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在一些动物社会里,个体微不足道,群体却充满智慧：没有领导,没有组织者,所有的分工却秩序井然.
我们过去常常认为,蚂蚁一定明白自己在做什么.当一群蚂蚁雄赳赳穿越厨房餐桌的时候,它们看起来是如此自信,想必它们“心中早已有谱”,知道要去哪儿和做什么.否则,它们怎可能造起精巧的巢穴,进行浩浩荡荡的捕食活动呢?
不只蚂蚁如此.成百上千的蜜蜂就能够迅速决定把蜂房筑在哪里,即使这决定遭到许多蜜蜂的反对；成群的鸽子在城市的广场上憩息,突然间,似乎有什么事情惊扰了它们,所有的鸽子同时飞了起来.
这些鸽子并没有一个领导者,没有鸽子告诉别的鸽子做什么,每只鸽子只是遵循简单的规则：尽量靠近邻近的鸽子；要避免挤撞邻近的鸽子；与邻近鸽子的飞行方向保持一致.就这么简单的几条,鸽子的行动就达到了惊人的一致.
不仅天空的鸟群,海洋中的鱼群,陆地上的动物,它们的群体协调能力都令人瞠目结舌.一些鱼类或陆生动物经常要成群结队地迁徙,沿途会时时遭到捕食者的攻击,对这些动物而言,能否协调行动关系生死存亡.
在海洋中,当几千条鱼在一起游动时,总比一条鱼更容易发现危险.危险到来的信息很快会在一群鱼中传播开来,因为鱼通过它周围邻居的行动来感知发生了什么事情.
这样,一个虎视眈眈的捕食者就很难隐蔽了.它刚一现身攻击,得到信息的鱼群就会在一瞬间像爆炸似的散开,在捕食者周围形成一团游动的泡泡,或者裂成多个“碎片”,然后又汇聚回去并游走.
陆地上的动物更是如此.北美驯鹿长途跋涉迁徙时,看起来很像一片云影掠过田野,或者像一堆多米诺骨牌顷刻倒塌,好像每一只动物都知道它的邻居要做什么,而且一个紧随着一个,依次类推.没有预先的推测或者反应,也没有原因和目的,只是如此这般赶路而已.
一个积雪的冬日,当鹿群以漏斗状的队形穿越溪谷的时候,一只狼悄悄地靠了上来,鹿群很快作出了典型的群体防御反应,就好像在整个鹿群里掀起了一阵波浪.后来,所有驯鹿都奔跑起来.狼追逐了一只又一只,一次次失利.最后,鹿群越过了山脊,留下那只倒霉的狼在气喘吁吁地吞咽着积雪.
对每一只驯鹿来说,没有比这个时候更危险的了,但整个鹿群逃跑的动作是那么精确,看不出有什么恐慌.每一只驯鹿都知道什么时候跑,以及往哪个方向跑,即使它并不很清楚为什么要这样做.没有领导者负责协调它们的行动.相反,每只动物都只是遵循数千年来在面对饿狼的攻击时进化出来的一套简单规则.
这就是群体智慧的迷人之处.不论我们是在谈论蚂蚁、蜜蜂、鸽子还是驯鹿,群体行为的基本要素——没有指挥中心,只对局部的信息作出反应,遵循简单的经验规则——整合起来导致了应付复杂情况的高明策略.
科学家已经把这种策略应用于机器人的设计.一组像一群鸟一样共同行动的机器人,比起单独的机器人来将具有无比的优势.这样一群分布在大范围的机器人,能够像一个强大的移动传感器网络一样工作,收集外部的情报.如果遇上意外,还会及时调整作出反应,即使这些机器人自身智能化程度并不高.如果成员中的一个出了故障,另外的就会顶替上去.并且最重要的是,集团的控制是无中心的,不依赖于某个领导者.因为假如有个领导者,一旦这位“大人”出了故障或突然发起神经来,那整个团队都跟着完蛋了.
机器人团队可以扩展到上百甚至上千个,想一想,让一千个机器人一块儿工作,那样庞大的群体,能做多少难以想象的事情！
蚂蚁已经进化出在它们邻近区域寻找最佳路线的办法,为什么不学学它们呢?
所以,计算机科学家开发了一个计算机模拟程序,用来解决某些特别复杂的问题,诸如汽车路线设计、飞机航线设计以及军用机器人的调度等等.
人类社会的结构一直都是层层叠叠的中心制,社会和政治团体已经开始采纳粗略的群体策略.最大的变化大概还是在互联网上.让我们来看看谷歌(Google)是怎样用群体的智慧来寻找你所感兴趣的东西的.当你敲进一个搜索词时,谷歌在它的索引服务器上对上亿个网页进行搜索,以识别出最相关的网页.然后按该网页的链接数作为权重来编排(网页链接数越多,权重越大,则它更值得信赖).权重最大的网页被置在最上.通过这种办法,谷歌说,它“用网上的集体智慧来决定一个网页的重要程度”.
关于集体智慧,最重要的是行动,即使我们并不知道为什么.比如说我们也许并不知道少用一个塑料袋,对保护地球环境有什么意义,但只要你、我、他都一起行动,拒用塑料袋,白色污染自然就会减轻.
一只蜜蜂并不比你我更了解全局的情况.我们没有一个人知道社会作为整体需要什么,但假如我们环顾四周,寻找并去做我们能做的事情,就会创造出一个更加有效率的社会.
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