая, племя, общество) и выявил ключевой механизм, отличающий процесс коллективного взаимодействия элементов в био-социальных (живых) и физических (неживых) системах. Этот механизм - создание иерархической многоуровневой структуры обработки информации, принятия решений и управления.
Только что опубликованное 3е исследование, с помощью еще более сложной и точной модели, выявило основной модельный фактор, повышающий качество коллективных решений, вырабатываемых вышеупомянутым механизмом, реализующим вышеупомянутую схему. После чего выявленный модельный фактор был проверен в полевых условиях на процессах принятия решений в сообществах обезьян (в этом смысле, жутко похожих на нас).
Выявленным ключевым фактором оказалась численность упертых несогласных, - имеющих собственное мнение, не вписывающееся в агрегированный итог иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой трепки от более сильных вожаков, признаваемых большинством за власть.
Чем больше упертых несогласных – тем выше качество коллективных решений. И похоже, это новый закон природы.
P.S. Снаряды ложатся все кучнее. Революционное открытие прошлого года в области эффективности краудсорсинга говорит, по сути, о том же - наибольшее вознаграждение в краудсорсинге должно выдаваться упертым несогласным, оказавшимся в итоге правыми (см. «Особое мнение – 2я революция в краудсорсинге» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/243)
Новое исследование https://goo.gl/6C7xB8 (сложно и за пейволом; кому нужен текст, пишите)
Популярно о нем: https://goo.gl/EN3J2u и https://goo.gl/pWdtVJ (оба по 1 мин)
Эссе об этом направлении работ С4 «Как природа решает проблемы с помощью вычислений» https://goo.gl/3b71TR (5 мин)
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
phys.org
How living systems compute solutions to problems
How do decisions get made in the natural world? One possibility is that the individuals or components in biological systems collectively compute solutions to challenges they face in their environments. ...
Черные лебеди, как новый закон природы.
Важнейшим последствием продолжения прорывной серии открытий центра С4 (о чем я писал вчера), может стать выработка стратегий предотвращения «Черных лебедей».
И поскольку у вас могут не дойти руки:
— до рекомендованного мною вчера эссе https://goo.gl/3b71TR
— до научных статей C4 https://goo.gl/DMjYRg
— до превосходных публичных лекций С4 https://goo.gl/mXaM8q , —
попробую выжать «сухой остаток» из этих сотен страниц и десятков часов видео на 2 мин. вашего чтения.
I) О «Черных лебедях» и коллективном поведении.
«Черные лебеди» возникают в результате коллективного поведения людей в предкритических ситуациях. Это относится к любым «Черным лебедям», - непредвиденные глобальные обвалы финансовых рынков, национальные и глобальные экономические кризисы, эпидемии схлопывания политических режимов, типа «Арабской весны».
Ключевых факторов того, взлетит ли новый «Черный лебедь» или все как-то утрясется без катастроф, два:
1) насколько близко подошла система к критической (переломной) точке - фазовому переходу системы;
2) в какую сторону: к критической точке или от нее подталкивает систему коллективное поведение.
Это похоже на толпу у обрыва над пропастью.
— Как поведет себя толпа?
— Будет ли она в результате сотен индивидуальных действий еще ближе приближаться к краю, а потом и просто выдавливать в пропасть людей?
— Или сумеет самоорганизоваться, начнет пятиться от края и тем самым предотвратит катастрофу?
Понять степень близости системы к критической точке – задача междисциплинарных исследований в соответствующей области: финансы и т.д. Этим занимаются в исследовательских центрах типа NECSI.
Понимание того, по каким схемам и с помощью каких механизмов формируются коллективные: поведение, действия, принятие решений – это задача исследований центра С4.
II) О большой войне, как новом законе природы
Исследования на матмоделях с проверкой на обезьянах позволило понять, как социальные и другие био-системы переходят из состояния А в Б. Например:
— Коллективное вычисление, выясняющее, кто в обезьяньей стае власть, требует множества драк с участием от 2х до 30+ особей.
— Маленькие драки часты, большие - редки.
— На модели с проверкой на практике удалось собрать данные о решениях отдельных особей присоединиться к драке.
— На основе этого определили число обезьян, чья склонность присоединиться к драке должна увеличиться, чтобы приблизить систему к критической точке (тотальная потасовка с непредсказуемым для стаи результатом).
— Оказалось, что требуется всего 3-5 особей, чтобы подтолкнуть систему к краю пропасти.
— Дальше определили, как самые статусные индивиды способны чуть ли ни в одиночку довести до тотальной драки.
И вот тут откровение!
