1000個人讀《哈姆雷特》就會有1000個《哈姆雷特》，對于怎么用邏輯和算法撬動群體智慧？我只能提取我想要的東西。

為什么要發(fā)揮群體智慧？

1.省時省精力

像什么豆瓣評分，大眾點評，都是通過群體數量來不斷還原這部電影或者這個場所它的方方面面，雖然有水軍之類的，但是，就是能省點事。

2.對未來的預測

文章中介紹了4種算法：簡單平均、貝葉斯推理、動態(tài)加權、極化。

剛開始自己也不太理解，生活跟工作真的需要用到這樣的算法嗎？但是，想想上面提到的豆瓣、大眾，還有刷淘寶的時候，也會看評價，好像生活中也被這樣算法包圍著，而且感覺還不錯。那這樣的算法自己以前沒用過嗎？

像現在每人人手至少有一部手機，有的3-4部，每天各種信息沖斥著，我們自己本身就是在用不同的算法去給接收到的信息加分加權，而這所有一切的正確率取決于接收到的數據量跟信息量的大小，多人的參與與合作，在理論上是更好的。而如何最大化群體智慧？才是提高集體效率的關鍵。

就好比每個人在公司就是一個個信息的接收器跟反饋器，優(yōu)化公司內部的群體智慧，或許能取得不一樣的結果，這個方面倒是很佩服文中提到的橋水的達里奧先生，真的把算法用到了極致。

每個算法背后都有邏輯，有的是已經實現了預測，有的是為了更加接近對未來的預測。