Обозреватель BBC Future рассказывает о системе, способной предсказывать будущее и делающей групповой интеллект чем-то намного большим, чем просто сумма интеллектов участников группы. В основу этой системы легли результаты наблюдений за социальным поведением насекомых.

Луис Розенберг уверен, что нашел способ сделать нас всех намного умнее. В чем же секрет сверхчеловеческого интеллекта? Как оказалось, в пчелах.

Розенберг руководит стартап-компанией Unanimous AI (“Единый искусственный интеллект”), работающей в Кремниевой долине.

• Стоит ли бояться самообучающихся роботов?
• Угрожает ли людям искусственный интеллект?
• Будущее человека: эволюция и неестественный отбор
• Скоро ли появятся роботы для секса?

Эта компания разработала систему, которая помогает людям принимать решения путем коллективного сбора мнений в режиме онлайн.

Это означает, что сотни участников проекта одновременно отвечают на определенный вопрос, а конечный ответ формируется с учетом их коллективного понимания, предпочтений и опыта в различных сферах жизни.

С момента запуска проекта в июне в Unanimous AI было зарегистрировано около 50 тыс. пользователей и найдены ответы на 230 тыс. вопросов.

Розенберг считает, что этот инструмент для принятия решений, представляющий собой гибрид человеческого и компьютерного разума, поможет нам решить самые сложные проблемы современности.

Более того, в свете стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) он рассматривает это изобретение как способ сохранить влияние человека в этой сфере.

“Искусственный интеллект становится все умнее и умнее, и этот процесс уже необратим, – говорит он. – Поэтому нам тоже следует развивать свои умственные способности, чтобы всегда быть на шаг впереди”.

Представители социальных видов, таких как пчелы, собираются вместе, чтобы принимать лучшие решения – могут ли люди делать то же самое?

 

Кое-чему мы можем поучиться у пчел. “Представители таких социальных видов, как пчелы, принимают решения коллегиально, чтобы добиться наилучших результатов”, – говорит он.

“Именно поэтому птицы объединяются в стаи, а рыбы – в косяки. На основании информации, имеющейся у каждого члена группы, они выбирают оптимальную линию поведения. Вопрос заключается в том, могут ли люди делать то же самое”, – поясняет Розенберг.

Оказывается, могут. “Роевой разум” Розенберга показал великолепные результаты в предсказании исхода нескольких событий: ему удалось угадать победителей “Оскара-2015”, обладателей Кубка Стэнли (НХЛ) 2016 года и, при ставке 542 к одному, четырех лошадей, победивших на скачках “Кентукки Дерби” 2016 года, благодаря чему ставка в 20 долларов принесла выигрыш в размере 11 800 долларов.

Что касается самых последних предсказаний, то им удалось угадать не только бейсбольную команду, победившую в Мировой серии (а именно – “Чикаго Кабс”, взявшую этот приз впервые с 1908 года), но и их противника в финальной игре – “Кливленд Индианс”, а также все восемь команд, вышедших в плей-офф.

Эти верные предсказания были опубликованы за четыре месяца до указанных событий в газете Boston Globe.

Так что же происходит? “О коллективной мудрости мы знаем уже давно, – говорит Тоби Уолш, исследователь искусственного интеллекта из Университета Нового Южного Уэльса в Сиднее (Австралия). – Существует множество способов использования коллективного разума”.

Один из них – это рынок предсказаний, участники которого делают денежные ставки на определенный исход будущего события, например, на фондовом рынке. Общие тенденции на этом рынке можно использовать в качестве показателя вероятности того или иного события.

А в 1999 году, через три года после проигрыша компьютеру Deep Blue, созданному компанией IBM, гроссмейстер Гарри Каспаров сразился по интернету с группой из 50 тыс. человек.

Хоть он и выиграл тот матч, но впоследствии признавался, что так тяжело ему еще никогда не приходилось.

Каспаров назвал эту игру лучшей в истории шахмат – из-за огромного количества идей и различных подходов, которые продемонстрировали его оппоненты.

На самом деле этой идее уже не менее 100 лет. В 1906 году эрудит Фрэнсис Галтон попросил 787 человек угадать вес вола.

Полученные им ответы были очень разными, однако среднее арифметическое отличалось от правильного результата (1197 фунтов) всего на один фунт.

Несколько лет назад Национальное общественное радио США повторило этот эксперимент, попросив более 17 тыс. человек угадать вес коровы по фотографии.