Выяснилось, что катастрофа тотального боя как бы притягивает участников. А его последствия, при всей катастрофичности, позволяют решить иначе не решаемую задачу:
✔️ полностью переконфигурировать стаю в ситуации, когда окружающая среда меняется от известной до неизвестной.
Т.е. вот она причина того, что большой войны оказывается не миновать.
Оказывается, что «Черные лебеди» прилетают к нам не по собственной воле.
Это наше коллективное рассогласование с кардинально изменившейся средой так меняет наше поведение, что мы сами толкаем ситуацию в пропасть.
И это, похоже, еще один новый закон природы.
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг #ЧерныйЛебедь
Важнейшим последствием продолжения прорывной серии открытий центра С4 (о чем я писал вчера), может стать выработка стратегий предотвращения «Черных лебедей».
И поскольку у вас могут не дойти руки:
— до рекомендованного мною вчера эссе https://goo.gl/3b71TR
— до научных статей C4 https://goo.gl/DMjYRg
— до превосходных публичных лекций С4 https://goo.gl/mXaM8q , —
попробую выжать «сухой остаток» из этих сотен страниц и десятков часов видео на 2 мин. вашего чтения.
I) О «Черных лебедях» и коллективном поведении.
«Черные лебеди» возникают в результате коллективного поведения людей в предкритических ситуациях. Это относится к любым «Черным лебедям», - непредвиденные глобальные обвалы финансовых рынков, национальные и глобальные экономические кризисы, эпидемии схлопывания политических режимов, типа «Арабской весны».
Ключевых факторов того, взлетит ли новый «Черный лебедь» или все как-то утрясется без катастроф, два:
1) насколько близко подошла система к критической (переломной) точке - фазовому переходу системы;
2) в какую сторону: к критической точке или от нее подталкивает систему коллективное поведение.
Это похоже на толпу у обрыва над пропастью.
— Как поведет себя толпа?
— Будет ли она в результате сотен индивидуальных действий еще ближе приближаться к краю, а потом и просто выдавливать в пропасть людей?
— Или сумеет самоорганизоваться, начнет пятиться от края и тем самым предотвратит катастрофу?
Понять степень близости системы к критической точке – задача междисциплинарных исследований в соответствующей области: финансы и т.д. Этим занимаются в исследовательских центрах типа NECSI.
Понимание того, по каким схемам и с помощью каких механизмов формируются коллективные: поведение, действия, принятие решений – это задача исследований центра С4.
II) О большой войне, как новом законе природы
Исследования на матмоделях с проверкой на обезьянах позволило понять, как социальные и другие био-системы переходят из состояния А в Б. Например:
— Коллективное вычисление, выясняющее, кто в обезьяньей стае власть, требует множества драк с участием от 2х до 30+ особей.
— Маленькие драки часты, большие - редки.
— На модели с проверкой на практике удалось собрать данные о решениях отдельных особей присоединиться к драке.
— На основе этого определили число обезьян, чья склонность присоединиться к драке должна увеличиться, чтобы приблизить систему к критической точке (тотальная потасовка с непредсказуемым для стаи результатом).
— Оказалось, что требуется всего 3-5 особей, чтобы подтолкнуть систему к краю пропасти.
— Дальше определили, как самые статусные индивиды способны чуть ли ни в одиночку довести до тотальной драки.
И вот тут откровение!
Выяснилось, что катастрофа тотального боя как бы притягивает участников. А его последствия, при всей катастрофичности, позволяют решить иначе не решаемую задачу:
✔️ полностью переконфигурировать стаю в ситуации, когда окружающая среда меняется от известной до неизвестной.
Т.е. вот она причина того, что большой войны оказывается не миновать.
Оказывается, что «Черные лебеди» прилетают к нам не по собственной воле.
Это наше коллективное рассогласование с кардинально изменившейся средой так меняет наше поведение, что мы сами толкаем ситуацию в пропасть.
И это, похоже, еще один новый закон природы.
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг #ЧерныйЛебедь
Quanta Magazine
How Nature Solves Problems Through Computation
The evolutionary biologist Jessica Flack seeks the computational rules that groups of organisms use to solve problems.
Новое исследование 5ти университетов США и Германии совместно с 2мя институтами (Санта-Фе и Макса Планка) – это очередной важный прорыв в области технологий повышения коллективного интеллекта.
Мудрость толпы (явление, известное и описанное давным-давно и ставшее страшно популярным после одноименной книги Шуровецки) лежит в основе краудсорсинга – самого на сегодня проработанного класса технологий построения и эксплуатации коллективного интеллекта для принятия решений.
