【協作】集群的智慧

2021-01-15 建築師雜誌

加利福尼亞州薩克拉門託河谷,紅翅烏鶇聚成一群又重組 攝影:Lukas Felzmann

走進養蝗蟲的牛津實驗室,伊恩·庫贊被一股氣味狠狠衝擊,那氣味像是堆滿乾草的舊穀倉。而後蝗蟲撲面而來。這些昆蟲老是從籠子裡逃走,往科學家和實驗室技術員的臉上撞。房間裡又潮又熱,兩萬隻昆蟲持續騷動,昆蟲外殼黑壓壓的一片。為避免不斷惡化的嚴重過敏,許多工作人員只得戴上了防毒面具。「這不是一個適合研究科學研究的地方。」庫贊說。

然而,在本世紀頭十年中期,庫贊想做的研究,世界上沒有第二個實驗室能做。其實,庫贊關心的不是蝗蟲,而是集群行為。那是有關於蜂群,鳥群,魚群,菌落……任何個體行為轉變為集體行為的研究。生物學家早已深入探究了蝗蟲的構造,對它們從出生時綠色無翅若蟲到黑黃相間成蟲過程進行了詳細描述。但就算你把它們一隻只地解剖了,也搞不懂它們為什麼能造成黑壓壓一片的蝗災。自二十世紀六十年代起,很少有人親眼看到蝗災的形成。說白了,那實在難得一見。所以,這小小一群混亂的愚蠢昆蟲是怎樣目的一致地集結起來、召集數百萬之眾匯聚成一片烏雲的?沒人知道。

庫贊把幾組幼蟲放進一個草帽形表演場 ,每組120隻。他把這個草帽形表演場叫做蝗蟲加速器。他讓幼蟲沿著加速器邊緣一圈圈地走,一天走8小時,用頭頂的攝像機將他們的行為拍攝下來,再用軟體標出它們的位置和方向。漸漸地,他發現了一直在尋找的東西:在一定密度下,昆蟲將會轉變成有凝聚力、整齊劃一的集群。另一個重點則是,集群會成為一隻方向一致的進軍部隊。普通集體行為取代了原本隨意的個體亂轉——這是他們轉變成黑黃色成蟲的前奏。

這樣的事在大自然裡經常發生,但是沒人在實驗室誘發出這種轉變——至少在動物中沒有。1995年,一位名叫陶馬什·維切克的匈牙利物理學家和他的同事設計了一種模型,可以用減至最簡的條件來解釋集群行為:在一定的半徑範圍內,每個勻速移動的個體都與鄰近的個體進行方向匹配。如果這種假設中的集群行為被放大,就會由無序的群體轉化成有秩序的集群,就像庫贊的蝗蟲那樣。這是一種相變,就像水凝固成冰一樣。個體事先並無計劃。也並不遵循什麼指引。但如果運用合適的「如果-則」規則,秩序就會隨之產生。

庫贊想知道,是什麼「如果--則」規則在生物體中創造了類似行為。「我們猜,可能是挨得近的個體會進行信息傳遞。」庫贊說。但它們並沒有以可觀測到的方式交流。一定是有別的機制在發揮作用。

最後的結果很可怕。每天上午庫贊都會數放在加速器裡的蝗蟲。每天晚上,他同事傑爾姆·布爾把它們拿出來時也會再數一次。但是布爾發現他數到的個數比庫贊說的少。「我覺得快要瘋了。」庫贊說。「要是連蝗蟲數量都數不清,我的可信度就岌岌可危了。」

他重播錄像的連續鏡頭,並放大觀看,看到蝗蟲如果彼此靠的很近,就會互相撕咬。有些倒黴鬼甚至被整個吞食。那就是問題問題關鍵所在。調整群落的力量在於嗜食同類,而不是互相合作。對這一理論,庫贊給出了縝密的證明:「把蝗蟲腹部的神經切斷,它們就感受不到後方的撕咬,從而完全喪失集群能力。」他說。

庫贊的發現是一種現象的例證,這種現象激發了全球研究者的想像。一百多年來,人們一直想搞清楚個體是如何集結成群的。這個跡象非常吸引人——動物無意識生成的隊形跟物理學家在統計學模型裡看到的圖案一模一樣。一定有什麼潛在的共性。集群的秘密暗示著觀察世界的全新方式。

然而這個秘密幾十年來都無人知曉。一般來說,科學更擅長將複雜事物拆分為許多小部分,而不是反過來。科學想要研究清楚集群行為,但研究集群行為的技術手段和數學方法在當時還並不存在。

現在,得益於新的觀察技術、得力的軟體和統計方法,集群行為的機理得以揭示。確實,參與這個項目的物理學家、生物學家和工程師已經夠多了,而這項研究本身似乎發生了轉變——由研究者密度觸發的轉變。儘管既沒有明確的領導者,也沒有高瞻遠矚的計劃,這個痴迷於研究群體的群體卻發現,於局部衝突之中創造巨大凝聚力的規則,在從神經元到人類的一切事物中都有所體現。大家認為,看起來無比複雜的行為就建立在最簡單的基礎之上。而且,從癌細胞擴散到大腦工作,再到機器駕駛的車隊在高速路上行駛,全都能用這些規則解釋。現實中,個體之間的合作比獨立工作更加重要。

