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《集体智慧》14/“Ta在”的群体智能算法

在2018年6月,维外公司在上海成立。几个月后,该公司推出了一个新的手机应用软件——“Ta在”APP。而该软件所使用的技术,则被称为演化群体智能算法。当然,这套算法并不是在短短的几个月内就开发出来的。事实上,维外公司的核心技术团队早在2011年就产生了这个想法。之后,历经七年,才基本完成算法的开发工作,并通过了实验室的检验。紧接着,从2018年开始,才正式将该算法付诸实践,而“Ta在”则是其中的一个应用。

那么,这套算法为什么叫演化群体智能算法呢?它又有什么特别之处呢?我们不妨以“Ta在”为例来简单解释一下这套算法的原理。在“Ta在”上面,用户既可以发布内容,例如发文章、提问、转载资料,等等,同时也能与别人发布的内容进行互动,例如点赞、评论和收藏,等等。毫无疑问,用户的这些行为需要依靠个体智慧才能完成。而“Ta在”底层的算法,经过汇聚众多用户的行为,再经过统计分析,就可以做出一定判断,以发挥系统的智慧。

例如,通过分析一篇文章的互动情况,也就是用户的点赞、评论、收藏等行为,可以分析出一篇文章的质量等级。随后,系统就会把高质量的文章推荐给更多的用户。与此同时,它也可以分析出一个用户所发布内容的综合质量,以给出一个相应的评分。评分越高,系统就会认为该用户的内容综合来讲更有价值,随之而来,就会把她所发布的内容推荐给更多的用户。这样一来,那些经常发布高质量内容的用户,其发布的内容就会得到更广泛的传播。

当然,该系统的智慧不只局限在这两点。事实上,它的智慧还体现在其他方面。例如,假设有100人同时对相同的5篇文章感兴趣。那么就意味着,这5篇文章关系比较密切,因而可能属于同一个话题。另外,假设有6个人同时对相同的120篇文章感兴趣。那么就意味着,这6个人共同的爱好比较多。这样一来,系统不仅能够找出人们相同的兴趣点,同时也能找出具有相同爱好的人。可以想象,随着用户的增多,内容的增多,以及用户和内容互动的增多,系统的判断也将变得愈加准确。

与此同时,随着用户和内容互动的增多,系统也会更加了解用户。例如,假设你阅读了心理学方面的文章,那么,系统可能会把心理学方面的其他文章推送给你。不仅如此,它甚至还可能推送在心理学领域之外但是与心理学有关的文章,例如脑科学方面的内容。这样一来,系统就实现了类似人脑的联想功能。同时,在一定程度上,它也体现了人类思维的发散特性。

当然,系统之所以具有这个能力,是因为它捕捉到了众多用户的行为。换句话说,是因为用户经常会与同类(或相关)的文章互动,使系统能够发现这些文章之间的关联。其结果是,随着用户和内容互动的增多,系统推送给用户的内容也就更贴近用户的兴趣。

从某种角度来说,这类似于亚马逊在销售商品时所使用的推荐算法。例如,在亚马逊网站上,当我浏览一本名为《人工智能》的教材时,它不但会推荐一堆同名书籍,同时也会推荐《深度学习》、《机器学习》等相关类型的书籍。不仅如此,它还会提示这些书是“浏览此商品的顾客也同时浏览”的商品。这意味着,亚马逊通过记录众多顾客的浏览行为,之后再进行统计分析,就能汇聚并整合众人的判断。这样一来,当我搜索某个商品时,亚马逊就能向我推荐相关的商品,以尽可能贴近我的需求,并最终实现扩大销售额的目的。明确来讲,它就是在利用顾客的集体智慧来摸清顾客的需求,以此来帮助推销商品。

另外,亚马逊除了关注顾客的浏览行为,同时也会关注顾客的购买行为,随之而来,它就会将“购买此商品的顾客也同时购买”的商品推荐给客户。事实上,“Ta在”也有类似的措施。确切地说,“Ta在”不仅关注用户的阅读行为,同时也会关注用户的点赞、评论等行为。这样一来,就可以从多个角度判断用户与知识的关系,进而能够决定将哪些知识推荐给用户。通过分析我们发现,亚马逊借助顾客的集体智慧,能够更智能地向顾客推荐商品。类似的,“Ta在”借助用户的集体智慧,则能够更智能地向用户推荐知识。这正如古语所说的,“取之于民,用之于民”。当然,这一切都是在不知不觉中发生的。

事实上,“Ta在”就像亚马逊一样,可以通过记录众多用户的行为,之后再进行统计分析,就能汇聚并整合众人的判断。随之而来,它就能理清人与知识的关系,进而能够将知识发送给对其感兴趣的人。这意味着,“Ta在”能够自我学习用户与内容的互动情况,并做出适当的反馈。

另外,通过整合众多个体的贡献,该软件能够学习人类的智慧,从而使系统的智慧能够不断提高。而为了量度系统的智慧水平,“Ta在”的技术团队使用了CIQ(Collective Intelligence Quotient),也就是系统智商来衡量。这样一来,我们就可以更明显地观察“Ta在”智慧水平的变化。例如,在2019年5月21日,“Ta在”的系统智商为15.2。

维外公司预测,未来,随着“Ta在”用户数量的持续增长,以及知识量的不断增加,“Ta在”的系统智商将不断提高。与此同时,随着“Ta在”的不断成长,就可以形成一个人与人、人与知识、知识与知识的庞大网络。事实上,这个网络不仅会日益变大,同时还会变得越来越复杂。毫无疑问,这些都体现了“Ta在”群体智能算法的演化特征。

就这样,“Ta在”通过演化群体智能算法,能够实现一种新的知识组织和分发(未来还会有检索)方式。事实上,它有望解决传统社交网站中知识传播的低效、噪音等问题。与此同时,它还能不断聚合已有的知识,随之而来,就能衍生出新的知识,使其具有一定的洞察力。

在这个过程中,“Ta在”可以提供知识关系服务,并且能够以此来建立人与人之间的知识关系。正因为如此,所以维外公司希望打造一个巨大的知识共享平台。而随着研究的深入,该公司的技术团队发现,他们所打造的知识共享平台与全球脑概念非常相似。于是,在2019年4月,该公司明确了目标,将“Ta在”的未来愿景设定为一个全球脑,具体来说就是,“力求打造一个智能高效的知识共享和推荐平台,最终实现有序连接个体智慧的全球脑”。 ①

我们看到,无论是全球脑研究所还是维外公司,都致力于提高集体智慧,以及打造发达的全球脑。当然,除了这两家机构外,还有很多机构都对此有所贡献,甚至包括整个人类。正因为整个人类都在参与这项工作,所以未来的发展趋势也就变得非常明显。事实上,在全人类的共同努力下,全球脑正变得日益发达,集体智慧也随之不断进步。另外,推动集体智慧进步不仅需要依靠主观努力,同时也深受周围环境的影响。例如,层出不穷的挑战就能促进集体智慧的发展。


参考文献:
① 上海维外公司产品介绍. 维外科技


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编辑于 2019-05-23

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    在这里,我们讨论全球脑与集体智慧概念。全球脑(global brain),是以地球为基础,数量巨大的拥有发达大脑和创造力的所有人类个体,他们借助于各种信息处理工具,通过各种通信方式,彼此之间相互作用,结合成的具有神经系统特征的自组织巨型网络。