সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা কী? সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা হল ব্যক্তিদের গ্রুপগুলির — মানব, যন্ত্র, বা উভয়ই — একসাথে কাজ করার ক্ষমতা যা বুদ্ধিমান মনে হয়, এমনভাবে সিদ্ধান্ত, সিদ্ধান্ত এবং সমাধান তৈরি করে যা যে কোনও সদস্য একা অর্জন করতে পারে তার চেয়ে ভাল।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা, যা থমাস মালোন এবং মাইকেল বার্নস্টাইন দ্বারা সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার হ্যান্ডবুকে (এমআইটি প্রেস, ২০১৫) সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, হল 'বুদ্ধিমান মনে হওয়া উপায়ে একসাথে কাজ করা ব্যক্তিদের গ্রুপ।' এই ক্ষেত্রটি কন্ডর্সেট জুরি থিওরেম (১৭৮৫) এবং ফ্রান্সিস গ্যালটনের ১৯০৬ সালের ষাঁড়ের ওজন পরীক্ষার থেকে আধুনিক ল্যাবরেটরি বিজ্ঞানের দিকে বিস্তৃত: অ্যানিটা উইলিয়ামস উলিরি এবং সহকর্মীরা (সায়েন্স, ২০১০) একটি সাধারণ সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা ফ্যাক্টরের জন্য প্রমাণ খুঁজে পেয়েছেন — সি ফ্যাক্টর — যা গ্রুপের কর্মক্ষমতার মধ্যে প্রায় ৪৩% পরিবর্তন ব্যাখ্যা করে এবং সামাজিক সংবেদনশীলতা, কথোপকথনের পালা নেওয়ার সমতা এবং গ্রুপে মহিলাদের অনুপাতের সাথে সদস্য আইকিউর চেয়ে বেশি সম্পর্কিত। সি ফ্যাক্টর নিয়ে বিতর্ক হয়েছে (ক্রেডে এবং হাওয়ার্ডসন, ২০১৭) এবং ২২টি গবেষণা এবং ১,৩৫৬টি গ্রুপের একটি মেটা-বিশ্লেষণের দ্বারা সমর্থিত হয়েছে (রিডল et al., পিএনএএস, ২০২১)। সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা জিনোম (মালোন, লাউবাচার এবং ডেল্লারোকাস, ২০১০) স্মার্ট গ্রুপগুলির নির্মাণ ব্লকগুলি ম্যাপ করে কিভাবে, কেন, কি এবং কিভাবে। বর্তমান এমআইটি সেন্টার ফর কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স গবেষণা (২০২৬) উৎপাদনশীল এআই এবং সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা, সুপারমাইন্ড ডিজাইন এবং মানব-এআই দলের ডিজাইনিংয়ের উপর ফোকাস করে; ২০২৪ সালের একটি মেটা-বিশ্লেষণ (ভ্যাক্কারো, আলমাতৌক এবং মালোন, নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার) খুঁজে পেয়েছে যে মানব-এআই সংমিশ্রণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে এককভাবে সেরা পারফর্ম করে না — প্রকৃত সহযোগিতা কাজের বরাদ্দ এবং মিথস্ক্রিয়ার উদ্দেশ্যমূলক ডিজাইন প্রয়োজন। বর্তমান সিসিআই সিস্টেমগুলির মধ্যে সুপারমাইন্ড আইডিয়েটর অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা একটি বৃহৎ ভাষার মডেলকে কাঠামোগত সৃজনশীল-সমস্যা সমাধানের কাঠামোর মধ্যে আবৃত করে, এবং একটি ২০২৬ সালের পিএনএএস প্রতিযোগিতা যা ১৮০,০০০ এরও বেশি স্বায়ত্তশাসিত এআই-টু-এআই আলোচনার অধ্যয়ন করেছে। সিদ্ধান্ত গ্রহণের জীবনচক্রের মধ্যে — উপস্থিত থাকুন, ফ্রেম, তৈরি করুন, তদন্ত করুন, একত্রিত করুন, আলোচনা করুন, বরাদ্দ করুন, নির্বাচন করুন, বাস্তবায়ন করুন, পর্যবেক্ষণ করুন — সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা গবেষণা প্রধানত একত্রিত এবং আলোচনা পর্যায়গুলিতে মনোনিবেশ করে: কিভাবে গ্রুপগুলি বিচ্ছিন্ন জ্ঞান একত্রিত করে এবং একসাথে যুক্তি করে। আর্গুমেন্ট্রি এই ফলাফলগুলিকে স্বাধীন অ্যাসিঙ্ক্রোনাস আর্গুমেন্ট জমা দেওয়ার মাধ্যমে কার্যকর করে, সমান-অংশগ্রহণ কাঠামো, সম্মতি স্কোরগুলিতে একত্রিত বহু-মাত্রিক রেটিং এবং গ্রুপের যুক্তির সম্পূর্ণ অডিট ট্রেল।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা কী?
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা হল গ্রুপগুলির — মানব, যন্ত্র, বা উভয়ই — বুদ্ধিমান মনে হওয়া উপায়ে কাজ করার ক্ষমতা। এটি একটি রূপক নয়: গবেষণা এটি পরিমাপ করেছে, এটি নিয়ে বিতর্ক করেছে এবং এটি ডিজাইন করার উপায় দেখিয়েছে। এই গাইডটি কন্ডর্সেট (১৭৮৫) থেকে এমআইটির মানব-এআই দলের গবেষণা (২০২৬) পর্যন্ত বিজ্ঞান কভার করে।
শেষ আপডেট: 2026-07-18
টিএল;ডিআর
গ্রুপগুলি পরিমাপযোগ্যভাবে স্মার্ট হতে পারে। উলিরি et al. (সায়েন্স, ২০১০) একটি সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা ফ্যাক্টর (সি) খুঁজে পেয়েছে যা কাজের মধ্যে গ্রুপের কর্মক্ষমতা পূর্বাভাস দেয় — সদস্য আইকিউর চেয়ে সামাজিক সংবেদনশীলতা, সমান পালা নেওয়া, এবং প্রক্রিয়া দ্বারা কম চালিত। এই ফলাফলটি বিতর্কিত (ক্রেডে এবং হাওয়ার্ডসন, ২০১৭) কিন্তু ১,৩৫৬-গ্রুপের একটি মেটা-বিশ্লেষণের দ্বারা সমর্থিত (রিডল et al., পিএনএএস, ২০২১)। আধুনিক সীমান্ত হল মানব-এআই সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা: এমআইটির ২০২৪ সালের মেটা-বিশ্লেষণ দেখায় যে একটি মানবকে লুপে যুক্ত করা স্বয়ংক্রিয়ভাবে এআই সিস্টেমগুলিকে উন্নত করে না — সহযোগিতা কাজের বরাদ্দ এবং প্রক্রিয়া ডিজাইনের উপর নির্ভর করে। আর্গুমেন্ট্রি সেই পাঠের উপর নির্মিত: যুক্তি গঠন করুন, সিদ্ধান্ত একত্রিত করুন, মানুষেরা সিদ্ধান্ত নিচ্ছে।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা সংজ্ঞায়িত করা