Последние 2 года стали для краудсорсинга переломными. Были опубликованы 4 прорывные исследования, способные произвести революцию в краудсорсинге и, кардинально повысив его эффективность, превратить коллективный интеллект в признанный механизм принятия сложных решений в XXI веке.
Но не хватало последнего звена – экспериментального подтверждения матмодели. Как это было до 1919 г., когда предсказанное Эйнштейном гравитационное отклонение света было подтверждено.
И вот последнее звено, наконец, получено в 5ом прорывном исследовании краудсорсинга.
О предыстории и сути результатов нового исследования я написал здесь https://goo.gl/DkV42L (на 4 мин. чтения), заодно вспомнив, что прорыв в повышении эффективности краудсорсинга стал довольно редким примером хотя бы временного превосходства российской коммерческой IT технологии над западной.
#Краудсорсинг #КоллективныйИнтеллект
Мудрость толпы (явление, известное и описанное давным-давно и ставшее страшно популярным после одноименной книги Шуровецки) лежит в основе краудсорсинга – самого на сегодня проработанного класса технологий построения и эксплуатации коллективного интеллекта для принятия решений.
Последние 2 года стали для краудсорсинга переломными. Были опубликованы 4 прорывные исследования, способные произвести революцию в краудсорсинге и, кардинально повысив его эффективность, превратить коллективный интеллект в признанный механизм принятия сложных решений в XXI веке.
Но не хватало последнего звена – экспериментального подтверждения матмодели. Как это было до 1919 г., когда предсказанное Эйнштейном гравитационное отклонение света было подтверждено.
И вот последнее звено, наконец, получено в 5ом прорывном исследовании краудсорсинга.
О предыстории и сути результатов нового исследования я написал здесь https://goo.gl/DkV42L (на 4 мин. чтения), заодно вспомнив, что прорыв в повышении эффективности краудсорсинга стал довольно редким примером хотя бы временного превосходства российской коммерческой IT технологии над западной.
#Краудсорсинг #КоллективныйИнтеллект
Medium
Новый способ повышения мудрости толпы
Сможете точно сказать, столько в банке разноцветных деталек? А краудсорсинг может.
ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего.
Эта тема — одна из моих любимых. И уже не первый месяц, как я собираюсь начать о ней писать.
Хотя не совсем так. Кое-что я уже про это писал. И даже не раз. Но не системно, а как-то по касательной. Как бы подступаясь к этой многогранной истории с разных сторон:
— писал об интеллектуальных кентаврах — симбиозе интеллекта человека и компьютера, — альтернативе мейнстриму ИИ технологий, плодящему «бездумные машины»;
— о том, как устроен интеллект человека, и в чем его принципиальное отличие от интеллекта компьютера;
— о возможности предсказания будущего;
— о роли случайности.
Наверное, наиболее проницательные из моих читателей уже поняли, куда я клоню.
К тому, что всё вышеперечисленное — грани одной комплексной темы: взаимосвязи интеллекта (человеческого, машинного, кентаврического) и предсказаний будущего. Но как они связаны — интеллект и предсказания?
Полагаю, хватить дробить эту тему. Пора попытаться нарисовать общую картину.
Но такой рассказ в один или даже пару постов не втиснуть. Слишком много здесь захватывающих, крайне малоизвестных и интригующих поворотов. Хочу попробовать редкий для е-каналов жанр — постосериал, еженедельно публикуя продолжение одной большой истории.
Ну а начну с прояснения заголовка. Как в этой теме сплелись кентавры и предсказания будущего, объясню чуть позже. А начну с интриги, — при здесь ЦРУ, да еще и на ключевой позиции.
Тегов у этого постосериала будет много:
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Мда… И обо всем этом я собираюсь написать в одном постосериале? … Ну хотя бы попробую 😊
Вот 1й пост 1го сезона нового постосериала. https://goo.gl/2AemSJ
Эта тема — одна из моих любимых. И уже не первый месяц, как я собираюсь начать о ней писать.
Хотя не совсем так. Кое-что я уже про это писал. И даже не раз. Но не системно, а как-то по касательной. Как бы подступаясь к этой многогранной истории с разных сторон:
— писал об интеллектуальных кентаврах — симбиозе интеллекта человека и компьютера, — альтернативе мейнстриму ИИ технологий, плодящему «бездумные машины»;
— о том, как устроен интеллект человека, и в чем его принципиальное отличие от интеллекта компьютера;
— о возможности предсказания будущего;
— о роли случайности.
Наверное, наиболее проницательные из моих читателей уже поняли, куда я клоню.
