集体智慧14Ta在的群体智能算法

　　2018年6月，一家掌握着特殊技术的公司成立了。它就是上海维外科技有限公司。在成立几个月后，该公司很快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、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，以体现系统的智慧。
　　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的内容的综合质量，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，会把她所发布的内容推荐给更多的用户。最终的结果是，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70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。可以推测，随着用户的增多和内容的增多，以及用户和内容互动的增多，系统的判断将变得越来越准确。
　　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征。
　　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）的内容互动，使系统能够发现这些内容之间的关联。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。这说明，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。说到底，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，它就会将＂购买此商品的顾客也同时购买＂的商品推荐给顾客。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内容的关系，进而能够决定将哪些内容推荐给用户。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内容。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。它能理清用户与内容的关系，进而能够将内容发送给对其感兴趣的人。这说明，＂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。其结果是，系统的智慧水平也会跟着不断提高。而为了衡量系统的智慧水平，＂Ta在＂的技术团队使用了名为系统智商（Collective Intelligence Quotient，CIQ）的参数。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8月19日，＂Ta在＂的系统智商为19.16。
　　维外公司预测，未来，随着＂Ta在＂用户数量的持续增长，以及内容数量的不断增加，＂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、人与内容、内容与内容的庞大网络。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，对于内容来说，＂Ta在＂通过演化群体智能算法，能够实现一种新的组织和分发方式，以及检索方式。事实上，它有望解决传统社交网站中内容传播的低效、噪音等问题。与此同时，它还能不断聚合已有的知识，随之，就能不断衍生出新的知识，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。同时，它也能够建立人与人之间的知识关系。正因为如此，所以维外公司希望将＂Ta在＂打造成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，希望在未来把＂Ta在＂打造成一个全球脑。这样一来，就可以充分发挥演化群体智能算法的威力，同时也能为用户提供更好的服务。
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　　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。