মানক একাডেমিক সংজ্ঞাটি থমাস মালোন এবং মাইকেল বার্নস্টাইন-এর সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার হ্যান্ডবুক (এমআইটি প্রেস, ২০১৫) থেকে এসেছে: সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা হল "বুদ্ধিমান মনে হওয়া উপায়ে একসাথে কাজ করা ব্যক্তিদের গ্রুপ।" সংজ্ঞাটি ইচ্ছাকৃতভাবে বিস্তৃত। এটি একটি বাজারের সেটিংয়ে দাম নির্ধারণ করা, একটি উইকিপিডিয়া সম্প্রদায় একটি এনসাইক্লোপিডিয়া লেখা, একটি জুরি প্রমাণ weighing, একটি পিপঁজর খাদ্যের জন্য সবচেয়ে সংক্ষিপ্ত পথ খুঁজে বের করা — এবং ক্রমবর্ধমান, মানুষের এবং এআই সিস্টেমের হাইব্রিড দলের উপর।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা ভিড়ের জ্ঞান-এর চেয়ে বিস্তৃত, যা অনেক স্বাধীন সিদ্ধান্তের পরিসংখ্যানগত একত্রিতকরণ নিয়ে উদ্বিগ্ন। সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা প্রকৃত সহযোগিতা এবং আলোচনা অন্তর্ভুক্ত করে — গ্রুপগুলি যা একে অপরের যুক্তি নিয়ে আলোচনা করে, বিতর্ক করে এবং নির্মাণ করে। এটি পিপঁজর বুদ্ধিমত্তা-এর থেকে আলাদা, যেখানে সমন্বয় সহজ স্থানীয় নিয়ম থেকে উদ্ভূত হয় যা আলোচনা ছাড়া। এবং এটি প্রতিবেশী ক্ষেত্রগুলিতে অধ্যয়ন করা যন্ত্রগুলির সাথে সংযুক্ত: ভোটিং সিস্টেমগুলি পছন্দগুলি একত্রিত করে, পূর্বাভাস বাজারগুলি সম্ভাব্য বিশ্বাসগুলি একত্রিত করে, এবং কাঠামোগত আলোচনা কারণগুলি একত্রিত করে — একই প্রশ্নের তিনটি ভিন্ন উত্তর কিভাবে অনেক মনের একটি সিদ্ধান্তে পরিণত হয়।
সিদ্ধান্ত গ্রহণের জীবনচক্রের মধ্যে — উপস্থিত থাকুন, ফ্রেম, তৈরি করুন, তদন্ত করুন, একত্রিত করুন, আলোচনা করুন, বরাদ্দ করুন, নির্বাচন করুন, বাস্তবায়ন করুন, পর্যবেক্ষণ করুন — সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা গবেষণা প্রধানত একত্রিতকরণ এবং আলোচনা পর্যায়গুলিতে মনোনিবেশ করে: কিভাবে বিচ্ছিন্ন জ্ঞান একত্রিত হয়, এবং কিভাবে গ্রুপগুলি তথ্য ক্যাসকেড এবং গ্রুপথিংকের প্যাথলজিগুলির ছাড়া একসাথে যুক্তি করে।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা গবেষণার একটি সংক্ষিপ্ত ইতিহাস
এই ক্ষেত্রটির শিকড় আলোকিত গণিত, পরিসংখ্যান, অর্থনীতি, জীববিজ্ঞান এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে। থ্রু-লাইন: সঠিক অবস্থার অধীনে, গ্রুপগুলি তাদের সদস্যদের চেয়ে ভাল পারফর্ম করে — এবং অবস্থাগুলি প্রকৌশল করা যেতে পারে।
মার্কিস ডি কন্ডর্সে প্রমাণ করেন যে যদি প্রতিটি ভোটার সামান্য হলেও সুযোগের চেয়ে ভালো হয় এবং স্বাধীনভাবে ভোট দেয়, তবে সংখ্যাগরিষ্ঠ সঠিক হওয়ার সম্ভাবনা নিশ্চিততার দিকে এগিয়ে যায় যখন গোষ্ঠী বাড়ে — সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার প্রতিষ্ঠাতা গাণিতিক ফলাফল।
ফ্রান্সিস গালটন ১৯০৬ সালের একটি দেশের মেলায় একটি ষাঁড়ের পোশাক পরা ওজনের ৭৮৭টি অনুমান বিশ্লেষণ করেন। মধ্যম অনুমান (১,২০৭ পাউন্ড) সত্যিকারের ওজন (১,১৯৮ পাউন্ড) এর ১% এর মধ্যে পড়ে — গবাদি পশুর বিশেষজ্ঞদের চেয়ে ভালো। নেচারে প্রকাশিত।
ফ্রিডরিখ হায়েকের "সোসাইটিতে জ্ঞানের ব্যবহার" (আমেরিকান ইকোনমিক রিভিউ) যুক্তি দেয় যে বাজারগুলি দামের মাধ্যমে বিচ্ছিন্ন, স্থানীয় জ্ঞানকে একত্রিত করে — পূর্বাভাস বাজারের জন্য তাত্ত্বিক ভিত্তি।
জেমস সুরোইকির চারটি শর্তাবলী (বৈচিত্র্য, স্বাধীনতা, বিকেন্দ্রীকরণ, একত্রিতকরণ) সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার জন্য সংকলন করেন। একই বছরে, হং এবং পেজ তাদের বিতর্কিত "বৈচিত্র্য ক্ষমতা অতিক্রম করে" মডেলটি পিএনএএসে প্রকাশ করেন।
উলির, চাব্রিস, পেন্টল্যান্ড, হাশমি, এবং মালোন (সায়েন্স) ৬৯৯ জন মানুষকে ছোট গোষ্ঠীতে কাজ করার সময় একটি সাধারণ সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার ফ্যাক্টরের প্রমাণ খুঁজে পান — ব্যক্তিগত আইকিউর একটি গোষ্ঠী-স্তরের অনুরূপ।
মালোন, লাউবাচার, এবং ডেল্লারোকাস (এমআইটি স্লোন ম্যানেজমেন্ট রিভিউ) চারটি প্রশ্নের মাধ্যমে সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের নির্মাণ ব্লক — "জিন" — তালিকাবদ্ধ করেন: কে, কেন, কি, এবং কিভাবে।
মালোন এবং বার্নস্টেইনের এমআইটি প্রেসের হ্যান্ডবুক এই ক্ষেত্রটিকে সংহত করে এবং এর মানক সংজ্ঞা: ব্যক্তিদের গোষ্ঠী যেভাবে সমষ্টিগতভাবে বুদ্ধিমান মনে হয়।
থমাস মালোনের সুপারমাইন্ডস পাঁচটি স্থায়ী ধরনের সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা বর্ণনা করে — হায়ারার্কি, গণতন্ত্র, বাজার, সম্প্রদায়, এবং ইকোসিস্টেম — এবং জিজ্ঞাসা করে কিভাবে কম্পিউটারগুলি প্রতিটি স্মার্টার করতে পারে।
রিডল, কিম, গুপ্ত, মালোন, এবং উলির (পিএনএএস) ২২টি গবেষণা বিশ্লেষণ করেন ১,৩৫৬টি গোষ্ঠী নিয়ে এবং ছাত্র, সামরিক, গেমার, এবং অনলাইন-শ্রমিক জনসংখ্যার মধ্যে একটি সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার ফ্যাক্টরের প্রমাণ খুঁজে পান।
ভ্যাক্কারো, আলমাতৌক, এবং মালোনের ১০৬টি পরীক্ষার মেটা-অ্যানালাইসিস (নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার) গড়ে মানব-এআই সংমিশ্রণগুলি মানব বা একক এআইয়ের সেরা থেকে খারাপ পারফর্ম করেছে — সহযোগিতা ডিজাইন করতে হবে, অনুমান করা নয়।
বারটন এবং ২৭ জন সহলেখক (নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার) ম্যাপ করেন কিভাবে বড় ভাষার মডেলগুলি সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা বাড়াতে পারে — এবং কিভাবে তারা দৃষ্টিভঙ্গি সমজাতীয় করতে এবং মিথ্যা সম্মতি তৈরি করতে ঝুঁকি নিয়ে আসে।
এমআইটির সেন্টার ফর কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স তিনটি ছাতার অধীনে কাজ করে: জেনারেটিভ এআই এবং সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা, সুপারমাইন্ড ডিজাইন, এবং মানব-এআই টিম ডিজাইন — ১৮০,০০০+ এআই-টু-এআই আলোচনার একটি পিএনএএস গবেষণাসহ।
সি ফ্যাক্টর: একটি গ্রুপের আইকিউ থাকতে পারে?
