Úvod:
Na vývoji od textu k
hypertextu a k novým médiím zdůrazňujeme překonání hierarchické struktury „autor-čtenář–text“, která
čtenáře nutila do pasivní role, a vznik otevřené struktury „uživatel – interaktivní médium“, která
platí pro většinu hypertextových a
multimediálních výtvorů. Tato
změna a vznik hypertextu způsobily skutečnou revoluci v humanitních vědách
a vznik nových oborů, které teoreticky zkoumají umělecké, psychologické,
politické a další důsledky nových technologií, a také prakticky zkoušejí nové
možnosti médií na různých projektech. Podobná interpretace vývoje humanitních
věd ve vztahu k novým technologií ovšem opomíjí zásadnější změnu, která více vystihuje povahu
nových médií a která naprosto mění navyklé způsoby psaní a čtení, totiž vznik
struktury „účastnící – participační a
interaktivní prostředí“.
Psané texty od dob elektronických
textů více spolupracují a “komunikují” s čtenářem, a tato interaktivita se díky kolaborativním
technologiím ještě rozšířila na
spolupráci mezi samotnými čtenáři. Znamená to svérázné čtení ve skupině, v které výměna informací
neprobíhá jenom po linii čtenář – text (autor), ale také čtenář – čtenář.
Interaktivní povaha nových médií tak překonala vazbu čtenáře na text a posílila
spolupráci mezi samotnými čtenáři jak při čtení, tak při výměně textů a
poznámek na určité téma. Právě tato spolupráce mezi čtenáři nebo uživateli
hypertextových systému je důležitým momentem současného technologického vývoje,
který naprosto změnil a ještě změní povahu intelektuální práce v humanitních
vědách.
Vývoj nových technologií
za poslední desetiletí způsobil bezprecedentní změny na poli humanitních věd.
Tento zlom přišel s rozvojem elektronických textů, jejichž databáze
přinášejí naprosto nové možnosti zacházení s texty jak ve vědeckém
výzkumu, tak ve vzdělávání. Text nebo korpus textů se zpracovává buď jako jednoduchý text v podobě ASCII
nebo pomocí mark up jazyků (SGML, HTML, XML), které k textům přidávají
znaky – tagy umožňující jak propojování textů, tak rozsáhlé prohledávání. Je to
např. schéma TEI (text encoding initiative) vytvářené v metajazyce SGML (Standard Generealized Markup
Language), který umožňuje, abychom si
schéma kódování TEI nadefinovali podle individuálních potřeb a textů,
což přináší výsledky zejména
v literární vědě a lingvistice. Digitalizované texty zpracované různými
programy můžeme nejen číst, ale také v nich vyhledávat jednotlivá slova
nebo slovní řetězce, případně vytvořit i konkordanci, spouštět celý text nebo
jenom jeho část a různě ho přeskupovat.
Tímto se intelektuální práce
v humanitních vědách, která je
orientována především textově,
zjednodušuje ve fázi vyhledávání relevantních materiálu, čímž se plně můžeme věnovat reinterpretaci a
hodnocení textů. Díky novým technologiím se navíc relativizuje samotná
interpretace, která se stává pouze jedním z mnoha historických pokusů o
čtení daného textu, což je základní premisou postmodernismu, rozvíjenou jak
v díle Jacquese Derridy, tak
Foucaulta, Deleuze, atd. Čtení jako
nikdy nekončící proces interpretace, která si uvědomuje svojí historickou,
sociální a kulturní podmíněnost, se stalo technologickou skutečností
v případě elektronických textů. Elektronické texty nám umožňují hledat
tuto podmíněnost a kontext ve všech
textech, čímž se naše rozumění a interpretace stávají nikoli tajemnou
inspirací nebo schopností, ale pohybem v textovém univerzu. Intelektuální
práce není vymýšlením ex nihilo a hledáním původních pravd a mouder, ale
poznáváním vzájemných vztahů a
provázanosti různých textů. Je to práce
s explicitními a implicitními referencemi v různých textech a obdobích,
čili sledování všech výpůjček, výměn, dialogů, odmítání, vysvětlení nebo zapomnění,
které se odehrávají od textu k textu, a od jednoho historického
období k dalšímu. Sledování evoluce idejí a myšlenek je základem humanitního výzkumu, protože na
něm stojí všechny příběhy, mýty, filosofie, teorie apod. , které si vytváříme.
