URSS.ru Магазин научной книги
Обложка Славин Б.Б. Рождение коллективного разума: О новых законах сетевого социума и сетевой экономики и об их влиянии на поведение человека: Великая трансформация третьего тысячелетия Обложка Славин Б.Б. Рождение коллективного разума: О новых законах сетевого социума и сетевой экономики и об их влиянии на поведение человека: Великая трансформация третьего тысячелетия
Id: 236391
654 р.

РОЖДЕНИЕ КОЛЛЕКТИВНОГО РАЗУМА:
О новых законах сетевого социума и сетевой экономики и об их влиянии на поведение человека: Великая трансформация третьего тысячелетия. Изд. 2, стереотип.

Рождение коллективного разума: О новых законах сетевого социума и сетевой экономики и об их влиянии на поведение человека: Великая трансформация третьего тысячелетия URSS. 2018. 288 с. ISBN 978-5-397-06289-3.
Типографская бумага

Аннотация

Настоящий сборник посвящен проблемам коллективного интеллекта, как они выглядят с философской и экономической точек зрения, как их воспринимают социологи и моделируют математики. Коллективный интеллект не может быть понят без мотивации человека к участию в сетевых сообществах, без понимания роли компетенций в управлении знанием --- эти исследования также представлены в настоящем сборник.

Книга предназначена для всех, кто... (Подробнее)