К тому, что всё вышеперечисленное — грани одной комплексной темы: взаимосвязи интеллекта (человеческого, машинного, кентаврического) и предсказаний будущего. Но как они связаны — интеллект и предсказания?
Полагаю, хватить дробить эту тему. Пора попытаться нарисовать общую картину.
Но такой рассказ в один или даже пару постов не втиснуть. Слишком много здесь захватывающих, крайне малоизвестных и интригующих поворотов. Хочу попробовать редкий для е-каналов жанр — постосериал, еженедельно публикуя продолжение одной большой истории.
Ну а начну с прояснения заголовка. Как в этой теме сплелись кентавры и предсказания будущего, объясню чуть позже. А начну с интриги, — при здесь ЦРУ, да еще и на ключевой позиции.
Тегов у этого постосериала будет много:
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Мда… И обо всем этом я собираюсь написать в одном постосериале? … Ну хотя бы попробую 😊
Вот 1й пост 1го сезона нового постосериала. https://goo.gl/2AemSJ
Medium
ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего
Постосериал: 1й сезон, 1й пост — “Мистер Q и футбол”
Проект «Карта будущего»
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Соперничество между военными и разведкой в США еще круче, чем соперничество между КГБ и МВД (во всех их исторических ипостасях). Т.е. было всегда и ныне процветает, касаясь, казалось бы, самых экзотических и неожиданных областей.
Самым ярким примером такого соперничества в последние десятилетия стала «30летняя война» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологии предсказания будущего.
В 1й серии этого постосериала было рассказано, что:
✔️ предсказание будущего — это вовсе не шаманство, а острая необходимость для принятия решений в любом мало-мальски ответственном деле;
✔️ не смотря на крайнюю сложность более-менее точных предсказаний, людям все равно приходится делать предсказания каждый раз, когда нужно принимать решения — т.е. от предсказаний все равно никуда не денешься, и потому задача повышения точности предсказаний — крайне актуальная, вполне практическая и высокоприоритетная;
✔️ существуют 2х основных направления в области исследования методов и технологий повышения точности предсказаний:
— поиск и выявление супер-предсказателей;
— агрегация информации от многих предсказателей с использованием рыночных механизмов — рынков предсказаний.
Во 2ом посте будет рассказано о генеральном сражении «30летней войны» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологией предсказания будущего.
Это генеральное сражение произошло 15 лет назад. Наступающей стороной было Министерство обороны США, а победителем стало ЦРУ.
Ну а главным героем этой битвы, во многом определившим направление исследований предсказания будущего на годы вперед, стал адмирал Пойндекстер — ключевая фигура наиболее хитроумных спецопераций американских военных, прозванный за это «Адмирал-затейник», а также:
— изобретатель ставшей сегодня широко известной технологии создания «Ситуационных центров»,
— отец стратегии информационных войн, программы тотального прослушивания и контртеррористических информационных операций,
— а ко всему прочему, страстный приверженец идеи необходимости поиска методов улучшения предсказаний будущего, как основного средства повышения национальной безопасности США.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Соперничество между военными и разведкой в США еще круче, чем соперничество между КГБ и МВД (во всех их исторических ипостасях). Т.е. было всегда и ныне процветает, касаясь, казалось бы, самых экзотических и неожиданных областей.
Самым ярким примером такого соперничества в последние десятилетия стала «30летняя война» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологии предсказания будущего.
В 1й серии этого постосериала было рассказано, что:
✔️ предсказание будущего — это вовсе не шаманство, а острая необходимость для принятия решений в любом мало-мальски ответственном деле;
✔️ не смотря на крайнюю сложность более-менее точных предсказаний, людям все равно приходится делать предсказания каждый раз, когда нужно принимать решения — т.е. от предсказаний все равно никуда не денешься, и потому задача повышения точности предсказаний — крайне актуальная, вполне практическая и высокоприоритетная;
✔️ существуют 2х основных направления в области исследования методов и технологий повышения точности предсказаний:
— поиск и выявление супер-предсказателей;
— агрегация информации от многих предсказателей с использованием рыночных механизмов — рынков предсказаний.
Во 2ом посте будет рассказано о генеральном сражении «30летней войны» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологией предсказания будущего.
Это генеральное сражение произошло 15 лет назад. Наступающей стороной было Министерство обороны США, а победителем стало ЦРУ.