Nové technologie zrychlují tento výzkum
pomocí metatextových prvků (tagy v markup jazycích), které oddělují
věty, odstavce, klíčová slova, jako i další textuální struktury nebo gramatické
jevy. Hypertextové technologie tímto
sice zlepšily a zrychlily práci jednotlivce s konkrétním textem
(vyhledávání a nacházení odkazů),
neumožňují ovšem komunikaci a spolupráci více jednotlivců – badatelů nad
společným tématem, což je dalším důležitým prvkem každého vědeckého výzkumu.
Kolaborativní technologie znamenají rozvinutí
interaktivních možností hypertextových technologií a vytvoření zcela nového
typu vztahů mezi člověkem a médii. Ať už se jedná o různé diskusní skupiny,
konferenční systémy, chaty, společnosti MUDs, ale také o kolaborativní psaní a
umělecké projekty, uživatelé se ve všech případech stávají také participanty,
účastníky a spolutvůrci daného projektu. Zdá se, že vývoj nových médií směřuje
právě ke “kolektivní” podobě, k svérázné socializaci cyberprostoru, kterou
můžeme pozorovat v nejrůznějších oblastech, od zábavy (v případě tzv. fantextů)
po vážný výzkum (různé filtrační a
anotační nástroje). Důvody kolektivizace a socializace cyberprostoru jsou nejen
psychologické (menší pocit osamocení a radost se sdílení a spolupráce), ale
především pragmatické, protože výměna a zpracování informací mezi odborníky je
v dnešní době základem vědecké práce. Kolaborativní technologie mají cíl
kromě podpory vzájemné spolupráce účastníků, umožnit také lepší tříbení názorů
a rozhodování, ať už jsou to fanouškovské stránky, které shromažďují fantazijní
příběhy o různých postavách z filmů (pak se jedná o společné
fantazírování, které má dokonce vlastní literární kritiku), nebo různé
filtrační a anotační systémy (CritSuite,
Backlinks), případně systémy, které
k třídění názorů napodobují burzu či sázkovou kancelář (Foresight Exchange). Všechny tyto
systémy se soustřeďují na proces přenášení a zpracování informací mezi členy
určité skupiny, čtenáři určitých stránek nebo jednoduše zájemce o určitou
problematiku, a tyto skupiny mohou být různě veliké.
Zatímco se tradiční knihověda nebo informační věda
zabývaly problémem přenosu informací mezi „příjemcem“ a „odesílačem“,
kolaborativní technologie přinášejí nový typ otázek, které se týkají především
skupinové interakce, totiž sdílení, přenášení a tříbení informací
v různých společnostech. Zejména pro dnešní vědecké komunity je toto
dominantní způsob získávání poznatků a také objevování. Teprve ve skupině
odborníků se vytváří odpovídající prostředí pro podnětnou diskusi, v které
se mnohem rychleji dozvíme, v čem se mýlíme, než kdybychom všechno
promýšleli o samotě. Ve skupině máme také šanci dozvědět se mnoho nových a
nečekaných informací od ostatních účastníků. Platí to samozřejmě i pro humanitní
vědy, které pomocí kolaborativních technologií mohou vytvořit prostředí pro
hodnotnou kritiku a překonat provinčnost, která je tak rozšířená, hlavně
v lokálním kontextu. V neposlední řadě, je to mnohem lepší prostředí
pro získání relevantních informací než jsou vyhledávače. Jedním slovem, kolaborativní technologie jsou
nejen strojem, ale především skupinou
lidí, která se intenzivně něčím zabývá a vzájemně obohacuje.