藍竹筴魚遇到危險聚成球狀,形成的環面讓捕食者困惑不已 攝影:Christopher Swann/SciencePhoto Library

亞里斯多德頭一個指出,整體大於局部之和。自此,哲學家,物理學家,化學家和生物學家也一次又一次地發現這個道理。但只有到了計算機時代,我們才有了將簡單規則迭代數百萬次的能力,這個模糊的概念也才得到密切關注。

在20世紀的大部分時間裡,生物學家和物理學家沿著平行卻各自獨立的途徑來探尋這一概念。生物學家們認識到生物的集群行為——這一點很難忽略——但是這些生物如何形成集群行為尚無定論。難點在於,在人們搞清楚集群如何形成前,得有人想出辦法進行觀察。在群落中,牛羚、細菌、椋鳥等所有生物個體看起來極為相似。而且,它們在三維空間中快速運動。「得到正確的數據是極為困難的事情,」布里斯托大學生物學家奈傑爾·弗蘭克斯說,他同時是庫贊的論文導師。「我們得同時著眼於每一部分和完整的整體。」

集群的產生

從神經元、癌細胞到鳥和魚,一組個體總能轉化成一個群體,而這些群體的移動方式是可以預測的。但不同的群體由混亂化為有序的方式有所區別。下面是一些在行為層面上引起集群的原因。——凱蒂·M·帕爾梅

金體美洲鯿魚

行為:避光

我們設想,鯿魚避光是為了免受攻擊。但對於可能引導其移動方向的光強變化,它們其實是感受不到的。它們遵循的是一條簡單的指令:光線消失時就慢點遊。結果就是,魚群在黑暗的池塘裡聚成一堆,一動不動。

螞蟻

行為:隨著節奏工作

如果一種螞蟻群體內部太擁擠、容易撞到對方,它們就每20分鐘暫停一次活動。活動潮協調良好,一波波地進行。


人類

行為:從眾

缺乏正常交流的人類會像羊群一樣容易領導。一群行人裡,只要有一個人按照指示向著某個目標前進,就算其他人並不知道目標是什麼,甚至不知道有目標的存在,這一群人最後也還是會逐步被帶往目標方向。


蝗蟲

行為:同類相食

如果很多蝗蟲擠在一起,並從身後被咬,就會為躲避危險而逃離。為了不被吃掉,蝗蟲群體漸漸地排成了康加舞[注2]隊形。它們還會產生信息素,吸引更多蝗蟲加入。集群就這樣產生了。


歐椋鳥

行為:效仿鄰近同類

歐椋鳥只與最近的六個同伴匹配速度和方向,無論群體有多擁擠都照做不誤。這樣的相互影響已經足以將整個群體引向同一方向。


蜜蜂

行為:撞頭

要是蜜蜂找到了新的蜂巢,會以特定的方式飛舞,表明蜂巢地點。但如果蜂巢不止一個,蜜蜂就會用腦袋使勁撞向別的飛舞的蜜蜂,來向同伴提議自己的選擇。要是被撞的次數夠多,它就不會繼續飛舞了。最終,新的蜂巢地點只會剩下一個選擇。

而另一方面,物理學家遇到了另一難題。通常生物學家研究的集群,其包含的個體數量從幾個到幾千個不等;而物理學家計算的集群,其中的個體數量卻難以數計。那些像液體一樣進行相變的集群,其包含的個體單位的數量級是10的兩位數次冪。從統計學的角度講,物理學和數學基本上把這些群落視為無窮大。所以這再次說明,我們不可能以任何有意義的方式直接觀察這些個體。但是我們可以給它們建模。

1970年,這一領域迎來了巨大的突破,當時一位名叫約翰·康韋的數學家發明了一款遊戲,取名為遊戲人生。康韋虛構了一個黑白棋板,黑白棋板上的遊戲棋子在黑白之間翻轉變化。棋子的狀態——棋子也稱單元格——由相鄰單元格的狀態決定。如果一個黑色單元格,附近沒有或者只有一個黑色單元格,那麼它會因孤獨而「死去」,變成白色單元格。如果有兩個,則沒有變化。如果增至三個,那麼這個單元格會「復活」——從白色變為黑色。如果增至四個,這個單元格就會因擁擠而死去——變回白色。這樣,黑白棋板就成了一塊不斷變化的馬賽克。

康韋可以在真實的板子上玩轉這些規則,但是,當他和其他程式設計師對遊戲進行數位化模擬時,生命遊戲變得相當複雜。遊戲的運行速度更高、棋盤更大,能夠產生驚人的圖案並不斷變化。根據不同的起始條件,程式設計師得到了像火車一樣能發出陣陣煙霧,或像機槍一樣能發射出小滑塊的單元格隊列。當時大部分軟體都需要複雜的規則來產生簡單的行為,生命遊戲卻反其道而行之。康韋做出了一個湧現模型——讓那些黑白小精靈們有能力自我組織並生成新物。

