Tark parv

Allikas: Vikipeedia
Mine navigeerimisribale Mine otsikasti

Tark parv on detsentraliseeritud, iseorganiseeruv süsteem, mis ilmneb nii putukasülemites, kala- ja linnuparvedes, loomakarjades ja inimkogumites. Seda mõistet on hakatud kasutama ka robootikat ja tehisintellekti käsitlevates töödes.

Targa parve fenomeni olemasolu näitas esimesena 1906. aastal inglane sir Francis Galton (1822-1911), kes pani aluse statistilisele uurimismeetodile. Ta külastas 1906. aastal põllumajanduslaata, kus tema tähelepanu äratas rahva lõbustamiseks korraldatud härja kaalu äraarvamise võistlus. Ligi 800 inimest tegid oma kirjaliku pakkumise, aga keegi ei suutnud ära arvata härja õiget kaalu (534,4 kg). Kuid esitatud arvamuste statistilise keskmise väljaarvutamisel selgus, et see oli 543 kg – mis oli ülitäpne tulemus. Galton nimetas seda "rahva hääleks", tänapäeval nimetatakse seda pigem "avalikuks arvamuseks".[1]

Ameerika ajakirjanik ja ajakirja National Geographic reporter Peter Miller kirjeldab oma raamatus „Tark parv“ nende teadlaste töid, kes on uurinud putuka-, looma- ja linnuparvede käitumist. Kõik nad olid täheldanud, et rohkete vastasmõjude tõttu tekkisid nendes parvedes ühine probleemikäsitus, konkureerivad lahendid, demokraatlikud otsustusprotsessid ning hajutatud juhtimiskorraldus.

Ameerika kaubandusettevõtte Best Buy asepresident Jeff Severts, kes kuulis ühel esitlusel raamatu „The Wisdom of Crowds“ („Parvede tarkus“) autori James Surowiecki väidet massi tarkuse kohta, otsustas kontrollida selle tõepärasust oma ettevõtte töötajate peal. 2005. aasta jaanuari lõpul saatis ta ettevõtte mitmesajale töötajale e-kirja ja palus neil ennustada kinkekaartide veebruarikuise müügi suurust. Vastuseid laekus 192. Märtsi algul võrdles Severts ennustuste keskmist veebruari müügitulemusega. Kollektiivse ennustuse täpsus oli 99,5 protsenti, mis oli müügiennustustega tegeleva meeskonna omast ligi viis protsenti täpsem. „Mind üllatas, kui kõhedust tekitavalt täpne oli kollektiivi ennustus,“ võttis Severts selle kogemuse kokku.

Surowieck selgitas seda fenomeni järgmiselt: „Kui te palute piisavalt suurel, mitmekülgsel ja sõltumatul grupil koostada ennustuse või hinnata mingi sündmuse toimumise tõenäosust ning seejärel võtate neist ennustustest keskmise, langevad grupiliikmete vastustes sisalduvad vead iseenesest välja. Võib öelda, et iga indiviidi arvamuses sisaldub kaks komponenti: informatsioon ja viga. Lahutage viga ja teile jääb informatsioon.“

Ka Michigani ülikooli majandusteadlane Scott E. Page, kes uuris otsuste langetamist kogukondades, leidis, et edu tagab kogukonna liikmete teadmiste mitmekesisus, sest see pakub analüüsitava sündmuse ja võimalike arengusuundade kohta laiemat teadmiste baasi ning mitmekülgsemat teavet. Täiendavaid teadmisi pakuvad nii maailmavaatelised, elukutselised kui ka soolised erinevused. Sama põhimõtte alusel valitakse Ameerika Ühendriikides kohtusse vandemeeste kogu, kelle ülesandeks on oma õiglustundest lähtudes öelda, kas süüdistatav isik on süüdi selles, milles teda süüdistatakse.

