Nos hemos decidido por un título doble: hablamos de inteligencia colectiva como un proceso dinámico y, en cambio, nos referimos al cerebro global como el resultado de dicho proceso, una especie de entidad resultante de las redes de personas y ordenadores en conexión.
La inteligencia colectiva la podemos definir como un proceso de agregación de inteligencias individuales de forma colaborativa con algún tipo de mecanismo de coordinación, innovación, diferenciación o integración que conduce a una movilización efectiva de las competencias y a una mayor armonía y complejidad.
El “Global Brain” es una metáfora de esta red emergente, colectivamente inteligente que está formada por la gente de este planeta, junto con las computadoras, bases de conocimiento y enlaces de comunicación que los interconectan. Esta red es un inmenso complejo sistema de auto-organización.
Hablamos pues de redes conjuntas de personas [Human Processing Unit (HPU)] que realizan tareas humanas [Human Intelligence Tasks (HIT)] y de ordenadores (CPU) y Learning Machines (LM). Véase por ejemplo Amazon Mechanical Turk (MTurk). En este punto aparece la necesidad de un software distinto, capaz de trabajar con inteligencia distribuida (CrowdLang por ejemplo). A causa de que estén involucradas personas, además de ordenadores, la programación del cerebro global es profundamente diferente de la programación de las computadoras tradicionales (véase en la bibliografía al final un interesante artículo al respecto del MIT).
Pero volvamos a la forma de organizarnos…
La auto-organización es uno de los mecanismos clave en los que se basa la teoría de los enjambres. Es un concepto que surge en el mundo de la Biología, cuyo origen estaría en el estudio del proceso colaborativo de las hormigas realizado por el entomólogo William Morton Wheeler, quien señaló que individuos aparentemente independientes cooperan formando una unidad. De éste campo, relacionado con el estudio de las hormigas, las colmenas de abejas y los cardúmenes de peces, surge el concepto de la “Teoría de los Enjambres” o “Mentes Colmena” (más allá de la ciencia ficción).
El segundo mecanismo de la teoría de los enjambres es la estigmergia que hace referencia al hecho de que la coordinación de tareas no recae directamente sobre los agentes, sino sobre el entorno que debe estimular la producción de trabajo. Así las actividades de cada individuo no son controladas de forma directa, pero resulta necesario establecer un mecanismo de control indirecto. Es decir, desaparece el control centralizado para llegar a las acciones globales que repercuten positivamente en el sistema. Pueden verse estos dos mecanismos en Kennedy y Eberhart, 2001, p. 395 (ver bibliografía al final).
Un punto de vista complementario lo constituyen los sistemas emergentes (ver bibliografía al final). Estos sistemas resuelven problemas recurriendo a masas de elementos relativamente no inteligentes (inteligencia débil) en lugar de hacerlo recurriendo a un solo “brazo ejecutor” inteligente. Son sistemas ascendentes que extraen su inteligencia de la base, dicho en otras palabras, son sistemas complejos de adaptación que despliegan comportamientos emergentes.
Estos conceptos, aplicados a la sociedad, son desarrollados por el pensador ruso Piotr Kropotkin, en la “teoría del apoyo mutuo” entre los siglos XIX y XX. Posteriormente, en 1912, el sociólogo francés Emile Durkheim se centró en las pautas por las que se rige la sociedad, de la que dijo que constituye una inteligencia mayor que la del individuo, a la que trasciende en espacio y tiempo.
El desarrollo del concepto de Inteligencia Colectiva, viene ligado al desarrollo de Internet, y en concreto a la llegada de la denominada Web 2.0, durante la década de 1990, mediante la cual el individuo que accede a la Red no es un mero espectador, si no que puede interactuar de distintas maneras.
El estudio de la cognición es, en esencia, multidisciplinar, integrando conocimientos de los enfoques tales como la psicología, la filosofía, la inteligencia artificial (IA), la ingeniería del conocimiento, la lingüística, la antropología y la neurofisiología. A esta lista de las ciencias de la mente, ahora hemos de añadir las disciplinas que estudian la sociedad. De hecho, un número creciente de enfoques proponen que la cognición no se limita a la mente de un agente individual, sino que implica interacciones con otras mentes.
En la sociedad del conocimiento la atención se desplaza desde el conocimiento personal hacia la construcción y el avance del conocimiento colectivo (Organización que aprende y Watson de IBM como ejemplos) y la capacidad de las comunidades de cooperar intelectualmente puede dar lugar a invenciones, innovaciones y a solucionar problemas de formas más efectivas.
El conocimiento pues, reside en las redes o comunidades y se genera de forma colectiva en competencia y en colaboración (coopetición) generando una inteligencia colaborativa.
Las redes de colaboración/redes sociales han conseguido materializar su resultado de forma evidente en plataformas como la Wikipedia o en las iniciativas de software de código abierto, por ejemplo. En realidad el proceso de formación de inteligencia colectiva forma parte de un contexto mayor en el que “la apertura” (Open) y la colaboración van aumentando su presencia:
- Innovación abierta (Open innovation)
- Innovación social
- User Innovation
- Conocimiento abierto (Open Knowledge)
- Periodismo abierto/ciudadano (Open/Citizen/Paticipatory Journalism)
- Gobierno abierto
- Co-creación
- Ciencia ciudadana
- Crowdsourcing
Las manifestaciones “Open” están haciendo la sociedad más permeable (¿más democrática?) como resultado de la emergencia de una cultura participativa mediada por las TIC. Sin embargo, ¿convergen hacia una misma dirección? ¿hacia cuál?
Si queréis saber más…
William Morton Wheeler (1910). Ants: Their Structure, Development and Behavior (PDF)
Columbia University Biological Series. Columbia University Press.
Kennedy, J. y Eberhart, Russel C., Swarm Intelligence, Morgan Kaufmann Publishers, 2001.
Bernstein, A., Klein, M. & Malone, T.W. (2011) Programming the Global Brain. MIT Center for Collective Intelligence Working Paper No. 2011-04. To appear in the Communications of the ACM May 2012, Vol. 55, Issue 5
http://cci.mit.edu/publications/CCIwp2011-04.pdf
Minderm P. & Bernstein, A. (2011) CrowdLang – First Steps Towards Programmable Human Computers fro General Computation. Papers from the 2011 AAAI Workshop (WS-11-11).
www.aaai.org/ocs/index.php/WS/AAAIW11/paper/viewFile/3891/4251
De Vicente, D. et al. (2012) Guía de Fuentes: Inteligencia Colectiva. Centro de Análisis y Prospectiva. ICFS. Instituto de Ciencias Forenses y de la Seguridad. Universidad Autónoma de Madrid.
http://intranet.bibliotecasgc.bage.es/intranet-tmpl/prog/local_repository/documents/5460.pdf
Lévy, P. (2004) Inteligencia colectiva: por una antropología del ciberespacio. Organización Panamericana de la Salud.
http://inteligenciacolectiva.bvsalud.org/public/documents/pdf/es/inteligenciaColectiva.pdf
Johnson, S. (2003) Sistemas emergentes. O qué tienen en común hormigas, neuronas, ciudades y software. Turner Publicaciones. Fondo de Cultura Económica
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