Podobná kolektivistická
tvrzení se mohou zdát nepřijatelná vzhledem k individualismu, který od dob
romantismu ovlivnil naší představu objevování jako díla géniů a superlidí inspirovaných něčím božským
spíše než lidským. Tato představa je ovšem mylná vzhledem k jazyku, který je kolektivním výtvorem a bez kterého
žádný objev ani kognitivní schopnost není možná. Jazyk se učíme ve společnosti,
takže základ našich kognitivních schopností je zásadně společenský a není důvod
si myslet, že naše ostatní schopnosti pramení z něčeho jiného než je
komunikace a zpracování informací. Navíc, schopnost komunikace je základem
jakékoli organizované společnosti. Podobný výklad zní velmi nudně
v porovnání s výklady o vzniku civilizace božím zásahem nebo
působením jedince, který je bohem osloven, ale podobný výklad lze doložit
vývojem společnosti. Tento vývoj vychází
z přítomnosti standardizovaných a přijatelných komunikačních nástrojů a je
přímo úměrný rychlosti a množství
přenášených informací a zboží. Kolaborativní technologie jsou jen dalším
evolučním krokem, který započal jazykem a pokračoval rozvojem různých médií a
nových způsobů komunikace mezi lidmi. Evoluční funkce kolaborativních
technologií v sociálním procesu komunikace je zlepšit kvalitu diskusí a
rozhodování, které jsou důležité pro rozvoj poznání v naší složité
civilizaci. Proto jsou nutné nové a účinnější způsoby distribuce vědění, totiž
efektivnější mechanismy sbírání a publikování relevantních názorů - filtrování.
Problém filtrování v kolaborativních technologií překvapivě není jen
technologickou otázkou archivace materiálů, rychlosti vyhledávání, propojení
databází atd., ale především otázkou zlepšení komunikace mezi lidmi.
Zvláštností kolaborativních systémů je, že jejich cílem není jenom
shromažďování a distribuce informací, ale také zlepšení sociálních kontaktů a
komunikace v různých skupinách. Výměna názorů a poznatků se odehrává mezi
účastníky – uživateli podobné technologie, v menší míře mezi stroji. Tím
se podporuje nejen informovanost, kterou snadno zaručí každý lepší vyhledávač,
ale navíc kritické myšlení a větší názorová různorodost, které mohou vzniknout
pouze ve společnosti odborníků. Podobně složité kognitivní procesy jsou totiž
závislé právě na sociálních jevech, jako je diskuse a disputace, které
kolaborativní technologie podporují, takže se jedná o intenzivní spolupráci lidí
a strojů.
V diskusích kolem
kolaborativních technologií se stále objevují zmíněné dva momenty: evoluční
funkce ve vědění a poznání a na druhou stranu spolupráce člověka se strojem,
čili vznik technologie, která je úzce závislá na lidech a na jejich komunikaci.
Proto se kromě kolaborativních technologií objevuje také další název, který
více vystihuje obě tyto vlastnosti, totiž „Social Software for the Evolution of
Knowledge“ (sociální software pro evoluci vědění).
III. Kolaborativní
technologie a evoluce vědění
Evoluční role kolaborativních technologií je
zdůrazňovaná hlavně Foresight Institutem,
organizací blízkou idejím transhumanistického hnutí, které veškerou technologii
vykládá jako další evoluční proces, přičemž odmítá rozdělení na přírodní a
umělé, a tím i představu evoluce řízené a odehrávající se pouze v přírodě.
Koncept evoluce vědění, které se odehrává za pomocí nových strojů a spolupráce
strojů a lidí, odmítá tradiční představu
kumulativního růstu ve vědě, který by byl lineární. Myšlenka evoluce je pro
vědecký výzkum velmi důležitá, protože označuje spontánní růst, který probíhá
řadou pokusů a chyb. Není to náhlý proces, který se děje podle něčího
plánu. Důležité je také uvědomit si význam médií v tomto procesu, totiž,
že jenom myslící jedinec na to nestačí, protože pro svoje myšlení potřebuje
materiál a další myslící subjekty, z čeho plyne nezastupitelný význam
nových médií. Podle evoluční „epistemologie“ je růst poznatků a vědy stejně
nepředvídatelný a složitý jako vznik a přežití nových organismů, který se řídí střídáním variace a selekce,
odmítáním a přijetím různých teorií a poznatků, které nejlépe posloužili
v určité situaci nebo k vyřešení konkrétního problému. Nejjasněji je myšlenka evoluce popsána
v díle Erica Drexlera „Hypertext Publishing and the Evolution of
Knowledge“. Evoluce je, podle Drexlera, vždy výsledkem variace a selekce
replikátorů, což jsou geny v případě živých organismů, zatímco
v případě vědění a poznání jsou to ideje neboli memy (pojem vypůjčený od
Richarda Dworkina). Rekombinace, mutace a následný výběr nejúspěšnějších genů
v sexuální reprodukci je proces podobný přenosu idejí z jedné lidské
mysli do druhé, které také nikdy nezůstávají stejné, ale mísí se
s lokálními „memy“, aby vytvořily nové nápady a ideje. Vědecká komunita
díky svojí tradici vytvořila instituce, které zrychlují a zlepšují efektivní
replikaci, variaci a selekci poznatků a objevů. Univerzity, konference, odborné
časopisy nejsou nic jiného než replikátory idejí (memů), které se utřiďují,
zpracovávají a ohodnocují následnou
kritickou diskusí a různými pokusy.
