Коллектив может последовать за меньшинством вопреки мнению большинства, если меньшинство уверено в своей правоте и проявит достаточно упрямства. Компьютерное моделирование и эксперименты на рыбах показали, что способность информированного меньшинства повести за собой группу снижается, если в группе много неинформированных (наивных) индивидов, не имеющих собственного мнения и ориентирующихся только на поведение соседей. Таким образом, неинформированные массы делают коллективные решения бо-лее «демократичными». Впрочем, если доля неинформированных особей слишком велика, демократия превращается в хаос — коллективные решения начинают приниматься случайным образом.

Общественным животным, включая людей, часто приходится совершать согласованные действия и принимать коллективные решения (см.: Рыбы помогают друг другу выбрать правильное решение, «Элементы», 11.02.2011). Простейший пример — стайка рыб, которой нужно обогнуть препятствие либо слева, либо справа, а разделяться рыбки не хотят. Если желания индивидов не совпадают, что бывает сплошь и рядом, то некоторым особям приходится следовать за большинством вопреки своему собственному мнению.

Если степень мотивированности (или уверенности в своей правоте) у всех особей одинакова, коллективное решение, скорее всего, будет «демократичным»: группа последует за большинством. Однако меньшинство может навязать свою точку зрения коллективу, проявив достаточно твердости, неуступчивости или уверенности в своей правоте. Например, в заметке Тараканы приняли роботов в свой коллектив с правом решающего голоса («Элементы», 16.11.2007) мы рассказали о тараканоподобных роботах, которые, будучи в меньшинстве, навязывают свою волю живым тараканам исключительно благодаря упрямству и нежеланию ни с кем считаться.

Итоговый консенсус в такой ситуации зависит от численного соотношения сторонников двух точек зрения (N1/N2) и от соотношения их упрямства (мотивированности, убежденности; ω1/ω2), где N1 и ω1 — характеристики большинства, N2 и ω2 — меньшинства. Чем ниже значения N1/N2 и ω1/ω2, тем больше шансов у меньшинства увлечь группу за собой.

В реальных жизненных ситуациях всё сложнее, потому что некоторые особи могут вообще не иметь собственного мнения — хотя бы просто потому, что не располагают необходимой информацией. Например, многие рыбы не видят того, что ждет стаю за поворотом. Поведение таких особей в ходе принятия коллективного решения управляется только «стадным чувством», желанием не отстать от других, делать как все.

Как влияют эти неинформированные особи на принятие коллективного решения? Можно предположить, что отсутствие у них собственного мнения делает их легкой добычей для экстремистски настроенного меньшинства. В таком случае высокая доля неинформированных особей должна снижать «коллективный интеллект» группы (см.: Измерение «коллективного интеллекта» оказалось возможным, «Элементы», 03.11.2010) и дестабилизировать систему принятия совместных решений, сделав ее уязвимой для манипуляций со стороны малочисленных «экстремистов».

С другой стороны, если неинформированные особи решают, как им себя вести, просто глядя на соседей, а среди соседей, естественно, преобладают представители большинства, то может наблюдаться и обратный эффект: наличие неинформированных особей может повышать вероятность того, что итоговое коллективное решение окажется «демократичным». Ведь каждая особь, принявшая решение (и начавшая двигаться, например, влево) тем самым увеличивает долю «левых» соседей для других особей, находящихся поблизости. Это повышает вероятность того, что они тоже поплывут влево. Процесс принятия коллективного решения основан на положительных обратных связях, так что принятое несколькими особями решение может распространяться в толпе наподобие цепной реакции.

Группа биологов и математиков из США, Германии и Великобритании при помощи компьютерного моделирования и экспериментов на стайных рыбах показала, что присутствие наивных (неинформированных) особей, не имеющих собственного мнения, действительно может способствовать принятию коллективом более демократичного решения. Иными словами, в ситуации, когда в отсутствие наивных особей победила бы точка зрения информиро-ванного упрямого меньшинства, включение в коллектив некоторого количества наивных индивидов склоняет чашу весов в пользу информированного (но менее упрямого) большинства.

Авторы разработали три компьютерные модели, основанные на разных принципах, но схожие в главном. Во всех случаях моделировалась смешанная группа, состоящая из информированных и наивных особей. Большинство информированных особей (N1) придерживается одной точки зрения (например, хочет плыть влево), меньшинство (N2) считает иначе (например, желает плыть вправо). Наивные особи (N3) не имеют своего мнения, а только смотрят на соседей. Мнения заразительны: все особи, как информированные, так и наивные, с некоторой вероятностью могут изменить свое мнение, если соседи ведут себя иначе (приняли другое решение). Эта вероятность обратно пропорциональна «упрямству» (ω), причем меньшинство упрямее большинства (ω2 > ω1). Прочие детали варьировали в трех изученных моделях, но на выводы это не повлияло.