২০১০ সালে, অ্যানিটা উইলিয়ামস উলিরি এবং সহকর্মীরা একটি সহজ প্রশ্ন করেছিলেন যার পেছনে এক শতাব্দীর ব্যক্তিগত-মনোবিজ্ঞানের ইতিহাস রয়েছে: যেমন একটি সাধারণ ফ্যাক্টর (জি) অনেক কগনিটিভ কাজের মধ্যে একজন ব্যক্তির কর্মক্ষমতা পূর্বাভাস দেয়, কি একটি সাধারণ ফ্যাক্টর গ্রুপগুলির জন্য? তারা দুই থেকে পাঁচজনের গ্রুপে ৬৯৯ জন মানুষকে বিভিন্ন ধরনের কাজের উপর পরীক্ষা করেছিলেন (সায়েন্স, ৩৩০, ৬৮৬–৬৮৮)। উত্তরটি ছিল হ্যাঁ: একটি একক পরিসংখ্যানগত ফ্যাক্টর — সি — কাজের মধ্যে গ্রুপের কর্মক্ষমতার প্রায় ৪৩% পরিবর্তন ব্যাখ্যা করে।
একটি গ্রুপের সি কী পূর্বাভাস দেয় — এবং কী নয়
সদস্য আইকিউ খুব কম গুরুত্বপূর্ণ
গোষ্ঠী সদস্যদের গড় এবং সর্বাধিক ব্যক্তিগত বুদ্ধিমত্তা c এর সাথে কেবল দুর্বলভাবে সম্পর্কিত ছিল। সবচেয়ে স্মার্ট মানুষদের নিয়োগ দেওয়া, একা, একটি স্মার্ট গোষ্ঠী তৈরি করে না।
সামাজিক সংবেদনশীলতা গুরুত্বপূর্ণ
গোষ্ঠীর গড় স্কোর রিডিং দ্য মাইন্ড ইন দ্য আইস পরীক্ষায় — মুখের সংকেত থেকে মানসিক অবস্থাগুলি অনুমান করার ক্ষমতা — c এর একটি গুরুত্বপূর্ণ পূর্বাভাসক ছিল (r = 0.26)।
সমান পালা নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ
যেসব গোষ্ঠীর সদস্যরা কথোপকথনে আরও সমানভাবে অবদান রেখেছিল তাদের c বেশি ছিল; কথা বলার পালাগুলির মধ্যে বৈচিত্র্য c এর সাথে নেতিবাচকভাবে সম্পর্কিত ছিল (r = −0.41)। এক বা দুই কণ্ঠ দ্বারা আধিপত্য করা গোষ্ঠীগুলি সমষ্টিগতভাবে কম বুদ্ধিমান ছিল।
সংগঠন প্রভাব
২০১০ সালের গবেষণায়, যেসব গোষ্ঠীতে মহিলাদের উচ্চ অনুপাত ছিল তারা c তে উচ্চ স্কোর করেছিল (r = 0.23) — একটি প্রভাব যা লেখকরা পরিসংখ্যানগতভাবে মহিলাদের উচ্চ গড় সামাজিক সংবেদনশীলতার সাথে যুক্ত করেন, অর্থাৎ প্রক্রিয়া, শুধুমাত্র জনসংখ্যার সাথে নয়।
সি ফ্যাক্টর কি বাস্তব? পুনরাবৃত্তি বিতর্ক
মনোবিজ্ঞানের বেশিরভাগ প্রভাবশালী ফলাফলের মতো, সি-কে চাপের পরীক্ষার মধ্যে রাখা হয়েছে — এবং পাঠকদের প্রমাণের সৎ অবস্থার প্রাপ্য:
সমালোচনা (২০১৭)
ক্রেডে এবং হাওয়ার্ডসন (জার্নাল অফ অ্যাপ্লাইড সাইকোলজি) ছয়টি নমুনা পুনঃবিশ্লেষণ করেন এবং যুক্তি দেন যে একটি সাধারণ গোষ্ঠী ফ্যাক্টরের জন্য প্রমাণ দুর্বল — যে গোষ্ঠীর কর্মক্ষমতা কাজ-নির্দিষ্ট ক্ষমতার দ্বারা আরও ভালোভাবে বর্ণনা করা যেতে পারে একটির চেয়ে c।
প্রতিবেদন (২০১৮)
উলির, কিম, এবং মালোন প্রতিক্রিয়া জানান যে সমালোচনাটি স্কোরিং পদ্ধতি এবং সিমুলেশন অনুমানগুলির উপর নির্ভরশীল ছিল যা গোষ্ঠীগুলি আসলে যে কাজগুলি সম্পাদন করেছিল তার সাথে মেলে না।
মেটা-অ্যানালাইসিস (২০২১)
রিডল, কিম, গুপ্ত, মালোন, এবং উলির (পিএনএএস) ২২টি গবেষণা একত্রিত করেন ১,৩৫৬টি গোষ্ঠী নিয়ে — ছাত্র, সামরিক কর্মী, অনলাইন শ্রমিক, গেমার — এবং তাদের মধ্যে c ফ্যাক্টরের জন্য প্রমাণ খুঁজে পান, সহযোগিতা প্রক্রিয়া এবং সদস্যের সামাজিক সংবেদনশীলতা এর শক্তিশালী সম্পর্কের মধ্যে।
নিচের লাইন: একটি বড় মেটা-বিশ্লেষণ একটি পরিমাপযোগ্য সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা ফ্যাক্টরের অস্তিত্ব সমর্থন করে, যখন এর সঠিক কাঠামো এবং সাধারণতা সক্রিয়ভাবে বিতর্কিত থাকে। বিতর্কিত নয় এমনটি হল ব্যবহারিক পাঠ: গ্রুপ প্রক্রিয়া — কে শোনা যায়, কিভাবে সিদ্ধান্তগুলি একত্রিত হয় — সদস্যের উজ্জ্বলতার চেয়ে গ্রুপের কর্মক্ষমতা পূর্বাভাস দেয়।
পরিসংখ্যানগত বনাম ইন্টারেক্টিভ ভিড়
আসলে সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার দুটি ধরনের রয়েছে, এবং সেগুলি ভিন্ন জ্বালানিতে চলে:
পরিসংখ্যানগত জনতা
অনেক স্বাধীন অনুমান, যান্ত্রিকভাবে একত্রিত — গড়, ভোট, বাজারের দাম। এটি গালটনের মেলা এবং তার পরবর্তী প্রতিটি পূর্বাভাস বাজার। সাফল্য স্বাধীনতা এবং বৈচিত্র্যের উপর নির্ভর করে; এই অনুশীলনটি প্রায়শই একবারের জন্য।
ইন্টারেক্টিভ জনতা
মানুষ একে অপরকে প্রভাবিত করে একটি শেয়ার্ড বোঝাপড়া তৈরি করতে — আলোচনা, পর্যালোচনা, সহযোগিতা। এটি উইকিপিডিয়া, একটি বিজ্ঞান সম্প্রদায়, একটি ডিজাইন টিম। সাফল্য যোগাযোগের গুণমান এবং কথা বলার নিরাপত্তার উপর নির্ভর করে; কাজ চলমান।
দুটি মোড বিপরীত দিকে টানছে: স্বাধীনতা পরিসংখ্যানগত ভিড়কে সাহায্য করে কিন্তু ইন্টারেক্টিভদের ক্ষুধার্ত করে। একটি দল যা কখনও কথা বলে না তা ভালভাবে একত্রিত করতে পারে কিন্তু কিছু নতুন তৈরি করে না; একটি দল যা সবসময় কথা বলে তা শেয়ার্ড বোঝাপড়া তৈরি করতে পারে কিন্তু চুপচাপ তাদের সিদ্ধান্তের জন্য প্রয়োজনীয় স্বাধীনতা ধ্বংস করে।
