Privacy Policy Cookie Policy Terms and Conditions Kollektive Intelligenz - Wikipedia

Kollektive Intelligenz

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie

Unter kollektiver Intelligenz versteht man ein emergentes Phänomen, wobei durch Kommunikation innerhalb einer sozialen Gemeinschaft intelligente Verhaltensweisen des „Superorganismus”, d.h. aller Individuen, erwachsen. Neben systemtheoretischen Ansätzen gibt es auch soziologische und pseudowissenschaftliche Erklärungsversuche für dieses Phänomen. So versteht eine soziologische Interpretation des Begriffs unter kollektiver Intelligenz gemeinsame, konsensbasierte Entscheidungsfindung und nach Ansicht des britischen Biologen Rupert Sheldrake wird ein nicht näher definiertes biologisches (und potentiell gesellschaftliches) morphisches Feld zugrunde gelegt, das eine „formbildende Verursachung“ für die Entwicklung von Strukturen sein soll. Kollektive Intelligenz ist kein neuartiges Phänomen. Allerdings erfreut sich der Begriff in den letzten Jahren einer erhöhten Aufmerksamkeit durch die Fortschritte, die auf dem Gebiet der Informations- und Kommunikationstechnologien erreicht wurden. Durch das Internet ist es so einfach wie noch nie, das dezentral verstreute Wissen der Menschen zu koordinieren und somit deren kollektive Intelligenz nutzbar zu machen.


Inhaltsverzeichnis

[Bearbeiten] Beispiele

Klassisches Beispiel ist der Ameisenstaat. Kollektive Intelligenz ist bei keinem der beteiligten Individuen einzeln festzustellen. Im Gegenteil ist das Verhaltens- und Reaktionsrepertoire der Einzelameisen sehr begrenzt. Erst im selbstorganisierenden Zusammenspiel ergeben sich neue, intelligent erscheinende Verhaltensmuster.

In gewisser Weise ist auch ein Gehirn ein solcher Superorganismus aus für sich „dummen” Individuen, nämlich den Neuronen. Ein Neuron ist annähernd nichts weiter als ein Integrator mit Reaktionsschwelle, genauer, einer sigmoiden Reaktionskurve. Erst die komplexe Zusammenwirkung von Milliarden von Neuronen ergibt das, was wir unter Intelligenz verstehen.

Auch der Cyberspace wurde schon als Paradigma für kollektive Intelligenz bezeichnet. In dem heutigen Zustand des Internet mit seinen Milliarden von größtenteils unzusammenhängenden, statischen Dokumenten sollte man vielleicht vorsichtiger von kollektivem (Un-)Wissen sprechen. Allerdings werden Internetinhalte zunehmend dynamischer (Beispiele: Newsfeed, Blogs, Wikis).

[Bearbeiten] Schwarmintelligenz

Als Schwarmintelligenz (engl. swarm intelligence) bezeichnet man das Forschungsfeld der Künstlichen Intelligenz (KI), das auf Agententechnologie basiert; das Arbeitsfeld wird auch als Verteilte Künstliche Intelligenz (VKI) bezeichnet. Hier wird versucht, komplexe vernetzte Softwareagentensysteme nach dem Vorbild staatenbildender Insekten wie Ameisen, Bienen und Termiten sowie teilweise auch nach Vogelschwärmen zu modellieren. Der Begriff swarm intelligence wurde von G. Beni und J. Wang 1989 im Kontext der Robotikforschung geprägt.

Die Individuen staatenbildender Insekten agieren mit eingeschränkter Unabhängigkeit, sind in der Erfüllung ihrer Aufgaben jedoch sehr zielgerichtet. Die Gesamtheit dieser Insektengesellschaften ist überaus leistungsfähig, was von Forschern auf eine hochgradig entwickelte Form der Selbstorganisation zurückgeführt wird. Zur Kommunikation untereinander nutzen Ameisen beispielsweise Pheromone; Bienen den Schwänzeltanz. Es gibt keine zentralisierte Form der Oberaufsicht: Das Ganze ist also mehr als die Summe der Teile.

Die VKI-Forschung geht davon aus, dass höhere kognitive Leistungen durch die Kooperation künstlicher Agenten simuliert werden kann; Marvin Minsky bezeichnet dies als Society of Mind. Ein Einsatzbeispiel für diese so genannten Ameisenalgorithmen stellten Sunil Nakrani von der Universität Oxford und Craig Tovey vom Georgia Institute of Technology 2004 auf einer Konferenz über mathematische Modelle sozialer Insekten vor; sie modellierten die Berechnung der optimalen Lastverteilung bei einem Cluster von Internet-Servern nach dem Verhalten der Bienen beim Nektarsammeln (vgl. [1]).

