Kollektive Intelligenz, auch Gruppenintelligenz und Schwarmintelligenz (selten: kooperative Intelligenz) genannt, ist die Hypothese zu einem emergenten Phänomen, bei dem Gruppen von Individuen durch Zusammenarbeit intelligente Entscheidungen treffen können.
Der Begriff wird seit langer Zeit in vielen verschiedenen Bedeutungen verwendet,Thomas W. Malone, Michael S. Bernstein (Hrsg.): Handbook of Collective Intelligence. MIT Press, 2015, ISBN 978-0-262-02981-0, vgl. Chapter 1, Introduction. erlangte aber größere Aufmerksamkeit und Popularität erst durch die Kommunikationsmöglichkeiten im Internet.
Unter dem Begriff kollektive Intelligenz werden zum Teil ganz verschiedene Ansätze zusammengefasst, von kollektiven Entscheidungen zufällig miteinander interagierender Individuen, die durch intensive Kommunikation erfolgen, bis hin zu organisierten Gruppen, die möglicherweise einen „Superorganismus“ bilden können. Gemeinsam ist ihnen meist eine dezentrale, nicht-hierarchisch organisierte Entscheidungsstruktur. Zur Erklärung dieses Phänomens existieren verschiedene systemtheoretische, soziologische und philosophische Ansätze.
Negative Wirkungen eines Zusammenwirkens von Individuen werden in der Massenpsychologie als Herdentrieb oder als Verhalten von Lemmingen bezeichnet.
Systemtheorie und Grundlagen In den letzten Jahrzehnten lässt sich eine Verengung des Themenspektrums kollektiver Intelligenz beobachten. Zudem weist das Forschungsfeld vermehrt Überschneidungen mit den Betrachtungen zu künstlicher Intelligenz (KI) auf. Als künftige Forschungsfelder werden beispielsweise evolutionäre Faktoren, Vor- und Nachteile von Kommunikation zwischen den Individuen, Mechanismen und Normen sowie neue Ansätze künstlicher Intelligenz für deren Exploration gesehen.
Das 2020 von SAGE Publications und der Association for Computing Machinery (ACM) gegründete und durch die britische Innovationsagentur Nesta geförderte wissenschaftliche Online-Journal Collective Intelligence soll künftig die Forschungsergebnisse bündeln.
Francis Heylighen, Kybernetiker an der Vrije Universiteit Brussel, betrachtet die menschliche Gesellschaft als Superorganismus. Kommunikationsnetze wie das Internet erfüllen darin die Rolle des Nervensystems im Organismus. Sie ermöglichen kontrollierte Entscheidungsfindung als autopoiesches, kybernetisch gesteuertes System. Kontrolle, im kybernetischen Sinn, ergibt sich dabei kollektiv, ohne einen Kontrolleur als explizite, separate Instanz, ähnlich wie der Markt über Investitionen in wirtschaftlichen Dingen „entscheidet“. Die Gesellschaft wird, etwa über arbeitsteilige Prozesse, von selbst immer komplexer, weitere Bereiche werden nach und nach von selbst in das System integriert, oft als teilautonome Subsysteme, weil die Prozesse im systemischen Verbund weitaus effizienter seien. Ähnlich wie in anderen Bereichen wird auch die Funktion des „Nervensystems“ im gesellschaftlichen Superorganismus durch Automatisierung effizienter, indem Speicherung, Weitergabe und Verarbeitung von Information zunehmend an automatisch arbeitende Subsysteme delegiert werden kann, die über das Internet permanent miteinander interagieren können. So könne sich das World Wide Web autonom zu einer Art „globalen Gehirn“ entwickeln, das für Individuen und ihre individuellen Entscheidungen von selbst immer wichtiger werde, ohne dass das Gesamtsystem jemals geplant worden sei oder gesteuert werden könne. Dieser Prozess habe begonnen und werde sich beschleunigen.Francis Heylighen (2007): The Global Superorganism: An Evolutionary-cybernetic Model of the Emerging Network Society. Social Evolution & History 6 (1): 57–117.
2022 leiteten Astrobiologen aus der kollektiven Intelligenz den Begriff „planetarer Intelligenz“ (planetary intelligence) als „Erwerb und Anwendung kollektiver Kenntnisse im planetaren Maßstab“ und in globale Stoffströme integriertes Phänomen ab, das ähnlich zur planetaren Gesundheit die Wechselwirkung von kooperativer Intelligenz mit der Dynamik des Erdsystems berücksichtigt.