Зависимость коллективного решения от степени упрямства меньшинства ω2 (согласно одной из трех моделей). По вертикальной оси — вероятность того, что принятое группой решение совпадет с мнением большинства, по горизонтальной оси – ω2. Прочие параметры: N1 = 6, N2 = 5, N3 = 0, ω1 = 0,3.

Моделирование показало, что в отсутствие наивных особей (N3 = 0) коллективное решение, как и следовало ожидать, определяется соотношением величин N1/N2 и ω1/ω2. При достаточно низких значениях этих величин побеждает мнение упрямого меньшинства.

По мере роста N3 вероятность «демократичного» решения поначалу увеличивается. Присутствие наивных индивидов мешает меньшинству навязывать группе свою волю. Впрочем, этот эффект сохраняется лишь до тех пор, пока доля наивных особей не достигнет некоторого критического значения. После этого дальнейшее увеличение N3 будет уже не увеличивать, а снижать вероятность демократичного решения. При высоких значениях N3 эта вероятность приближается к 1/2, то есть к выбору решения наугад — как если бы группа делала выбор, подбрасывая монетку. Иными словами, умеренная примесь наивных особей повышает «демократичность» системы принятия решений, а слишком большая делает эту систему хаотичной, так что решение в итоге будет приниматься случайным образом, независимо от того, что думают по этому поводу информированные особи.

Влияние наивных особей на «демократичность» коллективного решения. По вертикальной оси — вероятность принятия решения, совпадающего с мнением информированного большинства. По горизонтальной оси — число наивных индивидов в группе (N3). Разными цветами показаны модельные результаты при разных значениях «упрямства» меньшинства (ω2). Прочие параметры: N1 = 6, N2 = 5, ω1 = 0,3. Рисунок из обсуждаемой статьи в Science
Анализ моделей показал, что в пространстве параметров N1/N2 и ω1/ω2 существуют три области. В первой из них эти величины достаточно высоки, чтобы обеспечить победу большинства независимо от численности наивных особей. Во второй области эти величины, наоборот, настолько низкие, что мнение упрямого меньшинства всегда побеждает. Однако между этими крайностями существует обширная третья, промежуточная, область, в которой итоговый консенсус зависит от доли наивных особей. Увеличивая или уменьшая эту долю, можно склонять чаши весов в ту или другую сторону.

Зависимость коллективного решения от численного превосходства большинства над меньшинством (N1/N2, вертикальная ось) и от повышенного упрямства меньшинства (ω2/ω1, го-ризонтальная ось). В пределах серой области всегда побеждает точка зрения большинства, в черной области торжествует упрямое меньшинство, в белой области исход зависит от доли особей, не имеющих собственной точки зрения.

Авторы проверили свои выводы не только на компьютерных моделях, но и на живом объекте — североамериканской пресноводной стайной рыбке Notemigonus crysoleucas. Рыбок разделили на три группы. Первую группу обучили плыть к синей кормушке. Эти рыбы должны были потом изображать «информированное большинство» (N1). Вторую группу приучили плыть к желтой кормушке. Из них потом формировали «упрямое меньшинство» (N2). По-вышенное упрямство можно было обеспечить более долгим и упорным обучением, но это не понадобилось, потому что рыбы без всякого обучения охотнее плыли к желтой цели, чем к синей. Поэтому обе группы рыб прошли одинаковый курс обучения, но вторая группа в итоге оказалась сильнее мотивирована — просто потому, что нотемигонусам от рождения больше нравятся желтые предметы, чем синие. Наконец, рыб из третьей группы ничему не учили — они остались «наивными».

Экспериментаторы брали шесть рыб из первой группы (N1 = 6) и пять из второй (N2 = 5), добавляли к ним то или иное количество наивных особей (N3 = 0, 5 или 10) и выпускали в аквариум, где были установлены обе кормушки — синяя и желтая.

При N3 = 0, то есть без наивных особей, побеждала точка зрения сильнее мотивированного меньшинства: стайка плыла к синей кормушке лишь в 18% случаев. Добавление пяти неинформированных рыб увеличивало вероятность «демократического» решения (то есть того, что стайка направится к синей кормушке) до 50%. Десяток наивных рыб обеспечивал победу демократии в 65% случаев.