Ну а главным героем этой битвы, во многом определившим направление исследований предсказания будущего на годы вперед, стал адмирал Пойндекстер — ключевая фигура наиболее хитроумных спецопераций американских военных, прозванный за это «Адмирал-затейник», а также:
— изобретатель ставшей сегодня широко известной технологии создания «Ситуационных центров»,
— отец стратегии информационных войн, программы тотального прослушивания и контртеррористических информационных операций,
— а ко всему прочему, страстный приверженец идеи необходимости поиска методов улучшения предсказаний будущего, как основного средства повышения национальной безопасности США.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Medium
Проект «Карта будущего»
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Предсказания становятся приоритетом.
3й пост постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего».
Новый этап исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США возглавила разведка. Он продолжался до прошлого 2017 года и отличался от 1го этапа двумя принципиальными моментами:
1) Законодательный запрет на игру на деньги в области предсказаний, заставил сместить фокус исследований с рынков предсказаний на поиск супер-предсказателей и ряд других методов повышения эффективности предсказаний «коллективного интеллекта».
2) Объемы финансирования и, соответственно, число и разнообразие проектов качественно выросло после оглашения в 2004 результатов работы комиссии по теракту 9/11. Разведсообщество было поставлено перед фактом – делайте, что хотите, но такого повториться не должно.
Этот этап исследований можно условно назвать «Поиск максимума человеческих возможностей в предсказаниях». Об этом и будет рассказ.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/4Y1Kp1
Предыдущие посты постосериала:
№1 https://goo.gl/2AemSJ
№2 https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
3й пост постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего».
Новый этап исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США возглавила разведка. Он продолжался до прошлого 2017 года и отличался от 1го этапа двумя принципиальными моментами:
1) Законодательный запрет на игру на деньги в области предсказаний, заставил сместить фокус исследований с рынков предсказаний на поиск супер-предсказателей и ряд других методов повышения эффективности предсказаний «коллективного интеллекта».
2) Объемы финансирования и, соответственно, число и разнообразие проектов качественно выросло после оглашения в 2004 результатов работы комиссии по теракту 9/11. Разведсообщество было поставлено перед фактом – делайте, что хотите, но такого повториться не должно.
Этот этап исследований можно условно назвать «Поиск максимума человеческих возможностей в предсказаниях». Об этом и будет рассказ.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/4Y1Kp1
Предыдущие посты постосериала:
№1 https://goo.gl/2AemSJ
№2 https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Medium
Предсказания становятся приоритетом
3й пост постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Не знаю, как читать, но писать о том, о чем в мире очень мало кто знает, - весьма увлекательно. Хочется писать и писать. Но даже лонгрид не резиновый.
Ну а как кратко описать, о чем этот лонгрид – вообще загадка.
Попробую последовать с детства любимому Жюлю-Верну.
Краткое содержание лонгрида про «топор под компасом американской разведки» и про то, кто кого сборет - краудсорсинг против рынков предсказаний:
Бомба замедленного действия. — Таинственная смерть на Эвересте. — Триумф и крах Intrade. — Упреждающая разведка. — ЦРУ спешит на помощь. — Результативность прогнозов растет. — Но точность хромает. — Два сокрушительных удара. — Черные лебеди не ловятся. — Требуются кентавры.
Мой новый пост https://goo.gl/ggcXCo
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Ну а как кратко описать, о чем этот лонгрид – вообще загадка.
Попробую последовать с детства любимому Жюлю-Верну.
Краткое содержание лонгрида про «топор под компасом американской разведки» и про то, кто кого сборет - краудсорсинг против рынков предсказаний:
Бомба замедленного действия. — Таинственная смерть на Эвересте. — Триумф и крах Intrade. — Упреждающая разведка. — ЦРУ спешит на помощь. — Результативность прогнозов растет. — Но точность хромает. — Два сокрушительных удара. — Черные лебеди не ловятся. — Требуются кентавры.
Мой новый пост https://goo.gl/ggcXCo
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Medium
Топор под компасом американской разведки
Краудсорсинг против рынков предсказаний
Коллективный разум побеждает глубокое обучение.
Уже понятно, что компьютеры сильнее человека, даже если этот человек – чемпион мира (шахматы, го и будет много чего еще). Но каков будет результат соревнования компьютеров с коллективным человеческим разумом, - до последнего времени было не понятно. И вот первый замечательный результат – коллективный разум оказался сильней.
В опубликованном вчера исследовании «Opinion Mining From Social Media Short Texts: Does Collective Intelligence Beat Deep Learning?» попытались с помощью краудсорсинга превзойти наилучшие компьютерные результаты, достигаемые глубоким обучением в области майнинга мнений в коротких сообщениях Твиттера и Фейсбука. И авторам это удалось.