Soziologische Beschreibung Eine bestimmte soziologische Interpretation versteht unter kollektiver Intelligenz gemeinsame, konsensbasierte Entscheidungsfindung. Kollektive Intelligenz sei ein altes Phänomen, das durch die Fortschritte in Informations- und Kommunikationstechniken verstärkt werde. Das Internet vereinfache es wie nie zuvor, dezentral verstreutes Wissen der Menschen zu koordinieren und deren kollektive Intelligenz auszunutzen.
In diesem Sinne formuliert Howard Rheingold in seinem 2002 erschienenen Buch Smart Mobs: The Next Social Revolution: “The ‘Killer-Apps’ of tomorrow’s mobile infocom industry won’t be hardware devices or software programs but social practices.” (Die Killerapplikationen der mobilen IT-Industrie von morgen werden nicht Hardware oder Software sein, sondern soziale Handlungen.)Howard Rheingold: Smart Mobs: The Next Social Revolution, 2002.
Dem Leitbild der Schwarmintelligenz wird das Potential unterstellt, Gesellschaft und Märkte zu transformieren. Als Beispiele hierfür dienen Smart Mobs wie die Critical-Mass-Bewegung.
Naturwissenschaftliche Beschreibung Biologen beobachten seit längerer Zeit, wie große Gruppen von Individuen, wie Schwärme von Vögeln oder Fischen, besonders aber die Staaten eusozialer Insektenarten ihr Verhalten koordinieren, so dass die gesamte Gruppe zum Beispiel gemeinsam Nahrung suchen oder Prädatoren vermeiden kann. Jedes einzelne Individuum besitzt dabei nur relativ wenig Information über seine Umwelt und interagiert nur mit einer begrenzten Anzahl von Artgenossen; dennoch trifft die Gruppe als Ganzes koordinierte, sinnvolle Entscheidungen. Durch Modellbildung konnte dabei anschaulich gemacht werden, dass sich die Gruppenentscheidung über Rückkopplung herausbildet, indem jedes Individuum sein Verhalten an demjenigen seiner Nachbarn ausrichtet und diese seinerseits in ihrem Verhalten beeinflusst. Das Verhalten der Individuen ähnelt dabei den Strukturen in neuronalen Netzen, etwa im Gehirn.Iain D. Couzin (2008): Collective cognition in animal groups. Trends in Cognitive Sciences 13 (1): 36–43. doi:10.1016/j.tics.2008.10.002 Soziale, staatenbildende Insekten sind, trotz der relativ geringen Intelligenz der Individuen, zu noch höher organisiertem Verhalten imstande, das den Insektenkundler (Entomologen) William Morton Wheeler schon Anfang des 20. Jahrhunderts zu seiner Metapher vom „Superorganismus“ anregteWilliam Morton Wheeler (1911): The ant-colony as an organism. Journal of Morphology 22 (2): 307–325, doi:10.1002/jmor.1050220206.. Seitdem sind zahlreiche Mechanismen enträtselt worden, die diese Leistung ermöglichen.Simon Garnier, Jacques Gautrais, Guy Theraulaz (2007): The biological principles of swarm intelligence. Swarm Intelligence 1: 3–31. doi:10.1007/s11721-007-0004-y Einige koordinierte Interaktionen werden dabei indirekt durch die Veränderung der Umwelt ermöglicht. So nehmen nestbauende Termiten oder Wespen-Arten die Gestalt des entstehenden Nests in ihrer Umgebung wahr und reagieren darauf durch Anpassung ihrer eigenen Bautätigkeit. Dadurch entsteht die koordinierte Gestalt des Nestes, ohne dass die bauenden Individuen sich jemals direkt darüber abstimmen oder einen Gesamtplan im Kopf hätten. Für diese Form der Koordination hat Pierre-Paul Grassé den Begriff der Stigmergie geprägt. Für weitere Leistungen kommunizieren die Tiere aber auch direkt. Ameisen bilden etwa Pfade (Ameisenstraßen), indem sie den zurückgelegten Weg mit Pheromonen markieren. Je mehr Ameisen einen Pfad nutzen, umso attraktiver wird er. Durch diesen einfachen Mechanismus können Ameisenvölker die kürzesten und effizientesten Pfade zwischen ihrem Nest und ergiebigen Nahrungsquellen ermitteln. Ganz ähnlich können Bienen über den Schwänzeltanz ihren Nestgenossinnen nicht nur die Lage von Futterquellen mitteilen, sondern durch den Kontakt mit mehreren so rekrutierenden Individuen finden sie auch heraus, welches die ergiebigsten Futterquellen sind. Durch solche, relativ einfache, positive und negative Rückkoppelungen wird nicht nur das Verhalten ganzer Völker koordiniert, sondern auch Kooperation bei der Erfüllung komplexer Aufgaben geschaffen: durch „Zusammenarbeit“ bei einzelnen Aufgaben (was evolutionäre Vorteile schafft).
