Intelligenza collettiva

Implicazioni dell'intelligenza collettiva

L'intelligenza collettiva, così come descritta da Tom Atlee, Douglas Engelbart, Cliff Joslyn, Ron Dembo ed altri teorici, è un particolare modo di funzionamento dell'intelligenza che supera tanto il pensiero di gruppo (e le relative tendenze al conformismo) quanto la cognizione individuale, permettendo a una comunità di cooperare mantenendo prestazioni intellettuali affidabili. In questo senso, essa è un metodo efficace di formazione del consenso e potrebbe essere considerata come oggetto di studio della sociologia.

Un altro pioniere dell'intelligenza collettiva è stato George Pór, autore nel 1995 di The Quest for Cognitive Intelligence. Egli ha definito questo fenomeno come "la capacità di una comunità umana di evolvere verso una capacità superiore di risolvere problemi, di pensiero e di integrazione attraverso la collaborazione e l'innovazione".

Origini del concetto

Una concezione meno antropocentrica che emerge in alcuni studi di biologia e sociobiologia è l'ipotesi che un gran numero di unità (per esempio le api di un alveare) possano cooperare tanto strettamente da divenire indistinguibili da un singolo organismo, raggiungendo un unico livello di attenzione che costituisce un'adeguata soglia di azione.

Fra i primi autori che hanno fatto esplicito riferimento all'idea di una intelligenza collettiva nel senso generale esposto sopra (pur usando altre espressioni o definizioni) si possono citare H. G. Wells con il saggio World Brain, Pierre Teilhard de Chardin con il concetto di noosfera, Herbert Spencer con il trattato Principi di sociologia. Fra gli autori più moderni si possono invece citare Pierre Levy con il libro Intelligenza collettiva, Howard Bloom con Global Brain e Howard Rheingold con Smart Mobs.

Intelligenza collettiva e comportamento emergente

Il concetto di intelligenza collettiva può essere studiato come esempio particolare di manifestazione di comportamento emergente che ha luogo in particolari sistemi dinamici non lineari (come ad esempio gli stormi di uccelli o i sistemi frattali). In sistemi di questo genere le parti atomiche che rappresentano gli elementi primitivi e costitutivi dell'insieme, prese a sé stanti, possiedono proprietà e funzionalità che le contraddistinguono in maniera univoca e lineare. Ma nel momento in cui un numero elevato di questi elementi primitivi si aggregano in modo tale da formare un sistema e raggiungono una soglia critica, per effetto delle relazioni che si stabiliscono fra di essi, cominciano a manifestarsi nell'aggregato complessivo delle proprietà e dei comportamenti spesso di tipo non lineare, di cui non si aveva traccia negli elementi atomici e che denotano quindi il cosiddetto comportamento emergente. Si ha un comportamento emergente, quindi, ogni qualvolta uno schema o una configurazione di alto livello si origina a partire dalle migliaia di interazioni semplici che avvengono tra agenti locali. L’emergenza, in tal modo, è una proprietà che non può essere ritrovata nelle componenti individuali di un sistema, in quanto si genera esclusivamente grazie all’interazione delle sue parti.

Steven Johnson parla di sistemi emergenti considerando i meccanismi di auto-organizzazione bottom-up, ovvero dal basso verso l'alto, ponendo l'attenzione sulle connessioni. Presi singolarmente, una formica o un neurone non sono particolarmente intelligenti. Tuttavia se un numero abbastanza elevato di elementi così semplici interagisce e si auto-organizza, può attivarsi un comportamento collettivo unitario, complesso e intelligente, definito anche swarm intelligence. Se questo comportamento ha anche un valore adattativo, ci troviamo di fronte ad un fenomeno "emergente" come una colonia di formiche o il nostro cervello. Steven Johnson fa l’esempio delle colonie di formiche studiate da Deborah Gordon, le quali presentano alcuni dei comportamenti tipici dei sistemi bottom-up. Le formiche, cioè, non possiedono veri e propri capi e la stessa idea di formica regina è fuorviante: esse seguono piuttosto la logica di sciame. Johnson ha indicato cinque principi alla base della formazione della macrointelligenza: a) la quantità, nella quale si disperde l’errore e avviene il massimo della cooperazione; b) l’ignoranza individuale, che mantiene in equilibrio il sistema; C) gli incontri casuali, che rendono il sistema dinamico quanto basta; d) le configurazioni dei segnali; d) l’osservazione dei vicini.