Средний результат вновь был невероятно точен – погрешность составила всего 5%. Более того, в этом случае в группе не было фермеров.

Несомненно, мнения знающих людей играют свою роль. Тем не менее – как и в случае с вышеупомянутым опросом – участники экспериментов Розенберга не эксперты.

Так, например, в группе, предсказавшей победителей “Оскара” прошлого года, никто не видел все победившие фильмы. Важнее здесь то, что относительно небольшие “рои”, как правило, показывают лучшие результаты, чем более крупные группы.

В прошлом году Розенберг предложил тот же вопрос о корове “рою”. Несмотря на то, что “рой” состоял всего из 49 человек, его коллективное “предположение, основанное на знаниях и фактах” (англ. educated guess – Ред.), оказалось вдвое точнее, чем простое среднее арифметическое ответов большой группы.

По словам Розенберга, это нечто большее, чем просто коллективная мудрость. “Мы делаем группы людей умнее”, – говорит он.

Это нечто большее, чем просто коллективная мудрость. Мы делаем группы людей умнее

 

По словам Розенберга, это нечто большее, чем просто коллективная мудрость. “Мы делаем группы людей умнее”, – говорит он.

Коллективную мудрость чаще всего используют при проведении опросов или голосований.

По словам Розенберга, в таком случае эффект усиления также присутствует: как правило, решение группы лучше, чем решение одного человека.

Однако Розенберг попытался создать более совершенный метод. “Результат “роев” лучше по сравнению с опросами и голосованием, так как ответ представляет собой коллективное решение группы, а не просто среднее арифметическое мнений ее участников”, – говорит он.

Одновременный выбор ответа всеми участниками группы важен, так как не позволяет тем, кто ответил первым, повлиять на мнение других.

К примеру, при общественном голосовании люди, отдавшие свой голос первыми, могут оказать влияние на группу. А на рынках предсказаний конечный результат во многом зависит от тех, у кого больше денег. Эти факторы могут искажать реальную картину.

Розенберг пытается воспроизвести механизм действий пчел в своих человеческих “роях”

Поэтому Розенберг, имеющий обширный опыт в области создания систем дополненной реальности в лаборатории имени Армстронга при ВВС США, решил взять пример с пчел.

Когда пчелиному рою нужно организовать новую колонию, он принимает коллективное решение о том, где она будет расположена.

Сначала несколько сотен пчел-разведчиков улетают в разных направлениях на поиски подходящих мест. По возвращении они исполняют виляющий танец (один из видов “танцев”, с помощью которых насекомые общаются между собой – Ред.), чтобы передать рою информацию о том, что им удалось найти.

Каждый из разведчиков старается либо увлечь рой в выбранном им направлении, либо показать, что лететь туда не стоит.

В итоге колония принимает групповое решение о том, за каким разведчиком последовать. Такое решение ни одна пчела не смогла бы сделать в одиночку.

Розенберг пытается воспроизвести такой же механизм действий в своих человеческих “роях”.

Чтобы ответить на вопрос при помощи Unanimous AI, нужно перетащить изображение в определенный угол экрана. При этом можно согласиться с мнением большинства или пойти против него.

Когда “роевой разум” окончательно склоняется к одному из ответов, решение можно считать принятым.

Участники постоянно соперничают с другими членами группы, заставляя их согласиться с их вариантом.

Эксперименты показали, что этот метод дает лучшие результаты по сравнению с коллективными предсказаниями, основанными на опросах.

В рамках другого исследования Розенберг и его коллеги попросили 469 фанатов американского футбола предсказать результаты 20-ти ставок на Супербоул-2016 (финальную игру за звание чемпиона – Прим. переводчика).

Затем они дали то же задание “рою”, состоящему всего из 29 фанатов. Несмотря на то, что он был в 16 раз меньше, а его участники не были лучше информированы, “рой” оказался прав в 68% своих предсказаний, в то время как обычная группа – в 48%.

Слишком хорошо, чтобы быть правдой? Команда BBC Future Now присоединилась к “рою”, чтобы проверить, как это работает

Мы поставили перед командой Unanimous AI задачу подтвердить свои результаты, предсказав исходы нескольких футбольных матчей английской Премьер-лиги.

Многие участники “роя” живут в США и поэтому вряд ли хорошо знают команды, которые будут в них играть.

“Рой” должен был предсказать победу, поражение либо ничью по каждому из матчей. При выборе наугад точность была бы равна 33%, однако “рой”, состоящий из 21 американского спортивного болельщика, правильно предсказал результат 6 из 10 матчей.