Авторы провели такие же эксперименты и при численном превосходстве рыбок из второй группы (то есть любителей желтых кормушек). Как и следовало ожидать, в этом случае стая всегда плыла к желтой кормушке независимо от доли наивных особей. Ведь желтый цвет, как мы помним, изначально нравился рыбам больше, поэтому при таком раскладе «информированное большинство» превосходит своих оппонентов не только по численности, но и по мотивированности. Разумеется, у меньшинства в этой ситуации нет никаких шансов.

Таким образом, эксперименты на рыбах подтвердили основной вывод, полученный в ходе анализа компьютерных моделей. Присутствие наивных особей может заметно увеличивать вероятность того, что коллективное решение совпадет с мнением информированного большинства. В результате коллектив оказывается лучше защищен от попыток упрямого «экстремистского» меньшинства склонить общественное мнение на свою сторону. Авторы подчеркивают, что этот вывод, возможно, приложим и к принятию коллективных решений в человеческих коллективах. Впрочем, переходить к практическим выводам нужно с большой осторожностью, ведь упрямое меньшинство вполне может отстаивать точку зрения, которая в конечном счете выгоднее для общества, чем мнение большинства.

Рыбы помогают друг другу выбрать правильное решение

Знаменитая рыбка Gambusia holbrooki, из-за своей способности уничтожать малярийных комаров акклиматизированная во многих частях света, теперь приняла участие в экспериментах по коллективному поведению. Фото с сайта uq.edu.au

Международная группа ученых, проведя эксперименты на рыбах, показала, что коллективные решения рыб адекватнее и точнее, чем поведение одиночек. С увеличением размера групп точность принятия решений увеличивается. Причем улучшение показателей связано не с действиями особо внимательных или по какому-то еще критерию более развитых инди-видов, а в результате самоорганизации коллектива. Важным оказывается более быстрое получение информации и распространение ее между рыбками в стайке. Получается, что в стаях рыб, как и в коллективах людей, адекватное поведение во многом зависит от социальных навыков членов коллектива, а не от усилий выдающихся одиночек.

Коллективное поведение часто бывает выгодно особям того или иного вида. Не случайно оно широко распространено как в макро-, так и в микромире, не случайно у многоклеточных ясные и безошибочные следы коллективного поведения можно встретить уже в кембрийское время (см.: Новые находки ископаемых удревнили историю членистоногих, «Элементы», 14.10.2008). Следуя выгоде, животные приобретают в ходе эволюции специальные приспособления и навыки, которые диктуют им, когда пора собираться в стаи (см.: Чувство кворума: принятие коллективных решений в микро- и макромире, «Элементы», 02.04.2009). Тут им помогают сигнальные вещества: большая или меньшая концентрация таких веществ регулирует размер и организацию групп.

Существенно сложнее вопрос о механизмах принятия групповых решений. Если мы имеем дело с коллективом людей, то принятие решений диктуется разумом или какими-то иными человеческими качествами. А что если перед нами коллектив животных — табун лошадей, стая птиц, косяк рыб? Тут вряд ли уместно принимать в расчет разум (по крайней мере, в человеческом понимании!). Но вот что замечательно: поведение животных, собравшихся вместе, лучше соответствует ситуации, чем поведение одиночек. То есть решение, принятое группой, лучше подходит к текущей задаче, и возрастание числа индивидов в группе положительно сказывается на точности решений, пока коллектив не разрастается чрезмерно.

Это означает, что группа животных имеет какой-то особый механизм принятия решений, не свойственный отдельным особям (собственно, то же справедливо и для людей). Как группам животных удается принимать согласованные и более адекватные (правильные) решения? Этот вопрос смогли прояснить специалисты из четырех лабораторий — в Сиднейском (Ав-стралия) и Уппсальском (Швеция) университетах, Университете Гумбольдта и Институте пресноводной экологии и рыболовства (два последних в Берлине, Германия).

Объектом исследования стали маленькие (около двух сантиметров) рыбки гамбузии. Их помещали в специальный аквариум из матового плексигласа (рис. 1). Устройство аквариума позволяло измерять скорость и точность принятия решений.

Рис. 1. Схема аквариума для эксперимента по принятию рыбками решений. Рис. из обсуждаемой статьи в PNAS

В один из рукавов аквариума помещали условного хищника, а гамбузий выпускали из плексигласового короба в начале широкой трассы. Глубина на старте (в месте установки короба) была слишком мала, чтобы рыбки чувствовали себя комфортно, поэтому они вынуждены были искать место поглубже, то есть плыть к развилке — к двум «рукавам» аквариума. Правильное решение в данном опыте — выбрать рукав, в котором нет хищника. Это значит, что хищника нужно вовремя заметить и плыть в безопасный рукав.

