浅谈群体智慧

一、 一个例子：蚂蚁与蚁群算法

说两个似乎八杆子打不到一块的事情。

有一句有趣的签名档：别人在大树底下观察蚂蚁的时候，我观察他们并思考人生。 这是调侃式的自我表扬，但透露的事实是几乎每个人小时候都观察过蚂蚁，惊叹于这种小小昆虫的井然有序。它们如何知道哪里食物多，它们如何决定要搬家，难道 它们的智商很高？事实是，如果抓单只蚂蚁来研究发现是比较笨的，但作为群体的蚁群却显示出让我们难以置信的智能。

经典的算法问题中有一个极具现实意义的问题叫做货郎担问题：某售货员要到若干个村庄售货，各村庄之间的路程是已知的，为了提高效 率，售货员决定从所在商店出发，到每个村庄售一次货然后返回商店，问他应选择一条什么路线才能使所走的总路程最短?更复杂的问题是送货中要安排不同运载量 的汽车，要考虑油耗等等。现实中的物流配送以及装配线上机械手的移动路线优化都与这个问题有关。已经证明这个问题是NP难解的，简单而言就是解决问题所需 时间会随着问题规模指数级的增而无法接受。

再回过来看蚁群，单体智能低下的它们在安排运送食物路线和兵力方面表现优秀，生物学家做了深入的研究，发现觅食蚁通过与巡逻蚁相遇的频率来判断出门是否 安全。（如果巡逻蚁回巢的频率正常，就该出去觅食了。如果不正常，就最好再等等。外面可能风很大，也可能有一只饥饿的蜥蜴等在那里。）一旦有蚂蚁开始觅食 并带回食物，其他蚂蚁就会根据自己与返回的觅食蚁碰面的频率，陆续加入觅食的行列。

蚂蚁的行事法则可以抽象为下面几条¹：

1. 范围：蚂蚁观察到的范围是 一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内

2. 环境：蚂蚁所在的环境是一 个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个 蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失

3. 觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直接过去。 否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多 的地方走，并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素 没反应

4. 移动规则： 每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的 小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住最近刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近走过了，它就会尽量避开

5. 避障规则：如果蚂蚁要移动 的方向有障碍物挡住，它会随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为

6. 播撒信息素规则：每只蚂蚁在 刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素越来越少

根据这几条规则，蚂蚁之间并没有直 接的关系，但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带，实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如，当一只蚂蚁 找到了食物，它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物，而是向环境播撒信息素，当其它的蚂蚁经过它附近的时候，就会感觉到信息素的存在，进而根据信息素的指引 找到了食物。

根据这些规则，已经不难设计出相应的算法，通常被称为蚁群算法。事实上蚁群算法已经有实际应用²，如休斯敦的“美国液化空气”公司就使用蚁群算法优化 工厂日程、天气和卡车路线等各种要素的组合，能较快的获得近似最优解。优化的结果有时候会与人们常识性的认识相反，比如看上去绕了路等等，但事实是经济效 益非常好。

这个算法是一个典型的仿生学应用，人类模拟自然的实例。

二、 跨学科的群体智慧研究

群体智慧是一个相当普遍的现象，首 先是在动物世界中，从蚁群、蜂群到鱼群、鸟群、鹿群、狼群，《狼图腾》的作者甚至认为古代蒙古人之所以横扫欧亚大陆，就是因为在长期与草原狼群的斗争中学 习了狼群的战斗智慧。其次在人类社会中，群体智慧也是又体现的。中国古代俗语说：“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，有一著名的估算牛的重量的实验，找很多普通 的人估计，然后得到的平均值发现与实际相差无几。

以下是维基百科³总结的诸多学者关于群体智慧的定义：

群体智慧(集体智慧　Collective intelligence)是一种共享的或者群体的智能，它是从许多个体的合作与竞争中涌现出来的。集体智慧在细菌、动物、人类以及计算机网络中形成，并 以多种形式的协商一致的决策模式出现。对于集体智慧的研究，实际上可以被认为是一个属于社会学、商业、计算机科学、大众传媒和大众行为的分支学科——研究 从夸克层次到细菌、植物、动物以及人类社会层次的群体行为的一个领域。这个概念也经常出现在科幻小说中，它被当作为联结物种和生化人的心灵感应。

群体智慧中蕴涵的是个体与群体的微妙辩证关系，关于群体智慧的研究可以涉及很多学科，下面例举一些：

1. 生物学：对生物群体的深入研究可以发现群体智慧所依靠的一些规则，如历史上对于蚂蚁信息素的研究

2. 数学与计算机科学：通过仿生建模，可以建立算法，解决现实中的复杂问题得到近似最优解

3. 脑科学⁴：单个的神经元是如何协作形成智慧的

4. 社会学：社会制度、社会决策，一个智商低于常人的小布什为何能顺利执掌美国？法西斯主义是如何产生的

5. 经济学：没有统一定价方，为何社会也会运作正常？自由经济和宏观调控在经济管理中的分量

6. 因特网和信息科学：Google如何对网页进行了选举？维基百科如何形成了人类最大的知识库，互联网如何形成了“云智慧”

上面例举的问题包括文理工科，需要研究者文理贯通，学识广博。目前国内对群体智慧的研究主要还是集中在群体智能方面，即各种仿生 算法的深入研究，而且这些算法的原创提出者基本都不是中国学者，也没有专门的研究机构。

国外最有名的研究机构是MIT的群体智慧研究中心⁵（The MIT Center for Collective Intelligence），它建议的主要研究问题主要有：

1. 一群人是“有智慧的”意味着什么？比如，有一个智慧上的超人获得了一个公司如IBM或通用汽车的所有资源与知识，他会如何行动？他会追求怎样的战略？对于市场的变化会做出多快的反应？如何组织资金与工厂进行生产？能获取多大的利润？最重要的是，一群灵巧的联系的真人和计算机能有如何的表现，对这个超人作多大程度的近似

2. 我们可以学习人脑的组织方式，可能让我们更好的组织一群人形成智慧（反之我们也可以研究群体智慧帮助我们更好的理解人脑的组织方式）

3. 人工智能领域已经进入创造程序，让它们模拟人的智慧的阶段。以传统人工智能的观点来看，程序运行时人如果提供帮助会被视为作弊。但是如果允许呢？如 果目标是建立一个智能超过单独的人或机器的人和机器的混合系统？

三、 一点思考：和、同、异

《论语·子路第十三》说：“君子和 而不同，小人同而不和。”说的是统一中的一致与差异的辩证关系，群体智慧的形成也需要考虑差异与一致。比如蚂蚁觅食，需要有多样性的路线选择，这样蚁群才 不会陷入死胡同，而对优良路线的正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。

可被视为一个巨大的智能体的互联网也是如此，互联网包罗万象，泥沙俱下，然而还是产生了许多精品的资源，Google对网页重要性 的判别算法叫做PageRank⁶，其基本规则很简单：就是让连接来投票。有别于传统媒介，互联网对于内容的提交几乎没有门槛，但确自然的进行了 筛选，其基础依然是对于多样性的包容和正反馈机制。

在社会领域也是如此，伏尔泰的名言 “我不同意你的观点，但我誓死捍卫你说话的权利。”说的就是对于多样性观点的包容，只要观点可以充分表达，充分竞争，最终群体智慧会让好的留下来，历史上走入死胡同的时代，几乎都伴随着严重的思想禁锢，防民之口甚于防川之时，就是社会内部聚集矛盾走向崩溃的开始。

参考资料：

【2010年1月4日初稿/2010年9月24日修改】