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模擬“椋鳥相隨降落” ，AI的“群體智能”或走得更遠(yuǎn)？

 星河歲月 2021-06-01

《文匯報(bào)》2021年5月23日 （星期日）第八版

模擬“椋鳥相隨降落”，AI的“群體智能”或走得更遠(yuǎn)？

何 靜

——在最新發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，我國將“群體智能（Swarm Intelligence）”作為新一代人工智能發(fā)展的核心研究領(lǐng)域，甚至是整個(gè)信息社會(huì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。應(yīng)用領(lǐng)域?qū)矣行掳咐娜斯ぶ悄芤坏碛腥后w智能，就可讓計(jì)算機(jī)完成人類心智所能做的各種事情，像人類那樣地思考、行動(dòng)以及合作。
——而對群體智能研究，源于生物學(xué)家和動(dòng)物學(xué)家們對以鳥、魚、昆蟲等動(dòng)物的社會(huì)行為的觀察。在這一方面，首屈一指的權(quán)威是著名行為動(dòng)物學(xué)家、諾貝爾獎(jiǎng)獲得者尼克拉斯·廷伯根（Nikolaas Tinbergen）。他的研究始于20世紀(jì)20年代和30年代，1946年，廷伯根的研究集大成者在代表作《動(dòng)物的社會(huì)行為》荷蘭語中體現(xiàn)。
——欣喜的是，2021年1月該書的中譯本出版。1946年的書在今天是否落伍？恰恰相反?！秳?dòng)物的社會(huì)行為》對動(dòng)物群體行為和智能的構(gòu)成、功能以及因果機(jī)制等的闡釋，對今天我們關(guān)于動(dòng)物認(rèn)知、人類社會(huì)結(jié)構(gòu)，尤其是至今仍然有爭議的人工群體智能等領(lǐng)域的探究仍具極高參考價(jià)值。

▲《動(dòng)物的社會(huì)行為》
[英]尼可拉斯·廷伯根著    
劉小濤譯    
華夏出版社2021年1月出版
昆蟲因光源聚集，椋鳥相隨降落,何者為群體？
——荀子說：“人力不若牛，走不若馬，而牛馬為用，何也？曰：人能群,彼不能群也?！蹦嵌嗌賯€(gè)體才能構(gòu)成荀子意義上的“群”，并獲得超越個(gè)體的智能和行動(dòng)力？從古希臘開始，西方知識(shí)體系中的個(gè)體主義導(dǎo)向就已經(jīng)確立，行為動(dòng)物學(xué)受此影響在19世紀(jì)成為獨(dú)立學(xué)科。絕大多數(shù)的生物學(xué)家主張，通過探究個(gè)體的行動(dòng)模式來理解更高層級的群體模式。
——將群體行為還原為個(gè)體行為進(jìn)行“自下而上”的研究方法是主流進(jìn)路。然而，通過對銀鷗、三刺魚、鱒眼蝶群內(nèi)的群體生活、求偶行為、斗爭與合作行為等的廣泛觀察和重復(fù)觀察，廷伯根主張將群體視為一個(gè)“超級個(gè)體”，并關(guān)注這個(gè)群體“自上而下”的群體行動(dòng)和智能的涌現(xiàn)方式。
——這意味著，夏夜，當(dāng)成百上千的昆蟲被光源吸引而聚集在燈泡周圍的時(shí)候，并不構(gòu)成一種群體行為。但冬夜里，大批椋鳥如黑旋風(fēng)般地在它們的棲息地上空飛舞盤旋，時(shí)而左轉(zhuǎn)，時(shí)而向上……直到最后以一種完美的秩序彼此相隨降落的時(shí)候，則構(gòu)成了一種群體行為。
——兩種情形的區(qū)別在于，昆蟲只是簡單的聚集；而對于椋鳥而言，它們依賴于數(shù)量少而極為簡單的規(guī)則，以及彼此間的互動(dòng)和回應(yīng)來決定下一步的行動(dòng)，并最終導(dǎo)向復(fù)雜的行動(dòng)。廷伯根強(qiáng)調(diào)，動(dòng)物社會(huì)學(xué)所要探究的正是同一物種個(gè)體之間的相互關(guān)系，而非孤立的個(gè)體所具備的能力。