কাঠামোগত আলোচনা উভয়কে পাওয়ার একটি প্রচেষ্টা। আর্গুমেন্ট্রিতে, অবদান এবং রেটিংগুলি স্বাধীনভাবে জমা দেওয়া হয় — পরিসংখ্যানগত মোড — যখন তারা যে যুক্তি গাছের মধ্যে পড়ে তা একটি শেয়ার্ড, বিকাশমান বস্তু যা গ্রুপ আলোচনা করে — ইন্টারেক্টিভ মোড। কাঠামোটি প্রতিটি মোড কখন প্রযোজ্য তা নির্ধারণ করে, সবচেয়ে জোরালো মোডকে জিততে না দিয়ে।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা জিনোম
যদি সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা পরিমাপ করা যায়, তবে কি এটি ডিজাইন করা যায়? মালোন, লাউবাচার, এবং ডেল্লারোকাস (এমআইটি স্লোয়ান ম্যানেজমেন্ট রিভিউ, ২০১০) পুনরাবৃত্তি নির্মাণ ব্লকগুলি — "জিন" — সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের, চারটি প্রশ্নের চারপাশে সংগঠিত: কোন সিস্টেম, উইকিপিডিয়া থেকে একটি কর্পোরেট কৌশল প্রক্রিয়া, এই জিনগুলির একটি সংমিশ্রণ:
কেউ কাজটি করছে?
একটি সংজ্ঞায়িত হায়ারার্কি কাজটি নির্ধারণ করে, অথবা একটি খোলা জনতা স্ব-নির্বাচন করে। জনতা স্কেল এবং বৈচিত্র্য নিয়ে আসে; হায়ারার্কি দায়িত্ব এবং সমন্বয় নিয়ে আসে।
তারা কেন এটি করছে?
প্রেরণার জিন: টাকা (পেমেন্ট, পুরস্কার), ভালোবাসা (অভ্যন্তরীণ আনন্দ, সম্প্রদায়), এবং গৌরব (স্বীকৃতি, খ্যাতি)। টেকসই সিস্টেমগুলি প্রণোদনাগুলিকে অবদানের সাথে সামঞ্জস্য করে।
কি করা হচ্ছে?
তৈরি করা (নতুন কিছু তৈরি করা — ডিজাইন, ধারণা, যুক্তি) অথবা সিদ্ধান্ত নেওয়া (বিকল্পগুলির মধ্যে মূল্যায়ন এবং নির্বাচন করা)। বেশিরভাগ বাস্তব প্রক্রিয়া উভয়কে সংযুক্ত করে।
কিভাবে এটি করা হচ্ছে?
স্বাধীনভাবে (অন্তর্ভুক্তি ছাড়াই অবদানগুলি একত্রিত করা — প্রতিযোগিতা, ভোট, গড়) অথবা নির্ভরশীলভাবে (সহযোগিতা, যেখানে অবদানগুলি একে অপরের উপর ভিত্তি করে)। পছন্দটি নির্ধারণ করে আপনি কোন ব্যর্থতার মোডগুলি উত্তরাধিকারসূত্রে পান।
পাঁচটি সুপারমাইন্ড
সুপারমাইন্ডস (২০১৮) বইয়ে, মালোন পাঁচটি স্থায়ী সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার ফর্ম বর্ণনা করেন যা মানব সমাজগুলি পুনরায় উদ্ভাবন করে — এবং যুক্তি দেন যে এআই সম্পর্কে প্রকৃত প্রশ্ন হল "এটি আমাদের প্রতিস্থাপন করবে কি?" বরং "এটি প্রতিটি সুপারমাইন্ডকে কিভাবে স্মার্ট করে তোলে?":
হায়ারার্কি
একটি কর্তৃত্বের শৃঙ্খলে সিদ্ধান্তগুলি অর্পিত হয়। দ্রুত এবং দায়িত্বশীল; শীর্ষে তথ্যের বোতলজাতকরণের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ।
গণতন্ত্র
ভোটের মাধ্যমে সিদ্ধান্ত। বৈধ এবং অন্তর্ভুক্ত; কিভাবে ভোটগুলি পছন্দগুলি একত্রিত করে তা নিজস্ব গভীর বিজ্ঞান (সামাজিক পছন্দ তত্ত্ব)।
বাজার
দামের এবং ব্যবসার মাধ্যমে সিদ্ধান্ত। বিচ্ছিন্ন বিশ্বাসের চমৎকার একত্রক — পূর্বাভাস বাজারের পিছনের যন্ত্র।
সম্প্রদায়
নিয়ম, খ্যাতি, এবং অপ্রাতিষ্ঠানিক সম্মতির মাধ্যমে সিদ্ধান্ত। ওপেন সোর্স এবং উইকিপিডিয়াকে শক্তি দেয়; ধীর কিন্তু স্থিতিশীল।
ইকোসিস্টেম
কোনও শেয়ার্ড সিদ্ধান্তের যন্ত্র নেই — ফলাফল শক্তি এবং টিকে থাকার উপর নির্ভর করে। যখন অন্য কোনও সুপারমাইন্ড ডিজাইন করা হয় না তখন এটি ডিফল্ট।
সুপারমাইন্ড ডিজাইন: ছয়টি পদক্ষেপ
এমআইটি সিসিআই-এর সুপারমাইন্ড ডিজাইন পদ্ধতি জিনোমকে একটি সৃজনশীল-সমস্যা সমাধানের অনুশীলনে পরিণত করে। ছয়টি "পদক্ষেপ" একটি সমস্যাকে সিস্টেম্যাটিকভাবে পুনঃফ্রেম করে মানুষের এবং কম্পিউটারের গ্রুপগুলির জন্য নতুন ডিজাইনগুলি প্রকাশ করতে:
জুম আউট
সমস্যাটি যে বৃহত্তর সিস্টেম বা উদ্দেশ্যের মধ্যে রয়েছে তার দিকে ফিরে তাকান।
জুম ইন
সমস্যাটিকে এমন অংশ এবং প্রক্রিয়ায় ভেঙে ফেলুন যা প্রতিটি পুনঃনির্মাণ করা যেতে পারে।
এনালগাইজ
জিজ্ঞাসা করুন কিভাবে অন্যান্য ক্ষেত্র — প্রকৃতি, অন্যান্য শিল্প, ইতিহাস — একটি কাঠামোগতভাবে অনুরূপ সমস্যার সমাধান করে।
গ্রুপিফাই
জিজ্ঞাসা করুন কিভাবে একটি ভিন্ন সুপারমাইন্ড — একটি বাজার, একটি সম্প্রদায়, একটি গণতন্ত্র — সেই কাজটি মোকাবেলা করবে যা এখন একজন ব্যক্তি বা একটি হায়ারার্কি পরিচালনা করছে।
কগনিফাই
জিজ্ঞাসা করুন কোন কোন কগনিটিভ প্রক্রিয়াগুলি (অনুভব, স্মরণ, সিদ্ধান্ত নেওয়া, শেখা) সমাধানটির প্রয়োজন, এবং কে বা কী প্রতিটি সম্পাদন করা উচিত।
টেকনিফাই
জিজ্ঞাসা করুন প্রযুক্তি — এআই সহ — কোথায় সেই প্রক্রিয়াগুলি সম্পাদন, সংযোগ, বা বাড়াতে পারে।
এমআইটির সেন্টার ফর কালেকটিভ ইনটেলিজেন্সের ভিতরে (২০২৬)
এমআইটির সেন্টার ফর কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স (সিসিআই), থমাস মালোন দ্বারা প্রতিষ্ঠিত, এই ক্ষেত্রের পতাকা ল্যাব। এর পূর্ববর্তী প্রকল্পগুলি — ক্লাইমেট কো-ল্যাব, সিআই ডিজাইন ল্যাব, মেজারিং কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স, কালেকটিভ প্রিডিকশন — এখন সমাপ্ত ঐতিহ্যবাহী কাজ। ২০২৬ সালের হিসাবে, সিসিআই-এর গবেষণা তিনটি ছাতার অধীনে সংগঠিত:
