domenica 21 giugno 2015

Nessuno sa tutto....ognuno sa qualche cosa

 

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In natura esistono molti esempi di intelligenza collettiva: stormi di uccelli, branchi di pesci, colonie di formiche e termiti, colonie di batteri, insieme di cellule solo per citarne alcuni. Ma perche’ questi sistemi sono cosi interessanti da meritare una branca della scienza, il lavoro di molti ricercatori e tanti articoli pubblicati negli ultimi anni? Si tratta di sistemi costituiti da tantissimi individui non “intelligenti” che collettivamente riescono a fare qualche cosa che come singoli individui non riuscirebbero a fare mai. Quindi l’intelligenza non come la composizione delle singole intelligenze ma come una proprieta’ completamente assente nel singolo e presente solo nel tutto. L’intelligenza emerge dall’interazione delle singole entita’, e’ una proprieta’ del sistema nel senso che e’ il sistema che fa qualche cosa di intelligente. Questo fa si che intelligenza collettiva o “swarm intelligence” non sia una proprieta’ accidentale in natura ma piuttosto una proprieta’ comune a tanti sistemi per cui e’ possibile che l’evoluzione abbia giocato un ruolo per il suo sviluppo. Se ci pensiamo un attimo, in effetti anche il nostro cervello e’ l’insieme di tantissime unita’ (i neuroni), che da soli non sarebbero capaci di fare nulla ma la cui interazione invece fa emergere quella che tutti noi chiamiamo mente.

