Nathi Magubane, Pensilvaniya Universiteti

Sadie Harley tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Kredit: Pexels-dən saxtakarlar

Bir izdiham bir şeyi düzgün etdikdə, məsələn, bir bankada neçə lobya olduğunu təxmin etmək, seçkiləri proqnozlaşdırmaq və ya çətin bir elmi problemi həll etmək kimi, otaqdakı ən iti fərdə kredit vermək cazibədardır. Lakin yeni tədqiqatlar göstərir ki, “ekspertə” diqqət yetirmək qrupları yoldan çıxara bilər.

Tədqiqat təcrübəni necə yenidən çərçivəyə salır

Pensilvaniya Universitetinin Proceedings jurnalında dərc olunmuş bir araşdırmada , Coşua Plotkinin rəhbərlik etdiyi tədqiqatçılar, qrupların mürəkkəb tapşırıqlarda fərdlərdən daha çox nəticə göstərdiyi bir fenomen olan kollektiv zəkanın və ya “kütlənin müdrikliyinin” fərdlərin özlərinin haqlı olduqlarına görə deyil, qrupun həqiqətə yaxınlaşmasına kömək etdiklərinə görə mükafatlandırıldığı zaman ortaya çıxma ehtimalının daha yüksək olduğunu göstərirlər.

Kompüter alimləri mərkəzləşdirilmiş idarəetmə, alt tapşırıqları təyin etmək, girişi daha çox olanları tənzimləmək və əsasən bütün əməliyyatı qüllə nəzarətçisi kimi idarə etməklə alqoritmlərdə kollektiv zəka yarada bilərlər. Lakin real dünya qrupları, istər insanlar, istər heyvanlar, istərsə də qərar qəbul edənlərin sərbəst şəbəkələri nadir hallarda bu cür yuxarıdan aşağıya, mütəşəkkil nəzarətə malikdirlər.

Bunun əvəzinə, təbii mühitdə olan fərdlər daha çox sosial cəhətdən öyrənməyə meyllidirlər, bir-birlərindən uğurlu görünən strategiyaları təqlid edirlər.

Plotkin deyir ki, “Sosial öyrənmə hər yerdədir, amma bu, kollektiv problemlərin həllində problem yarada bilər. Yaxşı ideyaları yayan mexanizmin özü də qrupun birlikdə yaxşı çıxış etməsi üçün lazım olan həyati dəyişikliyi aradan qaldıra bilər.”

İzdihamın ekspert tələsindən necə xilas olduğunu modelləşdirmək

Tədqiqatçılar, nisbətən məlumatsız bir qrup fərdlərin ekspert tələsindən necə xilas ola biləcəyini izah etmək üçün riyazi bir model hazırladılar – kütlənin kollektiv müxtəlifliyi azalana qədər ən iti fərdə söykənmək meyli.

Onlar bunu nəticənin onlarla təsadüfi, bir-biri ilə əlaqəli amillərə əsasən zamanla dəyişdiyi mürəkkəb bir proqnozlaşdırma tapşırığı ilə sınaqdan keçirdilər. Hava proqnozunu düşünün: heç bir insan eyni anda hər küləyin əsməsini və ya rütubət artımını izləyə bilməz.

Model hər bir fərdə tək bir amili izləmək tapşırığı verir. Onların hər biri həmin amilə və onun nəticə ilə necə uyğunlaşacağına dair inanclarına əsaslanaraq fərdi proqnoz verir və model bu dar baxışları tək bir “izdiham” proqnozuna birləşdirir.

Müxtəlif təşviq sxemlərini sınaqdan keçirmək

Fərdi təşviqlərin kollektiv zəkanı necə yarada biləcəyini müəyyən etmək üçün onlar üç mükafatlandırma sxemini sınaqdan keçirdilər: proqnozları dəqiq olanları – mütəxəssisləri mükafatlandırmaq; proqnozları dəqiq olan, lakin az təmsil olunan amillərə diqqət yetirən “niş mütəxəssisləri” mükafatlandırmaq; və şəxsi dəqiqliyindən asılı olmayaraq töhfələri kollektiv proqnozu yaxşılaşdıran “islahatçılar”ı mükafatlandırmaq.

Onlar aşkar etdilər ki, standart mütəxəssisləri mükafatlandırmaq uğursuz olur, çünki bu, təsadüfən fikir müxtəlifliyini məhv edir. Bu ssenaridə fərdlər sadəcə ən uğurlu həmkarlarını təqlid edirlər, ta ki hamı eyni amili izləyib tapmacanın qalan hissəsini görməzdən gələnə qədər.

Niş mütəxəssislərinin mükafatlandırılması dəqiq, lakin kövrək ola biləcək proqnozlarla nəticələnir; mütəxəssis öz dərinliyindən kənarda olduqda qrup çətinlik çəkir. Problem qəfil dəyişdikdə, amillər korrelyasiya edildikdə, bəzi məlumatlar çatışmadıqda və ya mühit daim dəyişdikdə, bu şərtlər altında niş ekspert yanaşması birləşə bilər, bəli, amma səhv proqnoza yaxınlaşa bilər.

Niyə islahatçıları mükafatlandırmaq daha yaxşı nəticə verir

Bunun əksinə olaraq, islahatçıları mükafatlandırmaq müxtəlif inancları və kollektiv dəqiqliyi asanlaşdırır, dəyişikliklərdən (məsələn, tapşırıqdan) sonra prosesin bərpa olunmasına kömək edir və fərdi mühakimələr səs-küylü, qərəzli, həddindən artıq özünəinamlı və ya qeyri-adi olduqda da işləməyə davam edir. Əhəmiyyətli olan kimin haqlı olması deyil, qrupun proqnozunu daha yaxşı istiqamətə yönəltməsidir.

Daha təbii, real dünya ssenarilərindən danışan ilk müəllif Guocheng Wang deyir: “İslahatçıların özləri dəqiq olmağa ehtiyac yoxdur, lakin qrupun kollektiv dəqiqliyini artırdıqlarına görə mükafatlandırılmalıdırlar.”

Real dünya paralelləri və nəticələri

Komanda izah edir ki, elmi əməkdaşlıqlar çox vaxt “niş ekspert” sisteminə bənzəyir. Tədqiqatçılar daha böyük bir layihədəki boşluğu dolduran nadir təcrübələrinə görə tanınırlar. Digər tərəfdən, bazarlar, proqnoz platformaları və hətta səhm ticarəti islahatçı modelinə daha çox bənzəyir: mənfəət həqiqətə ən yaxın olmaqdan deyil, kollektiv inancları düzgün istiqamətə yönəltməkdən gəlir.

Plotkin deyir ki, “Ümid edirəm ki, bu cür tədqiqatlar qeyri-bazar qurumlarına, hətta təkbaşına həll edə bilməyəcəyi problemlər üçün belə, yaxşı kollektiv nəticələr yaradan təşviq sxemləri qurmağa kömək edəcək.”

Nəşr detalları

Guocheng Wang və digərləri, Kollektiv intellekti təşviq edən fərdi təşviqlər, Milli Elmlər Akademiyasının materialları (2025). DOI: 10.1073/pnas.2516535122

Jurnal məlumatları: Milli Elmlər Akademiyasının materialları 

Pensilvaniya Universiteti tərəfindən təmin edilir