জেনারেটিভ এআই এবং সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা
মানব সৃজনশীলতা বাড়ানোর জন্য এআই ব্যবহার করা — সুপারমাইন্ড আইডিয়েটর এবং ডিজাইনএআইডের মতো সরঞ্জামগুলি যা মানব-এআই ধারণাকে সমর্থন করে।
সুপারমাইন্ড ডিজাইন
মানুষ এবং কম্পিউটারের উদ্ভাবনী সংমিশ্রণ ডিজাইন করা, জিনোম এবং ছয়টি ডিজাইন পদক্ষেপের উপর ভিত্তি করে।
মানব-এআই টিম ডিজাইন করা
মানব-মেশিন টিমে কাজগুলি ডিজাইন এবং বরাদ্দ করা — "মানব বনাম মেশিন" এর উত্তরাধিকারী প্রশ্ন। সিঙ্গাপুর-এমআইটি এম৩এস প্রোগ্রামের সাথে, সিসিআই একটি পদ্ধতিগত বিজ্ঞান তৈরি করছে কাজের বরাদ্দের: কোন উপকাজগুলি মানুষের কাছে যাবে এবং কোনগুলি এআই, কে তত্ত্বাবধান এবং যাচাই করবে, এবং এআইটি যন্ত্র, সহকারী, সহকর্মী, বা ব্যবস্থাপক হিসেবে কাজ করে কিনা।
২০২৪–২০২৬ গবেষণা তরঙ্গের মূল ফলাফল
আইডিয়েশনের জন্য স্ক্যাফোল্ডিং কাঁচা এলএলএমকে হারায়
সুপারমাইন্ড আইডিয়েটর একটি বড় ভাষার মডেলকে সৃজনশীল-সমস্যা সমাধানের স্ক্যাফোল্ডিংয়ে মোড়ানো (ছয়টি পদক্ষেপ সহ)। একটি পরীক্ষামূলক গবেষণায়, ব্যবহারকারীরা চ্যাটজিপিটি একা ব্যবহারকারী বা সাহায্য ছাড়াই কাজ করা মানুষের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি উদ্ভাবনী ধারণা তৈরি করেছেন; বিটা পরীক্ষকরা সিস্টেমের সাথে ১০,০০০ এরও বেশি ধারণা তৈরি করেছেন (এসিএম কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স কনফারেন্স, ২০২৪)।
"লুপে মানব" স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভালো নয়
ভ্যাক্কারো, আলমাতৌক, এবং মালোনের ১০৬টি পরীক্ষার এবং ৩৭০টি প্রভাবের মেটা-অ্যানালাইসিস (নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার, ২০২৪) গড়ে মানব-এআই সংমিশ্রণগুলি মানব বা একক এআইয়ের সেরা থেকে খারাপ পারফর্ম করেছে — সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজগুলিতে ক্ষতি এবং বিষয়বস্তু-সৃষ্টি কাজগুলিতে লাভের সাথে। সিসিআই এখন শক্তিশালী সহযোগিতা (সংমিশ্রণ উভয় মানব একা এবং এআই একা অতিক্রম করে) এবং দুর্বল বাড়ানো (এটি মানব একা অতিক্রম করে কিন্তু এআই নয়) এর মধ্যে পার্থক্য করে — এবং শক্তিশালী সহযোগিতা সচেতনভাবে ডিজাইন করা কাজের বরাদ্দ প্রয়োজন, কেবল একটি মানব যোগ করা নয়।
১৮০,০০০ এআই-টু-এআই আলোচনাসমূহ
একটি ২০২৬ সালের পিএনএএস গবেষণায় একটি আন্তর্জাতিক প্রতিযোগিতা অনুষ্ঠিত হয় যেখানে প্রম্পট করা এআই এজেন্টগুলি একে অপরের সাথে ১৮০,০০০ এরও বেশি আলোচনা পরিচালনা করে। ক্লাসিক মানব আলোচনা বিজ্ঞান বজায় থাকে: উষ্ণতা — ইতিবাচকতা, কৃতজ্ঞতা, প্রশ্ন-জিজ্ঞাসা — চুক্তিতে পৌঁছানো এবং মূল্য তৈরি করার সাথে ধারাবাহিকভাবে সম্পর্কিত ছিল, যখন আধিপত্য কৌশলগুলি অচলাবস্থা পূর্বাভাস দেয়।
এআই কোথায় ব্যবহার করা যেতে পারে তা ম্যাপিং
একটি ২০২৬ সালের এমআইটি কাজের পত্র (আরএক্সআইভ ২৬০৩.২০৬১৯) প্রায় ২০,০০০ কাজের কার্যকলাপকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ও*নেট ডেটাবেস থেকে একটি গভীর অন্টোলজিতে পুনর্গঠন করে এবং ১৩,২৭৫টি এআই অ্যাপ্লিকেশনকে এর বিরুদ্ধে শ্রেণীবদ্ধ করে — শীর্ষ ১.৬% কার্যকলাপ ৬০% এরও বেশি এআই বাজারের মূল্য হিসাব করে। মানব-এআই কাজের বরাদ্দ সম্পর্কে পদ্ধতিগতভাবে যুক্তি করার জন্য একটি সরঞ্জাম।
একটি স্কেলে এআই এবং কাজের রেটিং
এজিআই-এলো (নিউরআইপিএস ২০২৫, আরএক্সআইভ ২৫০৫.১২৮৪৪), সিসিআই-সংযুক্ত গবেষকদের মধ্যে মালোন সহ, এআই মডেল এবং পৃথক পরীক্ষার কেসগুলিকে একে অপরের বিরুদ্ধে দাবা খেলোয়াড়দের মতো রেট করে — একটি মডেলের সক্ষমতা এবং একটি কাজের কঠিনতা একটি তুলনীয় স্কেলে, মানব-এআই টিমে নীতিগত কাজের বরাদ্দের জন্য একটি পূর্বশর্ত।
এআই যুগে সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা
বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার অংশীদার হয়ে উঠছে, কেবল এর জন্য সরঞ্জাম নয়। বার্টন এবং ২৭ জন সহলেখক বিভিন্ন ক্ষেত্রে (নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার, ২০২৪) দ্বি-ধারিত পরিণতিগুলি ম্যাপ করেছেন:
সুযোগ
অংশগ্রহণের বাধা কমানো
এলএলএমগুলি অনুবাদ, সারসংক্ষেপ, এবং খসড়া তৈরি করতে পারে — ভাষা বা লেখার দক্ষতা নির্বিশেষে আরও বেশি লোককে সমষ্টিগত প্রক্রিয়াগুলিতে অবদান রাখতে দেয়।
বিচ্ছিন্ন জ্ঞান একত্রিত করা
এলএলএমগুলি বড় টেক্সটের দেহগুলি সংশ্লেষিত করতে পারে — মিটিং ট্রান্সক্রিপ্ট, খোলামেলা জরিপের প্রতিক্রিয়া, জনসাধারণের পরামর্শ — যা আগে মানব একত্রিতকারীদের overwhelm করেছিল।
পর্যালোচনা সমর্থন