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Gli ingredienti fondamentali dell’intelligenza quindi sono il numero di singoli individui (eventualmente stupidi) e l’interazione tra di essi. Questo comportamento emergente non nasce da scelte razionali, da analisi ingegneristiche o dall’azione di qualche leader; nessun agente nel gruppo agisce per far si che l’intero sistema si comporti come noi vediamo. L’intelligenza viene fuori magicamente nonostante i singoli agenti non abbiamo alcuna visione globale nel senso che non sanno a livello globale cosa succedera’ e non hanno minimamente coscienza di fare qualche cosa di intelligente. In questi sistemi si passa dal locale al globale: dalle interazioni locali al comportamento globale. E’ come passare dal disordine all’ordine dove emerge in modo chiaro un pattern (schema) organizzativo del sistema. Questo si auto-organizza da solo senza nessun intervento esterno. Cio’ non significa comunque che il sistema non sia adattativo. Anzi e’ vero il contrario. Esso puo’ adattare il suo comportamento globale a cambiamenti esterni riorganizzandosi. In altre parole i sistemi con intelligenza collettiva si adattano al contesto una volta che percepiscono un suo cambiamento riorganizzandosi strutturalmente. Ogni agente vede quello che fa un altro e adatta il suo comportamento al gruppo seguendo delle semplici regole. Questa capacita’ include alcuni fenomeni di feed-back contrastanti. Il feed-back positivo sollecita gli altri individui a fare la stessa cosa apparendo cosi ad un osservatore esterno come un gruppo che si muove in modo organizzato. Il feed-back negativo invece contribuisce ad evitare che il comportamento dell’intero sistema converga verso un unico stato e quindi il raggiungimento di uno stato stabile. In questi sistemi c’e’ una continua tensione tra questi due tipi di feed-back cioe’ tra il rafforzamento e l’inibizione di certi comportamenti. E questo e’ quello che accade nella maggior parte dei sistemi che si auto-organizzano come per esempio gli automi cellulari (vedi altri post su questo blog), i mercati, le reti complesse, i terremoti. I sistemi complessi come quelli con intelligenza collettiva, spesso si basano anche su scelte individuali semplicemente casuali nel senso che c’e’ una certa probabilita’ associata alle diverse opzioni di comportamento. Perche’ questo? Per raggiungere lo stato critico che noi chiamiamo auto-organizzazione indipendentemente dallo stato di partenza, cioe’ per “scappare” dai minimi locali e quindi reagire in modo adeguato alle perturbazioni esterne. E’ proprio questa caratteristica insieme a quella dei feed-back a far si che questi sistemi siano adattativi. Non c’e’ alcuna configurazione finale da raggiungere. Se cosi’ fosse il sistema non si adatterebbe e sarebbe destinato alla morte termica, ad un vero e proprio congelamento. Questo e’ l’analogo dello stato solido. Struttura rigida ben definita. Sistema all’equilibrio. Flessibilita’ alle perturbazioni esterne praticamente nulla. Il sistema deve avere la capacita’ di esplorare continuamente nuove configurazioni, ad avere sempre delle alternative pronte verso cui migrare. Quando le condizioni esterne cambiano e quindi il livello di auto-organizzazione non e’ piu’ soddisfacente, un pizzico di casualita’ permette di trovare nuove soluzioni migliori e il feed-back positivo di assicurare che questa diventi la nuova configurazione rinforzandola. Ma questo solo fino alla successiva perturbazione. Come detto precedentemente uno degli ingredienti piu’ importanti per tali sistemi e’ il numero di agenti. Per raggiungere l’autorganizzazione in modo robusto e adattativo al tempo stesso, c’e’ bisogno di tantissimi agenti per poter esplorare l’intero spazio delle fasi e per tollerare la perdita locale di alcuni componenti (ridondanza). In altre parole per far si che il sistema si adatti. Mentre una grande percentuale di agenti sono impegnati a fare il loro lavoro, i rimanenti possono impegnarsi nella ricerca di nuove soluzioni alternative. I diversi componenti irrazionali quindi sono autonomi, agiscono e interagiscono su scala locale, sono situati in un ambiente e rispondono alle sue sollecitazioni. Comunque non tutti i sistemi con intelligenza collettiva sono formati da elementi “stupidi”. Pensate per un attimo ai mammiferi o a noi umani. I gruppi di castori costruiscono delle vere e proprie dighe nei fiumi, i lupi collaborano per circondare una preda e gli umani formano dei pattern particolari quando si muovono come folle di persone. Questo implica che a volte la potenza delle interazioni supera la potenza degli individui indipendentemente dalla razionalita’ dell’individuo; cio’ che conta e’ solo il tipo di interazione cioe’ il modo in cui agisce e interagisce nel sistema e non tanto quello che lui pensa. E c’e’ anche un ruolo per le variabili stocastiche (casualita’) cosi come visto per gli agenti irrazionali. Nel caso di agenti intelligenti il fatto stesso di effettuare azioni razionali diverse da quelle del gruppo possono essere percepite come una sorta di comportamento probabilistico. Questo significa che gli essere umani un giorno potrebbero sviluppare una swarm intelligence? Gli ingredienti ci sono: elevato numero di unita’ e interconnessione sempre piu’ spinta specialmente con l’entrata in scena dell’internet delle cose. Potrebbe esserci pero’ la possibilita’ di non accorgercene visto che l’intelligenza collettiva e’ di gran lunga superiore a quella dei singoli individui. In effetti una “swarm intelligence” potrebbe essere gia’ in atto. Un’altra differenza tra noi e colonie di animali e’ la seguente. Una colonia di termiti e’ intelligente abbastanza da costruire una tana con un sofisticato intrigo di strade con aperture per un corretto condizionamento. E questo senza un leader o un progettista. Ma cio’ differisce completamente, per esempio, dalla costruzione di una citta’ da parte di esseri umani. Moltissime persone infatti sono sufficientemente intelligenti da riuscire a costruire da sole case, ponti, strade, monumenti, piazze. Due persone hanno piu’ conoscenza di una sola, ma potrebbe bastare un meeting o una discussione per conoscere entrambi la soluzione. Noi umani possediamo capacita’ comunicative e computazionali che tendono a favorire il controllo centralizzato di un supervisore intelligente. Nel caso degli animali queste capacita’ non ci sono o sono molto limitate. Questo spiega il perche’ della decentralizzazione del controllo. Nessuna specie di insetti sociali ha sviluppato una rete di comunicazione per favorire il flusso efficiente e veloce di informazioni da e verso un manager centrale. Nessun insetto e’ capace di processare una grande quantita’ di informazioni. Mancano quindi i presupposti per un controllo centralizzato e l’unica soluzione sviluppata dalla natura e l’evoluzione e’ semplicemente l’auto-organizzazione.