Оглавление
top
Предисловие
От редактора
Раздел I. Развитие общества и коллективизация мышления
Глава 1.Концепция глобального мозга (Ф.Хейлиген)
 1.Органицизм: общество как живой организм
 2.Энциклопедизм: универсальная сеть знаний
 3.Эмерджентизм: высший уровень сознания
 4.Эволюционная кибернетика: к теории интеграции
 5.Заключение
Глава 2.Сетевое общество и его философское осмысление (А.В.Назарчук)
 1.Подходы в исследовании сетевого общества
 2.Единая теория сетевого общества
 3.Специфика глобальных социальных сетей
 4.Сеть и когнитивная коммуникация
 5.Сетевое общество в эпоху Интернета
Глава 3.Междисциплинарные проблемы конвергирующих технологий (NBICS-процесс) (В.И.Аршинов)
 1.Два целевых фокус-аттрактора NBIC-инициативы
 2.Критика NBIC-модели
 3.Постнеклассическая наука и синергийная сложностность
 4.От постнеклассической междисциплинарности к трансдисциплинарной сложностности
Глава 4.Web 3.0 и новая экспертная экономика (Б.Б.Славин)
 1.Бегство от рынка
 2.Эволюция сорсинга
 3.Закат эпохи предприятий
 4.Сетевые профессиональные сообщества
 5.Web 3.0 и коллективный интеллект
 6.Заключение
Раздел II. Сетевизация знаний в обществе и бизнесе
Глава 5.Мировой Суперорганизм: возникновение сетевого сообщества (Ф.Хейлиген)
 1.Общество как живая система
  1.1.Обмен веществ и его функции
  1.2.Нервная система: анализ и контроль информации
 2.Эволюция суперорганизма
 3.Обучение, мышление и развитие мирового мозга
 4.Автоматизация функции принятия решений
 5.Сознание отдельного индивидуума и мировой мозг
 6.Суперорганизм: свобода или тоталитарный контроль?
 7.Конфликт ценностей как одна из мнимых опасностей для мирового суперорганизма
 8.Заключение
Глава 6.Апология умной толпы (А.А.Ослон)
 1.Задача на миллион незнакомцев
 2.Начальников и экспертов просьба не предлагать!
 3.Как это делали озабоченные иностранцы
 4.Странный тип стереотипу не товарищ
 5.Чем сильнее "облачность", тем выше технологии
Глава 7.Генезис и типы сетевых экспертных сообществ (И.И.Савицкий)
 1.Сообщества и социальные сети
 2.Общность в сетевых сообществах
 3.Классификации и типизации сетевых сообществ
 4.Место экспертных сетей и сообществ в общем ряде сообществ
Глава 8.Управление идеями и инновациями на предприятии (Е.Каряев, В.Матохин)
 1.Актуальность использования идей для развития бизнеса
  1.1.Глобализация, ускорение и нестабильность экономических процессов
  1.2.Расширение границ применения идей и предложений
  1.3.Источники инновационных идей и предложений
 2.Барьеры на пути становления инновационного процесса
 3.Пути преодоления препятствий
 4.Формирование культуры новаторства на предприятии
 5.Основные этапы инновационного процесса
  5.1.Формирование предложений: формализация
  5.2.Формирование предложений: доработка
  5.3.Формирование предложений: авторская оценка
  5.4.Публикация предложений
  5.5.Коллективная оценка значимости предложений
  5.6.Учет и стимулирование инновационной деятельности сотрудников
 6.Количество предложений и необходимость автоматизации их обработки
 7.Автоматизация сбора и первичной обработки предложений
  7.1.Сбор инновационных предложений
  7.2.Авторская оценка предложений
  7.3.Оценка значимости предложений
  7.4.Формирование эффективного портфеля предложений
  7.5.Результаты использования автоматизированной информационной системы
 8.Результаты внедрения корпоративного инновационного процесса
 9.Вместо заключения
Раздел III. Алгоритмы коллективного интеллекта
Глава 9.Семантические алгоритмы корпоративной системы поиска экспертов (В.Молоканов, Д.Романов, В.Цибульский)
 1.Обзор алгоритмов поиска
 2.Корпоративная система поиска экспертов
 3.Математическая модель системы поиска
 4.Результаты и выводы
Глава 10.Модели информационного влияния в сетях (А.Г. Чхартишвили)
 1.Примеры моделей информационного влияния в социальных сетях
 2.Марковская модель информационного влияния
 3.Заключение
Глава 11.Алгоритм рейтингования при коллективных экспертизах (И.Григоревский, С.М.Абрамов)
 1.Существующие методы экспертных оценок
 2.Постановка задачи
 3.Компьютерная реализация алгоритма
 4.Заключение
Глава 12.Метод анализа иерархий в принятии стратегических бизнес-решений (Г.А.Хворостянов)
 1.Процесс выработки стратегических решений в современном бизнесе
 2.Суть метода анализа иерархий
 3.Аспекты практического применения метода анализа иерархий
 4.Метод сбалансированных показателей и МАИ
Раздел IV. Личность в профессиональных и сетевых сообществах
Глава 13.Модели компетенций. Международный опыт в ИТ-сфере (Н.Вольпян)
 1.Понятие "компетенция". История вопроса
 2.Модель компетенций
 3.Примеры мегамоделей компетенций
  3.1.ETA Competency Model Clearinghouse
 4.Общие принципы разработки моделей компетенций
 5.Пример реализации Европейской рамки ИКТ-компетенций
 6.Принципы и методология работы комитетов и подкомитетов CEN
 7.Планирование
 8.Реализация
 9.Использование и развитие рамки компетенций
 10.Модели компетенций профессиональных экспертных сообществ
Глава 14.Мотивация экспертов к работе в профессиональной сети (Е.В.Максимова)
 1.Сначала Мотивация, потом Воля
 2.Особенности мотивации в экспертных сообществах
  2.1.Эксперимент по организации коллективной экспертизы
 3.Воля и Мотивация
 4.Заключение
Глава 15.Сетевой человек и его жизненные миры (Е.Ю.Патяева)
 1.Жизненный мир человека и его измерения
 2.Опыт "потока" и аутотелическая деятельность
 3.Уровни аффективно-мотивационной регуляции
 4.Первое измерение Интернет-миров: от "сверхлегких" к "запредельно трудным"
 5.Второе измерение "простота"–"сложность": Интернет как мир богатых возможностей и необременительного выбора
 6.Третье измерение жизненного мира: "мир друзей" против "мира одиночества"
 7.Четвертое измерение жизненного мира: свобода действий, давление необходимости и иллюзорная псевдосвобода
 8.Заключение
Глава 16.Перспективы развития сетевого интеллекта (М.Игнатьев, А.Войскунский)
 1.Сетевые структуры и сетевое общество
 2.Сети и интеллект
 3.Сетевой интеллект
Заключение

Предисловие
top

Идея данного сборника родилась в процессе реализации одного научно-исследовательского проекта из области информационных технологий (ИТ). В августе 2011 года в группе компаний АйТи, специализирующейся на системной интеграции в ИТ, при обсуждении инновационных проектов была согласована концепция создания программной платформы для сетевого сообщества профессионалов или экспертов. Предполагалось, что такая программная платформа объединит лучшие из сервисов корпоративных информационных систем и социальных сетей. Существующие социальные сети не используются для профессиональных коммуникаций в силу низкого уровня контента и большого разброса компетенций участников обсуждения проблем. С другой стороны, корпоративные информационные процессы, жестко ограниченные встроенными в них процессами и ролями, низводящими человека до уровня функции, также не могут служить удобными площадками для профессионального творчества, проведения сетевой экспертизы, коллективного поиска решений.