এআই বিপরীত যুক্তি, অনুরূপ অবস্থানগুলি ক্লাস্টার করতে এবং আলোচনা গঠন করতে পারে — প্রতিস্থাপন না করে পর্যালোচনা পর্যায়কে বাড়িয়ে।
ঝুঁকি
দৃষ্টিভঙ্গির সমজাতীয়তা
যদি অনেক লোক একই মডেলগুলি পরামর্শ করে, তবে তাদের আউটপুটগুলি একত্রিত হয় — সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার উপর নির্ভরশীল দৃষ্টিভঙ্গির বৈচিত্র্যকে ক্ষয় করে।
মিথ্যা সম্মতি
সুন্দর এআই-উৎপন্ন টেক্সট চুক্তির বা সংখ্যাগরিষ্ঠ মতামতের উপস্থিতি তৈরি করতে পারে যা বাস্তব মানুষের মধ্যে নেই।
তথ্য ইকোসিস্টেম সংকুচিত করা
একটি তথ্য পরিবেশ ক্রমবর্ধমানভাবে কয়েকটি মডেলের মাধ্যমে ফিল্টার করা হয় যা সমষ্টিগতভাবে বোকা করার পরিবর্তে বুদ্ধিমান করে তোলে এমন সম্পর্কিত ত্রুটির ঝুঁকি নিয়ে আসে।
ডিজাইন ইমপ্লিকেশন ভ্যাক্কারোর আবিষ্কারের প্রতিফলন: AI সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা উন্নত করে যখন এটি সেই উপ-কার্যগুলিতে নিযুক্ত হয় যা এটি স্পষ্টভাবে ভাল — ট্রান্সক্রিপশন, নিষ্কাশন, অনুবাদ, সারসংক্ষেপ — যখন বিচার, মূল্যায়ন এবং সিদ্ধান্ত নিজেই দায়িত্বশীল মানুষের কাছে থাকে। এটি মানব-AI-সিস্টেমের সীমান্ত (অটোমেশন পক্ষপাত, বিশ্বাস ক্যালিব্রেশন, অর্থপূর্ণ মানব নিয়ন্ত্রণ) যা সিদ্ধান্ত বিজ্ঞান এখন মানচিত্র করছে।
কিভাবে আর্গুমেন্ট্রি সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা গবেষণা প্রয়োগ করে
আর্গুমেন্ট্রি একটি সহযোগী সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্ল্যাটফর্ম যা এই আবিষ্কারগুলির উপর সরাসরি নির্মিত। প্রতিটি ডিজাইন পছন্দ একটি ফলাফলের সাথে মানচিত্র করে যা সাহিত্যতে রয়েছে:
স্বাধীন, অসম সময়ে অবদান
অংশগ্রহণকারীরা তাদের নিজস্ব সময়ে যুক্তি যোগ করেন, গোষ্ঠী একত্রিত হওয়ার আগে — স্বাধীনতা এবং বৈচিত্র্যের শর্তগুলি রক্ষা করে যা একত্রিত গবেষণা দেখায় জনতার প্রয়োজন।
অংশগ্রহণের কাঠামোগত সমতা
উলিরের গবেষণা সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তাকে সমান পালা নেওয়ার সাথে যুক্ত করে। একটি যুক্তি গাছের মধ্যে কোনও মেঝে নেই: প্রতিটি অংশগ্রহণকারীর যুক্তি একই কাঠামোতে প্রবেশ করে এবং একইভাবে ওজন করা হয়।
বহি-মাত্রিক রেটিং দ্বারা একত্রিতকরণ
যুক্তিগুলি সহায়কতা, স্পষ্টতা, সঠিকতা, এবং সম্পূর্ণতার উপর রেট করা হয়, এবং রেটিংগুলি সম্মতি স্কোরে একত্রিত হয় — একটি স্পষ্ট একত্রিতকরণ যন্ত্র, তাই সমষ্টিগত বিচার পরিমাপ করা হয় বরং অনুমান করা হয়।
কাঠামোর সাথে পর্যালোচনা
প্রশ্ন, আপস, এবং পর্যালোচনার ৪-ধাপের চেইন অংশগ্রহণকারীদের যুক্তিগুলি পরীক্ষা এবং পরিশোধন করতে দেয় — জিনোমের শর্তে নির্ভরশীল সহযোগিতা, তবে একটি কাঠামোর মধ্যে যা যুক্তি প্রদর্শন করে।
মানব-এআই কাজের বরাদ্দ সঠিকভাবে করা
এআই নিষ্কাশন মিটিং ট্রান্সক্রিপ্ট এবং নথিগুলিকে খসড়া যুক্তি গাছগুলিতে পরিণত করে — বিষয়বস্তু-প্রক্রিয়াকরণ কাজ যা এআই ভাল করে — যখন মূল্যায়ন এবং সিদ্ধান্তগুলি মানুষের কাছে থাকে, ২০২৪ সালের মানব-এআই সহযোগিতার প্রমাণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
সুপারমাইন্ডের জন্য একটি স্মৃতি
সম্পূর্ণ অডিট ট্রেইল (খসড়া, খোলা, বন্ধ জীবনচক্র সংস্করণ সহ) গোষ্ঠীর যুক্তি সংরক্ষণ করে, তাই সংগঠনটি তার নিজস্ব সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা থেকে শিখতে পারে পরিবর্তে এটি যখন মিটিং শেষ হয় তখন হারিয়ে যায়।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা কি?
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা হল গোষ্ঠীর — মানুষের, যন্ত্রের, বা উভয়ের — একত্রিতভাবে এমনভাবে কাজ করার ক্ষমতা যা বুদ্ধিমান মনে হয় (মালোন এবং বার্নস্টেইন, হ্যান্ডবুক অফ কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স, ২০১৫)। এটি পরিসংখ্যানগত জনতার বুদ্ধিমত্তা, উইকিপিডিয়ার মতো সহযোগী উৎপাদন, পর্যালোচনা টিম, বিশ্বাস একত্রিতকারী বাজার, এবং আধুনিক মানব-এআই টিমকে অন্তর্ভুক্ত করে।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তায় c ফ্যাক্টর কি?
c ফ্যাক্টর হল একটি সাধারণ সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার ফ্যাক্টর যা উলির প্রভৃতি দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে (সায়েন্স, ২০১০): একটি একক পরিসংখ্যানগত ফ্যাক্টর যা বিভিন্ন কাজের মধ্যে একটি গোষ্ঠীর কর্মক্ষমতার প্রায় ৪৩% পরিবর্তন ব্যাখ্যা করে, যা ব্যক্তিদের জন্য আইকিউয়ের g ফ্যাক্টরের অনুরূপ। এটি গোষ্ঠীর সামাজিক সংবেদনশীলতা এবং কথোপকথনের পালা নেওয়ার সমতা সঙ্গে সদস্যদের ব্যক্তিগত বুদ্ধিমত্তার চেয়ে অনেক বেশি সম্পর্কিত।
c ফ্যাক্টর কি পুনরাবৃত্ত হয়েছে?