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Un’altra differenza e’ il gap limitato tra l’intelligenza collettiva emergente e quella delle singole unita’ nel caso di un team di persone rispetto a quello costituito da animali. Cio’ non e’ vero invece per il nostro cervello dove le singole unita’ non hanno un’ intelligenza propria e reagiscono a dei semplici stimoli elettrici proprio come succede per gli sciami di animali. Questo spiega perche’ per noi umani abituati al controllo centralizzato risulta cosi difficile capire i meccanismi di controllo decentralizzato utilizzati dalla natura. Le molecole di una cellula, le cellule di un organismo, gli organismi di un gruppo aggiustano continuamente le loro attrivita’ sulla base di informazioni limitate e localizzate. Questi sistemi auto-organizzati e’ cio che Dawkins ha chiamato “veicoli”: entita’ integrate che si sono evolute per favorire la sopravvivenza e riproduzione dei geni in essi contenuti. Quanto riportato fino ad ora stabilisce che un sistema biologico con nessuna capacita’ comunicativa e/o abilita’ computazionale, non puo’ che funzionare in modo decentralizzato. Se accettiamo questo punto di vista, allora un essere umano intelligente inserito in un sistema con carenze comunicative come per esempio i mercati finanziari, cioe’ un sistema con unita’ altamente intelligenti ma poco o per niente informate, puo’ comportare un controllo decentralizzato. Un altro esempio puo’ essere uno scenario di crowdsourcing (il rilancio telematico dell’idea di vox populi ) dove un’organizzazione (azienda o universita’) cerca il supporto di un gruppo sconosciuto e potenzialmente molto vasto di agenti intelligenti postando dei problemi irrisolti su Internet (vedi Innocentive.com oppure NineSigma.com). In questo caso allo stesso modo degli sciami, degli stormi e mandrie, gli umani seguono certe regole locali di interazione all’interno di un gruppo. In un contesto di crowdsourcing, queste regole locali evolvono nel tempo. Inizialmente, un comportamento caotico inizia a convergere in particolari pattern sociali e i membri della folla usano le loro conoscenze personali (locali) per interagire con gli altri agenti e contribuire cosi’ all’auto-organizzazione. Nella maggior parte dei casi, la folla si organizza senza un corpo centrale di controllo. Eppure in una folla abbiamo sia una buona capacita’ comunicativa che intelligenza. Quindi? Una possibile spiegazione per l’auto-organizzazione puo’ essere la seguente: le persone in genere non agiscono per il bene della folla ma per il bene di se stessi e questo ad un osservatore esterno e’ giudicato come un comportamento altamente irrazionale. E’ questo che promuove l’auto-organizzazione. Uno dei prerequisiti per il successo del crowdsourcing e’ il mantenimento della diversita’ della conoscenza e delle skills dei membri della folla ed evitare il groupthink. Con quest’ultimo termine si intende un gruppo sociale che cerca di minimizzare i conflitti e raggiungere il consenso senza un adeguata analisi e valutazione critica delle singole idee. Creativita’ individuale, originalita’ e autonomia di pensiero vengono sacrificati al perseguimento dei valori di coesione del gruppo. I motivi che inducono a simili comportamenti sono vari: tra essi vi può essere il desiderio di evitare di proporsi in situazioni che, nel giudizio del gruppo, possano essere tacciate come ingenue o stupide, il desiderio di evitare l'imbarazzo o l'ira di altri membri del gruppo, il possibile scontro con l’idea del capo. Il risultato di tali comportamenti, è un affievolimento dell'obiettività, della razionalità, e della logica, con esiti che possono anche assumere la forma del consenso su decisioni che appaiono disastrose e folli a chi le osserva dall'esterno. Scott E. Page nel 2008, grazie ad opportune simulazioni ha dimostrato l’importanza della diversita’ nell’esecuzione di task complesse. I gruppi con diversi agenti quasi sempre performano meglio di gruppi costituiti solo da agenti esperti. Per le piattaforme di crowdsourcing dove i risolutori non possono vedere le soluzioni di altri risolutori (questo e’ il caso quando ci sono dei premi monetari) la probabilita’ di avere groupthink e’ chiaramente ridotta. In questo caso l’auto-organizzazione e’ garantita dalla bassa capacita’ di comunicazione mentre rimane la capacita’ razionale dei tanti agenti. Sintetizzando, una volta che un problema e’ stato formalizzato ed esistono metodologie note per la sua soluzione, un gruppo di esperti ottiene facilmente la soluzione. Se queste metodologie non esistono, se non esiste una formulazione oggettiva del problema oppure se i criteri di valutazione della soluzione non sono stati formalizzati la diversita’ allora puo’ battere la competenza. Qui di seguito i passi principali del processo di crowdsourcing:

1) Delibera: un richiedente (organizzazione o privato) decide di usare delle risorse esterne per generare nuove idee o risolvere un problema.

