失控 8.7分
读书笔记 第二章 蜂群思维
了利

2.1蜜蜂之道:分布式管理

除去侦查员外,极少有蜜蜂会去探查多个地点。蜜蜂看到一条信息:“去那儿,那是个好地方。"它们去看过之后回来舞蹈说,“是的,真是个好地方。"通过这种重复强调,所属意的地点吸引了更多的探访者,由此又有更多的探访者加人进来。按照收益递增的法则,得票越多,反对越少。渐渐地,以滚雪球的方式形成一个大的群舞,成为舞曲终章的主宰。最大的蜂群获胜。
这是一个白痴的选举大厅,由白痴选举白痴,其产生的效果却极为惊人。这是民主制度的真髓,是彻底的分布式管理。曲终幕闭,按照民众的选择,蜂群挟带着蜂后和雷鸣般的嗡嗡声,向着通过群选确定的目标前进。蜂后非常谦恭地跟随着。如果她能思考,她可能会记得自己只不过是个村姑,与受命(谁的命令?)选择她的保姆是血亲姐妹。最初她只不过是个普通幼体,然后由其保姆以蜂王浆作为食物来喂养,从灰姑娘变成了蜂后。是什么样的因缘选择这个幼体作为女王呢?又是谁选择了这负责挑选的人呢?
“是由蜂群选择的。"威廉·莫顿·惠勒.的回答解答了人们的疑惑。威廉·莫顿·惠勒是古典学派生态学家和昆虫学家,最早创立了社会性昆虫研究领域。在1911年写的一篇爆炸性短文(刊登在《形态学杂志》上的《作为有机体的蚁群》)中,惠勒断言,无论从哪个重要且科学的层面上来看,昆虫群体都不仅仅是类似于有机体,它就是一个有机体。他写道:“就像一个细胞或者一个人,它表现为一个一元整体,在空间中保持自己的特性以抗拒解体“一既不是一种物事,也不是一个概念,而是一种持续的波涌或进程。'
这是一个由两万个群氓合并成的整体。

2.2群氓的集体智慧

群体规律是由克雷格,雷诺兹山发现的。他是在图像硬件制造商 Symbolics工作的计算机科学家。他有一个简单的方程,通过对其中各种作用力的调整一一..多一点聚力,少一点延迟一一雷诺兹能使群体的动作形态像活生生的蝙蝠群、麻雀群或鱼群。甚至在《蝙蝠侠归来》中的行进中的企鹅群也是根据雷诺兹的运算法则聚合的。像蝙蝠一样,先一古脑地复制很多计算机建模的三维企鹅,然后把它们释放到一个朝向特定方向的场景中。当它们行进在积雪的街道上,就轻易地出现了推推搡搡拥挤的样子,不受任何人控制。
雷诺兹的简单算法所生成的群体是如此真实,以致于当生物学家们回顾了自己所拍摄的高速电影后,他们断定,真实的鸟类和鱼类的群体行为必然源自于一套相似的简单规则。群体曾被看作是生命体的决定性象征,某些壮观的队列只有生命体才能实现。如今根据雷诺兹的算法,群体被看作是一种自适应的技巧,适用于任何分布式的活系统,无论是有机的还是人造的。

2.3非匀质的看不见的手

“蜂群思维"的神奇在于,没有一只蜜蜂在控制它,但是有一只看不见的手,一只从大量愚钝的成员中涌现出来的手,控制着整个群体。它的神奇还在于,量变引起质变。要想从单个虫子的机体过渡到集群机体,只需要增加虫子的数量,使大量的虫子聚集在一起,使它们能够相互交流。等到某一阶段,当复杂度达到某一程度时,“集群"就会从“虫子"中涌现出来。虫子的固有属性就蕴涵了集群,蕴涵了这种神奇。我们在蜂箱中发现的一切,都潜藏在蜜蜂的个体之中。不过,你尽管可以用回旋加速器和 x光机来探查一只蜜蜂,但是永远也不能从中找出蜂巢的特性。
这里有一个关于活系统的普遍规律:低层级的存在无法推断出高层级的复杂性。不管是计算机还是大脑,也不管是哪一种方法一数学、物理或哲学一如果不实际地运行它,就无法揭示融于个体部分的涌现模式。只有实际存在的蜂群才能揭示单个蜜蜂体内是否融合着蜂群特性。理论家们是这样说的:要想洞悉一个系统所蕴藏的涌现结构,最快捷、最直接也是唯一可靠的方法就是运行它。要想真正“表述"一个复杂的非线性方程,以揭示其实际行为,是没有捷径可走的。因为它有太多的行为被隐藏起来了。

2.4认知行为的分散记忆

这是大脑官僚化(即按片分管)的有力证明。它暗示着;不同的大脑区域分管不同的功能。如果要说话,则由这个科室进行相应的字母处理;而如果要书写,则归那个科室管。要说出一个字母(输出),你还需要向另一个地方申请。数字由则另一幢楼里的另一个完全不同的部门处理。如果你想骂人,就要像滑稽短剧《巨蟒剧团之飞翔的马戏团》.里提示的那样,必须下到大厅里去。