Z toho pak plyne, že
zlepšení kritické diskuse a evoluce vědění se děje tím, že zrychlíme a zlepšíme
variaci, replikaci a selekci nápadů, což znamená umožnit názorovou různorodost
v případě variace, zrychlit distribuci a výměnu informací v případě
replikace, a zlepšit možnosti kritické diskuse a filtrování v případě
selekce. Ve všech třech případech se jedná o využití a zdokonalení stávajících
médií a jejich propojení, čímž se zlepší spolupráce, komunikace a přenos
„poznatkových genů“ – memů. Drexler a transhumanisté věří, že je třeba vytvořit
médium, které zrychlí tuto evoluci vědění, tím že bude přinášet stále nové
ideje, zrychlovat jejich reprodukci a také umožňovat efektivní ohodnocení v kritické
diskusi. Podobné médium musí na rozdíl od starých médií umožňovat rychlejší a
levnější publikaci názorů, a také zpřístupnit archiv co nejširšímu okruhu
odborníků s lepším indexováním a mechanismem citací.
Variace, replikace a selekce idejí a
memů (Drexler v tomto kontextu používá slova „expression“, „transmisson“
and „evaluation“) se odehrávají samozřejmě v každé mysli, ale tento
evoluční proces je mnohem účinnější, když se odehrává ve velkém množství
lidských myslí. Drexler zkoumá možnosti existujících médií a ukazuje jejich
nedostatečnost: TV a rádio neumožňují výzkum a kritickou diskusi, protože
podporují velmi jednostrannou komunikaci, tištěné médium sice otevírá více
prostoru pro reakce, ale má velkou nevýhodu v tom, že se všechno děje se
zpožděním. Kolaborativní systémy (v Drexlerově terminologii „Hypertext
publishing“) naopak spojují intenzitu interakce v malých skupinách, kde
dochází k rychlé výměně názorů a poznatků, s větší informovaností a
odborností, kterou zaručují tištěná
média. Nejblíže ke kolaborativním technologií mají konferenční systémy, které
rychle zprostředkovávají názory a distribuují je velkému počtu lidí. Problém
diskusních skupin a konferencí na internetu je ovšem v tom, že nemají
účinný filtrační systém, takže se neubrání spamování a nepodstatným informacím,
navíc příspěvky se málo kdy archivují, takže je prakticky nemožné najít hledaný
řetězec nebo heslo. Kolaborativní systém, který si představuje Drexler, by měl
splňovat následující vlastnosti:
1) podporovat odkazy v obou směrech
na rozsáhlém počtu hypertextů (full hypertext),
2) anotaci paragrafů a menších částí
textů ze strany čtenářů, které nemůže ovlivňovat autor, čímž se umožní kritika (fine grained
linking nebo fine grained hypertext) ,
3) ukazovat uživatelům poznámky a
odkazy, které je zajímají a které mohou vyhledat (filtered hypertext),
4) systém musí být veřejný a otevřený co
nejširšímu počtu lidí.
Kolaborativní systémy, tak jak jsou navrhovány a
realizovány Foresight Institutem, by měly umožňovat lidem lépe vyjadřovat
nápady, postoje, kritiky, a také vytvářet komunity, které se zabývají určitými, velmi detailními
problémy nebo diskusí. Největší problém, který se Drexeler snaží řešit spočívá
v tom, jak se vyhnout zjednodušením, polarizaci a opakováním, které často poznamenávají
diskuse. Řešením je najít způsob, jak reprezentovat složité problémy a jejich
kontext, ke kterým by se přidávaly poznámky tak, že odkazují k velmi konkrétním místům v textu.
