黏菌、社会性生物、及群体智慧的涌现
2015/4/6 哲学园

     本文来源于微信公众号‘机器之心’(almosthuman2014)

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     本文原载unanimousai，机器之心独家翻译出品，参与成员：电子羊、salmoner、汪汪。

     译者按：这是协同智能平台UNUM的一篇博文，他们从黏菌的协同中获得了灵感。

     黏菌总令我浮想联翩。还有鱼群和鸟群，以及其他一切在闭环系统中通力合作从而演化出群体智慧的社会性生物。我们不吝为这些自然系统命名——群、落、簇、团、撮等等。不管它们叫什么名字，无一例外的是，随着时间的推移，它们都会涌现出协作的行为。这是因为，当群体作为一个凝聚的系统集体行动时，能更好地解决问题，做出决策，最终更好地生存下来。

     这就是为何我着迷于将智能放大(intelligence amplification)扩展到我们人类自身。我指的可不是众包、民调或者是市场预测，这些不过是对大量个体的意见建议依次加总。这些方法当然有其价值，尤其在刻画群体特征时，但它们并不产生同步闭环系统。在同步闭环系统中，参与者实时集思广益，打造出一个自发的统一体。

     我所说的，是群体智慧(swarm intelligence)。在其中，个体组成的群体能够一起解决问题，参与者通过实时反馈回路互联，从而得以群策群力，做出决策和行动。我所说的，也是一个过程；在其中，统一体显著优于其中的单个个体。这个过程很复杂，经过了亿万年的不断进化，跨越了界门纲目科属种，从黏菌这样的单细胞生物到蜜蜂蚂蚁这样的社会性昆虫，再到鱼和鸟这样的脊椎动物，这一过程都普遍存在。即便在藻类身上，也体现出这种群体智慧。

     看看这不起眼的黏菌。这是一种单细胞有机体，它们大量聚集(数以百万计)形成一个超级细胞，共享细胞壁，作为一个统一体而运行。尽管单个细胞简单至极，统一体却能在林地中寻找腐烂的植被以果腹。事实上，日本北海道大学的研究人员发现，黏菌能在迷宫中寻找到食物之间最短最高效的路径。也就是说，作为一个统一体，这些简单细胞展现出了超越个体的集体智慧。在鱼群、蚁群和鸟群中也可以观察到类似的现象。但是人类呢？我们生来不具备这种将智慧汇聚起来的能力。

    

     但是，假设一下，如果我们能集成群落呢？随之而来的合作体(collaborative entity)智能能否提升？这一问题本来只是纸上谈兵，但是去年，社交工具UNUM开始了一项特别的尝试，局面将得以改变。UNUM像是电子媒介的粘合剂，将人们黏合在一起，产生群体智慧。这种群体智慧可以回答问题、进行决策、想出点子，甚至可以表达观点。到目前为止，结果喜人。

     过去的几个月，我们让这个人工群体尝试着解决一些众所周知的问题：预测NFL(美国职业橄榄球联盟)季后赛、电影金球奖和超级碗的结果，最近则是预测2015年奥斯卡奖的15项大奖。在所有情况下，群体智慧的表现远远将个人甩在了身后。事实上，这一统一体比最专业的个体表现还要好。群体智慧的表现也优于一群个体投票的均值。所以，严格说来在描述群体方面也比传统的方法(前文提到的民调等)技高一筹。简言之，目前为止的测试表明，将人们组成一个实时的动态系统大有裨益。

     为了量化研究，我们在最近的一组测试中，将人工群体和传统的民意测验进行了比较。我们调研了48个人，让他们预测2015年奥斯卡颁奖典礼中最热门的15个奖项。首先，采用传统民意测验的方法，以票数最高的预测作为该群体的代表意见。他们一共做出了15个预测，其中有6个正确(成功率40%)。然后我们挑出了48人中的7个人，作为一个子群，让他们对同一个问题作出预测，但是现在作为一个统一的动态系统(即，一个群体)。在之前的民意测验中，这些人的表现在48人里处于平均水平，所以我们确信并没有挤进来特立独行的个体。猜猜发生了什么……

     当作为一个群体行动时，这7个人的15个预言中有11个正确(正确率73%)。换句话说，一个仅仅拥有15%人口规模的子群有73%的成功率，大大优于传统调研方法的40%正确率(尽管他们人多势众)。前者的正确率几乎是后者的两倍。我们相信，这证明了实时群体确实拥有卓越的能力。

     我们把这种人工群体叫「社会群落」(Social Swarms)。 UNUM平台允许任何人去创造他们自己的社会群落，然后邀请他们的朋友和同事来向这个群落提出任何他们喜欢的问题。如果你对之前的研究感兴趣，可以读读我们先前的博客：

     NFL季后赛：http://unanimousai.com/?p=185

     金球奖：http://unanimousai.com/?p=185

     超级杯：http://unanimousai.com/?p=207

     奥斯卡颁奖典礼：http://unanimousai.com/?p=294

     下面这个视频，展现了一个社会群落的行为。这个群体由32个大学生组成，实时连接在一起，回答下面这个问题：「最好的社交网络是什么？」总进程花费了仅仅26秒，但却通过简单的视觉形式展示了迷人的过程。来看看这个群体的智慧：

     那么，实时社会群落的准确度和理解力怎么样呢？有一个好方法是，向它提出一个问题，该问题的答案最终能被证明正确与否。我们最近就这么做了，主要考量了一些高调的社会热点问题，包括奥斯卡和NFL季后赛。下面这个视频，就展示了一个实时社会群落在预言奥斯卡时，比许多专家更专业(包括纽约时报)：

     对上面这个视频做一点点加工，我们把社会群落用黏菌的形式表达出来，探索决策空间，并最终汇成一个最优方案。来看下面这个视频：

     不管我们如何展示这些数据，这些结果都表明，通过软件(比如 UNUM 平台)来创造反馈回路，从而将用户连接成实时的动态系统，就可以使人工群体获得智慧。和自然形成的群落一样，这些人工群体也胜过其中的单个个体。这完全能说得通，因为集成群落的益处，即使对鸟类和蜜蜂来说，也是再自然不过的了。

     正如以前的博客中所写的那样，我们相信这种能产生人工智能的协作方法有很多优势。但大多数参与者却表示，这种社会群落实在是很好玩。这可能听起来无足轻重，但这点真的非常重要，因为协作需要大量的人来参与。而现在，任何想要尝试测试版的人，点击「阅读原文」注册。

    http://www.duyihua.cn
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