十六年後,電腦動畫師克雷格·雷諾茲開始尋找某種方式使大規模集群的動畫運動自動化——即一種能夠節約處理時間和資金的更高效算法。雷諾茲開發出了軟體Boids,這款軟體生成了模擬一群鳥兒的虛擬主體。軟體中包含了障礙迴避和飛行物理原理,但Boids的核心只有三條簡單的規則:飛向鄰近鳥兒的平均位置,與鄰近鳥兒保持一定的距離,與鄰近鳥兒的平均飛行方向相匹配(方向匹配描述個體與它鄰近個體的移動方向的相似度)。規則僅此而已。

Boids和類似軟體徹底改變了90年代早期的好萊塢動畫,這使得《蝙蝠俠再戰風雲》中的企鵝動畫和蝙蝠動畫成為可能。其後來者包括Massive等軟體,Massive曾為指環王三部曲中的宏大戰役設計動作。這一切已足夠令人驚嘆,但是Boids生成的鳥群表明,現實世界的動物集群也可能生成自同樣的機制——並非按照自上而下的命令、有序鳥群的心智模板或者心電感應(由一些生物學家鄭重提出);而是如同亞里斯多德預想的那樣,複雜性可能是自下而上產生的。

這一領域才剛剛起步,並開始騰飛。1995年,匈牙利物理學家維切克開始模擬鳥群。到了20世紀90年代末,德國物理學家迪爾克·黑爾賓編寫了仿真程序,其中,當數位化的模擬人類逃離類似於火災之類的危險時,它們會不由自主地在擁擠大大街上形成狹窄的人流,並且你擁我擠導致致命的堵塞和擠壓——如同真實的人類一樣。黑爾賓只利用簡單的「社會力量」就模擬了這一現象。他要做的僅僅是告知虛擬人類:以自然步速向著同一個目標進發,與牆壁和其他模擬人類保持距離,同時與鄰近者的方向保持一致。於是乎,這些模擬人類瞬間蜂擁而入,簡直令人驚嘆!

到了21世紀初期,生物學和物理學的集群研究出現了交叉領域。攝影和計算機成像技術可以展示出動物集群中的個體活動,這些模擬技術產生了越來越多逼真的圖像。研究者開始提出關鍵性問題:生物集群所遵循的規則,是否也如生命遊戲或者維切克的模型那樣簡單明了呢?如果答案是肯定的,那麼它們又是如何做到的?

成形

改變簡單參數的值就會對集群產生巨大影響。研究人員伊恩·庫贊只控制虛擬群體的吸引、排斥、速度匹配(一個生物的移動方向與它鄰近同伴方向的相似程度)三個值,便得到了群體三種不同的表現,這些表現與自然界中的現象極為相似。——凱蒂.M.帕爾梅

無序:只與最近的鄰居進行速度匹配,結果是……群體一片無序。

環面:提高速度匹配值,混亂的群體會旋成甜甜圈的形狀,這個形狀叫做環面。

群集:把群體的速度匹配值調到最大,環面會發生改變。所有個體都朝著一個方向移動。


在研究集群現象之前,庫贊先是收集集群生物。在蘇格蘭長大的他想要養寵物,但由於兄弟們患有各種過敏症,庫贊只能飼養最異類的寵物。他說:「我的床後面有蝸牛,櫥櫃裡有蚜蟲,學校的儲物櫃裡還有黏糊糊的昆蟲。」任何形成集群的東西都令他著迷。「我記得,有一次在電視上看到類似流體的魚類,此後我一遍遍地反覆看,簡直著了魔。我覺得魚類很無趣,但是它們遊動時形成的陣型——」庫贊頓了一下,你幾乎可以從他的眼中看到魚群在打著轉兒;之後,他回過神兒來。「從此,我就對陣型感興趣。」他簡單地總結道。

1996年,庫贊成了弗蘭克斯實驗室的一名研究生,因此他終於有機會研究集群現象。那時,弗蘭克斯正嘗試研究蟻群如何自我組織,庫贊就加入了進來。他給每隻螞蟻蘸上顏料,然後在錄像中觀察螞蟻,他一遍又一遍地重播錄像,觀察不同的個體。他說:「那是非常艱苦的工作。」更糟糕的是,庫贊懷疑這樣做是否會有成效。那時,他認為肉眼觀察不了蟻群中龐雜的相互交流。因此,他轉向了仿真領域。他學會了電腦編程,以此來追蹤螞蟻個體——並最終模擬整個蟻群。也就是說,他的研究對象轉為蟻群而非螞蟻本身。