Майнинг мнений – это по сути анализ тональности (сентимент-анализ) коротких текстов - твиттов и постов. Результат анализа – понимание настроения авторов в момент написания текстов и/или их отношения к тому, о чем они написали в своих текстах.
По сути – это задача классификации текста. Её можно решать по-разному. Например (и это сегодня наиболее распространенный подход), - анализ лексикона текстов с выделением в нем эмоционально окрашенных терминов (тегов, ключевых слов), показывающих полярность настроения (типа, отличный и ужасный).
Подход, основанный на лексиконе, довольно эффективен для классификации коротких текстов на два разных класса, например, позитивные и негативные настроения. Но по мере включения новых категорий эффективность классификации резко падает. Подходы машинного обучения используют пары текстов и соответствующие метки для обучения моделей классификации.
Авторам исследования удалось эмпирически доказать, что созданные коллективным разумом толпы индексы, названные авторами «лексиконом толпы» и основанные на тэгах, выделенных коллективным разумом, могут эффективно использоваться для обучения моделей классификации настроений для коротких текстов.
Более того! Эти модели, как минимум, так же эффективны, как и модели, разработанные с помощью глубокое обучение или даже лучше.
Особенно замечательно, что масштабированием (увеличением вычислительной мощности компьютеров) ситуацию принципиально не изменить, поскольку для коллективного разума краудсорсинговой платформы нарастить число участников куда проще и дешевле.
Таким образом показано, что при решении интеллектуальных задач, в основе которых есть хотя бы минимальное извлечение смысла (типа выявление новых пар полярно эмоционально окрашенных слов), коллективный разум оказывается сильнее машинного.
Так что эволюция не ошиблась, выбрав Homo Sapience. Хоть в играх человек слабее машин, но по жизни без понимания смысла приходится туго. И здесь человеческий разум сильнее. Если не индивидуальный, так коллективный.
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2018.00138/full
#Краудсорсинг #СентиментАнализ
Уже понятно, что компьютеры сильнее человека, даже если этот человек – чемпион мира (шахматы, го и будет много чего еще). Но каков будет результат соревнования компьютеров с коллективным человеческим разумом, - до последнего времени было не понятно. И вот первый замечательный результат – коллективный разум оказался сильней.
В опубликованном вчера исследовании «Opinion Mining From Social Media Short Texts: Does Collective Intelligence Beat Deep Learning?» попытались с помощью краудсорсинга превзойти наилучшие компьютерные результаты, достигаемые глубоким обучением в области майнинга мнений в коротких сообщениях Твиттера и Фейсбука. И авторам это удалось.
Майнинг мнений – это по сути анализ тональности (сентимент-анализ) коротких текстов - твиттов и постов. Результат анализа – понимание настроения авторов в момент написания текстов и/или их отношения к тому, о чем они написали в своих текстах.
По сути – это задача классификации текста. Её можно решать по-разному. Например (и это сегодня наиболее распространенный подход), - анализ лексикона текстов с выделением в нем эмоционально окрашенных терминов (тегов, ключевых слов), показывающих полярность настроения (типа, отличный и ужасный).
Подход, основанный на лексиконе, довольно эффективен для классификации коротких текстов на два разных класса, например, позитивные и негативные настроения. Но по мере включения новых категорий эффективность классификации резко падает. Подходы машинного обучения используют пары текстов и соответствующие метки для обучения моделей классификации.
Авторам исследования удалось эмпирически доказать, что созданные коллективным разумом толпы индексы, названные авторами «лексиконом толпы» и основанные на тэгах, выделенных коллективным разумом, могут эффективно использоваться для обучения моделей классификации настроений для коротких текстов.
Более того! Эти модели, как минимум, так же эффективны, как и модели, разработанные с помощью глубокое обучение или даже лучше.
Особенно замечательно, что масштабированием (увеличением вычислительной мощности компьютеров) ситуацию принципиально не изменить, поскольку для коллективного разума краудсорсинговой платформы нарастить число участников куда проще и дешевле.
Таким образом показано, что при решении интеллектуальных задач, в основе которых есть хотя бы минимальное извлечение смысла (типа выявление новых пар полярно эмоционально окрашенных слов), коллективный разум оказывается сильнее машинного.
Так что эволюция не ошиблась, выбрав Homo Sapience. Хоть в играх человек слабее машин, но по жизни без понимания смысла приходится туго. И здесь человеческий разум сильнее. Если не индивидуальный, так коллективный.
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2018.00138/full
#Краудсорсинг #СентиментАнализ
Frontiers
Frontiers | Opinion Mining From Social Media Short Texts: Does Collective Intelligence Beat Deep Learning?