Nell’ambito dell’intelligenza artificiale e della robotica, il concetto di swarm intelligence – una intelligenza emergente collettiva di un gruppo di agenti semplici – ha offerto un modo alternativo di progettare i sistemi “intelligenti”, nei quali l’autonomia, l’emergenza e le funzioni distribuite sostituiscono il controllo, la programmazione, e la centralizzazione.

L'intelligenza collettiva può essere interpretata, alla luce di queste riflessioni, come appunto un aggregato sistematico di intelligenze individuali, le cui relazioni reciproche e la cui collaborazione producono effetti massivi a livello culturale, sociologico, politico e antropologico di tipo emergente e difficili da studiare con i criteri applicati sui singoli individui che ne fanno parte. Kevin Kelly, a tal proposito, parla di una sorta di mente globale che emerge da una integrazione tecno-culturale di rete. La mente globale nasce dall'unione tra cervelli umani e congegni capaci di autogoverno e di autoreplicazione.

Esempi di applicazione

Nell’arco di questi ultimi decennio la discussione sull’intelligenza collettiva si è andata ad intrecciare con altre questioni a essa legate, come la politica e il settore dell’organizzazione, la gestione dei processi decisionali, i meccanismi dell’apprendimento, l’intelligenza artificiale, lo sviluppo di Internet. In campo economico, ad esempio, è stato coniato il termine di capitale organizzativo per riferirsi a un patrimonio di competenze, conoscenze e relazioni che esistono al di là dei singoli individui che compongono l’organizzazione, come un’impresa (i brevetti), una squadra di calcio (il collettivo, lo spogliatoio), un partito (le idee condivise).

Nell’ambito della politica, i partiti possono essere considerati esempi di intelligenza collettiva, poiché mobilitano grandi numeri di persone per governare, scegliere candidati, finanziare e condurre campagne elettorali.[6] Eserciti, sindacati e aziende, pur focalizzandosi su preoccupazioni più limitate, possono soddisfare alcune definizioni di intelligenza collettiva genuina, sebbene le definizioni più rigorose richiederebbero una capacità di rispondere a condizioni arbitrarie senza dover rispondere ad ordini o ad una guida da parte di una specifica “legge” o di “clienti” che ne limiterebbero fortemente l'azione. Un interessante propositore di questa visione rigorosa è Al Gore, il candidato democratico alla presidenza degli USA nel 2000, che fece notare come lo scopo della nazione doveva essere quello di scatenare l’intelligenza collettiva così come il mercato aveva scatenato la produttività collettiva.

Un altro esempio di tale programma sono i quattro pilastri dei Verdi, che assieme costituiscono le fondamenta di un processo di consenso per la formazione delle politiche del partito verde o di movimenti alleati. Ciò si è rivelato di grande successo nell'organizzare i Global Greens, per partecipare ad elezioni con partiti più radicati che si appellano a gruppi di interesse.

Uno dei più famosi esempi di applicazione politica del concetto di intelligenza collettiva è il Global Futures Collective Intelligence System (GFIS) creato da The Millennium Project nel 2012. Esso permette di partecipare e avere accesso a tutte le risorse del The Millenium Project, organizzazione che si propone di creare una rete globale di nodi, informazioni e software. Acquistando un abbonamento, si potrà interagire con tutti gli elementi del sistema, proporre suggerimenti, avviare discussioni con esperti di tutto il mondo. Il testo utilizza le traduzioni di Google in 52 lingue.

Un altra applicazione dell’Intelligenza Collettiva è la piattaforma UNUM, sviluppata da Louis Rosenger , considerato un pioniere negli studi sulla realtà aumentata e fondatore della società californiana Immersion Corp. Si tratta di una piattaforma che permette a gruppi di utenti collegati in rete - chiamati anche “sciami umani” - di rispondere in modo collettivo e in tempo reale a determinate questioni, prendere decisioni o risolvere dilemmi all’interno di sistemi dinamici unificati, in pochi secondi. Modellata sull’esempio degli sciami biologici, la piattaforma UNUM consente a gruppi online di lavorare in sincronia in tempo reale, esplorando in modo collaborativo i processi decisionali e convergendo sulle soluzioni migliori in pochi secondi. I ricercatori dell’intelligenza artificiale si sono ispirati ad uccelli e api per realizzare un sistema che permetta ai partecipanti umani di comportarsi come una vera e propria intelligenza collettiva unificata, realizzando previsioni su eventi come gli Academy Awards, il Super Bowl e le finali NBA.

Nel 2011 nasce  all'Università di Bologna il progetto Comuni-Chiamo che utilizza l'intelligenza collettiva (più precisamente la "saggezza della folla") al fine di ottimizzare le decisioni degli enti locali.

