無論是生物鏈中較低等的螞蟻、蜜蜂、鴿子還是與人類相比沒有思想的北美馴鹿，
智慧群體的組成要素??分散化控制，
針對本地資訊行動，
簡單的經驗法則??加在一起，
就構成了一套應對複雜情況的精明策略。
那些列隊爬過我家廚房檯面的小傢伙看起來是那麼信心十足。
於是我猜它們早就定好了計畫，
知道要去哪兒，
要做什麼。
不然的話，
螞蟻又怎能做出組織行軍路線，
建造複雜蟻穴，
發動大規模突襲等等奇妙行為呢？
然而，
我想錯了。
單個螞蟻並非是聰明的小工程師，
那麼，
該怎麼解釋蟻群所完成的繁複而龐大的工程呢？
在1.4億年的進化中，
它們到底學到了什麼？
這裡實際提出了一個根本性的問題：個體的簡單行動怎樣組合成為群體的複雜行為？
蟻群的智慧
斯坦福大學的生物學家黛博拉?M?戈登提出，
螞蟻在組成群體後就擁有了群體智慧的來源構建，
這樣一來蟻群可以解決對單個螞蟻來說不可思議的事。
“螞蟻並不精明， ”戈登說， “精明的是蟻群。 ”一個蟻群能夠解決的問題， 是單只螞蟻不可能辦得到的， 例如找到通往最佳食物來源的最短路徑、保衛領土不被入侵。 個別的螞蟻可能是一個個小笨瓜，
這種智慧的來源，
引出了自然界的一個根本問題：單獨的簡單行動如何綜合成群體的複雜行為？幾百隻蜜蜂怎麼對蜂巢的重大問題做決定？是什麼因素讓鯡魚群的動作配合得天衣無縫，
能夠瞬間同時改變方向？這些動物並不明白整個大局，
但每一隻都對群體的成功有貢獻。
它們的集體能力，
讓最瞭解這些動物的生物學家都驚歎不已。
不過，
在過去這幾十年間，
研究人員已經有了一些有趣的見解。
拿蟻群來說， 蟻群運作的原則之一就是沒有誰是“老大”。 沒有螞蟻將軍在指揮螞蟻戰士， 沒有螞蟻經理在命令螞蟻員工；蟻后只負責產卵， 並不擔任領導角色。
以分配工作為例，
在戈登研究紅收穫蟻的美國亞利桑那州沙漠，
有一個蟻群每天早上會計算要派多少只工蟻出去覓食。
數量視情況而定：覓食蟻最近是否在哪裡發現了大量的美味種子？有的話，
就得多派些螞蟻去把它搬回來；昨夜的暴風雨打壞了蟻窩？那麼就要多留些修繕工蟻來幫忙修補。
一隻螞蟻有可能今天是修繕蟻窩的，
明天是收集垃圾的，
如果沒有誰是主管，
蟻群要怎麼做這些安排呢？
螞蟻靠接觸和氣味來溝通。 當一隻螞蟻碰上另一隻螞蟻時， 它會上前嗅聞，
“覓食蟻和巡邏蟻的碰觸是一種刺激，
告訴覓食蟻該外出了，
”戈登說，
“不過覓食蟻需要和幾隻巡邏蟻碰觸，
每次間隔不超過10秒，
之後才會出去。
”
蟻窩入口，
模擬螞蟻回巢。
珠子有的塗了巡邏蟻的氣味，
有的塗了修繕蟻的氣味，
有的沒有氣味。
結果，
只有塗了巡邏蟻氣味的珠子會刺激覓食蟻離巢。
“覓食蟻沒找到食物不會回巢， ”戈登說， “食物愈少， 覓食蟻花在找食物和回巢上的時間愈久；食物愈多， 回巢也愈快。 所以沒有誰在決定今天是不是覓食的好日子，
這就是群體智慧的道理：簡單的動物遵循簡單的規則，
每個個體根據局部資訊來行事，
沒有一隻螞蟻知道整體的情形。
在牛津和普林斯頓大學任教的生物學家伊恩?庫贊說：“再複雜的行為，
也能用相當簡單的互動來協調。
”
從這個美妙的理論出發，
人們解決了很多頭痛的問題。
休斯頓的“美國液化氣公司”在美國大概有100個廠址，
生產工業及醫用氣體，
並使用管道、火車和卡車將氣體運往6000個地點，
由於某些地區電價變動，
問題的複雜性又加深了一層。
於是公司求助於一家人工智慧公司“紐泰克方案”。
研究人員從阿根廷蟻身上找到了答案：這種螞蟻有一種神奇的資訊素，
把食物帶回巢穴的螞蟻會沿途留下一些資訊素軌跡，某條路徑來往的螞蟻越多，證明這條路越便捷。資訊素雖然取代了觸角，但其實質仍是交流資訊。通過資訊的共用輕而易舉地得出群體的最佳決策，即使沒有某個老大指揮，螞蟻們也知道該怎樣做。
公司效法螞蟻，開發了一種派出數十億‘軟體螞蟻’的程式，查找資訊素軌跡最強的路線讓卡車行駛。既然螞蟻早已演化出尋找最佳路線的方法，為什麼不照著做呢？研究人員把所有的資訊集中起來，對每一種因素進行組合考量，在反復的模擬中得到最優化的方案，然後派卡車司機到交貨價格最低的廠址提貨。表面上看來路程遠得不合常理，然而成本大大縮減了。對卡車司機來說，不選擇離客戶最近的廠址出發送貨又費力又愚蠢，不過公司卻在看到收益後大大驚喜了一番。
在英國和法國，電話公司通過編寫資訊程式，在轉換站存入虛擬資訊素，加快了電話在網路中的接通速度，正像螞蟻為同伴留下信號，指明最佳路徑一樣。
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在英國和法國，電話公司通過編寫資訊程式，在轉換站存入虛擬資訊素，加快了電話在網路中的接通速度，正像螞蟻為同伴留下信號，指明最佳路徑一樣。
