为何由简单个体组成的集体（系统）能完成复杂、抽象的任务（如白蚁筑巢）？

你说的那种现象，就是“涌现”（Emergence）。它指的是，一个复杂的系统，它的整体行为是它的组成部分的简单个体所无法直接预测或解释的。就好比你看到一只蚂蚁，你很难想象出它能参与建造一个精密的蚁穴；但成千上万的蚂蚁一起，就能完成这样一项惊人的工程。

关键不在于个体的“聪明”，而在于“互动”与“规则”

我们通常会想，是不是因为这些个体本身就蕴含着某种“智能”或者“计划”。但实际上，很多时候并非如此。白蚁的个体，它们并没有一个总设计师在背后下达指令，也没有一个总工程师在头脑里绘制蓝图。它们所做的，不过是遵循一些非常简单的、局部的规则，并且通过这些规则与周围的环境和其他个体进行互动。

打个比方，想象一下你在一个黑暗的房间里，手里拿着一个闪光灯，你按下按钮，灯就会亮。你周围的人也都做着同样的事情。每个人只知道“有信号，就亮灯”。但是，当这个简单的规则在无数个体之间同时发生时，整个房间就会在瞬间被照亮。这就像是信息在群体中以一种意想不到的方式传递和放大。

白蚁筑巢的例子：

我们以白蚁筑巢为例，来说明这个过程是怎样发生的：

1. 个体行为的简单性：
一只白蚁，它可能只有一个非常基本的行为模式，比如：“如果碰到一块泥土，就把它搬到另一个地方。”
或者，“如果闻到某种气味，就沿着这个气味的方向走。”
再者，“如果感觉到振动，就躲避。”
这些行为都非常简单，甚至可以说是“机械”的。一只白蚁本身并没有“我要建一个拱形通道”的概念。

2. 环境的反馈与信号：
个体并非孤立地行动，它们会与环境互动。白蚁会分泌一种特殊的化学物质（信息素）。
当一只白蚁搬运泥土，并且成功堆积起来时，它可能会留下一些信息素。
其他白蚁闻到这种信息素，就会被吸引过来，并且也开始在那里堆积泥土。
随着泥土堆积得越来越多，这种信息素的浓度也会越来越高，形成一个“信号”。

3. 正反馈循环与自我组织：
信息素浓度高的地方，吸引更多的白蚁。更多的白蚁在那里堆积泥土，又导致信息素浓度更高。这就形成了一个“正反馈循环”。
一开始，可能只是随机地堆积一些泥土，但由于这个正反馈，这个区域的堆积会变得越来越显著。
当这个堆积达到一定规模，或者形成某种特定的形状时，它又会开始影响白蚁的行动。例如，一个较高的土堆可能会改变气流，或者遮挡住一部分光线，这些都可能成为新的“环境信号”。

4. “隐藏”的规则：
在反复的“感知行动反馈”过程中，白蚁群体就好像在“共同学习”和“共同建造”。
例如，白蚁可能通过感知空气的流动来调节巢穴的温度和湿度。当巢穴内二氧化碳浓度过高时，它们可能会开始挖掘新的通风口。当温度过高时，它们可能会搬运泥土来覆盖巢穴，降低内部温度。
这些调节并非源于一个预设的“温度控制系统”，而是无数白蚁根据局部的环境变化，不断地进行微调和堆积，最终形成了整体的稳定和优化。

5. “不可预测性”的来源：
为什么我们难以预测？因为系统太大了，个体太多了，而且互动是实时的、局部的。
我们可能知道单一个体怎么做，但我们很难知道，当成千上万个个体同时进行互动时，会产生什么样的整体结果。
就像我们知道组成我们身体的细胞如何分裂和运作，但我们无法仅凭此就直接预测出一个人会思考出什么样的哲学思想。

更广泛的例子：

这种“涌现”现象在自然界和人类社会中比比皆是：

鸟群的飞行： 数百上千只鸟，它们可能只遵循“与最近的邻居保持一定距离，同时与邻居保持大致相同的速度和方向”这样的简单规则。但结果就是，整个鸟群能做出令人惊叹的同步飞行，避开障碍物，甚至进行复杂的集体动作，就像一个整体在移动。
鱼群的洄游： 同样是遵循简单的局部规则，鱼群也能展现出集体导航的能力。
股票市场： 每个投资者可能都只是基于自己的信息和判断做出买卖决策，但无数个体的决策汇聚在一起，却形成了整个市场的涨跌趋势，这是任何一个单独的投资者都无法完全掌控或预测的。
互联网： 每个人贡献一点信息、一点互动，就构成了我们今天看到的浩瀚的互联网世界。

核心思想：

所以，问题的答案在于：复杂系统中的“集体智能”或“复杂行为”，并非来自个体的高级智能，而是来自大量简单个体遵循的“局部规则”，以及它们之间产生的“互动”和“反馈”。