Takové odkazy pak nemohou být triviální, a navíc se neopakují, protože vidíme,
co i ostatní k tomuto místu v textu napsali. Velkou výhodou nových médií
také je, že některé věci nemusí dlouze popisovat, protože je mohou ukázat,
třeba simulací nebo modelem. Tyto výhody samozřejmě znamenají efektivnější
využití intelektuálního úsilí, čímž se řeší více problémů, vytváří se lepší
technologie a prosperita.
Jak vypadají kolaborativní systémy v praxi?
Většina systémů pro kritickou a odbornou diskusi na webu, jako je CritSuite,
většinou barvou zviditelňuje a odlišuje různé komentáře, dotazy, kritické
argumenty, které s daným článkem nebo problémem souvisí. Tato skrytá a někdy subverzivní čtení
primárního textu v případě CritSuite vidíme, když přes odkaz přejedeme
myší nebo klikneme levým tlačítkem myší. Tím se také ukáže mapa, která znázorňuje
všechny další odkazy a poznámky spojené s daným místem. CritSuite se
vlastně skládá ze třech částí, z nichž první umožňuje jednotlivcům
komentovat a zkoumat existující hypertextový dokument (CritLink), další část se
týká navigace na webu pomocí grafického interface (CritMap) a třetí část
archivuje emaily a poznámky (CritMail). Komentáře k textu jsou rozlišeny
barevně: zelená znamená souhlas, červená
nesouhlas, modrá je komentář, oranžová znamená dotaz, navíc se ještě objevují
malé symboly, které zdůrazňují význam barev (+ souhlas, - nesouhlas, # komentář
a ? je dotaz). CritSuite umožňuje univerzální anotaci každého webu, a to nejen
jednotlivci, ale i různými skupinami, které si mohou vytvářet soukromé anotace
neviditelné pro ostatní návštěvníky. Zajímavá je také služba, která vás
e-mailem upozorní na změny v určitých odkazech nebo na nové příspěvky.
Kromě CritSuite, existují ještě starší systémy, jako je Backlinks, Hyper-G nebo
Annotator. Na rozdíl od diskusních skupin, chatů a stránek, jsou všechny tyto
systémy mnohem lépe strukturovány, takže umožňují lepší orientaci, a tím i
kvalitnější diskusi.
Hledání
efektivních mechanismů sbírání a publikování relevantních názorů na nových
médiích naráží na problém filtrování a orientace v nepřeberném množství
informací. Jako řešení problému se nabízí spolupráce mezi uživateli
v podobě kolaborativních systémů, čímž vzniká zajímavé spojení lidské a umělé
inteligence. Jedním z prvních teoretiků, který nabídl podobné řešení, je
Alexander Chislenko, který navrhl systém automatizovaného kolaborativního
filtrování (Automated Collaborative Filtering of Information, ACF) a
sémantického transportu (semantic transport). ACF je technologie, která
automatizuje a zlepšuje existující mechanismy distribuce informací tím, že
propojuje lidi s podobnými zájmy a srovnává jejich uživatelské profily,
aby na základě těchto zkušeností mohla vyhledávat a nabízet relevantní dokumenty.
ACF proto nejen přenáší informace, ale tyto informace umí třídit a
personalizovat na základě zájmů určitých skupin uživatelů. Tato spolupráce je
založená na spojení lidské a umělé inteligence,
čímž se optimalizuje distribuce vědění a informací. Podobná spolupráce
je nutná, protože dnešní společnost se stala tak složitou, že ji nemůže uchopit
omezený lidský intelekt, zároveň ovšem na ní nestačí ani samotné stroje kvůli
inflaci a stále narůstajícímu množství různých informací, které sice archivují
a v omezené míře mohou prohledat, výsledky ovšem vypadají nepřehledně.