Il MIT Center for Collective Intelligence ha invece svolto una ricerca sul fattore C e sul numero minimo di persone necessario perché un gruppo sviluppi intelligenza collettiva. Massimizzare tale numero sembra essere spesso l’obiettivo di qualsiasi organizzazione, sebbene vi siano caratteristiche strutturali addirittura più importanti, come il tasso di crescita e attrattiva per i membri, l’uguaglianza tra essi, la densità interna ai confini, l’orientamento all’obiettivo e la frequenza delle interazioni. E’ stato inoltre dimostrato come le compagnie abbiano recentemente preferito limitare il potenziale, chiudendo e controllando l’accesso, per ottenere risultati migliori da iniziative completamente guidate dalla collettività.

Nell’ambito delle dinamiche di apprendimento, l’intelligenza collettiva trova una sua applicazione nei Learned generated context. I learned generated context possono essere descritti come ambienti di apprendimento in cui un gruppo di utenti in maniera collaborativa organizza tutte le risorse a disposizione per creare un ambiente di apprendimento che soddisfi le proprie esigenze. I LGC rappresentano quindi comunità ideali che facilitano il coordinamento dell’azione collettiva all’interno di un ambiente di fiducia spesso mediato dalle nuove tecnologie. In tal senso condividono obiettivi e finalità molto simili ad altri fenomeni come i contenuti generati dagli utenti (UGC), le risorse didattiche aperte (OER), i sistemi di apprendimento distribuito e le comunità di pratica.

Un esempio di LGC è offerto da Wikipedia, in cui gli utenti collaborano unendo le loro conoscenze in uno spazio di intelligenza condivisa. Tale sistema enciclopedico universale si fonda sulla collaborazione collettiva per la copertura completa e il più accurata possibile di qualsiasi branca dello scibile umano, obiettivo difficilmente realizzabile per un singolo individuo.

Gianfranco Minati, dopo una definizione preliminare del concetto di sistema che lo differenzia da quello d’insieme, introduce il nuovo concetto di sistema multiplo, declinabile anche come essere collettivo, modellabile dinamicamente (al pari dei sistemi complessi) per far emergere di nuove proprietà, auto-organizzazione e complessità.

In ambito di comunicazione e pubblicità un esempio di applicazione del concetto di intelligenza collettiva è offerto dal fenomeno del crowdsourcing, ossia una modalità di business attraverso la quale le aziende o le istituzioni affidano ad un insieme distribuito di persone - la "crowd" (folla), di solito riunita in comunità online o attorno ad un’apposita piattaforma web - la risoluzione di problemi, lo sviluppo di progetti o di attività riguardanti l’azienda stessa. La comunità si scambia idee, opinioni, pareri, discute e fornisce una serie di soluzioni, che vengono valutate, modificate, migliorate dal gruppo stesso, finché non si giunge ad un risultato condiviso, che viene poi  proposto all'istituzione o all'individuo che ha inizialmente sottoposto il problema.

Alcune agenzie di pubblicità online utilizzano inoltre l’intelligenza collettiva per superare il marketing tradizionale. Pur essendoci una mancanza di letteratura adeguata su questo argomento, quella esistente dimostra come le imprese del Web 2.0 come Google o Flickr si differenzino per capacità competitiva grazie alla predominanza della piattaforma e della logica di ragnatela che connette gli utenti, garantendo capacità di innovazione, complementarietà ed efficienza.

I new media sono spesso associati alla promozione e alla valorizzazione dell'intelligenza collettiva. La capacità dei nuovi media di archiviare e recuperare facilmente le informazioni, prevalentemente attraverso banche dati e Internet, consente loro di essere condivise senza difficoltà. Così, attraverso l'interazione con i nuovi media, la conoscenza si raggiunge facilmente passando da una fonte all’altra, dando vita a una forma di intelligenza collettiva. L'utilizzo dei nuovi media interattivi, in particolare Internet, promuove l'interazione on-line e questa distribuzione di conoscenze tra gli utenti. Siti di informazione specializzati come il Digital Photography Review o Camera Labs sono esempi di intelligenza collettiva: chiunque abbia accesso a internet può contribuire ad alimentare la conoscenza condivisa, distribuendo le proprie competenze.

Francis Heylighen, Valentin Turchin e Gottfried Mayer-Kress sono tra coloro che osservano l'intelligenza collettiva attraverso la lente di informatica e cibernetica. A loro avviso, Internet permette il realizzarsi delll’intelligenza collettiva su scala planetaria, facilitando così l'emergere di un cervello globale. Lo sviluppatore del World Wide Web,  Tim Berners-Lee, mirava a promuovere la condivisione e la pubblicazione di informazioni a livello globale. Nei primi anni '90, il potenziale di Internet era ancora da sfruttare, finché, a metà degli anni 1990, la 'massa critica', come definita dal capo dell’Advanced Research Project Agency (ARPA), Dr. J.C.R. Licklider, ha chiesto maggiore accessibilità e utilità.