এটি সমর্থিত কিন্তু বিতর্কিত। ক্রেডে এবং হাওয়ার্ডসন (২০১৭) যুক্তি দেন যে একটি সাধারণ ফ্যাক্টরের জন্য প্রমাণ দুর্বল, এবং উলির এবং সহকর্মীরা ২০১৮ সালে একটি বিস্তারিত প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করেন। ২০২১ সালে রিডল প্রভৃতি দ্বারা একটি মেটা-অ্যানালাইসিস (পিএনএএস) ২২টি গবেষণা এবং ১,৩৫৬টি গোষ্ঠী নিয়ে c ফ্যাক্টরের জন্য প্রমাণ খুঁজে পেয়েছে বিভিন্ন জনসংখ্যার মধ্যে। ব্যবহারিক takeaway — গোষ্ঠী প্রক্রিয়া কর্মক্ষমতা সদস্য আইকিউর চেয়ে ভালোভাবে পূর্বাভাস দেয় — বিতর্কের মধ্যে দৃঢ়।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা এবং জনতার বুদ্ধিমত্তার মধ্যে পার্থক্য কি?
জনতার বুদ্ধিমত্তা হল সংকীর্ণ ঘটনা: অনেক স্বাধীন বিচার, পরিসংখ্যানগতভাবে একত্রিত, সঠিক উত্তরগুলিতে একত্রিত হয় (যেমন গালটনের ১৯০৬ সালের ষাঁড়ের পরীক্ষায়)। সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা হল বিস্তৃত ক্ষেত্র: এটি জনতার বুদ্ধিমত্তাকে অন্তর্ভুক্ত করে কিন্তু প্রকৃত সহযোগিতা, পর্যালোচনা, বাজার, সম্প্রদায়, এবং মানব-এআই টিমকেও অন্তর্ভুক্ত করে — যে কোনও সিস্টেম যেখানে একটি গোষ্ঠী বুদ্ধিমানভাবে কাজ করে।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা এবং ঝাঁক বুদ্ধিমত্তার মধ্যে পার্থক্য কি?
ঝাঁক বুদ্ধিমত্তা হল সমন্বয় যা অনেক সহজ এজেন্ট স্থানীয় নিয়ম অনুসরণ করে উদ্ভূত হয় — পিপঁড়ের উপনিবেশ, পাখির ঝাঁক, রোবট ঝাঁক — কোনও পর্যালোচনা এবং কোনও স্পষ্ট যুক্তি ছাড়াই। মানব সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা যুক্তি বিনিময় এবং মূল্যায়নের সাথে জড়িত। তারা গভীর নীতিগুলি শেয়ার করে (বিকেন্দ্রীকরণ, স্থানীয় জ্ঞান, একত্রিতকরণ), যা সিদ্ধান্তের প্ল্যাটফর্ম উভয় থেকে ধার করে।
সুপারমাইন্ড কি?
সুপারমাইন্ড, থমাস মালোনের ২০১৮ সালের বইয়ে সেই নামের, হল যে কোনও ব্যক্তির একটি গোষ্ঠী একসাথে এমনভাবে কাজ করছে যা বুদ্ধিমান মনে হয়। মালোন পাঁচটি পুনরাবৃত্ত প্রকার চিহ্নিত করেন — হায়ারার্কি, গণতন্ত্র, বাজার, সম্প্রদায়, এবং ইকোসিস্টেম — এবং যুক্তি দেন যে কম্পিউটারগুলি সুপারমাইন্ডগুলিকে স্মার্টার করে মূলত তাদের নতুন সংমিশ্রণ সক্ষম করে, প্রতিস্থাপন করে নয়।
এমআইটি সেন্টার ফর কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স কি?
এমআইটি সেন্টার ফর কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স (cci.mit.edu), এমআইটি স্লোনে প্রতিষ্ঠিত এবং থমাস মালোন দ্বারা পরিচালিত, অধ্যয়ন করে কিভাবে মানুষের গোষ্ঠী — এবং ক্রমবর্ধমানভাবে মানুষ এবং এআই — আরও বুদ্ধিমানভাবে কাজ করতে সংগঠিত হতে পারে। এর পূর্ববর্তী জনসাধারণের যুগের প্রকল্পগুলি (দ্য ক্লাইমেট কো-ল্যাব এবং কো-ল্যাবস, মেজারিং কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স) এখন উত্তরাধিকারী কাজ; ২০২৬ সালের হিসাবে এর গবেষণা তিনটি ছাতার অধীনে সংগঠিত: জেনারেটিভ এআই এবং সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা, সুপারমাইন্ড ডিজাইন, এবং মানব-এআই টিম ডিজাইন, সুপারমাইন্ড আইডিয়েটর এবং ডিজাইনএআইডের মতো সরঞ্জামগুলি এবং সিঙ্গাপুর-এমআইটি এম৩এস প্রোগ্রামের সাথে, মানব-এআই কাজের বরাদ্দের একটি পদ্ধতিগত বিজ্ঞান।
লুপে একটি মানব যোগ করা কি এআই সিদ্ধান্ত উন্নত করে?
স্বয়ংক্রিয়ভাবে নয়। ২০২৪ সালের ১০৬টি পরীক্ষার মেটা-অ্যানালাইসিস (ভ্যাক্কারো, আলমাতৌক এবং মালোন, নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার) গড়ে মানব-এআই সংমিশ্রণগুলি মানব বা একক এআইয়ের সেরা থেকে খারাপ পারফর্ম করেছে, সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজগুলিতে ক্ষতি নিয়ে। সংমিশ্রণগুলি বিষয়বস্তু-সৃষ্টি কাজগুলিতে সবচেয়ে বেশি সহায়তা করেছে। কার্যকর মানব-এআই সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা সচেতনভাবে উপ-কার্যগুলি বরাদ্দ করতে প্রয়োজন, যিনি সেগুলি সেরা করেন।
টিমগুলি তাদের সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা কীভাবে বাড়াতে পারে?