Fenomén spojení člověka a
technologie, lidské a umělé inteligence, je pro Chislenka širším fenoménem,
který je mnohem starší než kolaborativní technologie a provází celé lidské
dějiny. Složité organismy, jakými jsou lidské bytosti, potřebují používat
nástroje a pomůcky k zlepšení podmínek svého přežití. V průběhu
evoluce pak postupně s těmito pomůckami a nástroji začínají dokonce
splývat. Mezi lidskými orgány (genetickou výbavou) a nástroji (produkty našich
„memů“, idejí) není nepřekonatelný rozdíl, ale jen otázka času a evolučních
změn, které vedou k jejich symbióze. Člověk nebyl jednoduše stvořen tak
jak ho známe v dnešní podobě, ale v procesu evoluce získal určité
vlastnosti a vzhled, které teď pokládáme za normální. Pomůcky a nástroje vždy
provázely jeho evoluci a nejsou to jenom fyzické předměty, nýbrž také naučená
chování, teorie a veškeré vědění. Všechny tyto extenze člověka, totiž jeho
tělesných a intelektuálních schopností, Chislenko nazývá exosomatic attachments
(mimotělesnými doplňky), a přičítá jim společenský význam.
Zajímavým a startujícím
momentem v procesu evolučního spojení lidí a strojů je situace, kdy množství a složitost nástrojů a pomůcek
překročí možnosti individuální inteligence, takže dochází k specializaci,
k přerozdělení funkcí jednoho organismu na více organismů. Vlastnosti a funkce,
které do té doby patřily k jednomu organismu, se začnou přenášet na
meta-personální úroveň. Následkem toho se neorganizovaná skupina lidí (populace)
stává integrovanou sociální strukturou, v které se jednotlivé organismy
přeměňují na určité nástroje s určitou funkcí, čímž vznikají různé
profese. Další strategie, jak zvládnout stále složitější systém nástrojů a
pomůcek (čili strukturovanou společnost), je přenést některé „lidské“
vlastnosti přímo na stroje, které budou rychlejší a spolehlivější než lidé a
vlastně se tím stanou autonomní. Podobný proces nastal nejen v případě
naší fyzické a tělesné síly, kterou jsme z větší části přenesli na stroje,
protože fyzicky dovedou víc než naše těla, ale právě v oblasti komunikace
a přenášení informací. Lidský mozek mnohem pomaleji zpracovává některé operace,
takže místo něj je lepší používat stroj. Metafora, která tento proces
vystihuje, je vztah vaření k trávení. Vařením se část proteinů štěpí
mnohem efektivněji než při našem trávení, takže jsme se stali natolik závislí na tepelném zpracování
potravin, že většina z nás například již neumí trávit syrové maso. Vaření
se stalo běžnou součástí našeho života, zastupuje
naše méně efektivní trávicí funkce, a je to vlastně extenzí našeho trávicího
traktu. Podobný vývoj nastává také
v případě inteligence a kognitivních schopností. Zatímco v minulosti
byl každý člověk dobře obeznámen se svým okolím a měl nad ním kontrolu, v
složitém systému, jakým je dnešní společnost, je podobná kontrola nemyslitelná.
Každý z nás je konfrontován s takovým množstvím předmětů, lidí a
situací, které sám nikdy nemůže zpracovat, a proto je odkázán na stroje a na
jiné lidi. Kolaborativní technologie ACF je jenom aplikací tohoto pozorování o
závislosti na zkušenostech jiných lidí a na nástrojích. Chislenko proto používá
metaforu sémantického transportu (semantic transport) neboli sociálního
nástroje, který, na rozdíl od jiných transportů přenášejících fyzické objekty a
data, umí přenášet velmi abstraktní a složité struktury a předměty mezi
fragmentovanými částmi sociálního organismu. ACF je vlastně rozvinutím běžné
lidské zkušenosti, že když si s něčím neumíme poradit, jednoduše zavoláme někomu,
kdo by nám mohl pomoci. Zatímco v tomto případě se rozhodneme použít
primitivní filtr, jakým je omezený počet lidí, které známe, kolaborativní
technologie mají za úkol vytvořit mnohem složitější filtry na základě velkého
množství lidí, o kterých ani netušíme, že by mohli mít podobné zájmy. Běžné
příklady přenášení informací ve společnosti, když si sdělujeme dojmy z nových
filmů, hodnotíme různé restaurace atd.,