The era of big data has, among others, three characteristics: the huge amounts of data created every day and in every form by everyday people, artificial int...
Впечатление, что скорость оглупления человечества быстро нарастает, становится все более распространенным. На это сетуют уже не только старые университетские профессора, но и вполне современные техно-продвинутые яппи.
Под оглуплением здесь, в первую очередь, подразумевается рост доминирования мнений и предпочтений большинства при структурировании выдачи нам всевозможной информации, потребляемой нами через Интернет.
Не без оснований считается, что в основе этого процесса лежат кардинальные изменения инфо-среды обитания человечества за последние пару десятков лет:
– лавинообразное нарастание объемов информации,
– смена способов и механизмов взаимодействия людей с информацией.
В результате этого:
– количество потребляемой информации увеличивается,
– а качество решений, принимаемых потребителями этой инфы, не только не растет, но и, вроде как, падает.
В свете вышеизложенного, становится все более важен поиск ответов на 3 сакраментальных вопроса.
1) Как развернуть вектор нарастающего оглупления мира?
2) Можно ли, в принципе, избежать падения качества принимаемых решений при лавинообразном росте входной информации?
3) Если возможно, то что конкретно нужно изменить в нашем мире в практическом плане?
Только что опубликованное в Трудах Королевского научного общества (в разделе Biological Science) исследование наводит на интересные мысли, как разработать лекарство от тотального сетевого оглупления.
Об этом мой новый пост:
- на Medium https://bit.do/eQudx
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/Fk3WM
#Краудсорсинг #КоллективныеРешения #Интернет
Под оглуплением здесь, в первую очередь, подразумевается рост доминирования мнений и предпочтений большинства при структурировании выдачи нам всевозможной информации, потребляемой нами через Интернет.
Не без оснований считается, что в основе этого процесса лежат кардинальные изменения инфо-среды обитания человечества за последние пару десятков лет:
– лавинообразное нарастание объемов информации,
– смена способов и механизмов взаимодействия людей с информацией.
В результате этого:
– количество потребляемой информации увеличивается,
– а качество решений, принимаемых потребителями этой инфы, не только не растет, но и, вроде как, падает.
В свете вышеизложенного, становится все более важен поиск ответов на 3 сакраментальных вопроса.
1) Как развернуть вектор нарастающего оглупления мира?
2) Можно ли, в принципе, избежать падения качества принимаемых решений при лавинообразном росте входной информации?
3) Если возможно, то что конкретно нужно изменить в нашем мире в практическом плане?
Только что опубликованное в Трудах Королевского научного общества (в разделе Biological Science) исследование наводит на интересные мысли, как разработать лекарство от тотального сетевого оглупления.
Об этом мой новый пост:
- на Medium https://bit.do/eQudx
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/Fk3WM
#Краудсорсинг #КоллективныеРешения #Интернет
• О роли краудсорсинга в новом «фазовом переходе» человечества;
• о «зиме краудсорсинга», повторившего судьбу ИИ-технологий (только в 4 раза быстрее);
• как разведки мира, пытаются задействовать коллективный интеллект;
• как в марте 2020 ЦРУ на своем поле разгромно проиграло непрофессионалам-краудсорсерам;
• и как это подвигло Facebook заняться коллективным интеллектом.
- читайте в моем новом посте на 6 мин. чтения
- на Medium https://bit.ly/2BgfsVt
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/PGRgV
#Краудсорсинг #Прогнозирование #КоллективныйИнтеллект
• о «зиме краудсорсинга», повторившего судьбу ИИ-технологий (только в 4 раза быстрее);
• как разведки мира, пытаются задействовать коллективный интеллект;
• как в марте 2020 ЦРУ на своем поле разгромно проиграло непрофессионалам-краудсорсерам;
• и как это подвигло Facebook заняться коллективным интеллектом.
- читайте в моем новом посте на 6 мин. чтения
- на Medium https://bit.ly/2BgfsVt
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/PGRgV
#Краудсорсинг #Прогнозирование #КоллективныйИнтеллект
Medium
«Зима краудсорсинга» заканчивается
ЦРУ проиграло непрофессионалам и это подвигло Facebook заняться коллективным интеллектом
Из того, что будущее непредопределено (альтернативно, возможны его разные сценарии) вовсе не следует, что оно непредсказуемо. В 21 веке технологические попытки повысить точность прогнозов будущего предпринимались неоднократно. В основном это были различные платформы для краудсорсинга предсказаний (прогнозов).
До последнего времени эти попытки давали скромные результаты. Но в начале 2020 ситуация поменялась. Было получено довольно надежное подтверждение (на практике), что коллективный прогноз непрофессионалов, как минимум, не уступает прогнозам аналитиков разведки.