Аквариум условно был разделен на зоны: зону приближения и зону принятия решения. Фиксировалось время, за которое рыбки преодолевали обе зоны, а также извилистость маршрута (использовалась видеосъемка). Степень извилистости отражала степень точности (определенности) принятого решения: чем менее извилист был маршрут, тем точнее решение. Вот так изящно можно измерить в эксперименте столь абстрактно неуловимое на первый взгляд свойство — способность рыб принимать точное решение.

Гамбузий выпускали в аквариум поодиночке и группами разной величины (от 1 до 16 рыбок) и измеряли скорость движения рыбок и время, проведенное в обеих зонах. Оказалось, что скорость плаванья в зоне приближения не зависит от величины группы, а скорость движения в зоне принятия решений увеличивается с увеличением размера группы. Зато время, проведенное и в зоне приближения, и в зоне принятия решения, сокращается. Это означает, что чем больше группа, тем менее сложным маршрутом рыбки доплывают до «спасительного» рукава.

Рис. 2. Гистограмма, показывающая, с какой скоростью (в мм/с) рыбки двигались в зоне приближения (белые столбики) и в зоне принятия решений (серые столбики). Рис. из обсуждаемой статьи в PNAS

Гистограмма на рис. 2 показывает, что с размером группы увеличивается скорость плаванья; особенно хорошо это видно в больших группах. У одиночек скорость плаванья в зоне принятия решений наименьшая, в группе из 16 рыбок она увеличивается вдвое по сравнению с одиночками. При этом время, затраченное на преодоление зоны принятия решений, также постепенно сокращается.

Рис. 3. Гистограмма, показывающая время (в секундах), проведенное рыбками в зоне приближения (белые столбики) и в зоне принятия решений (серые столбики). Рис. из обсуждаемой статьи в PNAS

Больше всего времени для решительного броска требуется одиночкам: если зону приближе-ния они преодолевают относительно быстро, то при необходимости выбора они в нерешительности замедляют ход (рис. 3). Также замедляются, но совсем чуть-чуть, пары рыбок.

Рис. 4. Гистограмма, показывающая степень извилистости маршрута рыбок в зоне прибли-жения (белые столбики) и в зоне принятия решений (серые столбики). Рис. из обсуждаемой статьи в PNAS

Сложность маршрута (общий путь, поделенный на кратчайшее расстояние, или число пово-ротов) в зоне принятия решения резко снижается при возрастании размера стайки до 4–8 рыбок (рис. 4). В зоне приближения сложность маршрута снижается не столь заметно.

Все три показателя свидетельствуют о том, что стайка из 4–16 рыбок ведет себя более решительно при необходимости выбора.

Ученые предположили два разных механизма принятия решений. Первый — решения принимаются элитарной группой «интеллектуалов», а остальные безоговорочно следуют за ними. Второй — в группе вступают в действие некие процессы самоорганизации.

Первую гипотезу легко проверить. Для этого нужно выявить, есть ли такие рыбки, которые находят нужный маршрут точнее, чем их товарищи, и если они есть, то в какой части стайки — впереди или позади — эти интеллектуалы плывут. Оказалось, что вариабельность по этому параметру незначительна, а те, кто принимает решения всё же лучше прочих, в стайке располагаются случайным образом. Иными словами, улучшение точности и скорости выбора нужного пути группой не зависит от интеллектуальных усилий одиночек. Тут дело в групповом контакте.

Его наличие удалось доказать, подсчитав корреляцию направления движения двух лидирующих рыбок: в пределах 6 см движения рыбок исключительно согласованны. Сама лидирующая рыбка точнее всего плывет тогда, когда вместе с ней в зоне принятия решения находится побольше компаньонов. Из этого следует, что лидер учитывает и действия соседних рыб, так или иначе наблюдая за ними.

Итак, стайка рыб лучше и быстрее опознает хищника, чем одиночки. Вероятно, здесь имеет значение количество бдительных глаз (или других органов чувств): в этом случае повыша-ются шансы быстро заметить хищника, а также снижается для каждой рыбки зона необходимого обзора. В результате члены рыбьего коллектива быстрее получают информацию о местонахождении хищника. Теперь важно распространить ее среди членов коллектива. То есть надо не только полагаться на свою внимательность, но и доверять товарищам, отслеживая их действия.