В мире развит рынок экспертных услуг, предоставляемых в том числе и экспертными сетями. Но такие сети состоят либо из небольших групп специалистов (чаще в области финансов), не требующих в своей деятельности программных систем, либо из большого числа экспертов (чаще крупные менеджеры и ученые), не коммуницирующих друг с другом и "продающих" свои услуги в качестве индивидуальных консультантов. Понятно, что такие системы не строятся на основе Коллективного Интеллекта. На Западе, и уже в России, стали появляться инструменты управления идеями (Idea Management), которые позволяют вести коллективную работу, включая сетевой брейнсторминг. Но пока такие инструменты заточены прежде всего под инновационную деятельность предприятий и не рассчитаны на самоорганизацию. Все это свидетельствовало о том, что поставленная задача является реально инновационным проектом, требующим научных исследований.

Именно поэтому было решено обратиться в один из фондов развития за софинансированием. Были важны не столько финансы (они, как правило, для теоретических исследований не очень большие), сколько возможность экспертного и технического контроля со стороны зарекомендовавшего себя в таких инвестициях и исследования института. И таким институтом стал Российский Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, известный "в народе" по имени своего директора как Фонд Бортника. План проекта создания программной платформы экспертной сети был подан в феврале 2012 года на конкурс и вскоре отобран комиссией для финансирования. В мае 2012 года по получении первого транша началась исследовательская работа по проекту. Несмотря на общее видение задачи, не было понимания мотивации профессионалов к участию в такой сети, необходимых алгоритмов работы и т.п. Поэтому была создана рабочая группа из математиков, психологов, социологов, специалистов по семантическим сетям и компетенциям, которая должна была ответить на все вопросы функционирования такой сети, правильно расставить приоритеты для проектирования программного обеспечения.

Очень часто техническое задание на программные продукты ставят сами айтишники и потом их же и реализуют. Именно поэтому получаются системы, которые у нормального человека вызывают отторжение и потом еще долго дорабатываются. Легкость современного программирования играет отрицательную роль – проще попробовать и переделать, чем подумать. В случае программной платформы для Коллективного Интеллекта фантазии айтишников точно бы не заработали, необходимо было провести мультидисциплинарные исследования. В рабочей группе оказались специалисты из нескольких регионов России: Москвы, Екатеринбурга, Уфы и Переславля-Залесского – и нескольких научных институтов (включая Высшую школу экономики и Институт программных систем). Каждые две недели рабочая группа собиралась для обсуждения требований к системе и проблем, поставленных тем или иным участником группы. Предполагалось, что все участники по результатам своей работы в группе опубликуют научные статьи в соответствующих журналах. Это требование настраивало всех на конструктивный лад, а также было страховкой от псевдонаучных идей.

Однако еще до завершения работы по данному этапу стало понятно, что в рамках отведенного времени невозможно осветить все проблемы функционирования Коллективного Интеллекта. На каждую решенную проблему возникал ряд других, о существовании которых раньше никто и не подозревал. Стало понятно, что и число специалистов, обсуждающих основные параметры программной платформы для профессионалов, необходимо существенно расширить, чтобы посмотреть на проблему с большего числа сторон. Уже после этапа исследований круг обсуждения полученных результатов был расширен: прошли обсуждения в Институте проблем управления, в Институте философии, на Конференции разработки программного обеспечения SECR2012, на Конференции Росатома по инновациям и других мероприятиях. И чтобы обозначить спектр вопросов, было решено издать в виде отдельного сборника материалы как членов рабочей группы, так и всех, кто принял участие в обсуждении создания инфраструктуры Коллективного Интеллекта. Так возникла идея настоящего сборника.

Данный сборник стоит рассматривать как продолжение недавно вышедшей в издательстве URSS книги "Эпоха коллективного разума: О роли информации в обществе и о коммуникационной природе человека", в которой с позиций ИТ рассказывается об изменении существующего мира, его трансформации в сторону Коллективного Интеллекта. Мы только вступили в эпоху реальной коллективизации сознания, делаем в ней первые шаги, и исследования будут идти параллельно с появлением новых инструментов, новых сервисов, новых правил в организации сообществ. Скорее всего, и этот сборник будет не последним, а даст старт серии книг о Коллективном Интеллекте.


От редактора
top

Жизнь возникает лишь в таких системах, которые за счет внешней энергии могут находиться в устойчивом и одновременно в неравновесном состоянии. Воспользовавшись определением отрицательной энтропии, введенным Бриллюэном, можно сказать, что живые организмы играют роль естественных генераторов негэнтропии в природе. Однако помимо способности увеличивать порядок в открытых системах жизнь отличается от других формообразований материи тем, что она существует не в единичном экземпляре, а в виде множества похожих, но не тождественных друг другу подсистем (организмов), которые умирают и рождаются. Элементарные частицы, атомы, молекулы тоже составляют множества, также возникают и исчезают, но они представляют собой идентичные, неизменные объекты. Тиражность с одной стороны и возможность малых изменений при рождении и после него с другой стороны являются обязательными условиями существования жизни. Именно малость изменений формирует видовые характеристики, характерные времена изменений которых много больше времени жизни отдельного индивида. Диалектика коллективного и индивидуального породила все то многообразие форм живых организмов, которое мы сейчас наблюдаем. И еще больше удивительного породит в будущем.

