本文來(lái)自微信公眾號(hào)：集智俱樂(lè)部（ID: swarma_org）

俯沖飛行的椋鳥(niǎo)群，就好像有成百上千的鳥(niǎo)被集中引導(dǎo)，但每一只都有自己的選擇。| ? Joaquin

導(dǎo)語(yǔ)

隨著去中心化集體系統(tǒng)的行為研究更加深入，一些初始假設(shè)開(kāi)始受到質(zhì)疑。因?yàn)樽钚碌淖C據(jù)表明，搭建更大的網(wǎng)絡(luò)或者讓它的部件更智能并不總能使整體性能優(yōu)化。這些“反直覺(jué)”的發(fā)現(xiàn)或許正醞釀著多主體智能探索的第二次浪潮。

詩(shī)人約翰·多恩（John Donne）使得“沒(méi)有人是一座孤島”的理念深入人心，但事實(shí)證明，大多數(shù)其他物種也都不是孤島。 許多自然和人工系統(tǒng)都具有集體性的特點(diǎn)——從神經(jīng)元同步發(fā)放（neurons firing in sync）、免疫細(xì)胞聚集，到魚(yú)群鳥(niǎo)群和諧遷徙，再到新的商業(yè)模式、沒(méi)有中心領(lǐng)導(dǎo)者的機(jī)器人集群。

“集體系統(tǒng)更多的是規(guī)則與秩序，而不是例外?！?/p>

——Albert Kao，圣塔菲研究所研究員

去中心化一定更好嗎？

無(wú)論是生物、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)還是社會(huì)，集體系統(tǒng)通常被認(rèn)為是“分散的（decentralized）”——控制動(dòng)作分布在各組件之中，組件根據(jù)本地信息做出自己的決定；復(fù)雜行為則通過(guò)各個(gè)組件的互動(dòng)產(chǎn)生。這意味著它們?nèi)狈f(xié)調(diào)各個(gè)組件的主控制中心。這種設(shè)置也許是有利的，比如它具有彈性：如果一個(gè)部件不能正常工作，系統(tǒng)可以繼續(xù)運(yùn)行。

去中心化已經(jīng)引發(fā)了一波炒作，特別是希望通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)和政府去集權(quán)化徹底改變市場(chǎng)的那些人。但是，“大多數(shù)討論過(guò)于簡(jiǎn)單?！盝essica Flack說(shuō)道。

圣菲研究所的進(jìn)化生物學(xué)家和復(fù)雜科學(xué)家Jessica Flack，集體計(jì)算小組（Collective Computation Group）主任 | ? Quantamagazine

中心化和去中心化之間的界限往往模糊不清，對(duì)于這些網(wǎng)絡(luò)中信息的流動(dòng)和聚合的深層質(zhì)疑仍然存在，即使是關(guān)于它們最基本和最直觀的假設(shè)也需要進(jìn)一步的核查。因?yàn)樽钚碌淖C據(jù)表明，搭建更大的網(wǎng)絡(luò)或使其部件更復(fù)雜并不總能使整體性能更好。

例如，2019年2月前發(fā)表在Science Advances雜志上的一篇論文中，由現(xiàn)任喬治華盛頓大學(xué)物理學(xué)家Neil Johnson領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)小組證明，在“金發(fā)女孩條件（Goldilocks conditions）”下，組件既不過(guò)于簡(jiǎn)單也不過(guò)于強(qiáng)勢(shì)的去中心化模型表現(xiàn)最佳。

金發(fā)女孩條件（Goldilocks conditions），即合適的條件。過(guò)冷或者過(guò)熱都不會(huì)有生命出現(xiàn)，與地球生存條件一樣的行星就叫做金發(fā)女孩行星。| ?bighistoryproject.com

這一發(fā)現(xiàn)與復(fù)雜性研究中關(guān)于信息的最佳使用方式以及獨(dú)立性和相關(guān)性之間的權(quán)衡等其他結(jié)果相呼應(yīng)。這一新的見(jiàn)解可以幫助我們找出機(jī)器人，自動(dòng)駕駛車輛，醫(yī)療機(jī)構(gòu)和公司結(jié)構(gòu)的去中心化設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)和局限 ——甚至可能有助于自然進(jìn)化領(lǐng)域的解釋。

從金融市場(chǎng)到實(shí)驗(yàn)室模擬

Johnson的研究最開(kāi)始是為了理解金融系統(tǒng)中的反饋循環(huán)：每個(gè)交易者都試圖在遵守某些規(guī)則的同時(shí)最大化利潤(rùn)，做出有助于總體結(jié)果的決策——比如股票價(jià)格的變動(dòng)——而這反過(guò)來(lái)影響了交易員的后續(xù)決策。

Johnson還在邁阿密大學(xué)任教時(shí)的一天，他的注意力被一位同事的工作所吸引，他們研究著看似與華爾街毫不相關(guān)的事情：蠅幼蟲(chóng)的運(yùn)動(dòng)。幼蟲(chóng)自動(dòng)爬到既不太熱也不太冷的位置，但它并不依賴于它的大腦來(lái)指導(dǎo)這一行程。相反，它身體的每個(gè)部分通過(guò)在一側(cè)或另一側(cè)收縮來(lái)響應(yīng)來(lái)自溫度感測(cè)神經(jīng)元的信號(hào)，身體各部分的運(yùn)動(dòng)結(jié)合起來(lái)完成幼蟲(chóng)的轉(zhuǎn)向。