Henry Jenkins, un teorico fondamentale dei nuovi media e della convergenza dei media attinge alla teoria che l'intelligenza collettiva può essere collegata alla convergenza dei media e alla cultura partecipativa (Flew 2008). Egli critica l'educazione contemporanea, che non riesce a trasferire la tendenza al problem solving collaborativo che emerge online all’interno dell’aula. Jenkins sostiene che l'interazione all'interno di una comunità sviluppa abilità vitali per i giovani, e che il lavoro di squadra contribuisce allo sviluppo di tali competenze. L’intelligenza collettiva non è quindi semplicemente un contributo quantitativo di informazioni da tutte le culture, ma anche qualitativo.

Levy e de Kerckhove considerano invece l’intelligenza collettiva dal punto di vista delle comunicazioni di massa, concentrandosi sulla capacità delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione di migliorare le conoscenze della comunità. Essi suggeriscono che questi strumenti di comunicazione consentono agli esseri umani di interagire e di condividere e collaborare con facilità e velocità (Flew 2008). Con lo sviluppo di Internet e la sua diffusione, l'opportunità di contribuire ai forum finalizzati alla conoscenza, come Wikipedia, è più grande che mai. Queste reti danno agli utenti che partecipano l'opportunità di memorizzare e recuperare conoscenza attraverso l'accesso collettivo a questi database, sfruttando l'alveare. (Raymond 1998; JC Herz 2005 in Flew 2008). I ricercatori del MIT Center for Collective Intelligence esplorano l'intelligenza collettiva di gruppi di persone e computer.

In questo contesto, l'intelligenza collettiva è spesso confusa con la conoscenza condivisa. La prima è la somma totale delle informazioni individualmente in possesso dai membri di una comunità, mentre la seconda è l’informazione ritenuta vera e conosciuta da tutti i membri della comunità.

L'intelligenza collettiva come rappresentata dal Web 2.0 ha meno coinvolgimento degli utenti che intelligenza collaborativa. Un progetto artistico che utilizza piattaforme Web 2.0 è "Shared Galaxy", un esperimento sviluppato da un artista anonimo per creare un'identità collettiva che si presenta come una persona su diverse piattaforme come MySpace, Facebook, YouTube e Second Life. La password è scritta nei profili e gli account denominati "Shared Galaxy" sono aperte e utilizzabili da chiunque. In questo modo, molti prendono parte all’essere uno. Un altro progetto di arte che utilizza l'intelligenza collettiva di produrre un lavoro artistico è Curatron, in cui un folto gruppo di artisti formano insieme un gruppo più piccolo che ritengono potenzialmente collaborativo. Il processo utilizzato si basa su un algoritmo, che calcola le preferenze collettive.

La crescita di Internet e telefonia mobile ha anche prodotto "Swarming" o "Rendezvous", per realizzare incontri o anche appuntamenti. Il pieno impatto deve ancora farsi sentire, ma il movimento anti-globalizzazione, per esempio, si basa pesantemente su e-mail, telefoni cellulari, cercapersone, SMS e altri media, per organizzarsi. Atlee discute inoltre le connessioni tra questi eventi e le idee politiche che li guidano.

Una misura talvolta applicata per misurare l'intelligenza collettiva, in particolare dai teorici più orientati all'intelligenza artificiale, è il "quoziente di intelligenza collettiva" (o "quoziente di cooperazione"), che presumibilmente può essere misurato come il quoziente d'intelligenza individuale, Tale misura rende quindi possibile determinare l'intelligenza extra-marginale aggiunta da ogni nuovo individuo che partecipa al collettivo.

Nel 2001 Tadeusz Szuba, dell'Università AGH in Polonia, propose un modello formale per il fenomeno dell'intelligenza collettiva. Esso assumeva che fosse un processo computazionale inconscio, casuale, parallelo e distribuito, eseguito con logica matematica dalla struttura sociale[7]. In questo modello, esseri e informazioni sono modellate come molecole di informazioni astratte che portano un'espressione di logica matematica. Esse si dispongono quasi-casualmente a causa della loro interazione con i loro ambienti nello spazio computazionale astratto, creando processi di inferenza che percepiamo come intelligenza collettiva. Questa teoria permette una definizione formale di intelligenza collettiva come proprietà della struttura sociale e funzionerebbe per un ampio spettro di esseri, dalle colonie batteriche fino alle strutture sociali umane. Essa fornirebbe inoltre una spiegazione diretta di diversi fenomeni sociali. Per questo modello di intelligenza collettiva, la definizione formale di QIS (QI sociale) venne proposta e definita come "la funzione di probabilità su tempo e dominio di inferenze a N-elementi che riflettono le attività di inferenza della struttura sociale". Mentre il QIS sembra computazionalmente difficile, la modellazione di strutture sociali è approssimabile.