對於生物學家來說,這個領域很冷僻。「我曾經認為整間實驗室都研究這個問題,」庫贊說。「後來我驚訝地發現實際情況並非如此。」不過最後,他發現了Boids。2002年,庫贊"破譯"了這個軟體,把重點放在了三要素上:對象間的吸引,對象間的排斥和對象的隊列值。隨後,他開始這方面的研究。打開吸引力和排斥力,關掉對象的隊列值後,他的虛擬蜂群變得鬆散而無序。提高隊列值後,蜂群合併成一個迴旋的環,就像鯖魚群那樣。而在他把隊列值升到最高后,原先形成的環瓦解,所有個體沿著一個方向飛,重新聚集在一起,就像一群遷徙的候鳥。換句話說,所有這些不同的陣型來源於同樣的算法。「從那時起,我就把模擬器當做我大腦的延伸,」庫贊說「計算機輔助我思考,因此,我可以培養對這些系統工作方式的直覺認識。」

2003年,庫贊拿到撥款,在牛津大學研究蝗蟲。這時,世界各地的實驗室都低調地各自研究著其他生物集群。針對菌群、黏菌群、魚群、鳥群等對象的廣泛研究資料問世。而一些實驗室率先把物理學和生物學的集群研究相結合,庫贊的研究團隊就是其中之一。在研究動物行為時,「我們過去依靠的是記筆錄和其他文字記錄,譬如『大猩猩打了小猩猩』。」 維切克說。「而現在是一個嶄新的時代——我們能在一秒鐘內收集數百萬字節的數據,然後用計算機來分析這些數據。」

一群蝗蟲 攝影:Mitsuhiko Imamori/Minden

目前,39歲的庫贊管理著普林斯頓大學的一個實驗室。他臉龐寬大,一頭短髮乾淨利落,黑框眼鏡後投來的目光深邃。庫贊領導的19人團隊雖然隸屬於生態學及進化生物學部門,但是卻也包含物理學家和數學家成員。他們有一個配有八臺高端工作站的工作室——他們稱這些工作站為「Hyron(克裡特語中的蜂巢)」,該工作室配有視頻遊戲顯卡。

因為蝗蟲易逃脫、危害農作物,所以美國禁止用蝗蟲做研究。因此,當庫贊2007年來到普林斯頓大學時,他就意識到要換種新動物來研究了。庫贊曾經研究過魚群,因此這一次,他又拿著漁網,穿著高筒靴,帶著一群興致勃勃的人朝附近的湖走去。數小時後,他們只捉到了幾條魚,捕魚行動就這樣可笑地以失敗告終,他向附近的幾位漁夫走去。「我以為他們知道哪兒有魚群,可是當我走上前去,卻發現他們的魚筐裡只有成群的小魚在瘋狂地遊來遊去。」這些金色的小魚——只有2-3英尺長,長得毫不起眼。「比我想像中的更遲鈍。」庫贊說道。這些魚非常便宜,他只花了70美元就買下了足足1000條。

庫贊走進放魚的房間,看到這些等待投食的小魚們聚集在水箱正面,不再是有序集群的樣子。但是,庫贊把它們撈出來放進附近一個更大的水池裡之後,它們聚集在一起,就像賽車一般在跑道上你追我趕。庫贊實驗室的研究人員在魚小小的背鰭上注射了彩色液體和膠凝液,這兩種物質混在一起凝結成色彩明麗的塑料,這樣研究人員從水池上方觀察時,小魚會非常顯眼。當魚兒在水池中遊動時,光線照亮背鰭上塑料,照相機就可以記錄魚兒的運動軌跡了。庫贊利用這些蠢蠢的小魚的運動進行研究,焦點不再放在集群如何形成,而轉向研究魚群能夠達成何種目標,即這些小魚通過集群獲得了何種能力。

例如,當庫贊用手電筒照亮魚群,它們會一致遊到相對陰暗的地方,大概是因為魚類只能靠「逃跑」來保護自己,所以只有黑暗才能給它們安全感。類似行為可以用1964年提出的「錯誤平衡原則」來解釋。根據這種理論,每條魚的個體遊向不可準確預期,但由於魚群聚集並相互影響,平衡了這些略微錯誤的預期,使群體能保持最佳方向。這個概念,可以看做是新聞媒體人詹姆斯·索羅維基[注1]所推廣的「群體的智慧」。

但是庫贊實驗室觀察研究了魚群,發現這個理論是錯誤的。群體無法平衡不完美的預期,因為個體們根本就無法判斷哪個地方更黑暗。相反,它們只遵循一個簡單的原則:在陰影處遊得更慢。當無序的魚群遊到暗區時,邊緣的魚就會減速,使整個群體旋轉進入暗區。一旦逃脫亮區,所有的魚就減速,聚集在一起,就像汽車被堵在高速公路上。「這純粹是一種湧現特徵。」庫贊說。「只有在群體層面上才存在感知能力。」換句話說,沒有一條魚有目的性地遊動。生物群體並沒有聚集的智慧。

