《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。