vycházejí z omezených zdrojů: něco známe z vlastní zkušenosti, něco z doslechu,
případně nás někdo odkáže na někoho jiného. Toto jsou, podle Chislenka, případy
pasivního filtrování, a právě tento proces je třeba využít aktivním způsobem a
rozšířit jeho působnost nejen na konverzační témata, ale na všechny oblasti
vědění. Aktivní kolaborativní filtrování (active collaborative filtering) je potřebné právě u témat
a problémů, kde je množství informací
nepřeberné. Jednoduchým příklad ACF může být spolupráce lidí, kteří si navzájem
předávají informace, kdykoli se něco
zajímavého v dané oblasti stane. Toto je příklad aktivního filtrování,
protože informace nehledáme v momentě, když ji potřebujeme, ale jsme
domluveni se skupinou lidí, která sdílí naše zájmy a která nás bude průběžně
informovat o relevantních změnách a nových informacích. Cílem pro kolaborativní
stroje již není navštívit všechny stránky, pročíst si všechny noviny a projít
všechny knihovny, ale vytvořit kruh lidí, kteří sdílí určitý profesionální
zájem. Samozřejmě se toto může odehrávat i bez zprostředkování stroje, ale tím
jsme značně omezeni na vlastní kontakty a kontakty našich známých. Větší efekt má aktivní filtrování, které k
tomu používá stroje. Kolaborativní stroje pak již nemají pouze roli uchovávačů
vědění, přenosu, ale vytvářejí a zároveň se stávají filtrem, který umí porozumět
a posoudit materiály. Dochází tím k zajímavé spolupráci, která umožňuje
vyhledávání a filtrování informací pomocí lidské inteligence za rychlostí
stroje. Zaznamenávání názorů různých lidí o důležitosti a kvalitě nabízených
informací nebo materiálů, a následné použití těchto záznamů
k zlepšení výsledků vyhledávání pomocí počítače, je technologii, kterou
Chislenko nazývá automatickým kolaborativním filtrováním (Automated
Collaborative Filtering, také ACF) nebo syntetizující inteligencí (Synthetic
Intelligence, SI), protože kombinuje
lidskou a umělou inteligenci. ACF tím umožňuje nejen najít lidi
s podobnými názory a zájmy, odborníky v určité oblasti, ale zároveň
zlepšuje naší komunikaci a výzkum, což
má dalekosáhlý vliv na celou společnost.
Denisa Kera, 2000
Použitá literatura:
Alexander Chislenko (1997). Automated Collaborative Filtering and
Semantic Transports, http://www.lucifer.com/~sasha/articles/ACF.html
K.Eric Drexler (1998). Hypertext Publishing and the Evolution of
Knowledge,
http://www.foresight.org/WebEnhance/HPEK1.html
Materiály organizace
CritSuite (Critical Discussion Tools for the Web)
http://crit.org/index.html a Foresight
Institutu http://www.foresight.org/
Projekt
Foresight Exchange http://www.ideosphere.com/fx/main.html
Doporučená literatura:
Alexander Chislenko. Semantic web, http://www.lucifer.com/~sasha/articles/SemanticWeb.htm
Alexander Chislenko. Networking
in the Mind Age. Telepolis
08/1996 http://www.heise.de/tp/
Alexander Chislenko. Intelligent
Information Filters and Enhanced Reality. Extropy #16 (vol.8, no.1) 1996. http://www.lucifer.com/~sasha/EnhancedReality.html
Paul
Resnick. Filtering Information on the Internet. Scientific American, March 1997. http://www.sciam.com/0397issue/0397resnick.html
David
Gelertner. Mirror Worlds, Oxford,
1992.
Johan
Olaisen, Patrick Wilson and Erland Munch-Pedersen, ed. 1996. Information
Science: From the Development of the Discipline to Social Interaction. Oslo: Scandinavian University Press.
Howard Bloom. The Lucifer Principle, Atlantic
Monthly Pr, 1997.
Robin
Hanson. Could Gambling Save Science?
Encouraging an Honest Consensus. Social Epistemology 9(1):3-33,45-48, 1995. http://uhall590d-1.sph.berkeley.edu/gamble.html
Nick
Szabo. Smart Contracts, Extropy #16 (vol.8, no.1) 1996. http://www.lucifer.com/~arkuat/ext17.htm
nebo
http://www.best.com/~szabo/smart.contracts.2.html
Collaborative
Writing Engine
http://www.shout.net/~sigfried/
Nodes Network
http://nodes.net/
Freely Available Information
Filtering Systems http://www.glue.umd.edu/~dlrg/filter/software.html
ACF technologie http://www.sims.berkeley.edu/resources/collab/