Archive for februari 2012
zwermintelligentie
wermintelligentie
 |
| Zwerm Spreeuwen (klik om te vergroten) |
Zwermintelligentie is een vorm van kunstmatige intelligentie gebaseerd op het collectieve gedrag van gedecentraliseerde, zichzelf organiserende systemen. Het begrip werd in 1989 geïntroduceerd door Gerardo Beni en Jing Wang, in de context van cellulaire robotsystemen. Zichzelf organiserende systemen bestaan uit een populatie van eenvoudige actoren die zowel lokaal met elkaar als met hun omgeving interacteren. De actoren volgen zeer eenvoudige regels. Hoewel er geen gecentraliseerde controlestructuur bestaat die dicteert hoe individuele actoren zich moeten gedragen, leiden de lokale interacties tussen deze actoren tot het ontstaan van complex globaal gedrag.
Zermintelligentie refereert aan het zelfcorrigerend groepsgedrag dat optreedt bij zwermen autonome insecten zoals mieren en bijen. Tijdens het zoeken naar voedsel en het verdedigen van het territorium worden zwakke signalen versterkt en wordt ruis uitgefilterd. In kleine groepen kunnen individuen hun aandacht verdelen en wordt ontregelend gedrag gereduceerd door informele sociale mechanismen. In gemeenschappen of conversatieruimtes met lage toegangsbarrières en honderdduizenden deelnemers wordt dit veel moeilijker. Het beheer van grotere, open gemeenschappen komt niet alleen onder druk te staan door bewust ontregelend gedrag (zoals trolling, flaming, spamming, fooding), maar ook voor een overdaad aan ongestructureerde en ongewogen informatie [Whittaker e.a. 1998; Lampe/Resnick 2004].
Bij een zekere omvang krijgen alle online gemeenschappen last van het signaal-ruis probleem (vooral wanneer er veel tegenstrijdige opinies in omloop zijn). Men kan dit van bovenaf proberen op te lossen door poortwachters en controleurs in te huren. Maar men kan het ook aan de gemeenschap zelf overlaten. In dat geval ontwikkelt de gemeenschap zichzelf door een open source model te volgen. Groepen individuele gebruikers ontwikkelen een vorm van collectieve intelligentie wanneer zij netwerken creëren en gerelateerde profielen en inhoud filteren [Goldberg e.a. 1993; Massa/Bhattacharjee 2004].
Wanneer de individuele bijdragen door andere leden van een gemeenschap worden gewaardeerd, kunnen er in de loop der tijd gedeelde normen ontstaan over wat een goede of slechte bijdrage is. Bovendien wordt het hierdoor mogelijk om moderatiefilters te gebruiken waardoor men alleen hooggewaardeerde bijdragen te zien krijgt en laaggewaardeerde bijdragen automatisch worden wegselecteerd. Op die manier kunnen binnen een complex systeem met veel ruis toch de kwalitatief goede bijdragen naar boven komen drijven. Een goed voorbeeld hiervan is de ‘bottom-up journalistiek’ van Slashdot waarin praktisch al het werk door lezers zelf gedaan wordt.
wimhelderweert 