过去,多数研究人员倾向于认为,(记忆的存储)就如同人类管理其自制的文件柜一样,直观而自然:每个存档文件占用一个地方,彼此间有多重交叉引用,就像图书馆一样。活跃于1930年代的加拿大神经外科医生怀尔德·潘菲尔德0通过一系列著名的精彩实验,将这种认为每条记忆都对应于大脑中一个单独位置的理论发展到了顶峰。潘菲尔德通过大胆的开颅术,在病人清醒的状态下利用电激探查其小脑活体,请他们讲述自己的感受。病人们能够回忆起非常生动的往事。电激的最微小移动能引发截然不同的想法。潘菲尔德在用探测器扫描小脑表面的同时,绘制出每个记忆在大脑中的对应位置。
他的第一个意外发现是,那些往事是可以重播的,就如同在若干年后播放录音机一般一“摁下重播键"。潘菲尔德在描述一位二十六岁妇女癫痫发作后的幻觉时用了“回闪"这个词:“同样的回闪出现了几次,都与她表亲的家或去那里的旅行有关一她已经有十到十五年没有去那里了,但小时候常去。

而现代认知科学更倾向于一个新的观点:记忆好比由储存在脑中的许多离散的、非记忆似的碎片汇总起来而从中涌现出来的事件。这些半意识的碎片没有固定的位置,它们分散在大脑中。其储存方式在不同的音讠口之间有本质的不同一对洗牌技能的掌握与对玻利维亚首都的了解就是按完全不同的方式组织的一并且这种方式人与人之间会有所不同,上一次与下一次之间也会有所不同。
由于可能存在的想法或经历要比大脑中神经元的组合方式多,因此,记忆必须以某种方式进行组织,以尽可能容纳超过其存储空间的想法。它不可能有一个架子来存放过去所有的念头,也无法为将来可能出现的每一个想法预留位置。

认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特.说道:“记忆,是高度重建的。在记忆中进行搜取,需要从数目庞大的事件中挑选出什么是重要的,什么是不重要的,强调重要的东西,忽略不重要的东西。"这种选择的过程实际上就是感知。“我非常非常相信,"霍夫施塔特告诉我,“认知的核心过程与感知的关系非常非常紧密。
在过去二十年里,一些认知科学家已经勾画出了创造分布式记忆的方法。1970年代,心理学家戴维·马尔0提出一种人类小脑的新模型,在这 个模型中,记忆是随机地存储在整个神经元网络中的。1974年,计算机科学家彭蒂·卡内尔瓦0提出了类似的数学网络模型。借助这个模型,长字符串的数据能随机地储存在计算机内存中。卡内尔瓦的算法是一种将有限数量的数据点储存进非常巨大的潜在的内存空间的绝妙方法。换句话说,卡内尔瓦指出了一种能够将思维所拥有的任何感知存人有限记忆机制的方法。由于宇宙中可能存在的思想要比原子或粒子更多,人类思维所能接触到的只是其中非常稀疏的一部分,因此,卡内尔瓦称他的算法为“稀疏分布记忆"0算法。
在一个稀疏分布式网络中,记忆是感知的一种。回忆行为和感知行为都是在一个非常巨大的模式可选集中探查所需要的一种模式。我们在回忆的时候,实际上是重现了原来的感知行为,也就是说,我们按照原来感知这种模式的过程,重新定位了该模式。

蜂群思维是能同时进行感知和记忆的分布式内存。人类的思维多半也是分布式的,至少在人工思维中分布式思维肯定是占优势的。

2.5从量变到质变

科学界早就认为大量个体和少量个体的行为存在重大差异。群聚的个体孕育出必要的复杂性,足以产生涌现的事物。随着成员数目的增加,两个或更多成员之间可能的相互作用呈指数级增长。当连接度高且成员数目大时,就产生了群体行为的动态特性一量变引起质变。

2.6群集的利与弊

随着我们的发明从线性的、可预知的、具有因果关系属性的机械装置,转向纵横交错、不可预测、且具有模糊属性的生命系统,我们也需要改变自己对机器的期望。这有一个可能有用的简单经验法则:
令对于必须绝对控制的工作,仍然采用可靠的老式钟控系统。
令在需要终极适应性的地方,你所需要的是失控的群件。

2.7网络是二十一世纪的图标

网络是群体的象征。由此产生的群组织一分布式系统一一将自我撒布在整个网络,以致于没有一部分能说,“我就是我。"无数的个体思维聚在一起,形成了无可逆转的社会性。它所表达的既包含了计算机的逻辑,又包含了大自然的逻辑,进而展现出一种超越理解能力的力量。
网络是唯一有能力无偏见地发展或无引导地学习的组织形式。所有其他的拓扑结构都会限制可能发生的事物。
网络有其自己的逻辑性,与我们的期望格格不人。这种逻辑将迅速影响生活在网络世界中的人类文化。从繁忙的通信网络中,从并行计算的网络中,从分布式装置和分布式存在的网络中,我们得到的是网络文化。
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