Согласованные движения двух лидирующих рыбок показывают, что поведение каждой из них и вправду строится с учетом отслеживания действий товарища. Результаты опыта показывают, что рыбки в стае, по всей вероятности, умеют доверять друг другу, повторяют действия друг друга и получают от этого доверия взаимную выгоду. Движения первого, кто увидит хищника, подхватываются всеми остальными — и стайка в безопасности.

Интересно, что в исследованиях творческих способностей коллективов людей — их умения быстро и точно находить правильные решения — также выявилась большая роль способности к социальным контактам (см.: Измерение «коллективного интеллекта» оказалось возможным, «Элементы», 03.11.2010). Творческий потенциал человеческого коллектива мало зависит от лидерства отдельных умников, а больше от способности учитывать действия друг друга. Эта аналогия чрезвычайно показательна для понимания эволюции поведения.

Тараканы приняли роботов в свой коллектив с правом решающего голоса

Так проводился эксперимент. Тараканов (Periplaneta americana) вместе с роботами сажали в освещенный тазик с двумя пластиковыми «укрытиями», которые могли давать больше или меньше тени в зависимости от числа слоев красной пленки. Тараканы и роботы в конечном итоге собирались все вместе под одним из полупрозрачных кружков. Фото из обсуждаемой статьи в Science

Ученые из Швейцарии, Бельгии и Франции изготовили маленьких роботов-тараканов, способных «общаться» с живыми тараканами и влиять на их поведение. Роботы пахнут по-тараканьи и адекватно реагируют на поведение своих живых товарищей. Если запрограмми-ровать роботов на выбор худшего из двух укрытий, то группа, состоящая из 12 тараканов и 4 роботов, в итоге может вся целиком оказаться в плохом укрытии, хотя без роботов тарака-ны почти всегда выбирают хорошее.

Общественный образ жизни и сложное социальное поведение характерны для огромного множества живых существ — от бактерий до человека включительно. Одной из высших форм социального поведения считается коллективное принятие решений (например, когда весь коллектив должен выбрать один из двух взаимоисключающих вариантов поведения). Такая форма коллективной самоорганизации особенно распространена у членистоногих (в первую очередь, у общественных насекомых) и позвоночных.

В настоящее время специалисты по робототехнике активно используют сведения, полученные биологами при изучении поведения общественных животных, в разработке многокомпонентных самоорганизующихся систем — «коллективов» слаженно функционирующих роботов. Для самоорганизации необходимо, чтобы животные (или роботы) при принятии решения учитывали наряду с другой поступающей извне информацией также и данные о поведении товарищей.

Весьма интересным направлением исследований является создание роботов, способных «входить в доверие» к животным, внедряться в их коллективы и влиять на их поведение. Широкую известность приобрели эксперименты с роботами-пчелами, которые внесли огромный вклад в расшифровку языка пчелиных танцев (см. об этих исследованиях в статье Ж. И. Резниковой «Язык животных: подходы, результаты, перспективы...»). Впрочем, искус-ственные пчелы в этих экспериментах не были полноправными членами пчелиного коллектива. Они могли передавать информацию живым пчелам, но сами не реагировали на их поведение (действия робота полностью программировались человеком).

Искусственные тараканы, созданные большой группой европейских ученых — этологов и робототехников, — хотя внешне и не очень похожи на свой шестиногий прототип, в плане поведения представляют собой намного более точную имитацию живого насекомого.

Роботы имеют такую же длину тела, что и тараканы, и двигаются с такой же скоростью. Они отличают убежище (см. рисунок) от открытого освещенного пространства и способны оценить степень затененности. Кроме того, они чувствуют близость других тараканов и ро-ботов, и это влияет на их поведение.
Алгоритм поведения тараканов в экспериментальной установке довольно прост. Сначала они хаотически бегают по всему тазику — исследуют обстановку. На этом этапе поведение их не является коллективным, оно не зависит от действий других насекомых, если не считать того, что тараканы все-таки чуют друг друга и избегают лобовых столкновений. Найдя одно из двух укрытий, таракан прячется там и какое-то время отдыхает, причем продолжительность отдыха зависит от двух параметров:

    1) от затененности, то есть от «качества» убежища (тараканы предпочитают отдыхать там, где потемнее);

    2) от присутствия товарищей: чем больше в убежище других тараканов, тем меньше вероятность, что в следующий момент времени данный таракан сорвется с места и помчится на поиски лучшей доли. Таким образом, чем больше в убежище тараканов, тем привлекательнее оно для их товарищей.

