Kollektive Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit einer Gruppe, bessere Entscheidungen zu treffen und komplexere Probleme zu lösen als jedes ihrer individuellen Mitglieder allein. Es ist eine Form der verteilten Kognition, die durch Zusammenarbeit, Informationsaustausch und Koordination innerhalb einer Gruppe entsteht. Ein klassisches Beispiel ist das Schwarmverhalten von Fischen oder die kollektive Nahrungssuche von Ameisen, bei der einfache, individuelle Regeln zu einer komplexen, effizienten Gruppenleistung führen. Die Stärke der kollektiven Intelligenz liegt in der Vielfalt der Perspektiven und Kenntnisse, die sich gegenseitig ergänzen und Fehler einzelner Mitglieder ausgleichen. Diese Synergie kann in vielen Bereichen beobachtet werden, von menschlichen Teams und sozialen Netzwerken bis hin zu biotechnologischen Systemen. Die Effektivität hängt jedoch von der Zusammensetzung der Gruppe, der Kommunikationsstruktur und den Mechanismen zur Aggregation der individuellen Beiträge ab.
Anwendung von kollektiver Intelligenz auf Robotersysteme
Die Übertragung des Konzepts der kollektiven Intelligenz auf Roboter hat ein enormes Potenzial, insbesondere für Aufgaben, die für einzelne Roboter zu komplex oder gefährlich sind. Stell dir vor, ein Schwarm autonomer Roboter soll einen Trümmerhaufen nach Überlebenden durchsuchen. Ein einzelner Roboter könnte nur einen kleinen Bereich abtasten und wäre anfällig für Ausfälle. Ein System, das auf kollektiver Intelligenz basiert, würde jedoch anders funktionieren.
Jeder Roboter in der Gruppe wäre mit grundlegenden Verhaltensregeln und Sensoren ausgestattet. Sie würden nicht zentral von einem einzelnen Computer gesteuert, sondern dezentral miteinander kommunizieren und Informationen austauschen. Ein Roboter, der ein Hindernis entdeckt, könnte diese Information an seine Nachbarn weitergeben, die dann ihre Suchroute anpassen. Wenn ein Roboter eine potenzielle Person ortet, könnte er andere Roboter zur Überprüfung herbeirufen. Durch die redundante Abdeckung und den kontinuierlichen Informationsfluss würde die Suchmission insgesamt effizienter und fehlertoleranter. Wenn ein Roboter ausfällt, würde die Gruppe einfach umstrukturiert und die Suche fortgesetzt. Dieses System ahmt das Verhalten von Insektenschwärmen nach, bei denen die Intelligenz nicht in einem einzelnen Individuum, sondern in der Interaktion und Koordination der gesamten Gruppe liegt. Die Anwendung dieses Prinzips ermöglicht es, Roboter für Aufgaben wie Katastrophenhilfe, Umweltmonitoring oder sogar die autonome Landwirtschaft zu nutzen, bei denen Robustheit, Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit entscheidend sind.
Literatur
Krisnanda, Tanjung, Dini, Kevin, Xu, Huawen, Verstraelen, Wouter & Liew, Timothy C.H. (2023). Wisdom of Crowds in Quantum Machine Learning. Physical Review Applied, 19, doi:10.1103/PhysRevApplied.19.034010.
Surowiecki, J. (2004). The wisdom of crowds: Why the many are smarter than the few and how collective wisdom shapes business, economies, societies, and nations. Doubleday.
Woolley, A. W., Chabris, C. F., Pentland, A., Hashmi, N., & Malone, T. W. (2010). Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, 330(6004), 682-685.
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