Поставив 1 фунт на каждый матч, мы получили 62 пенса прибыли. Неплохо, но вовсе не так хорошо, как сотни долларов, полученные Хоуп Риз из Tech Republic, угадавшей первых четырех лошадей майского “Кентукки Дерби” и поставившей на них всего один доллар.

Однако Розенберга мало интересуют азартные игры. Конечно, он осознает, что люди захотят использовать его систему для того, чтобы делать более удачные ставки по сравнению с возможными одиночными решениями.

“Если этот метод получит широкое распространение, то способы расчета букмекерских коэффициентов расчета букмекерских коэффициентов могут измениться”, – говорит он.

Впрочем, для него спортивные мероприятия – это всего лишь удобная тестовая площадка. “Это отличный способ произвести количественное измерение эффективности системы”, – убежден Розенберг.

Вместо этого Розенберг предлагает свой инструмент бизнесу. Успехи его команды привлекли к проекту внимание различных групп – от организаций, составляющих финансовые прогнозы, до компаний, занимающихся рыночными исследованиями.

Иногда групповое поведение насекомых приводит к катастрофе

“В долгосрочной перспективе усиление интеллекта людей куда важнее, чем успехи в спортивном тотализаторе”, – говорит он. Например, используя эту технологию, отдел продаж сможет делать более точные прогнозы.

“На самом деле польза этого инструмента заключается в более эффективном использовании знаний, мудрости и интуиции, уже существующих в команде”, – объясняет он.

Кроме того, находкой Розенберга заинтересовались врачи. По его словам, медицинский диагноз – это особая форма предсказания, с которой коллективный разум может отлично справиться.

“Как правило, диагноз ставят несколько врачей – например, радиолог, онколог и другие специалисты. Нам бы хотелось, чтобы они могли максимально эффективно использовать свои знания и интуицию”, – говорит он.

Сейчас медицинский диагноз способен поставить и компьютер. Тем не менее Розенберг уверен, что в конечном итоге человеческие “рои” будут иметь преимущество перед искусственным интеллектом.

“Сегодня прилагается множество усилий для того, чтобы исключить человека из таких процессов, как постановка медицинского диагноза, – говорит Розенберг. – Но если мы сделаем это, есть опасность того, что мы получим очень “холодный” искусственный интеллект, которому чужды человеческие интересы, эмоции и ценности”.

Опасения Розенберга затрагивают не только сферу медицины. “Если нам удастся создать действительно умный искусственный интеллект, ситуация будет столь же непредсказуема, как в случае с появлением на Земле инопланетян”, – объясняет он.

По его мнению, человечество остается конкурентоспособным, расширяя возможности собственного ума.

“Мы можем иметь интеллект, не уступающий искусственному, но при этом сохранять человеческие эмоции, ценности и интуицию”.

Это, несомненно, грандиозный план. Однако Уолш более осторожен. “К сожалению, между простым лабораторным экспериментом и поведением людей в нашем непредсказуемом мире есть существенная разница”, – говорит он.

“Я сомневаюсь, что хорошо известных ловушек наподобие трагедии общин – то есть ситуации, в которой эгоистичные индивиды действуют вопреки интересам группы – можно так уж запросто избежать “, – поясняет Уолш.

Если мы будем иметь дело с по-настоящему масштабными проблемами, личные интересы могут не позволить нам достигнуть консенсуса.

“Изменение климата – отличный пример трагедии общин, и коллективный разум тут не поможет”, – утверждает Уолш.

Есть еще одна причина, по которой стоит нажать на паузу и призадуматься, прежде чем развивать эти технологии дальше. Иногда групповое поведение насекомых приводит к катастрофе.

Так, например, муравьи оставляют за собой феромонный след, который позволяет им следовать единым строем, не сбиваясь с курса.

Иногда это заканчивается тем, что ученые называют “спиралью смерти”: некоторые муравьи выбиваются из строя, увлекая за собой других, и все они начинают бегать друг за другом по замкнутому кругу до тех пор, пока не гибнут от истощения.

Однако Розенберга это не смущает. “Рои” – это очень простой способ оставаться впереди машин”, – говорит он.

Учитывая то, что опросы общественного мнения оказались не способны точно предсказать исход “брексита” и президентских выборов в США, возможно, самое время применить лучший способ использования нашего коллективного интеллекта.

Итак, спираль смерти или суперинтеллектуальное будущее? Возможно, стоит задать этот вопрос “рою”.