Коллективный и искусственный интеллект

Введение. Современные технологии позволяют воплотиться концепции коллективного интеллекта, которая ранее существовала скорее метафорически. Целью данной работы является анализ активного использования коллективного и искусственного интеллекта в современном мире и возможностей их взаимодействия.

Материалы и методы. В работе проанализированы основные тенденции, существующие сегодня в области развития коллективного и искусственного интеллекта, представлен феноменологический анализ отдельных примеров. На основании исторического и диалектического методов выявлены основные варианты проявления коллективного интеллекта через технологии и роль искусственного интеллекта при взаимодействии с коллективным интеллектом.

Результаты исследования. В широком понимании коллективный интеллект подразумевает все накопленные человечеством результаты интеллектуального труда, в узком – способность к интеллектуальному сотрудничеству многих людей посредством цифровых технологий, позволяя совместными усилиями накапливать базы данных, собирать информацию о проблемах, решать научные и социальные вопросы (гражданская наука, краудсорсинг, гражданское участие, электронное правительство и т.п). Развитие технологии искусственного интеллекта сегодня опирается на результаты коллективной интеллектуальной деятельности: он обучается на созданных человечеством интеллектуальных продуктах, многие системы совершенствуются при непосредственном взаимодействии с людьми или используют данные датчиков или социальных сетей, на основании которых искусственный интеллект может составить картину стихийных бедствий или прогнозировать преступления.

Обсуждение и заключения. В одном случае коллективные интеллектуальные усилия служат данными для систем искусственного интеллекта, вырабатывающих решения, в другом – граждане играют активную роль, а технологические решения могут способствовать оптимизации принятия решений. Эти два направления, которые можно было бы назвать пассивным и активным коллективным интеллектом, демонстрируют потенциал развития современной инфосферы, оставляя открытым вопрос, будет ли коллективный интеллект служить выразителем воли человечества или ресурсом для технического управления им.

1. Аристотель. О душе. Санкт-Петербург: Питер, 2002. 220 c.

2. Вернадский В. И. О научном мировоззрении // Вопросы философии и психологии. 1902. № 65.

3. Вернадский В. И. О размножении организмов и его значении в строении биосферы (1926 г.). Москва: Изд-во Академии наук СССР, 1960. C. 184-212.

4. Вирно П. Грамматика множества. К анализу форм современной жизни. Москва: Ад Маргинем Пресс, 2015. 141 c.

5. Глуздов Д. В. Философско-антропологические основания взаимодействия искусственного и естественного интеллекта // Вестник Мининского университета. 2022. Т. 10, № 4. С. 15. https://doi.org/10.26795/2307-1281-2022-10-4-15.

6. Крокинская О. Образование постиндустриальной эпохи: настройка на индивида и интеллект // Высшее образование в России. 2019. Т. 28, № 7. C. 29-42. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2019-28-7-29-42.

7. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. Том 46. Экономические рукописи 1857–1859 гг. (черновой вариант «Капитала»), 2 часть. Раздел: Развитие основного капитала как показатель развития капиталистического производств. Москва: Издательство политической литературы, 1968. 560 c.

8. Славин Б. Б. Технологии коллективного интеллекта // Проблемы управления. 2016. № 5. C. 2-9. URL: http://mi.mathnet.ru/pu986 (дата обращения: 12.12.2022).

9. Харари Ю. Н. Homo Deus: краткая история будущего. Москва: Синдбад, 2019. 492 c.

10. Befort K., Baltaxe D., Proffitt C., Durbin D. Artificial Swarm Intelligence Technology Enables Better Subjective Rating Judgment in Pilots Compared to Traditional Data Collection Methods // Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 2018. Vol. 62, no. 1. Pp. 2033-2036. https://doi.org/10.1177/1541931218621459.

11. Bradley J. P. N. On the Collective Algorithmic Unconscious Postdigital Science and Education // Peters M. A., Jandrić P., Hayes S. (eds) Bioinformational Philosophy and Postdigital Knowledge Ecologies. Postdigital Science and Education. Springer, Cham, 2022. Pp. 59-76. https://doi.org/10.1007/978-3-030-95006-4_4.

12. Coelho T. R., Pozzebon M., Cunha M. A. Citizens influencing public policy-making: Resourcing as source of relational power in e-participation platforms // Information Systems Journal. 2022. Vol. 32, no. 2. Pp. 344-376. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/isj.12359.

13. Engelbart D. C. Conceptual Framework for the Augmentation of Mans Intellect // Vistas in Information Handling. Washington: Spartan Books, 1963. Pp. 1-29. Available at: http://archive.org/details/Conceptual-Framework-for-Augmentation-of-Mans-Intellect-133183 (accessed: 12.12.2022).

14. Guattari F., Genosko G. The Guattari reader. Oxford, UK: Blackwell Business, 1996.

15. Kirwan C. G., Dobrev S. V. Cities as Convergent Autopoietic Systems Springer Optimization and Its Applications // Pardalos P. M., Rassia S. Th., Tsokas A. (eds) Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization Tools for Smart Cities. Springer Optimization and Its Applications, vol. 186. Springer, Cham, 2022. Pp. 1-26. https://doi.org/10.1007/978-3-030-84459-2_1.

16. Kopackova H., Komarkova J., Horak O. Enhancing the diffusion of e-participation tools in smart cities // Cities. 2022. Vol. 125. P. 103640. https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.103640.