প্রমাণ প্রক্রিয়া ডিজাইনের দিকে নির্দেশ করে: অংশগ্রহণকে সমান করুন (গঠনমূলক বা অসম সময়ের ইনপুটের পরিবর্তে খোলামেলা আলোচনা), গোষ্ঠী একত্রিত হওয়ার আগে স্বাধীন বিচার রক্ষা করুন, কগনিটিভ বৈচিত্র্য এবং সামাজিক সংবেদনশীলতার জন্য নিয়োগ করুন, রেটিং বা ভোটিংয়ের মতো একটি স্পষ্ট একত্রিতকরণ যন্ত্র ব্যবহার করুন, এবং যুক্তির একটি রেকর্ড রাখুন যাতে গোষ্ঠী শিখতে পারে। আর্গুমেন্ট্রি এর মধ্যে এই মেকানিক্সগুলি ডিফল্টরূপে তৈরি করে।
তথ্যসূত্র ও আরও পড়া
কন্ডর্সে, এম. ডি (১৭৮৫)। এসসাই সুর ল'অ্যাপ্লিকেশন ডি ল'অ্যানালাইস আ লা প্রোবাবিলিটে ডেস ডিসিজন্স রেন্ডু আ লা প্লুরালিটি ডেস ভোইক্স।
প্রতিষ্ঠাতা গাণিতিক ফলাফল: স্বাধীন, সুযোগের চেয়ে ভালো ভোটারদের সংখ্যাগরিষ্ঠতা সত্যের দিকে এগিয়ে যায়।
গালটন, এফ। (১৯০৭)। ভক্স পপুলি। নেচার, ৭৫, ৪৫০–৪৫১।
৭৮৭ জন মেলা দর্শক একটি ষাঁড়ের ওজন অনুমান করেন; মধ্যম ১% এর মধ্যে সত্যের মধ্যে পড়ে।
View source →হায়েক, এফ। এ। (১৯৪৫)। দ্য ইউজ অফ নলেজ ইন সোসাইটি। আমেরিকান ইকোনমিক রিভিউ, ৩৫(৪), ৫১৯–৫৩০।
বাজারগুলি বিচ্ছিন্ন জ্ঞানকে একত্রিত করে।
সু্রোইকির, জে। (২০০৪)। দ্য উইজডম অফ ক্রাউডস। ডাবলডে।
চারটি শর্ত: বৈচিত্র্য, স্বাধীনতা, বিকেন্দ্রীকরণ, একত্রিতকরণ।
উলির, এ। ডব্লিউ., চাব্রিস, সি। এফ., পেন্টল্যান্ড, এ., হাশমি, এন., এবং মালোন, টি। ডব্লিউ। (২০১০)। মানব গোষ্ঠীর কর্মক্ষমতায় একটি সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার ফ্যাক্টরের প্রমাণ। সায়েন্স, ৩৩০(৬০০৪), ৬৮৬–৬৮৮।
সি ফ্যাক্টর: ৬৯৯ জন, ২–৫ জনের গোষ্ঠী, একটি ফ্যাক্টর প্রায় ৪৩% কর্মক্ষমতা পরিবর্তন ব্যাখ্যা করে।
মালোন, টি। ডব্লিউ., লাউবাচার, আর., এবং ডেল্লারোকাস, সি। (২০১০)। দ্য কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স জিনোম। এমআইটি স্লোন ম্যানেজমেন্ট রিভিউ, ৫১(৩), ২১–৩১।
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের জন্য হু/হাই/হো/কিভাবে নির্মাণ ব্লক।
View source →মালোন, টি। ডব্লিউ., এবং বার্নস্টেইন, এম। এস। (সম্পাদক) (২০১৫)। হ্যান্ডবুক অফ কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স। এমআইটি প্রেস।
এই ক্ষেত্রের মানক রেফারেন্স এবং সংজ্ঞা।
ক্রেডে, এম., এবং হাওয়ার্ডসন, জি। (২০১৭)। গোষ্ঠী কাজের কর্মক্ষমতার কাঠামো — "সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা" এর উপর দ্বিতীয় নজর। জার্নাল অফ অ্যাপ্লাইড সাইকোলজি, ১০২(১০)।
সি ফ্যাক্টরের সাধারণতার প্রধান সমালোচনা।
মালোন, টি। ডব্লিউ। (২০১৮)। সুপারমাইন্ডস। লিটল, ব্রাউন।
পাঁচটি সুপারমাইন্ড প্রকার এবং কিভাবে কম্পিউটারগুলি তাদের স্মার্টার করে।
রিডল, সি।, কিম, ওয়াই। জে।, গুপ্ত, পি।, মালোন, টি। ডব্লিউ., এবং উলির, এ। ডব্লিউ। (২০২১)। মানব গোষ্ঠীতে সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা পরিমাণ। পিএনএএস, ১১৮(২১)।
মেটা-অ্যানালাইসিস: ২২টি গবেষণা, ১,৩৫৬টি গোষ্ঠী, জনসংখ্যার মধ্যে c এর জন্য প্রমাণ।
ভ্যাক্কারো, এম., আলমাতৌক, এ., এবং মালোন, টি। ডব্লিউ। (২০২৪)। যখন মানব এবং এআই সংমিশ্রণগুলি কার্যকর: একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা এবং মেটা-অ্যানালাইসিস। নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার, ৮, ২২৯৩–২৩১০।
১০৬টি পরীক্ষা: মানব-এআই সংমিশ্রণগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একক উভয়ের সেরা অতিক্রম করে না।
View source →বারটন, জে। ডব্লিউ., প্রভৃতি। (২০২৪)। কিভাবে বড় ভাষার মডেলগুলি সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তাকে পুনর্গঠন করতে পারে। নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার, ৮, ১৬৪৩–১৬৫৫।
২৮ জন লেখক এলএলএমের সুযোগ এবং সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তার জন্য ঝুঁকির উপর।
View source →এআই আলোচনা উন্নত করা: একটি বৃহৎ-পরিসরের স্বায়ত্তশাসিত আলোচনা প্রতিযোগিতা। পিএনএএস (২০২৬)।
১৮০,০০০+ এআই-এজেন্ট আলোচনা; উষ্ণতা জয়ী হয় এমনকি মেশিন-টু-মেশিন।
View source →কাই, এ।, প্রভৃতি। (২০২৬)। এআই কোথায় ব্যবহার করা যেতে পারে? কাজের কার্যকলাপের একটি গভীর অন্টোলজির অন্তর্দৃষ্টি। আরএক্সআইভ ২৬০৩.২০৬১৯।
মানব-এআই কাজের বরাদ্দ সম্পর্কে যুক্তি করার জন্য প্রায় ২০,০০০ কাজের কার্যকলাপের একটি গভীর অন্টোলজি।
View source →এমআইটি সেন্টার ফর কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স। গবেষণা (২০২৬)।
বর্তমান ছাতাগুলি: জেনারেটিভ এআই এবং সিআই, সুপারমাইন্ড ডিজাইন, মানব-এআই টিম ডিজাইন।
View source →এমআইটি সেন্টার ফর কালেকটিভ ইনটেলিজেন্স। সুপারমাইন্ড ডিজাইন পদ্ধতি।
ছয়টি ডিজাইন পদক্ষেপ: জুম আউট, জুম ইন, এনালগাইজ, গ্রুপিফাই, কগনিফাই, টেকনিফাই।
View source →সান, এস।, প্রভৃতি। (২০২৫)। এজিআই-এলো: আমরা একটি কাজের মাস্টারিং থেকে কত দূরে? নিউরআইপিএস ২০২৫।
এআই মডেল এবং পরীক্ষার কেসের কঠিনতার যৌথ এলো-শৈলীর রেটিং; সিসিআই-সংযুক্ত সহলেখকরা মালোন সহ।
View source →সম্পর্কিত ধারণাসমূহ
আপনার দলকে একটি পরিমাপযোগ্যভাবে স্মার্ট গোষ্ঠীতে পরিণত করুন
সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা একটি ডিজাইন সমস্যা: অংশগ্রহণ সমান করুন, স্বাধীন বিচার রক্ষা করুন, স্পষ্টভাবে সমাহার করুন, এবং যুক্তি রাখুন। আর্গুমেন্ট্রি প্রতিটি সিদ্ধান্তে এই যান্ত্রিকগুলি তৈরি করে — AI ব্যস্ত কাজগুলি করে এবং আপনার মানুষ বিচার করে।
ফ্রি ট্রায়াল শুরু করুন