Vi inför en allmän ram för modellering av funktionellt olika problemlösningsmedel. Inom denna ram har problemlösningsagenter representationer av problem och algoritmer som de använder för att lokalisera lösningar. Vi använder detta ramverk för att fastställa ett resultat som är relevant för gruppens sammansättning. Vi finner att när man väljer ett problemlösningsteam från en mångfald av intelligenta agenter, överträffar ett team av slumpmässigt utvalda agenter ett team bestående av de bäst presterande agenterna. Detta resultat bygger på intuitionen att, när den första poolen av problemlösare blir stor, de bäst presterande agenter nödvändigtvis blir liknande i utrymmet för problemlösare. Deras relativt större förmåga uppvägs mer än väl av deras brist på problemlösningsmångfald. Olika samhällen skapar problem och möjligheter. Tidigare har en stor del av allmänhetens intresse för mångfald varit inriktat på frågor om rättvisa och representation. På senare tid har dock intresset för mångfald ökat. I de rättsfall som omger University of Michigans antagningspolitik och i ansträngningarna att begränsa positiva åtgärder i Kalifornien, Texas, och på andra håll, har man hävdat att olika perspektiv förbättrar kollektiv förståelse och kollektiv problemlösning. Sammanträffande med detta politiska och juridiska gräl har varit en ansträngning från forskarnas sida att identifiera hur man kan utnyttja denna mångfald både för att lösa svåra datorproblem (1, 2) och i mänskliga organisationer (3). I den gemensamma förståelsen hänvisar mångfalden i en grupp människor till skillnader i deras demografiska egenskaper, kulturella identiteter och etnicitet samt utbildning och expertis. Förespråkare för mångfald i problemlösningsgrupper hävdar en koppling mellan denna typ av mångfald (som vi kommer att kalla identitetsmångfald) och vad vi kan kalla funktionell mångfald, skillnader i hur människor representerar problem och hur de går till väga för att lösa dem. Med tanke på denna koppling drar de slutsatsen att identitetsdiverse grupper, på grund av sin större funktionella mångfald, kan överträffa homogena grupper (4-6). Med utgångspunkt i tidigare idéer från psykologin och den artificiella intelligenslitteraturen (7) beskriver vi ett matematiskt ramverk för modellering av problemlösare som fångar den funktionella mångfald som kognitiva psykologer och organisatoriska teoretiker hävdar är korrelerad med identitetsmångfald. I vårt ramverk har agenter interna representationer av problem, som vi kallar perspektiv, och algoritmer som de använder för att lokalisera lösningar, som vi kallar heuristik. Tillsammans skapar ett perspektiv-heuristiskt par en kartläggning från utrymmet för möjliga lösningar till sig själv. En mångfaldig grupp är en grupp vars agentkartläggningar är olika. Vårt perspektiv-heuristiska ramverk är inte minimalt, eftersom vi i ett tidigare dokument (8) visar att två problemlösare med tydliga perspektiv och heuristik kan agera identiskt i lösningarnas rum. Fördelen med hela ramverket är dock att det generaliserar modeller i datavetenskaplig litteratur som fokuserar på olika heuristik (1, 2), och modeller i organisatoriskt beteende och psykologi litteratur, som ofta betonar olika perspektiv (3, 4, 6). Slutsatsen att identitetsdiverse grupper kan överträffa homogena grupper på grund av deras större funktionella mångfald vilar på ett väl accepterat påstående att om agenter i olika grupper har lika förmåga, funktionellt olika grupper överträffar homogena grupper. Det har också visats att funktionellt olika grupper tenderar att överträffa de bästa enskilda agenter, förutsatt att agenter i gruppen är nästan lika bra (1). Dessa resultat lämnar fortfarande en viktig fråga öppen: Kan en funktionellt mångsidig grupp vars medlemmar har mindre förmåga överträffa en grupp människor med hög förmåga som själva kan vara olika? Huvudresultatet av vårt dokument tar upp just denna fråga. Tänk på följande scenario: En organisation vill anställa människor för att lösa ett svårt problem. För att fatta ett mer välgrundat beslut utför organisationen ett test till 1.000 sökande som är utformat för att återspegla deras individuella förmåga att lösa ett sådant problem. Antag att de sökande får poäng från 60% till 90%, så att de alla är individuellt kapabla. Bör organisationen anställa (i) den person som har högst poäng, (ii) 20 personer med de närmaste 20 högsta poängen, eller (iii) 20 personer slumpmässigt utvalda från den sökande poolen? Ignorera eventuella kommunikationsproblem inom en grupp, skulle den befintliga litteraturen föreslå att ii är bättre än jag, eftersom fler människor kommer att söka ett större utrymme, men säger lite om ii vs iii. Intuitionen att agenter med högsta poäng är smartare tyder på att organisationen bör anställa ii, de individuellt bäst presterande agenter. Intuitionen att de slumpmässigt utvalda agenterna kommer att vara funktionellt olika tyder på att organisationen bör anställa iii, de slumpmässigt utvalda. I detta dokument tillhandahåller vi villkor under vilka iii är bättre än ii. Fokus för vår analys ligger således på spänningen mellan de individuella förmågorna i en grupp och dess funktionella mångfald. Under de förhållanden som vi identifierar, när den första gruppen av problemlösare blir stor, blir den funktionella mångfalden hos gruppen av individuellt bäst presterande medel nödvändigtvis mycket liten. I slutändan uppvägs vinsten i individuella förmågor mer än väl av den funktionella mångfalden hos en grupp slumpmässigt utvalda människor. Det är i den bemärkelsen som vi kan säga att mångfald överträffar förmågan. Denna spänning är etablerad oavsett vilken typ av gruppsamarbete det är fråga om. Kompletterande till vår studie, en datavetenskap litteratur (2) har behandlat frågorna om hur man gör den mångfaldiga gruppen så effektiv som möjligt, och hur och när algoritmerna bör dela tips, information och lösningar, tar som en givet att en mångfaldig grupp gör bättre än en individ. Organisatoriska teoretiker har också fokuserat på att utnyttja mångfalden. Deras utmaning har varit att uppmuntra människor med olika identiteter och bakgrunder att samarbeta produktivt (3). Detta dokument fokuserar uteslutande på funktionell mångfald: skillnader i hur människor kodar problem och försöker lösa dem. Påståendet att perspektiv och heuristik kan påverkas av ras, geografi, kön eller ålder har mycket att rekommendera det, liksom påståendet att perspektiv och verktyg formas av erfarenheter, träning och preferenser. Men även när vi tillämpar vårt resultat på de fall då identitetsmångfald har visats
Med hjälp av en agentbaserad modell fann Hong och Page Ref att olika grupper kan överträffa grupper som består av de bästa individuella problemlösarna.
Groups of diverse problem solvers can outperform groups of high-ability problem solvers
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}