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从局部到整体:涌现计算成为人工智能另类途径

导读: 一个涌现的实例来自都市中闪烁的霓虹灯。我们知道,霓虹灯那色彩斑斓的图案无非是由上百支灯泡闪烁而形成的。在灯泡的层面,我们找不到高层次的图案或文字,因此图案和文字就是涌现结果。

  最近,凯文·凯利(KevinKelly,简称KK)很火。其实,KK在中国的走红与国内诸多互联网大佬们的吹捧不无关系。现如今,去中心化、自组织、生态系统等词汇已然成为了互联网公司信奉的金科玉律,而它们恰恰大多来源于KK的那本成名之作《失控》。这本书自始至终都在谈论一个主题,这就是复杂系统。

  事实上,早在20世纪的70-80年代,科学家们就已经将关注的焦点定位在各式复杂系统之上,而涌现则是复杂系统中最显著也是最重要的一种特征。涌现(Emergence),字面翻译为突然出现,在系统科学中它意味着“整体大于部分之和”。任何系统都是由大量微观元素构成的整体,这些微观个体之间会发生局部的相互作用,然而当我们把这些个体看作一个整体的时候,就会有一些全新的属性、规律或模式自发地冒出来,这种现象就称为涌现[1]。

  一个涌现的实例来自都市中闪烁的霓虹灯。我们知道,霓虹灯那色彩斑斓的图案无非是由上百支灯泡闪烁而形成的。在灯泡的层面,我们找不到高层次的图案或文字,因此图案和文字就是涌现结果。另一个例子来自蚂蚁王国[2]。我们都知道,每只小小的蚂蚁是一个非常简单的个体,它们没有聪明的头脑,只会完成一些简单的任务。然而,当把成千上万只小蚂蚁组合到一起的时候,整个蚁群就能体现出非常复杂、庞大的涌现现象,例如社会分工、集体协作等等。

  例如在蚂蚁觅食的活动中,它们就能体现出涌现的行为。我们知道,单个的蚂蚁由于体形弱小,所以它们的视力范围非常有限,只能看到邻近的景物。然而,当大量的蚂蚁共同协作的时候,它们通过相互作用传递信息,就可以发现一条最快的搬运食物回巢的路线。那么,这条最快的搬运路径就是典型的蚂蚁群体的涌现行为。而且,我们知道,在这群蚂蚁中,并没有哪个蚁王或者蚁后对整队蚂蚁发号施令,所有的涌现行为全部是这群蚂蚁局部相互作用的结果。

  那么,我们能否借鉴涌现的思想,来设计出一些人造的系统或程序,从而为我们人类服务呢?这就是涌现计算要解决的问题。将涌现的思想借鉴到计算系统中来便构成了涌现计算的想法。从计算的观点来看,一个涌现系统其实就是一个并行计算的系统。蚁群中的单个蚂蚁就是一个小型的处理器,它们可以并行地、局部地完成计算任务。那么蚁群、霓虹灯整体就可以通过集合这些并行处理单元,而完成复杂的运算任务,例如寻找到有效的搬运食物路径或者形成复杂好看的图案。我们完全可能设计一个人工计算系统来通过模拟简单的并行计算单元而实现整体涌现系统的模拟。

  例如,我们可以把蚁群觅食的例子用计算机模拟出来[2]。如下图所示:

  蚂蚁觅食的计算机模拟,白点表示蚂蚁,灰点表示信息素,红点表示食物,蓝点表示巢穴,灰色的方框是障碍物,将红点附近的区域放大得到右图。

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