리서치 하이라이트

표지 기사: 사람들의 전체적인 협력을 향상시키는 국소적인 노이즈 유발 추가 bookmark

Nature 545, 7654

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공통의 목표를 향한 집단적인 행동은 모든 사람들의 관심이 정렬되었다고 하더라도, 개인이 집단의 최적화가 아닌 개인 자신에게 최적인 해답에 도달하려고 하는 ‘조직화’ 문제에 직면하게 된다. 이번 주 네이처에서 Nicholas Christakis와 Hirokazu Shirado는 ‘봇츠(bots)’라고 명명된 자동화 인공지능 프로그램을 이용하여 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시하였다. 저자들은 단순한 봇츠를 소규모 네트워크에 도입하여, 표준 색상 협응 게임을 해결하는데 관여하도록 하였다. 이 게임에서의 공통 목표는 모든 노드의 색상이 주변 노드의 색상과 다르게 설정되는 것이었으며, 사람과 봇츠 간의 협동을 통해서 ‘이질성 시스템’이 만들어지게 되었다. 저자들은 봇츠를 이용하여 의사 결정 프로세스에 노이즈를 넣음으로써, 전체 그룹의 성과를 개선할 수 있었다. 이러한 노이즈 유발 봇츠는 네트워크의 중심에 위치하고 약 10%의 무작위성을 가지게 되었을 때 가장 우수한 성능을 발휘하였다. 이러한 협응을 통해서, 봇츠는 사람-봇츠 상호작용을 개선하였을 뿐만 아니라, 원거리 노드에서의 사람-사람 상호작용도 개선하였으며, 따라서 사람들이 서로 간에 협력하도록 도운 것으로 확인되었다. 표지 사진: Cavan Huang 제공

Letter p.370
doi | 10.1038/nature22332 | 전문 | PDF

2017년5월18일 자의 네이처 하이라이트