Развитие видов на Земле, научившихся самостоятельно перемещаться (по суше, воздуху, воде), пошло по двум направлениям. Одни виды оттачивали формы организации больших по численности коллективов (рои, стада, стаи и т.п.), а мышление развивали лишь в той мере, в какой это необходимо для исполнения ролевых функций членов сообществ. Другие виды, напротив, развивали мыслительные способности особей в малых группах (высшие животные), увеличивая их индивидуальную приспосабливаемость. Сложная многоролевая организация деятельности сообществ требует закрепления алгоритмов поведения на уровне отдельного генотипа и поэтому оказывается чересчур консервативной к изменениям. Не многие виды смогли создать такую высокую организацию совместной деятельности с большим числом особей, как пчелы или муравьи. Как правило, большие по численности колонии особей менее организованы и обеспечивают всего лишь безопасность своим членам (за счет множества глаз, ушей, рогов и копыт), не более того. Оттачивание же мыслительной функции, которое эффективнее идет в малых группах (семьях, племенах), напротив, дает возможность больших изменений для вида за счет приобретения опыта, не требующего закрепления в генотипе. Как раз мышление и передача (через обучение) его результатов сородичам в виде навыков и опыта разрушило монополию физиологии на фиксацию изменений, создав таким образом новую форму наследования, новую эпоху в эволюции видов.

Апофеозом развития мышления как видовой функции стал человек, который научился использовать в своей деятельности окружающие его предметы, и самое главное – научился приобретенные знания сохранять и передавать сородичам. Именно людям удалось создать полновесную альтернативу физиологическому генотипу и биологической памяти посредством речи и символов. Парадокс эволюции состоит в том, что основным направлением дальнейшего развития мыслящего человека стало первое направление – совершенствование коллективных форм организации жизни, а не возможностей мозга одного человека. Размеры сообществ, в которые стали объединяться люди, росли одновременно с их расселением. Человек уже давно превзошел по масштабу и степени организованности любые виды животных, известные своей коллективной деятельностью. Это как раз и стало возможным благодаря тому, что генотип человечества перестал быть только физиологией вида, а стал формироваться за счет коммуникаций и информационных носителей. Искусственный генотип оказался неисчерпаемым с точки зрения возможности совершенствования, предоставив человечеству уникальный шанс развиваться со скоростью, сравнимой и даже меньше жизни одного поколения. Впрочем, именно этот факт свидетельствует об окончании эволюции человеческого вида (изменения перестали быть малыми).

Если жизнь – это генератор негэнтропии, то человеческая деятельность является источником информации и знания, которые сами являются катализатором снижения энтропии в человеческой деятельности. Производство информации коллективно по своей природе, поскольку не существует вне коммуникаций, человек вовлекает в информационную деятельность не только сородичей, он использует все свое окружение, включая живую и неживую природу, для организации интеллектуального образа жизни. Именно процесс такой интеграции людей и природы через коммуникации, который "обусловлен ходом истории научной мысли, неразрывно связан со скоростью сношений, с успехами техники передвижения, с возможностью мгновенной передачи мысли, ее одновременного обсуждения всюду на планете", был назван В.И.Вернадским процессом формирования ноосферы. С ростом информации и знания ноосфера крепнет и становится уже не просто средой, а единым организмом. Эволюция человеческого вида сменилась формированием на его основе новой живой субстанции.

Информация является атрибутом человеческих коммуникаций и не существует без человека. Важно отличать информацию от данных, которые не обязательно используются человеком. Веб-камера записывает все, что попадает в ее объектив, но это может быть никем не востребовано. Более того, данные могут увеличиваться даже в том случае, когда новая информация заведомо не появляется (например, при копировании данных). По мнению аналитиков (из компании IDC), данные растут девятикратно каждые пять лет, что примерно соответствует закону Мура (который гласит, что число транзисторов удваивается каждые полтора года). Что касается информации – она не может расти быстрее, чем человек ее потребляет. Человек становится все более и более информационным и обрабатывает информацию с использованием современных средств доставки и визуализации существенно быстрее, чем его предки, но этот рост далеко не экспоненциальный. Поэтому основная часть данных – это не информация, это всего лишь упорядоченная (с нулевой энтропией) среда, которая позволяет эффективно организовывать информацию. Сегодня объемы данных превзошли все мыслимые масштабы и в 2013 году превысят величину 5 зеттабайтов ($5\cdot1021$). Огромные массивы данных, получившие название Big Data, – это следствие цифровой революции. Интеллектуализация работы с большими данными (семантический разбор, структурный анализ, целевое использование и т.п.) является сегодня одним из важнейших направлений в области информатизации.