羊群 攝影:Dariusz Paciorek/Gett

集群領域的其他研究人員也發現了群體智慧帶來的其他相似效果,其中一些就發生在現實世界的集體中。每到春天,蜜蜂都會離開原有的聚集區去構建新巢。偵查蜂回到蜂巢後,通過擺動尾部、跳八字舞告訴同伴們理想蜂巢的位置。複雜的舞步包含了距離和方位等重要信息,但是更重要的是,這些舞蹈激勵了其他偵查蜂。

康奈爾大學的行為生物學家託馬斯·西利用彩色顏料標記去往不同目的地的蜜蜂,發現主張在某個地點築巢的蜜蜂,會用頭部撞擊那些搖著尾部主張另一地點的同伴。一隻跳著舞的蜜蜂如果受到足夠多的撞擊,就會停止舞蹈。頭部撞擊在蜜蜂世界相當於投反對票。當一方獲得的支持超過了特定的臨界值,整個蜂群就會一致飛向這一方所主張的方向。

尋找新巢的蜜蜂的群體具備蜂群思維,這種思維是由不同個體組成的。這個暗喻並非不值一提。20世紀80年代,認知科學家就開始假定人類認知本身也是個湧現的過程。在我們的大腦中,思維是這樣形成的:在我們的大腦中,思維是這樣形成的:腦部不同的神經元選擇不同的偏好,這些神經元如同擺動尾巴的蜜蜂一樣,刺激一些相鄰神經元活躍起來;也如同那些撞頭的蜜蜂一般,抑制其他相鄰神經元興奮。這樣的競爭不斷增強直至某種決策湧現出來。如此,大腦可以發出一致的指令,讓人們「右轉」或者「吃這塊餅乾」。

在椋鳥中我們也可以發現相同的動態變化:晴朗的冬日傍晚,嘰嘰喳喳的小黑鳥們聚集在羅馬黃昏時分的天空,如同沙沙作響的黑布一般旋轉起來。鳥群一旦遭遇鷹襲,所有的椋鳥都能迅速躲避,就算那些位於鳥群邊緣、並未直接感受到危險的椋鳥也是如此。這該如何解釋?義大利物理學家安德烈亞•卡瓦尼亞利用三臺攝像機,從一個博物館寒冷的屋頂上拍攝了數千隻椋鳥的運動過程,然後用電腦重構了這些椋鳥的三維運動,從而揭開了這一秘密。在大多數個體之間信息傳遞的系統中,信息的質量會逐漸衰減並受到破壞——就像傳話遊戲一樣。但卡瓦尼亞發現,椋鳥的運動是以某種「無標準」的方式統一的。一隻轉彎,其他的都跟著轉彎;一隻加速,其他的都跟著加速。其中的道理很簡單——即與附近六隻鳥的動作保持一致且不撞到它們。但因為鳥群內信息傳遞其質量衰減遠比預想中慢得多,所以任意一隻椋鳥的感知傳遞到鳥群邊緣時,整個鳥群就開始移動。

所有的相似之處似乎都指向了大一統集群理論——一種包含了各個方面集群行為的超級算法。在一篇論文中,維切克和他的同事們想知道,是否存在「一些簡單基礎的自然定律(比如熱力學定律)」,從而推導出我們所觀察到的各種現象。

庫贊也考慮過同樣的問題。「為什麼我們總能看到這些現象?」他說。「這背後一定有一些更深層、更本質的東西。」生物學家非常熟悉趨同進化,比如海豚和鯊魚都具有流線型體型,或者蝙蝠和鯨魚的回聲定位——不同譜系的動物產生相似的適應性。但算法的趨同進化又是怎樣的?是各個集群表現出不同行為——蜜蜂撞頭、椋鳥效仿鄰近同類、鰷魚避光——而這些不同行為產生了相同結果,還是有一些基本規則隱藏在這現象背後、而群體的行為只是規則通向集群的橋梁?

史蒂芬•沃爾弗拉姆很可能會同意上文後一觀點。這位英國數學家、必備軟體Mathematica發明者在2000年出版了一本足足有1200頁厚的著作——《新科學》。書中假設,群體所呈現的湧現性質來自於簡單的程序。而正是這簡單程序,造就了雪花、貝殼、大腦乃至宇宙本身的複雜。沃爾弗拉姆承諾自己的著作會引領發掘此算法,可實際上這一承諾並未兌現。

與此同時,庫贊更為謹慎地宣稱,他所研究的領域曾觸碰到了生命、宇宙與萬物的秘密。「對於暗示存在著能夠解釋股市、神經系統和魚群的基本理論,我本人是很謹慎的。」他說「這種想法很幼稚。萬能公式的想法本身就是很危險的,」物理學推算出蝗蟲之間的相互運動,但這種機制是在同類相食之中呈現出來的。不是數學創造出生物,而是生物孕育了數學。