Этих простых правил оказывается вполне достаточно для того, чтобы в системе произошла самоорганизация, которая в данном случае заключается в том, что все тараканы в конце концов оказываются в одном убежище.

Роботов запрограммировали на точно такое же поведение. Сначала они рыщут по тазику в поисках убежища, стараясь не врезаться в других тараканов и роботов. Найдя убежище, они прячутся там, причем время «отдыха» зависит от тех же факторов, что и у живых тараканов, то есть от затененности и от количества товарищей. Правда, в отличие от живых та-раканов, которые всегда предпочитают густую тень, роботов можно запрограммировать на предпочтение менее затененного убежища.

Чтобы тараканы приняли роботов за своих, форма тела не важна, но огромное значение имеет запах. В ходе предварительных экспериментов исследователи выяснили, какие именно вещества составляют основу той запаховой «визитной карточки», по которой тараканы идентифицируют друг друга. Этими веществами оказались определенные углеводороды, имеющиеся на поверхности тела тараканов. Экспериментаторы научились смывать эти вещества с тараканов при помощи специальных растворителей. Каждого робота заворачивали в фильтровальную бумажку, пропитанную тараканьим запахом в необходимой концентрации (чтобы на каждый квадратный миллиметр поверхности робота приходилось столько же пахучих веществ, сколько их имеется на теле живых тараканов). Этого оказалось достаточно, чтобы тараканы отнеслись к роботам с полным доверием и приняли их в свой коллектив.

В первой серии экспериментов роботы были запрограммированы на предпочтение темного убежища. Оказалось, что в этом случае смешанные группы из 12 тараканов и 4 роботов «самоорганизуются», «принимают коллективные решения» и вообще ведут себя совершенно так же, как и контрольные группы, состоявшие из 16 тараканов без роботов. Сидящие в убежище роботы и тараканы были в одинаковой степени «привлекательны» друг для друга. Таким образом, тараканы действительно принимали роботов за своих.

Это позволило ученым перейти ко второй серии экспериментов, целью которой было дока-зать, что роботы могут управлять коллективным поведением животных. Роботов запрограммировали на предпочтение менее затененного убежища. Теперь между поведением контрольных и смешанных групп выявились четкие различия. Контрольные группы из 16 тараканов выбирали светлое убежище только в 23% случаев. Смешанные группы из 12 тараканов и 4 роботов выбирали его гораздо чаще. В 61% случаев тараканы послушно шли за роботами в менее качественное убежище. Вот что значит стадный инстинкт!

Впрочем, всё было по-честному: в роботах ведь тоже было заложено уважение к мнению коллектива, и в остальных 39% случаев роботы в итоге оказывались вместе с шестиногими друзьями в темном убежище, хотя им самим больше нравилось светлое. Иногда выбор того или иного убежища инициировался роботами, иногда — тараканами. Важно, что роботы в этих экспериментах не были просто механизмами для управления поведением животных (как это было, например, в случае с роботами-пчелами, которые своим танцем направляли живых пчел в ту или иную сторону). Роботы участвовали в принятии коллективного решения наравне с живыми тараканами. В этом состоит главное отличие данного исследования от предыдущих опытов по внедрению роботов в коллективы животных.

Значение данной работы, конечно, не в том, что теперь можно при помощи роботов заманивать тараканов в ловушки (хотя, конечно, это тоже интересная мысль). Фактически, люди получают новый мощный инструмент воздействия на поведение больших групп животных.

В заключительной части статьи авторы выражают надежду, что в недалеком будущем подобные методы можно будет применять и к позвоночным. При помощи программируемых роботов, внедряемых в коллективы животных, можно будет решать самые разные проблемы — от научных до экономических и природоохранных.

Измерение «коллективного интеллекта» оказалось возможным

Свойства целого порой не сводятся к простой сумме свойств частей — это основополагающий признак и критерий целостной системы. Коллектив, будучи целостной системой, обладает такими системными свойствами — в частности, собственным интеллектом. Теперь ученые не только заявили о наличии этого коллективного интеллекта, но и смогли его оценить. Рис. с сайта masternewmedia.or.Известно, что порой достижения коллектива оказываются существенно выше, чем простая сумма интеллектуальных достижений отдельных его участников. Американские ученые впервые объективно оценили коллективный интеллект у большого числа экспериментальных коллективов. Показатели коллективного интеллекта, как выяснилось, зависели не столько от индивидуальных интеллектуальных способностей членов группы, сколько от других их качеств. Среди основных факторов, повышающих эффективность группы, оказались социальная восприимчивость, опосредованная числом женщин в коллективе, и отсутствие явно выраженного лидера. И только во вторую очередь учитывался интеллект участников группы.