17. Kwon S., Cha M., Jung K. Rumor Detection over Varying Time Windows // PLOS ONE. 2017. Vol. 12, no. 1 (12). P. e0168344. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0168344.

18. Levy P. Collective Intelligence: Mankind’s Emerging World in Cyberspace. Basic Books, 1999. 312 p.

19. Lévy P. World philosophie: Le marché, le cyberespace, la conscience. Paris: O. Jacob, 2000.

20. Lim S. B., Yigitcanlar T. Participatory Governance of Smart Cities: Insights from e-Participation of Putrajaya and Petaling Jaya, Malaysia // Smart Cities. 2022. Vol. 5, no. 1. Pp. 71-89. https://doi.org/10.3390/smartcities5010005.

21. Ma J. et al. Detecting Rumors from Microblogs with Recurrent Neural Networks // IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence. California: IJCAI/AAAI Press, 2016. Pp. 3818-3824.Available at: https://www.ijcai.org/Proceedings/16/Papers/537.pdf (accessed: 12.12.2023).

22. Malabou C. Morphing Intelligence: From IQ Measurement to Artificial Brains. Columbia University Press, 2019. https://doi.org/10.7312/mala18736.

23. Naranjo-Zolotov M. Continuous usage of e-participation: The role of the sense of virtual community // Government Information Quarterly. 2019. Vol. 36, no. 3. Pp. 536-545. https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.05.009.

24. Neufville R. de, Baum S. D. Collective action on artificial intelligence: A primer and review // Technology in Society. 2021. Vol. 66. P. 101649. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101649.

25. Pasquinelli M. On the origins of Marx’s general intellect // Radical Philosophy. 2019. No. 206. Pp. 43-56. Available at: https://www.radicalphilosophy.com/article/on-the-origins-of-marxs-general-intellect (accessed: 12.12.2022).

26. Picchi T. The Dream of General Intellect: Simondon between Workerism and Post-Fordism // Philosophy Today. 2019. Vol. 63, no. 3. Pp. 687-703.

27. Pourebrahim N., Sultana S., Edwards J., Gochanour A., Mohanty S. Understanding communication dynamics on Twitter during natural disasters: A case study of Hurricane Sandy // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2019. Vol. 37. P. 101176. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101176.

28. Rauning G. Einige Fragmente über Maschinen // Context XXI. 2006. No. 17. Available at: http://contextxxi.org/einige-fragmente-uber-maschinen.html (accessed: 12.12.2022).

29. Rosenberg L. Artificial Swarm Intelligence, a Human-in-the-Loop Approach to A.I. // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2016. Vol. 30, no. 1. https://doi.org/10.1609/aaai.v30i1.9833.

30. Schumann H., Willcox G., Rosenberg L., Pescetelli, N. «Human Swarming» Amplifies Accuracy and ROI when Forecasting Financial Markets // 2019 IEEE International Conference on Humanized Computing and Communication (HCC). Laguna Hills, CA, USA: IEEE, 2019. Pp. 77-82. https://doi.org/10.1109/HCC46620.2019.00019.

31. Shu K. Mahudeswaran D., Suhang Wang, S., Lee, D. Liu H. FakeNewsNet: A Data Repository with News Content, Social Context, and Spatiotemporal Information for Studying Fake News on Social Media // Big Data. 2020. Vol. 8, no. 3. Pp. 171-188. https://doi.org/10.1089/big.2020.0062.

32. Stiegler B. Nanjing Lectures (2016-2019) / trans D. Ross. London: Open Humanities Press, 2020.

33. Stivale C. J. The two-fold thought of Deleuze and Guattari: Intersections and animations. New York: Guilford Press, 1998.

34. Virno P. A Grammar Of The Multitude. New York: MIT Press, 2004. 114 p.

35. Wang X., Brown D. E., Gerber M. S. Spatio-temporal modeling of criminal incidents using geographic, demographic, and twitter-derived information // 2012 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics. Washington, DC, USA: IEEE, 2012. Pp. 36-41. https://doi.org/10.1109/ISI.2012.6284088.

36. Wang Z., Li Y. Could social media reflect acquisitive crime patterns in London? // Journal of Safety Science and Resilience. 2022. Vol. 3, no. 2. Pp. 115-127. https://doi.org/10.1016/j.jnlssr.2021.08.007.

37. Wells H. G. World Brain. South Australia: University of Adelaide, 1938.

38. Willcox G., Rosenberg L., Domnauer C., Schumann H. Hyperswarms: A New Architecture for Amplifying Collective Intelligence // 2021 IEEE 12th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON). Vancouver, BC, Canada: IEEE, 2021. Pp. 0858-0864. https://doi.org/10.1109/IEMCON53756.2021.9623239.

39. Williams M. L., Burnap P., Sloan L. Crime Sensing With Big Data: The Affordances and Limitations of Using Open-source Communications to Estimate Crime Patterns // The British Journal of Criminology. 2017. Vol. 57, no. 2. Pp. 320-340. https://doi.org/10.1093/bjc/azw031.

40. Yao Y. Human-machine co-intelligence through symbiosis in the SMV space // Applied Intelligence. 2023. Vol. 53. Pp. 2777-2797. https://doi.org/10.1007/s10489-022-03574-5.

41. Yudkowsky E. Coherent Extrapolated Volition. San Francisco: The Singularity Institute, 2004.