論文の概要: Towards Collective Superintelligence: Amplifying Group IQ using Conversational Swarms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15109v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 19:43:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:47:36.377986
• Title: Towards Collective Superintelligence: Amplifying Group IQ using Conversational Swarms
• Title（参考訳）: 集団超知能を目指して:会話群を用いたグループIQの増幅
• Authors: Louis Rosenberg, Gregg Willcox, Hans Schumann, and Ganesh Mani
• Abstract要約: スワーム・インテリジェンス(Swarm Intelligence, SI)は、生物群がリアルタイムシステムを形成することによって、それらの統合された知性を増幅できる自然現象である。 過去には、Swarmベースの手法は確率予測や複数選択決定といった狭義のタスクに制約されていた。 2023年にCSI(Conversational Swarm Intelligence)と呼ばれる新しい技術が開発され、ネットワーク化された人間グループの意思決定精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Swarm Intelligence (SI) is a natural phenomenon that enables biological groups to amplify their combined intellect by forming real-time systems. Artificial Swarm Intelligence (or Swarm AI) is a technology that enables networked human groups to amplify their combined intelligence by forming similar systems. In the past, swarm-based methods were constrained to narrowly defined tasks like probabilistic forecasting and multiple-choice decision making. A new technology called Conversational Swarm Intelligence (CSI) was developed in 2023 that amplifies the decision-making accuracy of networked human groups through natural conversational deliberations. The current study evaluated the ability of real-time groups using a CSI platform to take a common IQ test known as Raven's Advanced Progressive Matrices (RAPM). First, a baseline group of participants took the Raven's IQ test by traditional survey. This group averaged 45.6% correct. Then, groups of approximately 35 individuals answered IQ test questions together using a CSI platform called Thinkscape. These groups averaged 80.5% correct. This places the CSI groups in the 97th percentile of IQ test-takers and corresponds to an effective IQ increase of 28 points (p<0.001). This is an encouraging result and suggests that CSI is a powerful method for enabling conversational collective intelligence in large, networked groups. In addition, because CSI is scalable across groups of potentially any size, this technology may provide a viable pathway to building a Collective Superintelligence.
• Abstract（参考訳）: 群知能(swarm intelligence, si)は、生物群が複合知性を増幅する自然現象である。 人工知能(Artificial Swarm Intelligence、またはSwarm AI)は、ネットワーク化された人間グループが、類似したシステムを形成することで、統合されたインテリジェンスを増幅することを可能にする技術である。 過去には、Swarmベースの手法は確率予測や複数選択決定といった狭義のタスクに制約されていた。 2023年、会話型集団知能(csi)と呼ばれる新しい技術が開発された。 最近の研究では、csiプラットフォームを用いてraven's advanced progressive matrices(rapm)と呼ばれる共通のiqテストを行うリアルタイムグループの性能を評価した。 まず、参加者のベースライングループが伝統的な調査でRavenのIQテストを受けました。 このグループの平均値は45.6%だった。 その後、約35人の被験者がThinkscapeと呼ばれるCSIプラットフォームを使用してIQテストの質問に答えた。 平均80.5%の正解率であった。 これは、csi群をiqテストテイカーの97パーセントに配置し、有効iq増加率28ポイント(p<0.001)に対応する。 これは有望な結果であり、CSIは大規模ネットワークグループにおける対話的集団知性を実現する強力な方法であることを示している。 加えて、csiはあらゆるサイズのグループにまたがってスケーラブルであるため、この技術は集団的な超知能を構築するための有効な経路を提供するかもしれない。

関連論文リスト

• Do great minds think alike? Investigating Human-AI Complementarity in Question Answering with CAIMIRA [43.116608441891096]