由此產(chǎn)生的熱源軌跡使Johnson想到了財(cái)務(wù)模型——所以他決定用它們來(lái)尋找所有去中心化系統(tǒng)的共同規(guī)律。

Johnson和他的團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)模仿幼蟲(chóng)表現(xiàn)的模型。像幼蟲(chóng)的身體各部分一樣，模型中的智能體集合有一個(gè)共同的目標(biāo)，但無(wú)法溝通并協(xié)調(diào)它們的動(dòng)作。每個(gè)智能體根據(jù)之前的決定會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)更接近或遠(yuǎn)離指定目標(biāo)，來(lái)反復(fù)選擇向左或向右移動(dòng)。為了指導(dǎo)其決策，每個(gè)智能體從分配給它的可能性子集中抽取策略。如果給定的策略表現(xiàn)良好，則智能體繼續(xù)使用它；否則，更換另一個(gè)。

灰色的是分散系統(tǒng)中朝向目標(biāo)的路徑。不同顏色表示系統(tǒng)中組件的不同的內(nèi)存容量。隨著組件路徑變大，搜索路徑并沒(méi)有變得更簡(jiǎn)單直接。內(nèi)存為5時(shí)，路徑最高效。

研究人員觀察到，當(dāng)智能體只能記住一兩個(gè)結(jié)果時(shí)，更少的策略可選，因此更多的智能體會(huì)以同樣的方式回應(yīng)。但是由于智能體的行為太過(guò)相關(guān)，模型中的集體運(yùn)動(dòng)沿著一條曲折的路線行進(jìn)，所用步驟遠(yuǎn)比達(dá)到目標(biāo)所必需的多。

相反，當(dāng)智能體記住七個(gè)或更多之前的結(jié)果時(shí)，他們變得過(guò)于不相關(guān)：他們傾向于堅(jiān)持相同的策略進(jìn)行更多輪次，將一小段近期的負(fù)面結(jié)果視為例外而不是趨勢(shì)。根據(jù) Johnson 的說(shuō)法，這種模式變得不那么靈活，而且更“頑固”。

在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，去中心化系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)取決于其組成部分的獨(dú)立決策，這些決策記錄了一些過(guò)去的結(jié)果。 在內(nèi)存容量達(dá)到某個(gè)閾值后，系統(tǒng)執(zhí)行得更糟。

當(dāng)智能體的內(nèi)存容量在中間的某個(gè)位置，大約記得5個(gè)過(guò)去的事件結(jié)果時(shí)，軌跡是最高效的。隨著智能體數(shù)量的增加，這個(gè)數(shù)字略有增長(zhǎng)，但無(wú)論模型使用了多少智能體，總會(huì)有一個(gè)內(nèi)存容量的最優(yōu)點(diǎn)。

這是多主體系統(tǒng)研究的第二次浪潮嗎？

Kao認(rèn)為Johnson和Manrique的研究結(jié)果與他自己關(guān)于人群行為的研究之間存在驚人的聯(lián)系。 在過(guò)去幾年中，他和其他人發(fā)現(xiàn)，中等規(guī)模的動(dòng)物或人類群體是決策的最佳選擇。 Kao說(shuō)，這個(gè)結(jié)論違背了關(guān)于“群體智慧”的標(biāo)準(zhǔn)信念，即“群體越大，集體表現(xiàn)就越好?！?成功在于在系統(tǒng)組件之間實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)和獨(dú)立之間的適當(dāng)平衡。

“這就像是多主體系統(tǒng)研究的第二次浪潮，”Kao說(shuō)。 “第一波浪潮是對(duì)這些集體體系的單純熱情。 現(xiàn)在，感覺(jué)就像……開(kāi)始質(zhì)疑我們最初做出的許多假設(shè)，并發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜的行為。“

現(xiàn)在還需要進(jìn)一步研究組件的復(fù)雜性、互連性和其他參數(shù)如何影響網(wǎng)絡(luò)的整體穩(wěn)健性和局限性。 Johnson和其他人計(jì)劃研究信息的可用性將如何影響各種情形，如選民的意見(jiàn)形成，先進(jìn)機(jī)器人的行為，以及從神經(jīng)疾病中恢復(fù)的潛在機(jī)制。 他們還希望這項(xiàng)工作可以幫助解釋為什么自然進(jìn)化使生物體成為集中式和去中心化系統(tǒng)的混合體。Johnson認(rèn)為，這些結(jié)果可能有助于證明“為什么我們不僅僅是奇異的幼蟲(chóng)”。

歸根結(jié)底，自然界的復(fù)雜性并不僅僅是從毫不相關(guān)的愚蠢個(gè)體集群中涌現(xiàn)出的簡(jiǎn)單理論——而是希望有朝一日能夠探究出的關(guān)于合作、協(xié)調(diào)和集體信息處理的更普適的原則。

（論文題目：Getting closer to the goal by being less capable）

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