集団的知性

集団的知性：多数の知恵から生まれる知能

集団的知性（Collective Intelligence：CI）とは、多くの個人が協力や競争を通じて、集団全体として知性や精神性を発揮する現象です。まるで集団自体が知能を持つかのよう見えるこの力は、細菌から動物、人間、コンピュータなど、様々な集団に見られます。

この概念の理論的基盤は、Peter Russell、Tom Atlee、Howard Bloom、Francis Heylighenら多くの研究者によって構築されました。彼らの研究は、社会学、計算機科学、集団行動学といった多様な分野にまたがり、集団意思決定における知性のメカニズムを探求しています。

集団的知性の定義とアプローチ

Tom Atleeらは、Howard Bloomが提唱した「グループIQ」をさらに発展させ、人間の集団的知性に焦点を当てました。Atleeは、集団的知性を「集団思考や認知バイアスを克服し、集団が協調して高い知的能力を発揮するための仕組み」と定義づけています。

一方、George Pórは集団的知性を、「協調と革新を通して、より高度な思考、問題解決、統合を実現する、人類社会の能力」と定義しています。AtleeとPórは共に、集団的知性が共通の目標に集中し、適切な行動を選択するための基準を形成する能力を持つと主張し、そのアプローチはScientific Community Metaphorを起源としています。

集団的知性の歴史と先行概念

集団的知性の概念は、昆虫学者William Morton Wheelerがアリのコロニーの行動を観察した1911年にさかのぼります。Wheelerは、コロニー全体を「超個体」と呼び、個々のアリの協調による高度な行動を指摘しました。

この概念の先行研究としては、ウラジミール・ベルナドスキーの「ノウアスフィア（叡智圏）」やH・G・ウェルズの「世界頭脳」といった構想があります。その後、ピエール・レヴィ、ハワード・ブルーム、ロバート・デイビッド・スティールら多くの研究者によって、集団的知性の概念は様々な形で発展してきました。

特に、Howard Bloomはアポトーシス、コネクショニズム、集団選択、超個体といった概念を統合し、集団的知性の理論を構築しました。彼は、細菌コロニーや人間の社会といった集団的知性を、コンピュータ上の「複合適応システム」や「遺伝的アルゴリズム」でモデル化できることを示しました。

集団的知性の種類と具体的な例

集団的知性は、認識、共同、協調といった様々な形で現れます。

認識：市場における意思決定、政治や技術に関する未来予測など

共同：信頼ネットワーク、P2Pビジネス、オープンソースソフトウェア開発など

協調：集団協調行動、アドホックなコミュニティなど

具体的な例としては、政党、軍隊、労働組合、企業などが挙げられます。これらは、特定の目的のために多数の個人が協力し、集団として知性を発揮しています。アル・ゴアは、「米国憲法は、個人ができないことを集団で行わせるプログラムである」と述べており、集団的知性の重要性を政治的文脈で指摘しています。

集団的知性の数学的モデル化

人工[[知能]]分野では、「集団的知能指数」が測定尺度として用いられています。これは個人のIQのように数値化され、集団への参加による知性の増減を示し、集団思考のリスク軽減に役立ちます。

Tadeusz Szubaは、集団的知性を、無意識的でランダム、並行的、分散化された計算プロセスと捉え、社会構造による数学的論理の実行とモデル化しました。このモデルは、細菌コロニーから人間の社会まで、幅広い集団に適用できます。

集団的知性の課題と未来

集団的知性の活用には、集団思考の防止や、多様な意見の取り込みが重要です。Tom AtleeとPórは、「黄金の示唆」と呼ばれる、潜在的に有益な意見を組織全体が積極的に受け入れる能力を重視しています。

しかし、予備知識のない者の無作為な投票は、誤ったアイデアが支持されるリスクも孕んでいます。そのため、専門家の意見を適切に考慮することも必要です。

集団的知性は、社会の進歩に大きく貢献する可能性を秘めています。しかし、その力を最大限に発揮するには、社会構造や情報共有の仕組みを改善し、多様な意見を尊重する文化を育むことが不可欠です。

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