但是,幾乎每個結合能量——動能、熱能,等等——的個體單位系統都會產生陣型。在震動的平臺上跳動的金屬棒形成了漩渦。培養皿裡的肌肉蛋白在分子級馬達的推動下做單向運動。腫瘤可以誘導產生大量癌細胞,它們可以轉移,跟著開路細胞,與周圍組織對齊併入侵其中。這些腫瘤細胞就像移動的集群;分析出它的算法,也許我們就可以保護重要器官免於傷害,或阻止腫瘤惡化。

這些規則同樣適用於我們研究更複雜的集群。視網膜是位於眼球壁內層的感光組織,聯繫眼神經和大腦。普林斯頓的神經學家麥可•貝裡,將多片視網膜放置在電極上並對其播放錄像帶,以觀察其電生理反應。在他的實驗中,播放的影像與庫贊實驗用移動光源作用是一樣的。貝裡也發現了隨著神經元增加而出現的湧現行為——就像那些魚一樣。「不論這個多樣性體現在方向、走向還是表決方式,我們都可以從不同系統中歸納出數學規律。」

人群 攝影:Amanda Mustard/Corbis

在距離普林斯頓大學主校區幾米遠的地方,有一間看起來像小型飛機庫的實驗室,裡面懸掛著各種各樣的潛水器。實驗室瀰漫著刺鼻的氯氣味道。氣味源於一個寬20英尺、高8英尺、容量20,000加侖的水箱。水箱裡面有四個和貓咪差不多大的機器人,背部和尾部配有螺旋槳,可以在三維空間中遊泳。

這些機器人叫Belugas,是用來測試集群活動的模型。「我們正在研究的自然機制,我之前從未設想過要親自設計。」工程師內奧米·倫納德這樣說道。她計劃釋放一個水下機器人吊艙,收集溫度、水流、汙染等更多數據。她的機器人也可以追蹤移動的變化、與其他機器人保持足夠的距離從而避免收集冗餘數據——理論上來說,只要有足夠的編程,就可以解密這些複雜行為。

它們今天出了點問題。其中3個Belugas被拿出來修理。在水中那一個是手動模式,用一根粗遊戲搖杆操控著。控制的回應機制或許稍有延遲,但絕不會允許出格的操縱。

不過倫納德有一段機器人合作的視頻,這更具說服力。這些機器人在執行任務時遵循寫入的反饋控制算法程序,比如在石油洩漏模型發現石油高度集中點,或者各自收集目標物然後集合。

建出了成功的機器人集群,說明研究者們已經發現了一些基本原理。現在機器人群體已經產生,但大部分要麼就是使用極為複雜的人工智慧,要麼就是依賴於人類控制或是中央計算機發出的指令。在陶馬什·維切克——發明早期群體仿真的物理學家——看來,這無異於作弊。他正試圖製造出一種四軸飛行器,期望這種四軸飛行器僅憑毗鄰飛行器的位置、方向和速度信息就能像真正的鳥類一樣群聚。維切克想讓這種四軸飛行器追逐另一架遙控飛行器,但迄今尚無進展。「如果只按我們和伊恩創建的簡單規則來做,這東西是行不通的。」維切克說,「它們總是追過頭,因為減速不夠。」

另一組研究人員則用Boids裡的一種模板引領遙控飛機的集群行為。Boids即是在此領域邁出第一步、進而引發星火燎原的那個計算機動畫軟體。與此同時,這些研究人員還試圖對一群無人飛行器進行導航。這些飛行器利用縝密的網絡理論相互交流——網絡理論正是臉書上的人際關系所遵循的規律。還有一個團隊想將集群行為在自動駕駛汽車領域中加以運用——避免碰撞是產生集群所需的基礎屬性;萬不可撞到人或另一輛車則是自動駕駛車輛的要務。

到目前為止,Belugas的最大障礙是工程。機器人對命令做出的反應有延遲,它們外殼裡微小的不對稱會改變其他所有機器人的移動。最終,要使對集體的研究上升到新的層面,關鍵可能就在於解決這個難題。自從Boids那個時候,科學家們就對動物如何相互影響做出了一個很大的假設。但動物遠不止模型這麼簡單。它們會感知世界,會交流,會做出決策。這就是庫贊想要探索的能力。「我一開始著眼於簡單單元的相互影響,再將它們組成複雜的模式。這樣做不錯,但真正的動物沒這麼簡單。」庫贊說。他從書架上拿起一個塑料的烏鴉模型,「這是個相當複雜的生物。弄懂這個,就能夠在自然界三維環境中分析動物行為了。」第一步,可能會是在鳥籠裡放一個便宜的微軟Kinect遊戲系統,讓紅外線充滿房間,把空間在地圖裡繪製出來。

第二步,是在現實世界裡測量對應的數據。烏鴉群裡的每一隻都會戴上微型傳感器記錄下動作,以及它們身體裡的化學物質、腦內活動,還有視網膜上的成像。庫贊將會把每隻鳥的細胞和神經元的活動與群體的行動匯合起來。這是加強版的蝗蟲加速器——將現實模型與技術相融合,得到關於生物的前無古人的看法。此前,生物向來被看作個體來研究,卻從未被當成整體看待。「到那時,我們就能夠真正理解動物是怎樣從對方身上獲取信息,相互交流,並做出決策的了。」庫贊說。他不知道自己將會發現什麼,但這正是身處集群之美:即使對目的地一無所知,最終也仍會到達。