  人間は知識に基づく帰納的、概念的推論においてAIシステムより優れています。 GPT-4やLLaMAのような最先端のLLMは、ターゲット情報検索において優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T03:53:26Z)
• Socially-Minded Intelligence: How Individuals, Groups, and AI Systems Can Make Each-Other Smarter (or Not) [1.234954267400696]
  人間の知性の中核は、他者と柔軟に働き、個人と集団の両方の目標を達成する能力である。 既存のインテリジェンスへのアプローチは、通常、個人または集団的な分析レベルに焦点を当てる。 個人的あるいは集団的な知性に焦点を合わせることで、既存の知性の概念化は人や機械の可能性を制限している、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-08T23:17:31Z)
• Integration of cognitive tasks into artificial general intelligence test for large models [54.72053150920186]
  我々は、認知科学にインスパイアされた人工知能(AGI)テストの包括的な枠組みを提唱する。 認知科学に触発されたAGIテストは、結晶化インテリジェンス、流体インテリジェンス、社会インテリジェンス、エンボディドインテリジェンスを含む、すべてのインテリジェンスファセットを含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T15:50:42Z)
• Autonomous Crowdsensing: Operating and Organizing Crowdsensing for Sensing Automation [18.73616489977625]
  クラウドセンシングインテリジェンス(CSI)はサイバー物理社会システムからデータを収集するために提案されている。 この記事は、クラウドセンシングインテリジェンスに関する最新の分散/分散ハイブリッドワークショップの結果を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T14:41:13Z)
• DeSIQ: Towards an Unbiased, Challenging Benchmark for Social Intelligence Understanding [60.84356161106069]
  複雑な社会的相互作用のビデオ上での複数選択質問のデータセットであるSocial-IQの健全性について検討する。 分析の結果,Social-IQにはある程度のバイアスがあり,適度に強い言語モデルによって活用できることがわかった。 ソーシャルIQに単純な摂動を適用して構築した,新たな挑戦的データセットであるDeSIQを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T06:21:34Z)
• Conversational Swarm Intelligence, a Pilot Study [1.2273265383502197]
  Conversational Swarm Intelligence (CSI)は、大規模な人間集団がリアルタイムのネットワーク会話を行うことを可能にする新しい方法である。 CSI構造は、小さな熟考グループ間の局所的な対話と、より広い人口にわたる会話内容のグローバルな伝播を同時に可能とします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T17:51:02Z)
• Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [89.6335791546526]
  予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。 PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z)
• Are Deep Neural Networks SMARTer than Second Graders? [85.60342335636341]
  6～8歳児を対象としたビジュオ言語パズルの解法において,ニューラルネットワークの抽象化,推論,一般化能力の評価を行った。 我々のデータセットは101のユニークなパズルで構成されており、各パズルは絵の質問で構成されており、それらの解には算術、代数学、空間推論を含むいくつかの基本的なスキルが混在している必要がある。 実験により、強力なディープモデルは教師付き設定でパズルに合理的な性能を与えるが、一般化のために解析するとランダムな精度よりは良くないことが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T04:33:32Z)
• Utilizing Background Knowledge for Robust Reasoning over Traffic Situations [63.45021731775964]
  我々は、インテリジェントトランスポーテーションの補完的な研究側面である交通理解に焦点を当てる。 本研究は,豊富なコモンセンス知識を前提として,テキストベースの手法とデータセットを対象とする。 交通状況に対するゼロショットQAには3つの知識駆動アプローチを採用しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T09:17:24Z)
• Predicting cognitive scores with graph neural networks through sample selection learning [0.0]
  機能的脳コネクトームは知能商(IQ)スコアなどの認知的指標を予測するために用いられる。 脳の接続からIQスコアを予測するための新しい回帰GNNモデル(RegGNN)を設計する。 また,最も予測力の高いトレーニングサンプルの選定方法を学ぶことを目的とした,emphlearningに基づくサンプル選択手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T11:45:39Z)
• On the Philosophical, Cognitive and Mathematical Foundations of Symbiotic Autonomous Systems (SAS) [87.3520234553785]
  共生自律システム(SAS)は、自律的な集団知能を示す高度なインテリジェントおよび認知システムです。 この研究は、知性、認知、コンピュータ、システム科学の最新の進歩に根ざしたSASの理論的枠組みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T05:44:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。