《失控》读书笔记——第二章 蜂群思维

2.1 蜂群思维

蜜蜂,是彻底的母权制,除了少数无用的雄蜂,其余全是雌性姐妹。

不能把蜜蜂看成个体,应该把蜂群作为整体来观察。事实上,蜂群并没有统治者。因此,一个蜂巢+一群蜂群可以看作一只动物(而不是一群)。这是民主制度的真髓,是彻底的分布式管理。

昆虫群体都不仅仅是类似于有机体,而就是一个有机体。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

群氓中“群态”是从一群完全罔顾其群体形状、大小、队列的生物中涌现出来的。

“涌现”逻辑:2+2不等于4,也不等于5,2+2=苹果。三个音符构造出的,不是第四个音符,而是星辰。

2.3 非均匀的看不见的手

一个蜂巢机构,是从每个蜜蜂个体“涌现”出来的。“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。

这样一个活系统的普遍规律:低层级的存在无法推断出高层级的复杂性。如果不实际地运行它,就无法揭示融于个体的涌现模式。(就像每只蜜蜂都无法推断它所在的蜂群要干什么)

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。

2.4 认知行为的分散记忆

我们的意识通过许多散布在记忆中的线索创造了现在,如同它创造了过去一样。

我们的记忆(以及我们的蜂群思维)是以同样模糊而偶然的方式创造出来的。

感知的行为和记忆的行为是相同的。

记忆是随机地存储在整个神经元网络中的。(“稀疏分布记忆”算法)

当只给定最模糊的线索时,“稀疏分布记忆”算法也能够从无数的可能性中发掘出一些东西。

并行分布式计算非常适用于感知、视觉和仿真领域。在采用稀疏分布式内存的超级计算机里,记忆与数据处理的差异消失了。记忆成为了感知的再现,记忆和感知都是从一大堆互相连接的部件中涌现出来的模式。

2.5 从量变到质变

漩涡是一种涌现的事物,如同群一样。不论你多么确切地了解 H2O 的化学特征,它都不会告诉你任何有关漩涡的特征。漩涡的特性来源于大量共存的其他个体。

事物的涌现大都依赖于一定数量的个体,一个群体,一个集体,一个团伙,或是更多。

数量能带来本质性的差异。

一些物理属性,如温度,也取决于分子的集体行为。涌现的事物(如温度)是可以被精确测量、甚至预测的。它是真实存在的。

当连接度足够高且成员数目足够大时,就产生了群体行为的动态特性——量变引起质变。

2.6 群集的利与弊

有两种极端的途径可以产生“更多”:一是顺序操作,二是并行运作。

顺序操作就像工厂的装配流水线一样,其原理类似于钟表的内部逻辑——通过一系列的复杂运动来测度出时间的流逝。大多数机械系统遵循这个逻辑。

并行运作系统有我们所熟知的各种名字:蜂群、电脑网络、大脑神经元网络、动物的食物链、代理群集。

每个并行系统都汇集了许多自治成员。”自治”意味着每个成员要自行反应。这与服从中心命令截然不同。

这些自治成员之间彼此高度连接,但并非连到一个中央枢纽上。它们组成了一个对等网络。这叫”去中心化”

分布式系统四个特点:
  1. 没有强制性的中心控制
  2. 次级单位具有自治的特质
  3. 次级单位之间彼此高度连接
  4. 点对点间的影响通过网络形成了非线性的因果关系。
群系统的好处:
  1. 可适应(不怕一部分组件失效)
  2. 可进化(一个组件的新功能可以传递给其他组件)
  3. 弹性(不怕小故障)
  4. 无限性(自发的秩序有助于创造更多的秩序)
  5. 新颖性
群系统的明显缺陷:
  1. 非最优(没有中央控制,群系统效率低下,有冗余)
  2. 不可控(没有绝对的权威中心)
  3. 不可预测(“涌现”)
  4. 不可知(没有像钟表系统一样的因果关系)
  5. 非即刻(启动时间长)

2.7 网络是21世纪的图标

由真正多元化的部件所组成的群体只有在网络中才能相安无事。其他结构,如链状、金字塔状、树状、圆形、星形等,都无法包容真正的多元化。

布拉斯悖论︰为已经拥堵的网络增加线路只会使其运行速度更慢。

网络有其自己的逻辑性,与我们的期望格格不入。

当我们把自己与蜂巢似的网络连接起来时,会涌现出许多东西,而我们仅仅作为身处网络中的神经元,是意料不到的、无法理解和控制不了的,甚至都感知不到这些东西。任何涌现的蜂群思维都会让你付出这样的代价。

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