動(dòng)物如何合作：利用“信號(hào)刺激”來激發(fā)特定釋放行為
——在《約定論》一書中，路易斯（D.Lewis）強(qiáng)調(diào)群體行動(dòng)由所有個(gè)體擁有的“共享知識(shí)”來維系。但有些行為卻無法據(jù)此得到解釋，例如，肉食鳥類大多是合作喂養(yǎng)者，雄鳥捕獵，雌鳥負(fù)責(zé)保護(hù)幼鳥。這種合作會(huì)一直持續(xù)到幼鳥成熟并能夠完全獨(dú)立捕食。黃色的粘球菌是合作捕獵者，在饑餓的時(shí)候，成群結(jié)隊(duì)地匯聚成一個(gè)子實(shí)體，產(chǎn)生毒素并最終侵蝕和消化獵物……
——因此，我們首先要追問：動(dòng)物合作的目的是什么？我們假定，這種普遍存在于大自然中的合作現(xiàn)象，一定服務(wù)于某種目的或者在生命進(jìn)程中發(fā)揮著重要的功能。而在最嚴(yán)格意義上，所有生命體的目標(biāo)就在于個(gè)體、種群以及物種中保存。
——廷伯根常常用器官與個(gè)體的關(guān)系，來隱喻個(gè)體與群體的關(guān)系。一方面，各個(gè)器官具有不同的功能，但它決定了個(gè)體所具有的功能，只有器官恰當(dāng)運(yùn)作的個(gè)體才能夠生存；但另一方面，器官脫離了個(gè)體之后，就會(huì)失去生存能力，正如落單的蜜蜂和工蜂，脫離群體的珊瑚蟲無法獨(dú)自生存。這意味著，盡管個(gè)體會(huì)失去自己的部分“主權(quán)”，但卻通過合作的方式涌現(xiàn)出超越自身智能水平的群體智能，而最終獲得自己的利益。
——不過，動(dòng)物通過群體合作而實(shí)現(xiàn)生存，并不意味著它們能“深謀遠(yuǎn)慮”。
——舉例，如果鳥類父母能夠理解孵化和喂養(yǎng)后代的功能，那么被小布谷鳥寄居的鳴禽父母，就不會(huì)在小布谷鳥將自己的孩子扔出鳥巢以后，眼看著親生孩子死掉；銀鷗的父母也不會(huì)在小銀鷗生前拼盡全力保護(hù)它，而在死后狼吞虎咽地把它吃掉……
——在20世紀(jì)30年代，關(guān)于動(dòng)物生物學(xué)的研究，絕大多數(shù)來自“扶手椅”上的理論推理。然而，廷伯根極力主張?jiān)谡鎸?shí)的自然場景中去探究誘發(fā)行動(dòng)的原因，以理解那些具有高度適應(yīng)性的行為結(jié)構(gòu)。廷伯根提出，除了高等哺乳類以外，動(dòng)物的社會(huì)合作主要依賴于釋放器系統(tǒng)。
——進(jìn)一步說，行動(dòng)者利用天生的“信號(hào)刺激”，來激發(fā)反應(yīng)者特定的釋放行為。在進(jìn)化中，動(dòng)物形成了用于傳遞關(guān)鍵信息的刺激行為，比如有特殊顏色的圖案或結(jié)構(gòu)，或者特定的姿勢，如“舞蹈”之類的行為等，令反應(yīng)者做出迅速和簡單的回應(yīng)。無論是聽覺、視覺還是觸覺的刺激，都以顯著性和簡單性為主要特征，促使群體中的其他成員作出“直接而恰當(dāng)”的反應(yīng)。
——由此看來，一方面，群體中的每一個(gè)個(gè)體與生俱來地對自己物種的信號(hào)具有敏感性；另一方面，個(gè)體形成反應(yīng)與合作的結(jié)果持續(xù)地受到群體生存的測試和檢測，并以此決定個(gè)體的屬性。這樣的釋放器關(guān)系不僅存在于種內(nèi)合作，還存在于多種間合作的情形中，令動(dòng)物的群體行為成為可能。


AI“群體智能”：對動(dòng)物社會(huì)行為模擬將走得更遠(yuǎn)
——由此，廷伯根傳遞著他關(guān)于動(dòng)物社會(huì)行為機(jī)制富有洞見的思想。群體行動(dòng)和智能以一種“自上而下”的方式涌現(xiàn)，并最終導(dǎo)向高于個(gè)體之和的復(fù)雜系統(tǒng)所具有的強(qiáng)大的群體智能。
——受此啟發(fā)，20世紀(jì)60年代，以霍蘭德（J.Holland）為代表的人工智能學(xué)家開始探究人工群體智能的可能算法。如蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法和魚群算法等群體智能算法，這些算法模擬動(dòng)物的釋放器關(guān)系，通過智能體（作為刺激的發(fā)出者）將信息轉(zhuǎn)譯為信號(hào)傳遞給另一個(gè)能夠?qū)@些轉(zhuǎn)譯了的信號(hào)作出恰當(dāng)回應(yīng)的智能體（作為信息的接受者），由此生成受控制的特定行為。
——這種模擬大自然生物智能的算法，令人工智能體無需通過生成與當(dāng)下環(huán)境和任務(wù)無關(guān)的內(nèi)部表征模型，或進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算和推理，而產(chǎn)生低計(jì)算成本的、靈活的智能行為，這令單個(gè)智能體與其他智能體進(jìn)行交互，而它所在的信息環(huán)境在不斷變化著，有時(shí)是不完整的甚至是相互矛盾的。
——尤其引人注目的是，近年來，美國Unanimous AI公司通過連接網(wǎng)絡(luò)用戶群建立了一個(gè)人工群體智能的在線平臺(tái)——UNU。在UNU平臺(tái)中，網(wǎng)絡(luò)用戶根據(jù)實(shí)時(shí)的系統(tǒng)信息來作出個(gè)人選擇或提出個(gè)人意見，而后系統(tǒng)再將這些答案匯總在一起，最終以集體的形式確定他們認(rèn)為最正確的預(yù)測。
——顯然，這種以對動(dòng)物社會(huì)行為模擬為基礎(chǔ)的人工群體智能比老式的計(jì)算模型走得更遠(yuǎn)。不過，它是否是人工智能的“奇點(diǎn)”？是否真正實(shí)現(xiàn)了生物學(xué)意義上的智能與人類創(chuàng)造出來的人工智能的真正結(jié)合？這樣的問題，不僅是科學(xué)問題，更是哲學(xué)問題。
（作者為華東師范大學(xué)哲學(xué)系副教授）
END 

微信編輯丨周怡倩

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