Помимо переизбытка данных есть еще одна проблема. Человек все больше вовлекается не только в потребление, но и в создание информации и знания. За счет автоматизации рутинного труда и повышения его производительности у широкого круга людей появилась возможность участвовать в производстве знаний, которое ранее было уделом немногочисленного научного сообщества. Поэтому не только совокупный объем данных, но и поток необходимой для деятельности людей информации существенно возрастает. Современный человек больше не способен обработать всю информацию даже в отдельной узкой области знаний, в которой он специализируется, и у него нет иной альтернативы, как кооперироваться с коллегами в части потребления информации. Уже не является зазорным что-то не прочитать – главное, чтобы тебя окружали коллеги, которые могут подсказать и посоветовать нужный источник знания. Коллективное потребление информации становится символом нашей эпохи. При зарождении человечества коллективная деятельность диктовалась успехом в борьбе за выживание племени. На этапе развития государств национальные "коллективы" начали соперничать, враждовать друг с другом, соревнуясь в эффективности организации своей коллективной деятельности. В современную эпоху знаний коллективная деятельность людей становится единственно возможной организацией людей, вне которой человек оказывается не просто малоуспешным, но и лишним.

Человек все время потребляет информацию и мыслит. Слушая радио, он мысленно участвует в дискуссии комментатора и гостя. Управляя автомобилем, рассчитывает более удобную дорогу на работу. В повседневной работе все время принимает во внимание разные точки зрения и предложения. И, как правило, решения тех или иных проблем находятся в процессе диалога с собеседником. Часто бывает и так, что потом трудно разобрать, кому из собеседников первому пришла в голову идея решения проблемы. Даже в диалоге с собой человек часто моделирует общение с коллегами, друзьями, родственниками. Чем сложнее знания, тем больше они требует коллективного обсуждения (семинаров, конференций, брейнстормингов и т.п.). В этом смысле можно говорить о формировании коллективного интеллекта, объединенного мышления людей. Так же как и человек, который в первобытном состоянии использовал свой мозг на полную мощь довольно редко, общество вплоть до недавнего времени "включало" коллективный интеллект даже в примитивном варианте лишь в крайних случаях. Впрочем, и слабые коммуникационные возможности не позволяли расширять число участников коллективного мышления, эффективно организовывать их взаимодействие. Современные технологии за счет повсеместного внедрения сети Интернет и доступности устройств передачи данных позволили объединить миллионы людей, и формирование коллективного интеллекта началось в полной мере.

Люди еще далеки от понимания, как функционирует их мозг, а новое время ставит вопросы – узнать, как работает мозг сетевой. Проблемы, которые необходимо решать при исследовании коллективного интеллекта, – разнообразны, они касаются и философии, и математики, и психологии, и кибернетики, и многих других дисциплин. Именно мультидисциплинарность проблемы изучения коллективного мышления нашла свое отражение в настоящем сборнике, авторы которого представляют различные области знаний. В отдельную часть с названием "Развитие общества и коллективизация мышления" выделены статьи, посвященные общефилософским и методологическим вопросам развития человеческого общества в условиях взрывного развития коммуникационных технологий. В науке неоднократно предпринимались попытки изучения человеческого сообщества как единого организма. Исторический обзор таких исследований дан в первой главе – переводной статье, предоставленной специально для публикации в настоящем сборнике профессором Брюссельского свободного университета, известным специалистом по коллективному интеллекту Франсисом Хейлигеном.

Во второй главе профессор философского факультета Московского университета Александр Назарчук предлагает свою концепцию сетевого общества, являющегося не просто социумом с развитыми коммуникациями, как это часто представляют идеологи постиндустриализма, или обществом с сетевым характером управления, как это описано в знаменитом социологическом бестселлере Барда и Зодерквиста "Netократия. Новая правящая элита и жизнь после капитализма". Речь идет об обществе, представляющем собой своего рода "сеть сетей", с новыми открытыми отношениями и особым качеством коллективного общежития. Достижение такого нового качества возможно лишь в условиях полной информационной прозрачности и доступности глобальной сети для всех людей. Равенство и взаимозаменяемость делает сетевое общество устойчивым и способным к развитию в форме единого организма. Информационное равноправие как основополагающая идея существования коллективного интеллекта обсуждается и в других главах книги. Причем эта идея возникает на совершенно разных уровнях описания коллективного мышления: при обсуждении новой пострыночной экономики (4Ня глава), социологии сетевых сообществ (7Ня глава), доверии как условии мотивации человека к профессиональной сетевой деятельности (14Ня глава).