Этот результат вдохнул новые надежды на создание более точных систем прогнозов на основе коллективного интеллекта. И возможно, что теперь что-то получится. Ибо теперь ставка делается не на обычный краудсорсинг предсказаний, а на использование крауд-мониторинга материализации наиболее вероятных сценариев будущего.
О том, что это за проект, и о его первом тестовом прогнозе – выиграют ли авторитарные режимы от внедрения систем эпидемического контроля COVID-19, - можно прочесть в моем новом посте на 7 мин. чтения:
- на Medium https://bit.do/fHqZY
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/QETS6
#Краудсорсинг #Прогнозирование #КоллективныйИнтеллект
До последнего времени эти попытки давали скромные результаты. Но в начале 2020 ситуация поменялась. Было получено довольно надежное подтверждение (на практике), что коллективный прогноз непрофессионалов, как минимум, не уступает прогнозам аналитиков разведки.
Этот результат вдохнул новые надежды на создание более точных систем прогнозов на основе коллективного интеллекта. И возможно, что теперь что-то получится. Ибо теперь ставка делается не на обычный краудсорсинг предсказаний, а на использование крауд-мониторинга материализации наиболее вероятных сценариев будущего.
О том, что это за проект, и о его первом тестовом прогнозе – выиграют ли авторитарные режимы от внедрения систем эпидемического контроля COVID-19, - можно прочесть в моем новом посте на 7 мин. чтения:
- на Medium https://bit.do/fHqZY
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/QETS6
#Краудсорсинг #Прогнозирование #КоллективныйИнтеллект
Вчера и сегодня несколько самых популярных ТГ-каналов о технологиях опубликовали посты на тему — «Интересная попытка хотя бы что-то понять про работу рекомендательного алгоритма методом краудсорсинга».
Авторы этих постов, наверняка, разбираются в тонкостях терминологии по данной теме. А выбор такой формулировки — лишь результат их желания упростить понимание темы читателями.
Но проблема в том, что такое определение темы, к сожалению, содержит куда больше неточностей, чем позорное обзывание ферзя королевой васюковским любителем шахмат из «Двенадцати стульев».
А раз так, значит в памяти большинства читателей так и останутся «рекомендательные алгоритмы методом краудсорсинга». И за это трудно винить читателей, поскольку квалифицированных источников по этой тематике в сети практически нет. А то, что написано в Википедии и популярных сайтах, в своем большинстве изобилует неточностями и ошибками.
Попробуем заполнить этот пробел, кратко описав смысл и семантическую связь важнейших терминов сетевой культуры 21 века: коллективное сетевое взаимодействие, сетевая партисипативность, сетевая стигмергия, рекомендательные системы и краудсорсинг.
Чтобы каждый из прочитавших понял, что рекомендательные системы и краудсорсинг — это сетевые партисипативные практики коллективного сетевого взаимодействия:
✔️ совершенно разных типов;
✔️ и на основе совершенно разных механизмов.
Дочитать (еще пару минут) можно
- на Medium https://bit.do/fJAqj
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/QumJM
#Краудсорсинг #КоллективныйИнтеллект
Авторы этих постов, наверняка, разбираются в тонкостях терминологии по данной теме. А выбор такой формулировки — лишь результат их желания упростить понимание темы читателями.
Но проблема в том, что такое определение темы, к сожалению, содержит куда больше неточностей, чем позорное обзывание ферзя королевой васюковским любителем шахмат из «Двенадцати стульев».
А раз так, значит в памяти большинства читателей так и останутся «рекомендательные алгоритмы методом краудсорсинга». И за это трудно винить читателей, поскольку квалифицированных источников по этой тематике в сети практически нет. А то, что написано в Википедии и популярных сайтах, в своем большинстве изобилует неточностями и ошибками.
Попробуем заполнить этот пробел, кратко описав смысл и семантическую связь важнейших терминов сетевой культуры 21 века: коллективное сетевое взаимодействие, сетевая партисипативность, сетевая стигмергия, рекомендательные системы и краудсорсинг.
Чтобы каждый из прочитавших понял, что рекомендательные системы и краудсорсинг — это сетевые партисипативные практики коллективного сетевого взаимодействия:
✔️ совершенно разных типов;
✔️ и на основе совершенно разных механизмов.
Дочитать (еще пару минут) можно
- на Medium https://bit.do/fJAqj
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/QumJM
#Краудсорсинг #КоллективныйИнтеллект
Medium
Важнейшие термины сетевой культуры 21 века
Большинством трактуемые не точно