这些简单的规则，经过无数次的重复和叠加，通过环境的“信号”传递和“正反馈”放大，最终“涌现”出我们所看到的宏伟、精密的集体行为。这个过程更像是一种“自组织”，而不是“被组织”。系统自行组织起来，完成了它自己的任务。

这是一种非常强大的机制，它允许生命在没有中央控制的情况下，也能应对复杂多变的环境，完成艰巨的任务。它也提醒我们，有时候，最简单的元素，通过正确的组合和互动，也能产生意想不到的强大力量。

网友意见

你将人的经验带到了它不适合的领域，以为白蚁筑巢是“复杂、抽象的任务”，其实并非如此。简单地说“这就是涌现”也没什么用。

一两只白蚁看起来只会到处乱跑，十几只白蚁可以堆出简单的构造，数千只白蚁可以建设出庞大的隧道与拱廊，但白蚁们并没有作为紧密联系的集体进行合作，没有设计图，没有指挥中心，彼此没有沟通“一组去这边，二组去那边，其余跟我上”之类。数量增加解决的问题是“白蚁个体有限的移动速度与搬运能力”。

上面这个叫做兰顿蚂蚁，是一种简单的元胞自动机、二维图灵机：

• 平面上的正方形格被填上颜色A或颜色B，在其中一格正方形有一只“蚂蚁”。它的头部朝向上下左右其中一方。
• 若蚂蚁在颜色A的格，右转90度，将该格变色，向前移一步；
• 若蚂蚁在颜色B的格，左转90度，将该格变色，向前移一步。

可以定义更多种颜色进行循环。上图中的颜色是为了识别不同“蚂蚁个体”，规则是按黑色和非黑色运行的。

• 通常用L和R依序表示各颜色是左转还是右转，最原始的黑白两色兰顿蚂蚁的规则是RL。
• 对黑白两色兰顿蚂蚁来说，从全白的背景开始，最初数百步间，蚂蚁留下的黑色路线会出现许多对称或重复的形状，然后会出现类似混沌的假随机；在约一万步后，路线会变为以100步左右为周期、无限重复的“高速公路”，朝固定方向永远移动下去。

你可以看出，如此简单的规则就能制造巨大的混沌，而且简单规则下的多个“个体”可能互相影响而制造更大的混沌。

现实中蚂蚁、白蚁的筑巢都使用与兰顿蚂蚁类似的简单规则：

• 以基本固定的频率拿起材料并移动一段距离后放下，一般每分钟搬运2块材料。
• 在信息素标记下，优先从已经被拿过材料的地方拿起材料（这会引起舱室徐徐扩大），优先拿已经被拿过的材料（这会让堵塞通道的材料被很快移走），优先放在被拿过的材料附近（这会将材料堆起来形成支柱）。
• 移动方向和距离有一定的随机性。信息素的蒸发速度会影响支柱的布局，因此温度和湿度会影响巢穴的结构。

复杂的巢穴就是在这些简单规则下运行的大规模混沌整出来的，对每个个体来说，自己要执行的任务是简单而具体的。研究人员已经在计算机模拟中使用上述规则创造出非常像自然界的蚂蚁窝的结构，不需要给程序任何建筑学知识。该方法在现实中也可以用于机器人^[1]。

这不限于拿材料筑巢。行军蚁的肉身桥梁、火蚁的肉身筏子都是用简单的规则创造的。

桥梁的规则：发现路线上有缝隙就开始建造。一段时间内有其它个体通过产生的压力，就保持自己的位置。一段时间内没有其它个体通过，则拆除。由于一只蚂蚁可以承载一百只蚂蚁通过造成的压力，该构造非常有效。个体不需要知道桥的规模有多大、自己在桥的什么部位、其它个体在做什么。

筏子的规则：群体落入水中后，未定位的个体随机走动，抵达群体边缘后与其它个体多点连接、垂直定位。这让群体迅速摊开为“彼此间 75% 的空间被空气填充”的薄饼状，拥有稳定的浮力，并可以让位于构造底部的个体都有足够的氧气供应。个体不需要知道筏子有多大、自己在筏子的什么部位、其它个体在干什么^[2]。

蚂蚁的这些策略和人类的群体合作是截然不同的，但你的大脑里的神经元就有点这个意思了。

“涌现”一词可以表示“复杂系统在自我组织的过程中产生的各种新奇且清晰的结构、图案和特性”，你可以认为蚂蚁、白蚁的巢穴是涌现，但它们的结构其实不怎么清晰。

CT 扫描的蚂蚁窝结构，有些像海绵：

参考

1. ^ Gibney, E. Termite-inspired robots build castles. Nature (2014). https://doi.org/10.1038/nature.2014.14713
2. ^ https://www.nature.com/news/secrets-of-ant-rafts-revealed-1.15400

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