Bestimmte Aspekte der „Intelligenz“ (besser „Funktionalität“) einer Ameisenkolonie – zum Beispiel Abläufe der Nahrungssuche – können in Regeln erfasst und mit Computerprogrammen simuliert werden.Valeri Rozin und Michael Margaliot: The Fuzzy Ant, IEEE Computational Intelligence Magazine (2007) (PDF; 575 kB) Auch die Zusammenarbeit autonom agierender Schwärme von Robotern soll nach diesem Modell gesteuert werden („swarm robotics“).William M. Spears, Erol Sahin (editors): Swarm Robotics. Springer-Verlag, New York etc. 2008. ISBN 978-3-540-80674-5. Analoge Entscheidungsstrukturen werden auch bei der Zusammenarbeit menschlicher Gruppen gefunden, deren koordinierte „Intelligenz“ sich dann nicht aus dem intelligenten Verhalten der Teilnehmer, sondern nach ähnlichen Prinzipien quasi statistisch ergeben kann.Jens Krause, Graeme D. Ruxton, Stefan Krause (2008): Swarm intelligence in animals and humans. TREE Trends in Ecology and Evolution 25 (1): 28–34. doi:10.1016/j.tree.2009.06.016 Paradoxerweise kann dann, wenn sich das intelligente kollektive Verhalten nur durch solche Schwarmintelligenz ergibt, die Leistung der Gruppe sogar umso schlechter werden, je mehr sie miteinander kommuniziert.Jan Lorenz, Heiko Rauhut, Frank Schweitzer, Dirk Helbing: How social influence can undermine the wisdom of crowd effect. In: PNAS. Proceedings of the National Academy of Sciences. Band 108, Nr. 22, 2011, S. 9020–9025. doi:10.1073/pnas.1008636108.
In gewisser Weise ist auch ein Gehirn das Zusammenspiel eines Superorganismus aus für sich „unintelligenten“ Individuen, nämlich den Neuronen. Ein Neuron ist annähernd nichts weiter als ein Integrator mit Reaktionsschwelle, genauer, einer sigmoiden Reaktionskurve. Erst das komplexe und spezifischen Regeln unterliegende Zusammenwirken von Milliarden von Neuronen ergibt, was wir unter Intelligenz verstehen.
Beschreibung in der Informatik Schwarmintelligenz (englisch swarm intelligence), das Forschungsfeld der KI, das auf Agententechnologie basiert, heißt auch Verteilte Künstliche Intelligenz (VKI). Das Arbeitsgebiet versucht, komplexe vernetzte Softwareagentensysteme nach dem Vorbild staatenbildender Insekten wie Ameisen, Bienen und Termiten, sowie teilweise auch Vogelschwärmen (Schwarmverhalten) zu modellieren. Gerardo Beni und Jing Wang hatten den Begriff swarm intelligence 1989 im Kontext der Robotikforschung geprägt.G. Beni, J.Wang: Swarm intelligence in cellular robotics systems. In: Proceeding of NATO Advanced Workshop on Robots and Biological System, 1989; vergleiche auch Peter Miller: Schwarm-Intelligenz: Weisheit der Winzlinge, in: „National Geographic Deutschland“, Heft 08/2007
Die VKI-Forschung geht davon aus, dass die Kooperation künstlicher Agenten höhere kognitive Leistungen simulieren kann; Marvin Minsky bezeichnet dies als The Society of Mind. Ein Einsatzbeispiel für diese so genannten Ameisenalgorithmen stellten Sunil Nakrani von der Oxford University und Craig Tovey vom Georgia Institute of Technology 2004 auf einer Konferenz über mathematische Modelle sozialer Insekten vor; sie modellierten die Berechnung der optimalen Lastverteilung bei einem Cluster von Internet-Servern nach dem Verhalten der Bienen beim Nektarsammeln.Der Schwänzeltanz der Internet-Server, NZZ Online, abgerufen am 9. April 2018
1986 schuf Craig Reynolds mit dem Computerprogramm Boids eine Simulation des Schwarmfluges.
Neben dem Forschungsfeld der VKI ist Schwarmintelligenz auch ein unscharfes Mode-Schlagwort, wie bereits ab etwa 2000 das Peer-to-Peer (P2P). Während letzteres antrat, das Paradigma der Client-Server-Architektur durch dezentralisierte P2P-Architekturen abzulösen, soll Schwarmintelligenz nun hardwarebasierte Netzwerke ersetzen.