在網路中如何形成群體智慧

❶ 群體智能的特點

(1) 控制是分布式的,不存在中心控制。因而它更能夠適應當前網路環境下的工作狀態,並且具有較強的魯棒性,即不會由於某一個或幾個個體出現故障而影響群體對整個問題的求解。
(2) 群體中的每個個體都能夠改變環境,這是個體之間間接通信的一種方式,這種方式被稱為「激發工作」(Stigmergy) 。由於群體智能可以通過非直接通信的方式進行信息的傳輸與合作,因而隨著個體數目的增加,通信開銷的增幅較小,因此,它具有較好的可擴充性。
(3) 群體中每個個體的能力或遵循的行為規則非常簡單,因而群體智能的實現比較方便,具有簡單性的特點。
(4) 群體表現出來的復雜行為是通過簡單個體的交互過程突現出來的智能( Emergent Intelligence) ,因此,群體具有自組織性。

❷ 如何全面理解群體智慧

集體智慧是一種共享的或者群體的智能，它是從許多個體的合作與競爭中涌現出來的。集體智慧在細菌、動物、人類以及計算機網路中形成，並以多種形式的協商一致的決策模式出現。對於集體智慧的研究，實際上可以被認為是一個屬於社會學、商業、計算機科學、大眾傳媒和大眾行為的分支學科——研究從誇克層次到細菌、植物、動物以及人類社會層次的群體行為的一個領域。這個概念也經常出現在科幻小說中，它被當作為聯結物種和生化人的心靈感應。

❸ 如何在互聯網時代激發群體智慧

沖突是創新的源泉，沖突能夠激發團隊創新力量，同時，沖突也是也會引起競爭，有競爭才會出成績，溫水煮青蛙就是一個反例。但的確，作為一個管理者最好不要主動激發沖突，如果處理不當終將對管理產生很大阻礙。最終事與願違。

❹ 如何實現群體智慧組織行為學

咨詢記錄 · 回答於2021-10-19

❺ 群體智慧的簡介

集體智慧是一種共享的或者群體的智能，它是從許多個體的合作與競爭中涌現出來的。集體智慧在細菌、動物、人類以及計算機網路中形成，並以多種形式的協商一致的決策模式出現。對於集體智慧的研究，實際上可以被認為是一個屬於社會學、商業、計算機科學、大眾傳媒和大眾行為的分支學科——研究從誇克層次到細菌、植物、動物以及人類社會層次的群體行為的一個領域。這個概念也經常出現在科幻小說中，它被當作為聯結物種和生化人的心靈感應。
上述定義來自侯世達（1979）、彼得·羅素（1983）、湯姆·阿特利（1993）、皮埃爾·列維（1994）、霍華德·布洛姆（1995年）、弗朗西斯·海拉恩（1995年）、道格拉斯·恩格爾巴特、克里夫·喬斯林、羅恩·德姆博、戈特弗里德·梅爾-克瑞斯（2003年）以及其他理論家的著作。集體智慧被諾曼·L·約翰遜稱為共生智能。 集體智慧（CI）也可以定義為某種形式的網路化，即互聯網，它是由通信技術的進步而引發的。Web 2.0 實現了交互性，因而用戶可以發布自己的內容。集體智慧憑借這一點來提高現有知識的社會共享。Henry Jenkins，一個在新媒體和媒體融合領域的主要理論家，依照他的學說，集體智慧可以歸因於媒體融合以及共享文化[1]。集體智慧不僅僅是所有文化在信息數量上的貢獻，同時，它也是質量上的貢獻。
一個CI的先驅，George Pór，他將集體智慧定義為「通過分化與整合、競爭與協作的創新機制，人類社區朝更高的秩序復雜性以及和諧方向演化的能力」[2]。湯姆·阿特利和George Pór說明「集體智慧還包括實現單一的關注點以及標準的衡量尺度，以提供適當的行動門檻」。他們的方法植根於科學界的隱喻。
列維和de Kerckhove從大眾傳播的思考方法來考慮CI，集中網路信息及通信技術的能力去提高社區知識庫。他們認為，這些通訊工具可以使人類既方便又快速地進行互動、分享與合作（Flew 2008）。隨著互聯網的發展和廣泛使用，對於那些以社區為基礎的論壇，例如維基網路，為它們做貢獻的機會大於以往任何時候。通過對資料庫的集體訪問，以及允許他們 「利用蜂巢」，這些計算機網路給與參與用戶存儲和檢索知識的機會（Raymond 1998; Herz 2005 in Flew 2008）。對於人和計算機所組成的群體，在麻省理工學院集體智慧研究中心（MIT Center for Collective Intelligence）的研究人員[3]，他們研究和探索這些群體所具有的集體智慧。