Für die Kommunikation zwischen den Agenten wird die Knowledge Query and Manipulation Language (KQML) eingesetzt.

[Bearbeiten] Vom Netzwerk zum Schwarm

Neben dem Forschungsfeld der VKI entwickelt sich der Begriff der Schwarmintelligenz zunehmend auch zu einem unscharfen Modewort wie bereits ab etwa 2000 das Schlagwort Peer-to-Peer; während letzteres antrat, das Paradigma der Client-Server-Architektur durch dezentralisierte P2P-Architekturen abzulösen, soll Schwarmintelligenz nun die hardwarebasierten Netzwerke ersetzen. So formuliert Howard Rheingold in Smart Mobs: „The ‚Killer-Apps’ of tomorrow's mobile infocom industry won't be hardware devices or software programs but social practices.”. Dem Leitbild der Schwarmintelligenz wird das Potential unterstellt, Gesellschaft und Märkte zu transformieren. Als Beispiel hierfür werden Smart Mobs wie die Critical Mass-Bewegung angeführt.

Francis Heylighen, Kybernetiker an der Freien Universität Brüssel, betrachtet das Internet und seine Nutzer als Superorganismus: „Eine Gesellschaft kann als vielzelliger Organismus angesehen werden, mit den Individuen in der Rolle der Zellen. Das Netzwerk der Kommunikationskanäle, die die Individuen verbinden, spielt die Rolle des Nervensystems für diesen Superorganismus”. Das Netzwerk wird dabei also nicht durch den Schwarm ersetzt, sondern bildet nur die Basis. Diese Sicht geht konform mit der Betrachtung des Internet als Informationsinfrastruktur. Die Bedeutung des Begriffes verschiebt sich dabei jedoch weg von künstlicher Intelligenz hin zu einer Art Aggregierung menschlicher Intelligenz. Auch in der Didaktik wird das Konzept aufgegriffen und fruchtbar gemacht. So kann eine Lernergruppe als Ansammlung von Menschen betrachtet werden, die - wie Neurone im Gehirn - durch intensive Interaktion neues Wissen konstruieren.

Dieses Prinzip liegt der Unterrichtsmethode Lernen durch Lehren (LdL) zugrunde. Hier wird die Lernergruppe zum neuronalen Netz umgestaltet mit der Aufgabe, kollektiv Wissen zu produzieren.

[Bearbeiten] Globales Bewusstsein

Unter dem Begriff Morphische Felder versucht Rupert Sheldrake verschiedene Phänomene bei der Staatenbildung von Insekten und genetischen Anordnung von DNA-Bausteinen, der kollektiven Intelligenz von menschlichen Gruppen und paranomale Geistesleistungen zu subsumieren. Ein Rückkoppelungsmechanismus (morphische Resonanz), der sowohl zu Veränderungen an dem beteiligten System führt, als auch von dem Systembeteiligten selbst wahrgenommen wird, wurde von Rupert Sheldrake bisher allerdings nicht belegt. Sein Konzept wird jedoch in den Kultur- und Religionswissenschaften rezipiert.

Forscher an der Princeton University befassen sich unter der Leitung von Roger Nelson seit 1988 mit dem Phänomen der kollektiven Wahrnehmung von Menschen und haben dazu Messtationen auf der ganzen Welt stationiert. Das "Global Consciousness Project" sammelt diese empirischen Daten und vergleicht sie mit der Nachrichtenlage, um zu erkennen, ob ein Ereignis bereits neuronale Reaktionen hervorruft, bevor die Nachricht verbreitet wurde. Hierzu wurden signifikante, wenn auch minimale empirische Belege geliefert [1]

[Bearbeiten] Siehe auch

[Bearbeiten] Quellen

  1. siehe Current Results, Empirical Normalization unter http://noosphere.princeton.edu

[Bearbeiten] Literatur


[Bearbeiten] Fiktion

[Bearbeiten] Weblinks

[Bearbeiten] Kollektive Intelligenz in der Informatik

[Bearbeiten] Kollektive Intelligenz in Gesellschaft, Ökonomie und Management

[Bearbeiten] Kollektive Intelligenz im Unterricht

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