Ed Yong(edyong209@gmail.com)為《國家地理》寫的博客《科學不難懂》(Not Exactly Rocket Science)

譯者:qyq610 louisaliang Penny940214 卷福大大 老虎尾巴(負責人)

注釋:

[1]詹姆斯·索羅斯基:《紐約客》專欄作者,著有《群體的智慧》一書

[2]康加舞:非洲舞蹈,多人圍成一圈起舞

相關焦點

  • 海豚|善於合作,組建智慧小群體協作,捕獵遊玩的動物
    長期以來,科學家一直都在研究海豚的群居生活和智慧行為。當她追趕上海豚時她發現了一大盛宴,一群海豚正在團結協作進攻魚群。海豚的協作捕獵斯默克看了一場海豚合作捕獵的盛會,7隻雌性海豚正在&海豚的智慧化圖小團體在海豚世界中,群體的劃分是由性別決定的
  • 山東省工業和信息化廳關於印發《山東省特色產業集群管理辦法》的...
    第三條 特色產業集群申報遵從自願原則。省工業和信息化廳會同有關部門對特色產業集群進行認定管理和指導培育,鼓勵各級財政按照有關規定給予獎勵支持。第二章 申報條件第四條 特色產業集群申報需同時滿足以下基本條件:(一)產業特色明顯。
  • 打造「3+7」千億園區 支撐「2+1」產業集群
    當前,惠州正構建「2+1」現代產業集群,加快發展石化能源新材料、電子信息產業兩大產業集群,培育生命健康產業。惠州集中優勢資源和力量打造「3+7」工業園區,成為招商引資的主要載體、產業集聚的重要平臺。在千億園區加持之下,高質量發展動能不斷積蓄。
  • 河狸築壩,其團結一致的自覺協作讓人驚嘆
    似乎很多動物都有良好的集群合作意識。它們也知道團隊合作的力量,是對付強敵的最有效方法之一。當它們在面對比自己高大或實力強的獵物時,這些捕食者就會以群體合作的力量來制服獵物。比如,兇猛的獅子如果單獨面對一隻奮力抵抗的長頸鹿的話,那麼長頸鹿完全可能用其堅硬的蹄子將獅子骨頭踢碎。ー只麋鹿對付一隻狼不算太難,但對付一群狼則是不可能的。然而對於集群的意識也是有限度的。
  • 重慶渝北聚力打造「五大千億級」產業集群
    全國首款新冠肺炎專用AI超聲視診器、首款新型全地形管網檢測機器人、智慧管理系統和工業4.0產業應用整體解決方案……,3月31日,獲評「中國最具活力的軟體園」的仙桃國際大數據谷通過「雲」發布方式,面向全球首發13款AI、智能製造、醫療健康領域的新產品、新技術、新服務。
  • MySQL資料庫高可用集群搭建-PXC集群部署
    Percona XtraDB Cluster(下文簡稱PXC集群)提供了MySQL高可用的一種實現方法。集群是有節點組成的,推薦配置至少3個節點,但是也可以運行在2個節點上。wsrep api中定義的集群內部全局事務id,用於記錄集群中發生狀態改變的唯一標識以及隊列中的偏移量。
  • 打造千億級高端食品產業集群
    打造千億級高端食品產業集群深圳特區報2019年12月27日訊 12月26日,記者從市市場監管局和市農業產業龍頭企業協會第二屆會員大會上獲悉,借鑑荷蘭食品谷發展經驗,深圳將與中國農科院合作共同打造深圳國際農業食品科學中心,建設深圳國際食品谷,滿足大灣區城市居民對食品營養健康與食品安全的需求。
  • 光伏智慧路燈落地天津;電投智慧燈杆在雄安閃亮登場
    來源:燈杆智慧說 近日,智慧燈杆出現在天津、雄安兩地首個智慧能源項目中,助力項目展示未來能源發展新模式,也為其它區域的智慧共建項目提供示範。詳情請看下文:01雄安新區:5G智慧路燈照亮白洋澱火車站作為雄安新區目前唯一的火車站,同時也是最繁華、人流最多的地段之一,白洋澱站站前街上燈火通明,70根5G智慧路燈點亮了站前廣場,為南來北往的旅客和前來活動的市民提供便利,成為雄安新區的一個亮麗窗口。
  • ...軟體集群產才融合推進工作方案 五大行動快培國家級軟體產業集群
    為深入推進科教與人才強省、製造強省發展戰略,全面落實「五堅持五提升」人才工作體系,創新產才融合協同推進工作機制,加快培育國家級軟體產業集群,9月7日,由江蘇省人才工作領導小組辦公室、江蘇省工業和信息化廳聯合制訂的《江蘇省軟體集群產才融合推進工作方案》在2020中國(南京)軟博會開幕式上正式發布。方案確立了主要任務、總體目標、五大行動以及保障措施四大內容。