2) Preparazione: il richiedente spesso sceglie un intermediario (information broker) come per esempio un sito web che mette in contatto il richiedente e la folla

3) Esecuzione: il richiedente posta un problema sul sito del broker. I risolutori si auto-organizzano e auto-selezionano i problemi pubblicati che piu’ gli interessano

4) Valutazione: le idee sottomesse tramite il sito web vengono raggruppare, votate e la migliore idea viene premiata

5) Post-processo: le idee collezionate vengono trasmesse all’interno dell’organizzazione richiedente

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Altre tesimonianze di intelligenza collettiva nel web 2.0 oltre al crowdsourcing sono:

· Wikipedia: un sistema enciclopedico universale basato sulla collaborazione di migliaia di persone che, in aniera del tutto volontaria contribuiscono a dare risposte esaurienti in qualsiasi branca dello scibile umano, obiettivo ovviamente irrangiungibile dal singolo individuo. La folla si auto-organizza senza la presenza di nessun leader che chieda loro di fare qualche cosa di specifico.

· Google: grazie all’algoritmo di ricerca PageRank e’ possibile estrarre informazioni dai siti web per facilitare le ricerche effettuate dagli utenti, sfrutta cio’ che emerge come intelligenza collettiva della rete. L’intelligenza dei singoli viene messa a disposizione di tutti che possono cosi approfittare di questa risorsa distribuita. E poiche’ queste risorse sono anche connesse tra loro e’ possibile avere un effetto sinergico con la generazione di una intelligenza che non e’ la somma delle parti ma addirittura il prodotto delle singole intelligenze. Da qui un’importante deduzione dal sapore prettamente matematico: due intelligenze insieme,  in determinate condizioni, non si sommano ma si moltiplicano.

· Linux: un sistema operativo open che si basa sull’apporto di singoli programmatori indipendenti

La gente è in grado di fornire soluzioni più corrette ed adeguate di quanto non siano in grado di fare gli esperti, se e soltanto se vengono rispettati alcuni prerequisiti fondamentali, che si possono riassumere in questo modo: le persone devono avere opinioni differenti, non si devono poter influenzare, nessuno deve pilotarle, e i risultati devono essere aggregati. Tutte condizioni che vengono naturali su internet. Quello che conta e’ il numero di persone che ci lavorano non necessariamente esperte. Ma tutto cio’ e’ vero sempre? Se lo chiedono in molti. Prima di tutto c’è una regola statistica che dobbiamo sempre ricordarci quando parliamo di contenuto generato dagli utenti che viene banalmente definita, la regola del 1, 9, 90. Su cento “internauti”, generalmente una persona crea un contenuto da zero, 9 lo aggiornano e 90 ne usufruiscono. Qual è il numero minimo di persone che dovrebbe far parte di una comunità per generare un servizio minimo accettabile? Wikipedia ovviamente può contare sul contributo dell’intera popolazione mondiale; cosa accade invece a tutte le altre piattaforme che non riescono ad accedere ad un bacino di utenti così ampio? Probabilmente la saggezza della folla può funzionare solo su delle semplici questioni che possibilmente contemplino una risposta chiusa: sì o no, o comunque singoli valori da definire insieme. Quando le cose diventano più complesse è rischioso affidarsi alla cosiddetta saggezza della folla. E’ facile immagine che l’intelligenza della folla fallisce se viene applicata a campi scientifici nei quali occorre rigore ed alta competenza. L’innovazione e la scienza sono guidate da persone esperte ed intellettuali e non possono essere portate avanti da una massa di individui. Anche gli esperti servono. Tutto dipende dagli obiettivi che ci diamo. Un altro esempio di intelligenza collettiva e’ il brainstorming. In questo caso l’intelligenza collettiva viene applicata nel problem solving. Quello che si e’ scoperto e’ che fare problem solving insieme ad altre persone e’ meglio, essendo piu’ produttivo e piu’ efficace. Il brainstorming ha poche regole fondamentali:

· non criticare le idee altrui

· prediligere la quantita’

· sentirsi liberi di proporre anche le idee piu’ strampalate

Dopo e solo dopo si trovera’ il tempo di criticare, ridurre e semmai buttare via le proposte che non funzionano. Questo perche’ anche la fantasia ha una sua importanza e deve essere liberata dal pensiero dominante. Quello che deve essere abilitato e’ il pensiero laterale (cioe’ l’osservazione del problema da diverse angolazioni) e parlare con persone con idee molto differenti dalle nostre puo’ aiutarci. La divergenza e’ una ricchezza e bisogna fare di tutto per valorizzare le differenze di ognuno di noi per aiutare il gruppo a crescere. Molto bello no? Purtroppo le cose non vanno sempre cosi’ e il brainstorming funziona solo in campi delimitati e a volte solo con persone esperte della materia. E allora come si fa a promuovere l’auto-organizzazione? Solita ricetta: le persone devono avere opinioni differenti, non si devono influenzare, nessuno deve guidare la discussione e i risultati devono essere aggregati. L’intelligenza deve essere distribuita e non centralizzata.

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