A un livello pratico, l'abilità della facilitazione di gruppo si è sviluppata fin dagli anni novanta in una professione che consiste nell'assistere un gruppo ottimizzando i processi e stimolando la creatività durante il processo decisionale. Le ricerche hanno mostrato che i gruppi coadiuvati da un facilitatore giungono infatti a decisioni migliori rispetto a quelli non facilitati. La possibilità di massimizzare l'intelligenza collettiva dipende infatti dalla capacità di un'organizzazione di accettare e sviluppare il "consiglio aureo", consistente in qualsiasi input potenzialmente utile, proveniente da qualsiasi membro. Le dinamiche di gruppo tuttavia spesso ostacolano l'intelligenza collettiva, limitando gli input a pochi individui o filtrando potenziali consigli aurei senza svilupparli pienamente fino all'implementazione. I critici evidenziano inoltre come spesso cattive idee, incomprensioni, e concetti sbagliati siano ampiamente supportati, e che la strutturazione del processo decisionale dovrebbe favorire esperti che sono presumibilmente meno proni al voto casuale o disinformato in un dato contesto. Applicazioni possibili sono infine: l'ottimizzazione di aziende attraverso la massimizzazione del loro QIS, l'analisi della resistenza ai farmaci contro l'intelligenza collettiva di colonie batteriche, Internet e alcune sue applicazioni come Wikipedia possono essere lette come forme o implementazioni di una intelligenza collettiva planetaria.

Critiche

Gli scettici sono più inclini a credere che i rischi di danno fisico (e di azione fisica) siano alla base dell'unione tra gli individui e più portati a enfatizzare la capacità di un gruppo a intraprendere l'azione e a sopportare il danno come una fluida mobilitazione di massa rassegnandosi ai danni nello stesso modo in cui un corpo si rassegna alla perdita di poche cellule. Questa corrente di pensiero è più ovvia all'interno del movimento anti-globalizzazione, ed è caratterizzata dai lavori di John Zerzan, Carol Moore, e Starhawk, che solitamente non tengono in considerazione gli accademici. Questi teorici sono più inclini a fare riferimento alla saggezza ecologica e collettiva, e al ruolo del processo del consenso nel fare distinzioni ontologiche, piuttosto che a qualsiasi forma di intelligenza in quanto tale, che essi sostengono spesso non esistere o essere mero ingegno.

I feroci critici su basi etiche dell'intelligenza artificiale sono inclini a promuovere metodi di costruzione della saggezza collettiva, ad es. i nuovi tribalisti o i Gaiani. Se questi possano dirsi sistemi di intelligenza collettiva è questione aperta. Alcuni, come Bill Joy, auspicano semplicemente che si eviti qualsiasi forma di intelligenza artificiale autonoma e sembrano voler lavorare su una rigorosa intelligenza collettiva, allo scopo di eliminare qualsiasi possibile campo di applicazione per l'IA.

Bibliografia

• Pierre Levy, L'intelligenza collettiva. Per un'antropologia del cyberspazio, Feltrinelli, 1996, ISBN 88-07-81716-0.
• Robert David Steele, The New Craft of Intelligence: Personal, Public, & Political--Citizen's Action Handbook for Fighting Terrorism, Genocide, Disease, Toxic Bombs, & Corruption, Os Pr, 2002, ISBN 978-0971566118.

Voci correlate

• Centesima scimmia
• Condivisione della conoscenza
• Facilitazione
• Meme
• Software collaborativo e Wiki
• Teoria dei sistemi

Collegamenti esterni

• (EN) Informazioni su George Pòr, su community-intelligence.com.
• (EN) Informazioni sull'opera The Quest for Cognitive Intelligence, su vision-nest.com.
• (EN) Blog di Intelligenza Collettiva, su community-intelligence.com.
• (EN) How to reverse the brain drain into a fantastic brain gain for the developing countries by the use of the strategy of collective intelligence (Dr. Sarr), su walosbraingain.blogspot.com.
• (EN) Social Capital & Collective Intelligence Forum at openbc, su openbc.com.
• (EN) Riferimenti bibliografici sul cervello globale, su pcp.lanl.gov.