Термин «коллективное бессознательное» прочно вошел в обиход человечества еще в начале XX века. Им пользуются для обозначения различных надличностных явлений человеческой психики, таких как мифология, массовые психозы, архетипы и т. д. В обыденной жизни, то есть за пределами аналитической психологии, под ним понимается почти любое явление с оттенком сверхъестественного, в которое вовлечено больше одного человека. Научным методом подобные явления изучать чрезвычайно трудно хотя бы потому, что требуется для начала точно определить предмет исследования. А как его ухватить — это загадочное бессознательное, сформировавшееся в ходе человеческой эволюции и унаследованное конкретным мозгом в ходе индивидуального развития?

Но наряду с «эфирным» явлением коллективного бессознательного существуют и более определенные психические явления, присущие группам людей. Один из таких феноменов — повышенная способность коллективов к решению рутинных и творческих задач. Это своего рода «коллективное сознательное», коллективный интеллект. Поставленную задачу коллектив хорошо осознает, участники коллектива обсуждают ее между собой в явном виде с помощью слов, решают с помощью логики, мотивация бывает понятна и задана в явном виде — иными словами, ни о каком бессознательном речи не идет, скорее наоборот: в решение задачи вовлечены ассоциативные и логические схемы каждого из участников коллектива, участники коллектива работают на сознательном уровне. Получается, что решение задачи коллективом — это феномен обобщенной разумной деятельности, «коллективного сознательного».

При растущем значении коллективов как исполнителей общественных задач и одновремен-ном снижении числа задач, выполняемых одиночками, интерес к феномену коллективной разумности чрезвычайно высок. Психологи, занимающиеся проблемами работоспособности коллективов, провели тысячи экспериментов, показывающих, насколько успешно в тех или иных условиях коллективы выполняют поставленные задачи и в какой степени и почему одиночки справляются с задачами хуже. Подготовлены серии методов коллективной работы, наподобие модного сейчас «мозгового штурма» (brainstorming). Но, как ни удивительно, никто не попытался измерить интеллект коллектива. Да и вообще, возможно ли это — оценить количественно это «коллективное сознательное»?

С отдельными людьми всё просто: интеллект оценивается по стандартным тестам. Эти оценки означают, что успешность в решении пройденных задач во многом определяет успешность решения и других задач, пусть даже совсем отличных от тестовых. Индивидуальные оценки интеллекта учитываются порой при приеме на работу, вольно или невольно при личном общении и т. д. По аналогии с этими оценками, хорошо бы получить возможность объективно судить о потенциале коллективов: если коллектив хорошо справился с тестовыми задачами, то он успешно справится и с рядом других задач.

Американские ученые из Университета Карнеги–Меллона (Carnegie Mellon University, Питтсбург, Пенсильвания), Юнион-Колледжа (Union College, Скенектади, штат Нью-Йорк) и Массачусетского технологического института (MIT) всё же ухитрились измерить этот показатель — это коллективное сознательное (одна из лабораторий-участников исследования так и называется — «центр по коллективному разуму», Center for Collective Intelligence»). Для этого им пришлось использовать аппарат статистики — факторный анализ. А основой ста-тистических данных были, конечно, эксперименты, на которых и зиждется научный метод.

В этих экспериментах участвовали 699 человек, каждый из которых проходил тест на интеллект и получал индивидуальный балл IQ. Затем участников распределяли случайным образом на группы от 2 до 5 человек. Группе давались различные задания, которые выполнялись с большим или меньшим успехом. Выполнение каждого задания можно было оценить количественно — здесь использовались давно разработанные психологические тесты для групп — так называемые тесты Макграта (McGrath Task Circumplex); см.: McGrath 1984. Groups: Interaction and Performance (PDF, 5,6 Мб). Они включают четыре типа заданий.

В первый тип входят задания на творчество. Коллективам было предложено придумать способы использования обычного кирпича. Второй тип задач определяет способность к пра-вильному выбору, умение отличать факты и суждения. Тут нужно было сначала ответить на специальный вопросник и затем решить, какие санкции применить к студенту, давшего взятку преподавателю.

Третий тип тестов призван оценить способность к разрешению конфликтных интересов, как материальных, так и идеологических. Нашим коллективам предложено было запланировать поездки в магазины, если на всех имелась только одна машина (предполагалось, что без машины в магазин не добраться), и каждому вручен был список необходимых продуктов. Они получили карту местности и сведения о примерном времени поездок и качестве продуктов в торговых точках. Коллективный план поездок в результате оценивался по числу закупленных продуктов, их качеству и времени поездок.

