纽约约克镇高地--今天，当麻省理工学院集体智能中心主任托马斯·马龙(Thomas Malone)在IBM研究座谈会上向一群认知计算机爱好者发表演讲时，他以一句话开始了他的演讲。

“我们的希望是，在不太长的时间内，人类的大脑和计算机将紧密地结合在一起，由此产生的合作关系将像人类大脑从未思考和处理过的那样，以我们今天所知道的信息处理机器所没有的方式来思考和处理数据。”

Malone首先阅读了由计算机科学家J.C.R.Liklider在1960年撰写的声明，作为一名大学生，他说它激发了他后来的职业生涯研究人机共生。

“在传统的人工智能视野中，”他告诉听众，“如果有人参与进来，那就是作弊。”但在这一愿景中，如果人们参与其中，这才是重点。“

马龙说，为了让我们了解人们和计算机一起工作比单独工作更能取得更大的成就，我们首先必须了解团队工作的人是如何超越作为个体工作的人的。他和他的同事们做了一些实验来测量他所说的“集体智慧”。

“个人智力，”他说，“预测许多重要的事情在现实世界中的人。它甚至预测个人的预期寿命。但据我们所知，还没有人问过群体是否有普遍的认知能力。“

为了回答这个问题，他和他的同事聚集了大约200组2到5人，要求他们完成各种任务。“我们发现的答案，”他报告说，“是的，对于群体来说，有一种普遍的认知能力。”对于团队来说，有一个单一的统计因素可以预测他们在一项任务中的表现。我们称它为‘c’，结果它预测了很多事情。“

“下一个问题是，什么预测‘c’？”现在，在我们做这项工作之前，我们担心集体智慧仅仅是群体中个体成员的平均智力。现在事实证明，这是相关的，但只有适度的关联。并不是只有聪明的人才能组成一个聪明的群体。“

相反，他们发现集体智力与个体成员的社会感知能力密切相关(这取决于他们判断人类眼睛照片中表达的情感的能力)。其次，他们发现群体成员之间的平等参与也会导致更强的结果。第三，他说，令观众非常兴奋的是，一个群体中女性的数量也与集体智力呈正相关。“这是最后一个结果，”他指出，“主要是由第一个结果来解释的。”女性在社会感知能力上的平均得分高于男性。“

“这对计算机和人们一起工作意味着什么？”马龙问。“计算机可以帮助人们更有效地一起工作，机器可以在他们具有社会智能的程度上发挥更大的作用。”也许这意味着这些机器有更好的用户界面，也许这些机器拥有更好的用户模型。“

Malone向人们和计算机展示了预测足球比赛中的下一比赛的挑战。

“事实证明，”他说，“在预测下一场比赛时，电脑比人类精确得多，但人和电脑结合在一起的准确性要高得多。”人类和计算机结合在一起，在回报与风险比率方面也要好得多。我认为我们已经了解到，人和机器可以完成几乎相同的任务，而且结果可以以比单独一种方法更精确的方式组合在一起。“

他引用了另一个例子，其中机器在一群人当中划分了一篇文章写作任务。这些机器还描绘了其他人对人类作家打分的方式，以确定哪些书面部分应该参与累积文章。

“这些文章，”马龙说，“往往比一个人以同样的成本写的文章质量更好。”我们能从中学到什么？即使计算机不能完成你正在尝试的任何基本任务，它们仍然可以通过管理人类完成这些不同的任务来提供一个非常有用的功能。而你可能需要做的事情之一就是以不寻常的方式分解这些任务。“

“我认为，”他总结道，“随着世界变得越来越紧密，把我们星球上所有的人和电脑看作一个全球大脑的一部分，将会变得越来越有用。”也许，作为一个物种，我们的未来将取决于我们如何利用这些智慧做出不仅聪明，而且明智的选择。“