Ühesõnaga, grupipõhise otsustusprotsessi edu tagatiseks on mitmekesisus, sõltumatus ja erinevate vaatenurkade kombineerimine. Kui otsustusprotsessi käigus õhutatakse sõbralikku ideede konkurentsi ning rakendatakse tõhusat mehhanismi valikute kitsendamiseks, siis on edu tagatud. „Kuid kollektiivse tarkuse rakendamises jäävad inimesed siiski mesilassülemile alla, sest me mõtleme tänini koopainimese enesekesksusest lähtuva ajuga“ – nii võtab Surowieck selle teema kokku.[2]

Ja nagu Argentina Torcuato Di Tella Ülikoolis Joaquin Navajasi juhtimisel 2015. aastal läbiviidud uuringus selgus, on rühmadeks jagatud gruppide arvamuste summade keskmine veelgi täpsem.[3]

Rakendused[muuda | muuda lähteteksti]

„Targa parve“ fenomeni kasutamine majanduslike ja ühiskondlike otsuste langetamisel on muutumas reaalsuseks tänu tehisintelligentsi rakendavatele tarkvaraarendustele.[4] Tänu nendele on võimalik läbi viia hääletusi või koguda arvamusi miljonitelt või miljarditelt inimestelt ning reaalajas rakendada niiviisi langetatud otsuseid ühiskonna seisukohalt oluliste otsuste langetamiseks (SWARM AI) Uuringutes on koguni ilmnenud, et sellise otsustusmeetodi rakendamine ja seeläbi saadud ennustused suurendavad isegi kihlveovõite.[5]

„Targa parve“ fenomeni on rakendatud ka meditsiini valdkonnas. 2018. aastal avaldas Stanfordi Meditsiiniülikool uuringu, millest ilmnes et ka arstide poolt pandud diagnooside täpsus suurenes oluliselt, kui nad kasutasid omavaheliseks suhtluseks reaalajas töötavaid ja tehisintelligentsi rakendavaid arvutiprogramme. Ühes sellises SWARM-platformil töötavas radioloogide grupis vähenes diagnoosivigade arv 33% võrreldes ja traditsioonilist masinõppeprogrammi kasutavas grupis 22% võrreldes traditsioonilisi diagnostikameetodeid kasutanud grupiga.[6]

Gerardo Beni ja Jing Wang kirjeldasid oma töös 1989. aastal robotitest moodustatud sülemi "tarka" käitumist.[7] USA sõjavägi uurib sülemist tekkivaid efekte ning tahab sellest saadud tulemusi ära kasutada mehitamata sõidukite juhtimiseks. Nanoroboteid püütakse rakendada vähirakkude hävitamiseks inimkehas.[8]

Viited[9][muuda | muuda lähteteksti]

  1. Paul Tammert (2018). Millist riiki. Tallinn: Aimwell. Lk 46. 
  2. Peter Miller (2010). Tark parv. Kuidas parvede ja kolooniate mõistmine parandab meie suhtlemist, otsustamist ja saavutusi.. Tallinn: AS Äripäev. 
  3. https://cosmosmagazine.com/society/crowds-within-crowds-are-wiser-still
  4. Rosenberg, L.; Pescetelli, N.; Willcox, G. (October 2017). Artificial Swarm Intelligence amplifies accuracy when predicting financial markets. 2017 IEEE 8th Annual Ubiquitous Computing, Electronics and Mobile Communication Conference (UEMCON). pp. 58–62. doi:10.1109/UEMCON.2017.8248984. ISBN 978-1-5386-1104-3.
  5. "This Startup Correctly Predicted the Oscars, World Series, and Super Bowl. Here's What It's Doing Next". Inc.com. 2018-06-14. Retrieved 2018-09-10.https://www.inc.com/kevin-j-ryan/unanimous-ai-swarm-intelligence-makes-startlingly-accurate-predictions.html
  6. Liu, Fan (2018-09-27). "Artificial swarm intelligence diagnoses pneumonia better than individual computer or doctor". The Stanford Daily. Retrieved 2019-07-20. https://www.stanforddaily.com/2018/09/27/artificial-swarm-intelligence-diagnoses-pneumonia-better-than-individual-computer-or-doctor/
  7. Beni, G., Wang, J. (1993). "Swarm Intelligence in Cellular Robotic Systems". Proceed. NATO Advanced Workshop on Robots and Biological Systems, Tuscany, Italy, June 26–30 (1989). pp. 703–712. doi:10.1007/978-3-642-58069-7_38. ISBN 978-3-642-63461-1.
  8. Lewis, M. Anthony; Bekey, George A. "The Behavioral Self-Organization of Nanorobots Using Local Rules" (PDF). Proceedings of the 1992 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems.
  9. Solé R, Rodriguez-Amor D, Duran-Nebreda S, Conde-Pueyo N, Carbonell-Ballestero M, Montañez R (October 2016). "Synthetic Collective Intelligence". BioSystems. 148: 47–61. doi:10.1016/j.biosystems.2016.01.002.