  • 在線學習|不用下載,不用安裝,在線零延遲協作白板?
    2020-03-04 07:58:31 來源: 智慧教育胖胖老師 舉報
  • 騰雲憶想榮獲2020騰訊雲啟大會「年度協作獎」助力產業數位化升級
    本次榜單設置「年度貢獻獎」「年度行業擔當獎」「年度協作獎」「年度創新獎」等九大獎項,共有37家企業上榜,成都騰雲憶想科技有限公司(以下簡稱「騰雲憶想」)作為騰訊雲最重要的區域技術合作夥伴被授予「最佳年度協作獎」,道一、法大大等其餘5家高新技術科技企業一同獲獎。過去兩年來,騰訊雲所期望的產業網際網路的開放生態已初步形成。
  • 稿定雲剪上線視頻協作功能 重新定義視頻協作流程
    11月11日,稿定雲剪視頻協作正式上線。據悉,該功能不僅可以幫助視頻從業者在審批階段直接在單幀畫面中進行圈點畫評,還能夠在網頁和手機端完成對視頻項目的全鏈路管理,包括項目的狀態更改、成員權限設置、項目文件分享等,真正實現完整的視頻協作。
  • 主從哨兵集群終於給你說明白了
    Redis有三種集群模式,第一個就是主從模式,第二種「哨兵」模式,第三種是 Cluster 集群模式。今天就和大家細細聊聊這三種模式。主從複製當其中一臺伺服器更新之後,伺服器會自動的將這臺更新的數據同步到另外一臺伺服器上。通過持久化的功能,redis可以保證就算是服務宕機重啟了,也只有少量的數據會丟失。
  • 通化市二道江區人民法院與轄區部門協作 ——利用網際網路解鎖送達新...
    通化市二道江區人民法院與轄區部門協作 ——利用網際網路解鎖送達新模式 2020-04-13 18:31 來源:澎湃新聞·澎湃號·政務
  • 嘉興奮力打造「五大」先進位造業產業集群
    培育發展「五大」先進位造業產業集群,是嘉興新製造「555」行動的重要內容,也是嘉興打造長三角核心區全球先進位造業基地的重要抓手。日前,嘉興市工業轉型升級領導小組辦公室同步印發五個《實施意見》,為「五大」先進位造業產業集群分別錨定方向、細化目標、明確路徑。
  • IPFS礦機服務商選擇螞蟻集群的六大理由
    螞蟻集群從2019年開始就在關注布局IPFS賽道,也有在軟體算法上進行研發布局,最後沒能在一測二測中取得名列前茅的成績,螞蟻集群及時調整思路,選擇和測試網全球前三的軟體算法團隊合作。讓客戶能使用最好的軟體算法,從而保障客戶投資收益。
  • 濱海-中關村科技園打造「3+1」產業體系 四大產業集群規模初現
    天津北方網訊:濱海-中關村科技園圍繞智能科技、生命大健康、新能源新材料、科技服務業,打造「3+1」產業體系,四大產業集群初具規模。  天津菲爾茨智能科技有限公司去年4月進駐濱海-中關村科技園,致力於為生產製造型企業提供一站式智慧化解決方案,包括工業物聯網雲平臺、設備大數據挖掘、人工智慧、環保科技等領域。公司總經理助理兼人力行政總監王皓郅介紹:「園區硬體設施配備齊全,我們直接拎包入住。註冊手續園區有人幫忙辦理,專利申報也有服務中心,比我們自己申報要快兩個月。
  • 螞蟻集群IPFS礦機代理商「星火計劃」發布會成功召開
    10月25日,由螞蟻集群主辦、螞蟻集群商學院承辦的「螞蟻集群IPFS分布式存儲『星火計劃』發布會」在古都西安成功召開,西安市區塊鏈技術應用協會為本次大會指導單位,八寶飯區塊鏈為大會戰略合作媒體並全程提供報導支持。
  • 智慧物流的基本功能及三大特點
    打開APP 智慧物流的基本功能及三大特點 發表於 2018-11-27 16:11:09 智慧物流,指的是基於物聯網技術應用,
  • 茂縣東西部扶貧協作和對口支援文化交流活動在浙江舉辦
    1月5日—6日晚,茂縣東西部扶貧協作和對口支援文化交流活動先後在浙江省玉環市、溫嶺市舉辦,大型歌舞劇目《羌魂》為玉環、溫嶺兩地群眾展現了原汁原味的羌文化。受到當地觀眾熱烈稱讚。《羌魂》劃分為「序、祭、耕、韻、情」5個章節,節目以悠長的羌笛、濃重華美的羌繡、雄勁豪壯的羊皮鼓舞、「羌族古聲部民歌」再現濃鬱的羌民族風情和歷史文化。