Акт мышления является сочетанием анализа и синтеза. В процессе анализа выделяются уникальные свойства предмета исследования, а в процессе синтеза находятся общие для разных предметов свойства, что и ведет к обобщению, к новому знанию. Синтез, таким образом, всегда основан на расширении области исследования. Это же можно отнести и к сообществам. Объединение специалистов различных дисциплин в больших сообществах является необходимым условием синтеза новых знаний, основой формирования коллективного мышления. Можно сказать, что коллективный разум как раз и возникает на стыках разных профессий. Глава, в которой обсуждаются эти вопросы, написана специально для сборника известным российским философом, профессором, специалистом в области трансдисциплинарности Владимиром Аршиновым. Проблемы конвергенции технологий ученый исследует на примере NBICS-процесса, синтеза нано- (N), био- (B), информационных (I), когнитивных (C) и социогуманитарных (S) технологий. При этом Аршинов считает, что такая конвергенция, помимо технологических задач, призвана поставить и "ряд фундаментальных этических, социальных и культурно значимых проблем философской антропологии, связанных с возможностью создания самовоспроизводящегося искусственного интеллекта" (см. с.Citata1-Otred).

Еще одной из проблем формирования коллективного разума является единый для всех специалистов язык. Легенда о Вавилонской башне, которая должна была достать до небес, но не была построена изНза разноязычия строителей, становится актуальной и сейчас. В легенде строители "пострадали", пытаясь построить чересчур божественное сооружение, но ведь и коллективный разум претендует на богоподобную сущность. Впрочем, речь идет уже не о национальных языках. Специализация профессионалов неизбежно приводит к формированию особого, уникального для одной отрасли знаний, словаря. Пытаться противостоять этой тенденции – значит снижать эффективность работы специалистов. Так же как клетки мозга специализируются на чем-то своем, так и люди специализируются в узких областях, разговаривая только на понятном им сленге. А это означает, что их деятельность должна "переводиться" на языки других специальностей. Коллективный мозг должен научиться работать в условиях многоязычия специалистов, он должен выработать метаязык, объединяющий различные специальности.

В свое время (с конца XIX века) была предпринята попытка создания единого языка – эсперанто (от лат. sperare – "надеяться"). И хотя на этом языке научились говорить сотни тысяч человек, в целом попытка оказалась неудачной. Роль международного языка взял на себя английский язык как достаточно простой и как национальный язык крупнейших держав мира. Да, не все люди на земле говорят по-английски, еще меньше людей думает на нем, но тех знаний языка (подкрепленных еще и системами автоматического перевода) и того количества знающих английский язык людей достаточно, чтобы реализовывать международные проекты, обмениваться товарами и услугами. Попытка всех научить одному языку – утопична и неэффективна. Лучше сразу согласиться, что часть людей будет выполнять роль переводчиков, а часть "переводов" на понятный коллегам из других областей язык специалисты будут брать на себя. Так же как переводчик-лингвист должен знать национальные особенности языков, с которых он переводит, так и переводчик между специальностями должен ориентироваться в коммуницируемых им отраслях. А поскольку именно на пересечении различных областей знаний рождаются наиболее интенсивно новые идеи, "переводчики" между специальностями становятся своего рода генераторами новых знаний, инноваторами.

Таким образом, метаязык коллективного разума – это обычный, понятный большинству людей язык, носителем которого являются профессионалы широкого профиля. Как правило, такие люди являются хорошими популяризаторами и преподавателями. К такому типу людей вполне можно отнести известного физика лауреата Нобелевской премии Ричарда Фейнмана, который был одновременно и инноватором в области теории элементарных частиц, и замечательным педагогом. Достаточно вспомнить одно из его уникальных изобретений – метод составления уравнений взаимодействия частиц через фейнмановские диаграммы, и его знаменитые фейнмановские лекции по общей физике, прочитанные в Калифорнийском технологическом институте для студентов первого и второго курсов. Важно понимать, что назначение метаязыка – не перевод со всех других языков, а обеспечение общения между специалистами разных отраслей, он не заменяет (и не может заменить) узкоспециализированные языки, он дополняет их. Аналогичная картина складывается сегодня и с национальными языками. Английский язык не "убивает" национальные языки, но доминирует там, где необходимо межнациональное, чаще всего примитивное, общение.

Несмотря на то что метаязык уже используется в обмене информации между отраслями, инфраструктура для его полномасштабного использования еще не создана. Появление книг и статей, выполняющих функцию межотраслевого обмена знаниями, пока является спонтанным процессом, обязанным скорее энтузиазму отдельных ученых. Существенно дальше продвинулась в этом направлении система образования, которая нуждается в междисциплинарных учебных пособиях и заказывает их для студентов. Вообще говоря, система образования должна быть интегрирована с инфраструктурой коллективного разума. И не только потому, что образование готовит специалистов и экспертов. Современное образование становится непрерывным и требует повышения компетенций людьми теперь уже на протяжении всей жизни. Более того, в условиях экспоненциального роста знаний, даже если профессионал преподает, он через обучение обучается и сам. В недалеком будущем станет востребованным не только обучение, но и преподавание как форма обучения, начнет формироваться система коллективного самообучения. Нетрудно понять, что вся деятельность такого рода будет неразрывно связана с основной творческой деятельностью людей. Но говорить о полномасштабном межотраслевом обмене знаниями пока рано.

