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  • kawango
    集合知のパーツとしての人間の母数が大きくなればなるほど、集合知が優れるという幻想は、まったく逆だということをうまく説明するモデルをつくれないかな。たぶん事実は賢くなるための母数に上限があって、それ以上は分割して階層構造をつくったほうがいい。
  • kenokabe
    @kawango Wikipedia英語版はどう説明されますか?一番編集者数が多いので、多言語版のなかで一番記事も多く、それぞれの質が優れています。あと、人間なんて、最初から多様なんで、頭数集めればそれでいいし、最初からフルイにかけてればこういうTwitterも結果成立しない。
  • kawango
    多様性を維持しながら規模を拡大するのが大事であって、まあ、なにがいいたいかつうかと、世論に難しい問題の判断はできないし、中国のネット鎖国はやめてほしいけど、たぶん正しい。
  • kawango
    @mirupon 人間が妥協的に情報交換して意思決定するプロセスでは、元の人間より確実に頭の悪い集合知能になりますね。
  • kawango
    @threelz いや、体系化にかかるコストがかかるので、めちゃくちゃ簡単な体系化しかしないということが原因なんだと思います。
  • kawango
    @SuiJackDo ダンバー数はおもしろいですね。この結論じゃなくて、根拠になるような数理モデルとかないんですかね。
  • kenokabe
    @kawango それはむしろ逆で、シンプルな構造、体系にしておいたほうが、集合知による自律的な体系化が進む、ということはないですか?最初から体系を規定する、ルールが多いほど、システムが硬直し破綻しやすくなる。神の見えざる手のようにほっとけばうまくいくという原理がある。
  • kawango
    @JavuJavu 実際、そのレベルのゴミみたいな意思決定プロセスと、たとえばオープンソースのプロジェクトのようなものが現実世界では同次元で語られていること多いと思います。でも、後者ですら、効率性を発揮できるスケールには上限がある。
  • kenokabe
    @JavuJavu 違いますね。エラー修正も集合知によってなされるので、その批判は失当。
  • kawango
    @kenokabe wikipediaって集合知ぽいのが有効だという例にされますが、あれは情報の整理のアルゴリズムとしてうまく機能しているだけで、意思決定をするたぐいの知とは性質が異なると思います。
  • kawango
    まさにそんなかんじのモデルをつくりたいです。適正規模とフラクタル次元を計算できるような式 RT @tnatsu 複雑系的には、(中略)したがって、集合知の価値を最大化する適性規模が存在し、それ以上はフラクタル構造(中略)以上、夏野仮説。
  • kawango
    @kenokabe wikipediaをつくる仮定でおこなわれている共同作業そのものの働きが集合知であるというのは同意します。みんなが集合知だと思っているwikipedia自身については集合知ではなくその排泄物だと思いますが。
  • kawango
    @SuiJackDo いちばん単純そうな多数決という集合知で考えるとわかりやすいと思うのですが、エージェント間のインタラクションが最大化されないと、ろくな知性は発揮できないと思います。知性のレベルをあげるには必要ではないかと。
  • kawango
    @kenokabe wikipediaが新しい物理法則を発見したり、ヒット小説をうみだしはじめたら知性だと認めますが、情報を整理している間は知性の排泄物です。
  • kenokabe
    @kawangoWikipediaEnのコンテンツもそうですが、内部統治も自律的に形成されており、内部統治も洗練されている印象があります。ただ、意思決定においてそれなりのハブ構造、派閥が自律的に形成されていき、単にフラットごちゃまぜということはないです。しかしあくまで自律的。
  • kenokabe
    @kawango WikipediaEnのコンテンツもそうですが、内部統治も自律的に形成されており内部統治も洗練されている印象があります。意思決定においてはハブ構造、派閥が自律的に形成されていき単にフラットごちゃまぜは支障がでる。しかし自律的にそれを修正するのも集合知です。
  • kenokabe
    @SuiJackDo もうネットが良い例で、まずWWWにおいてHPの個数が膨大になるという情報リソースの蓄積がまずあって、それにリンク構造それを体系的に構造化する検索エンジンがあります。twitterもそうだし、数があってなんぼ、リソースの数と構造化とは別の問題ではないですか?
  • kenokabe
    @tnatsu ダウト。複雑系における創発、自己組織化の度合いとは、ネットワーク構造、相互接続がカオスエッジの最適値になっているかいないか、であって、部品の数は関係ないと思います。脳のシナプス、ニューロンの個数の膨大さはどう説明されますか?
  • kenokabe
    @kawango 特に日本語版はそうでしょう。しかし、英語版の主要項目を見ると、よもやそんなことは言えないはずです。ご覧になったことはおありですか?
  • kawango
    @t2enonu いや、だいぶちがうと思います。Firefoxを超えるブラウザをつくるためにとりあえず優秀なプログラマを100万人用意してプロジェクト組んだらどうなるか。ということじゃないでしょうか。
  • kawango
    関係ないですが、「船頭多くして船、山に登る」ということわざがありますが、本当に船頭をたくさん集めて船を山に登らせるようなブレークスルーが起こるなら、集合知万歳ですね。
  • kenokabe
    @kawango それは違いますね。まず百科事典とは集合知へのアクセス手段を提供するものですが(今それは大雑把にウェブとなりWPはそのハブ担っている)独自研究は禁止されていて、外部ソースに依存しています。イノベーションのみが集合知から得られるもの、得るべきものではありません。
  • kenokabe
    @kawango 結局のところ、特に科学、物理学なんて、それ自体集合知なんですよ。アインシュタインもニュートン物理学を学んだわけです。そしてニュートンは、自分がさらに遠くを見通せるとしたらそれは巨人の肩に乗っていたからだ(過去の知識の集積としての科学)と言っている。
  • kenokabe
    @kawango つまり、Wikipediaの集合知としての使命とは、そういう過去に蓄積された情報を体系的にまとめあげ、さらなる高みにあがるイノベーターにその情報の蓄積(集合知)を提供することです。イノベ-ションのみが集合知ではない。
  • kawango
    @kenokabe うーん知の排泄物という言い方が気に入らなかったのかもしれませんから知の結晶でもいいですけど、知性と知の結晶とは分けて考えるべきものだと僕は言っているだけです。百科事典としてのwikipediaそのものは、集合知ではなく集合知が処理した情報にすぎない。
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