❻ 在自己怎樣才能從身上發揮群體智慧

就是在一個群里中要積極說出自己的想法。為一個群體發揮自己的才能及智慧。不要為為諾諾，不敢發言。只要敢於反映自己的想法，才能發揮群體智慧。

❼ 怎麼理解駕馭群體智慧

鄙人姑且談談自己的想法吧! 人作為生產要素中的核心,自誕生以來,就一直在滿足需求和創造需求兩者之間徘徊.智慧服務於生產,生產服務於需求,需求的帶動下是生產力的提高,有了更出色的產品和服務.進而帶來的是對用戶的隱性需求的挖掘.而這些需求是建立在提高生產力的基礎上的,所以,我認為是生產者創造了需求.在這個過程中智慧作為一種工具,產生作為一種途徑,而需求則是最終目的.按此思路,追本溯源駕馭群體智慧就是駕馭群體需求的問題了! 第一層面 滿足用戶群體需求 首先我們必須了解用戶 通過前期的市場調研等手段可以比較清晰的了解我們目標用戶的基本需求當然在你真正開始項目前你還要了解的更多. 第二需要吸引用戶. 針對這些需求,我們需要設計出一個平台,也就是我們的網站.這個平台可以滿足用戶的基本的顯性的需求,但並不是僅僅只能滿足用戶的這些需求.這是平台的一個基本功能,而不是唯一功能.對於你而言,你要清楚你要的是什麼樣的群體.然後通過各種手段來吸引你的用戶.用戶是以個人存在的,但人的社會屬性也決定了人必然是以群體單元的方式生活者的.所以只要平台設計的合理,用戶自然會形成一個龐大的用戶群體! 第三實現交互 WEB2.0就是社區,所以實現交互是核心要素.所以我上次認為交際是WEB2.0的核心.不管在線上或者線下,人與人之間都有TAG聯系著,如果能挖掘這個TAG,就能在2個人之間形成交際.個性化時代和交互的平台都方便了用戶發現那個TAG!駕馭群體的智慧不是需要形成群體,而是需要發現群體的交點.問題是一個是個性化（Indivialization），個體將獲得越來越多的尊重，將越來越能向整個世界表述思想展示形象，另外一個是，越來越注重群體智慧（Collective Intelligence）。看似矛盾的兩個趨勢，似乎在走兩極，但他們卻是內在邏輯統一的。群體智慧的獲得，必須建立在個性化的基礎上，沒有個性化的實現，智慧只能是少數精英的智慧，只能是少數主流群體的智慧，而無法成為真正的群體智慧。只有當群體智慧獲得實現，才能夠返哺個性化，使置身群體生活中的個人脫離無知和自我封閉，成為真正意義上開放的人。所以只有實現交互,讓人置身於群體之中,才能更好的體驗群體智慧! 第四深度挖掘用戶智慧. 網站平台上用戶的行為數據在一定程度上就是用戶智慧的顯性表現.用戶在你的平台上享用服務,參與交際,創造信息等的等行為,都是帶有目的性的，所以這些都是折射的用戶本身．UGC的背後更多的是表現了這個人,而不是單一的呈現信息.博客就是最好的例子.在我看來，在滿足顯性需求的這個層面上，駕馭群體智慧就是引導用戶更好的去使用你平台上的服務．想讓他在這安家，就先讓他喜歡上這．而挖掘行為數據則是為了更好的引導用戶，看他喜歡怎樣的路，就給他鋪怎樣的路．如果你能對用戶群體正確的引導,那麼你就已經駕馭了群體智慧! 如果僅僅滿足用戶的顯性需求的話,就缺少了活力.市場的壓力下,必然會喪失競爭力.所以當這些你都做好了之後,那麼就該進入第二個層面了. 第二個層面創造需求. UGC需要驅動力來推動,當你滿足了用戶的顯性需求之後,會出現一段時間的繁華.可是市場的機制是優勝劣汰的,當用戶疲憊了現有的服務,那就會出現行為疲軟現象.避免這一現象的根本創造需求.這些需求是建立在平台服務之上,是通過對用戶的分析而具有前瞻性的探索!通過合理的引導,激發用戶的隱性需求,讓用戶不斷獲得動力,才能形成良性循環.MYSPACE通過不斷的開發,讓用戶更加有歸屬感.DIGG的出現,挖掘了用戶隱性的對新聞加入主觀意見的要求.螞蟻網通過推薦商品,激發用戶的潛在購買欲等等.這些都不是運營者主觀創造的,而是通過對用戶群體的掌握而深度挖掘的.駕馭群體智慧,既要消化好這些智慧,又要利用好這些智慧.是一個不斷的吸收,不斷的挖掘,不斷的引導的過程. 駕馭群體智慧是一個收和放的過程.起初收進來,通過吸收消化,滿足用戶的顯性需求.只要有足夠的動力,UGC不會是難事.實現交互,人肉搜索也指日可待.把用戶留在你的網站上,這些問題都可以慢慢解決.放是為了可持續發展,通過創造需求來滿足用戶的隱性需求,讓用戶永久活躍在你的網站上.說白了駕馭群體智慧,就是讓滿足用戶需要的,引導用戶該做的,創造用戶喜歡的!

❽ 人工智慧、大數據、雲計算三架馬車在未來的互聯網發展中會起到怎樣的作用

1.互聯網是個生態系統，能記憶用戶行為並作出反應，也能連接群體。現在仍然處於把互聯網當一個工具使用的階段，終局的階段是人類的意識與互聯網有機整合，即通過互聯網在網路深度用戶中催生群體智慧並最終反過來幫助人類提升生活水平。
2.互聯網通過計算機可以大規模地收集、存儲人類的行為，即應用大數據。所以，當計算機大量積累人類在網路上的行為，我們有可能再通過演算法，處理這些積累下來的行為數據，即應用雲計算。而且，當互聯網連結足夠多的節點（人和物），在這些節點之間有足夠多的聯系（不是社交關系，這種聯系是由系統規則決定的，即物聯網），再按上述方法處理這些人的行為數據，它的運作就會有一點像人體的大腦。 3 即把人類的大腦當用作CPU的邏輯門來看，只要你有能力把足夠多的大腦連結起來，就有可能讓你的系統產生群體智慧。群體智慧中的個體並不了解自己成了一個邏輯門，他們只是為了自己的某個目標行事。但最終，他們的行為被匯總成一個幫助別人決策的結論。 通過這樣的方式去解決生活中的問題，越來越多的服務是基於結構化的信息+結構化的人類行為。