Четвертая группа заданий — это проверка психомоторных навыков. Участникам нужно было напечатать текст, допустив наименьшее число ошибок, текстовых пропусков и повторов. Образец виден был у каждого на экране, члены коллектива должны были договориться о том, кто и что будет печатать, учитывая индивидуальные скорость и навыки печатания.

И последнее — проверочное задание: часть коллективов играла в шашки с компьютером, другая часть решала инженерную задачу — из ограниченного числа деталей построить дом, гараж и бассейн. Как видно из приведенного списка заданий, каждое из них вполне можно оценить объективно, то есть количественно.

Данные экспериментов свидетельствуют о том, что фактор коллективного сознательного существует и работает. Во-первых, имеется значимая корреляция между успешностью прохождения разных заданий. Если коллектив успешно справляется с задачей на суждения, то и с печатанием текста он тоже успешно справится. И наоборот, если группа провалила зада-ние с магазином, то и со студентом-взяткодателем они поступят не по справедливости (ин-тересно, какой ответ в эксперименте считался справедливым?). Во-вторых, факторный ана-лиз выдает главный фактор, который определяет 40–50% всей изменчивости результатов выполнения заданий. Это означает, что успешность решения заданий во всех группах зависит в основном от этого одного фактора. Авторы исследования назвали его фактор c (от слова collective). Следующий по значимости фактор берет на себя лишь 18% изменчивости. Подтверждающий факторный анализ также указал на наличие единственной определяющей компоненты для всех результатов коллективных действий. Эта компонента c и была вычислена, исходя из факторной статистики.

Фактор c на 40–50% предопределяет успешность выполнения проверочных заданий — игры в шашки и строительства. Зато, как с удивлением увидели исследователи, и усредненные оценки индивидуальных IQ, и максимальные индивидуальные IQ слабо связаны с результатами контрольных заданий. И на выигрыш в шашки, и на успех в строительстве индивидуальный вклад почти не влияет: корреляция в обоих заданиях не превышала 18%.

Коэффициенты показывают, насколько три разных фактора — коллективная разумность, или фактор c (красный цвет), усредненный интеллект членов коллектива (синий), максимальный интеллект среди членов коллектива (голубой) — могут предсказать успешность решения контрольного задания — видеошашек или строительства условной усадьбы. Красные столбики явно выше. График из обсуждаемой статьи в Science

Столь слабый индивидуальный вклад может удивить читателей, и непременно возникает вопрос: а что же это тогда за таинственный фактор c, если не суммированный так или иначе интеллект участников? Оказалось, что интеллект участников сам по себе здесь ни при чём. Гораздо важнее, как выяснилось, социальная восприимчивость, число женщин и стремление к доминированию у членов группы. Первые два фактора, безусловно, связаны, ведь женщины больше настроены на поддержание социальных контактов, чем мужчины. Этот показатель был измерен с использованием специального теста «Прочитай по глазам» (Reading the mind in the eyes).

Третья характеристика — доминирование — была оценена (тоже стандартным методом) по распределению реплик в беседе. Если человек стремится к доминированию, то старается разговаривать больше, чаще выражать свое мнение, оставляя другим меньше возможностей. Так что показатель равномерности распределения реплик отражает, с одной стороны, стремление к доминированию одного или нескольких членов коллектива, а с другой — доверие членов коллектива друг к другу. Этот показатель, как можно догадаться, с фактором c, оп-ределяющим успешность решения задач, связан обратным образом: чем выше склонность к доминированию, тем ниже успешность выполнения задач. Другие социальные и персональные показатели, например мотивация, удовлетворение, симпатия к членам коллектива, не вносили видимого вклада в коллективный интеллект.

Авторы исследования подчеркивают два наиболее важных, на их взгляд, вывода. Первый — доказанное существование этакого коллективного сознательного, коллективной разумности, которая, наподобие индивидуального интеллекта, предопределяет потенциал коллектива. И второй — что ее можно и нужно оценивать объективно. Эти оценки можно и нужно использовать при планировании управленческих акций: кого разогнать, а кого свести вместе. И если второй вывод заинтересует политиков и управленцев (работоспособный коллектив это такой, где присутствуют восприимчивые персоны, женщины или мужчины, а начальник, дав задание, самоустраняется вместе со своим доминированием), то первый станет областью интересов академической, экспериментальной науки.

http://elementy.ru/news/431724
http://elementy.ru/news/431512
http://elementy.ru/news/430632
http://elementy.ru/news/431444