Коллективный интеллект формируется по мере появления потребности в нем и готовности соответствующих технологий. Особую роль в коллективизации мышления играют сетевые компьютерные коммуникации, они создают инфраструктуру такого интеллекта. Информационные системы предприятий первыми стали визуализировать работу коллективного интеллекта своих сотрудников, которой раньше не было видно за ворохом бумаг и речевых приказов. По мере становления постиндустриального общества, когда экономика отдельных предприятий превратилась в экономику множества компаний, оказывающих друг другу услуги, сформировалась и глобальная коммуникационная среда, которая в настоящее время стала востребованной не только бизнесом, но и государством и населением. Глобальный суперорганизм человечества, о котором даже в прошлом веке можно было говорить лишь как о метафоре, становится реальностью на наших глазах. Вторая часть настоящего сборника начинается как раз с еще одной статьи Хейлигена, посвященной формированию социального суперорганизма. Франсис Хейлиген пишет: "Глобальные коммуникационные сети, активное развитие которых мы наблюдаем в данный момент, играют решающую роль в зарождении мировой нервной системы. Всемирная сеть, получившая название Интернет и объединяющая большинство компьютеров на планете, имеет огромные перспективы дальнейшего развития, которое не может не сказываться на становлении мирового суперорганизма в его современном понимании" (см. с.Citata2-Otred).

Краудсорсинговые и посткраудсорсинговые технологии становятся важным элементом организации общества, их можно и нужно использовать в повседневной практике. Примером такого использования можно назвать создания разнообразных программных платформ для управления знаниями. И не случайно у истоков одной такой российской разработки (имеется в виду платформа Witology, которая уже используется в различных российских проектах совершенствования бизнеса) наряду с ИТ-специалистами стоял профессиональный социолог, руководитель одного из крупнейших исследовательских центров – Фонд общественного мнения, Александр Ослон. Его статья "Апология умной толпы", опубликованная в 2012 году в Независимой Газете, с небольшими комментариями, сделанными с его согласия, продолжает тему, начатую Хейлигеном. В главе, написанной Иваном Савицким, представлена классификация типов сетевых сообществ, отмечена важность в них ролевых функций людей, которые по сути являются составляющими их компетенций. Учет возможностей каждого человека в коллективе позволяет эффективно суммировать интеллектуальные способности в группе, которые в неорганизованном состоянии уступают даже способностям индивида. Именно такие технологии коллективной организации деятельности в области знания (Idea Management) в бизнесе получают сегодня широкое распространение. Их описание изложено в последней главе второй части сборника.

Технологии коммуникаций не просто связывают между собой людей, они им предоставляют услуги, которые человеку невозможно получить в одиночку. Бурное развитие Интернета началось после того, как появились механизмы эффективного поиска сетевой информации. До этого глобальная сеть играла роль лишь электронного аналога уже давно известных сервисов (электронная почта, электронная реклама, телефония). Поисковые сервисы существенно интеллектуализировали возможности сети, причем эта интеллектуальность базируется на коллективном участии в обработке информации: ранжирование результатов поиска по степени популярности ресурса и по частоте использования, рейтингование и т.д. Именно алгоритмические возможности сетевых технологий способны объединить людей, сделав уровень интегрального интеллекта сообщества выше суммы уровней его членов. Алгоритмизации сетевой деятельности посвящена третья часть настоящего сборника, которая открывается статьей коллектива авторов из Высшей школы экономики и компании "АйТи" о семантических алгоритмах поиска экспертов. Семантические сети, называемые иногда технологиями Web 3.0, как раз и отличаются от обычных сетей тем, что информация в них все время индексируется по смыслу, предоставляя человеку "уже осмысленный" сервис.

В десятой главе представлена интересная работа Александра Чхартишвили, показывающая как можно математически моделировать информационное влияние (доверие) в глобальных сетях. В частности, автор строит марковскую модель распределения информации в сети, что дает возможность использовать для описания социальной сети уже известные свойства марковских процессов. Безусловно, любые модели ограничены, но они позволяют выделить закономерности, фактически исследовать работу коллективного мозга. Например, в книге "Управление персоналом" представлена математическая модель конфликта, анализ которой, по мнению авторов, приводит к утверждению, что "полнота информации является достаточным условием существования возможностей для преодоления конфликта". Это утверждение хорошо согласуется со сказанным выше, что многие исследователи коллективного интеллекта отмечали необходимость полной доступности информации для эффективности процесса группового мышления.

Также в третьей части сборника приведены еще две статьи с описанием одного из алгоритмов рейтингования и метода анализа иерархий при принятии решений. Рейтингование является обязательным механизмом функционирования сообщества профессионалов. Оно нужно не для того, чтобы кого-то поощрить или наказать, рейтингование (по каждой из компетенций) необходимо для более эффективного подбора людей в группы для решения сложных задач. Поскольку даже результаты рейтингования в системах коллективного интеллекта информационно доступны всем участникам, их алгоритмы должны быть максимально объективны. Один из таких алгоритмов, нивелирующих субъективные шкалы оценки, предложил директор Института программных систем Сергей Абрамов (см. главу11). Метод анализа иерархий (глава12), напротив, изложен не ученым, а представителем бизнеса, одним из бывших топ-менеджеров крупнейшей российской госкорпорации, что свидетельствует о востребованности алгоритмов принятия решений в управлении. Настоящий сборник не претендует на полноту изложения, особенно в части алгоритмизации экспертной работы. Задача данного издания – показать тот спектр задач, который необходимо решать при создании систем типа коллективного интеллекта.

Последняя часть посвящена непосредственно человеку. Впрочем, и все предыдущие главы в той или иной степени имели отношение к человеку, поскольку во всех них шла речь об интеллекте, состоящем из отдельных личностей. В данной же части речь идет о личностном уровне: о компетенциях, мотивации и внутреннем состоянии человека, ставшего частью коллективного мозга. Первая глава этой части написана одним из ведущих российских специалистов в области компетенций Надеждой Вольпян. Она представила не научное исследование, а, скорее, анализ того, как создают и развивают системы измерения профессионализма сегодня, и сделала это на примере европейской рамки ИТ-компетенций. Каждый человек обладает своим уникальным спектром компетенций, в одних вопросах он уступает своим коллегам, в других – лучше их. Причем компетенции связаны не только с профессиональной сферой, они отражают характеристики человека в его деятельности, как производственные, так и личностные. На современном предприятии редко это учитывается, сотруднику приходится вписываться в рамки его должностных обязанностей, ролей и процессов, в результате чего его эффективность на порядок ниже возможной. При создании коллективного интеллекта необходимо полностью задействовать все способности человека.

Четырнадцатая глава посвящена самому сложному в системах коллективного интеллекта – мотивации человека. Автор модернизирует концепцию уровней Маслоу применительно к современным проблемам сетевизации человека, пытаясь выявить природу мотиваций профессионала к участию в социальных сетях, экспертных сообществах. В работе приведены описания психологических экспериментов с группами людей, имитирующих работу коллективного интеллекта. Именно на эти эксперименты опирался автор, выстраивая свою модель компетенций "сетевого" человека. Пятнадцатая глава посвящена различным "мирам", измерениям жизни человека. Автор показывает, что сетевому миру более свойственны конструктивные, обучающие стратегии поведения. Завершает сборник статья, посвященная описанию психологических и общих проблем сетевого человеко-машинного интеллекта. Авторы ставят серьезные вопросы, которые еще требуют своего дальнейшего изучения. Впрочем, это касается всех материалов, представленных в сборнике. Это первый шаг в новом направлении – в изучении коллективного интеллекта, который формируется на наших глазах, первый шаг в изучении психологии человека, который становится частью большого мыслящего организма.


О редакторе
top
photoСлавин Борис Борисович
Один из основателей и руководителей межрегиональной общественной организации «Российский союз ИТ-директоров», председателем правления которой являлся с 2008 по 2011 г. В 1986 г. окончил кафедру квантовой теории поля и квантовой статистики физического факультета Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова и вскоре защитил кандидатскую диссертацию. С 1995 по 2010 г. руководил ИТ-службами предприятий различных сфер экономики: розничной торговли, системной интеграции, сервиса, металлургии, финансов. С 2011 по 2013 г. был директором по исследованиям и инновациям в Группе компаний «АйТи», где курировал ряд инновационных проектов в области коллективной обработки информации. С 2014 г. работает научным руководителем факультета прикладной математики и информационных технологий и профессором кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ. В своих многочисленных публикациях Б. Б. Славин продвигает идею информационной прозрачности и коллективного мышления как основы будущей эпохи знаний; автор «Манифеста информационного общества» (М., 2010). Активный участник образовательных и методических проектов в области ИТ: является научным руководителем Высших курcов CIO, членом координационного совета СДС «ИТ-Стандарт», членом редколлегии и одним из организаторов журнала Information Management.