蜂群思维三个关键词：群体智慧、分布式、涌现
什么是蜂巢？
蜂巢是蜜蜂所建的巢穴，它们是由众多正六边形的蜂蜡巢室所组成。蜂巢里除了蜜蜂之外，还有它们的幼虫，并储存蜂蜜和花粉。
蜂巢是蜂群生活和繁殖后代的处所，由巢脾构成。各巢脾在蜂巢内的空间相互平行悬挂，并与地面垂直，巢脾间距为7～10毫米，称为蜂路。每张巢脾由数千个巢房连结在一起组成，是工蜂用自身的蜡腺所分泌的蜂蜡修筑的。大、小六角形的巢房，分别为培育雄蜂和工蜂的，底面为3个菱形面。培育蜂王用的巢房，称为王台，形状似下垂的花生，是蜂群在分蜂前临时修筑的，多在巢脾下部和边角上。在雄蜂房和工蜂房之间，以及巢脾与巢框的连接处，出现有不规则的过渡型巢房，用于贮存蜂蜜和加固巢脾。
蜂巢巢室的中心线总是似是水平的，而巢室的非角度行排（non-angledrows）也是水平地（非垂直地）排成一线。因此，每个巢室都有两个垂直的“墙”，由两个角墙构成“地板”和“天花板”。而巢室的斜度是些微地向上，在9至14度之间，朝向开端，这样蜂蜜便不至流出。
那么为什么蜂巢是六边形，而非其他形状的？现在的说法有两个。第一种说法由波兰数学家、物理学家暨天文学家JanBrożek提出，六边形能以每范围最小的周界去平铺一平面，就是说六边形结构可以在一定体积里，能用最少的材料去建造一个最宽敞的巢室。另一种说法由苏格兰生物学家、数学家暨古典学者达西·汤普森（D'ArcyWentworthThompson）提出，他认为六边形形状是基于个别的蜜蜂们将巢室摆放在一起的程序：有些类似在肥皂泡间制造的边界形状。为支持此论点，他指出个别建造的蜂王巢室，它们多是不规则和凹凸不平，不是以最有效率的方式制作。
蜜蜂建筑蜂巢似乎是基于它们的本能，而生物学一般的理论均认为自然界里这么有效能的形状的现象是由于自然选择。
什么是蜂群思维？
蜂群思维是一种集体思维，是指由许多独立的单元高度连接而成的一个活系统。
蜂群思维是能同时进行感知和记忆的分布式内存，是由许多独立的单元高度连接而成的一个活系统，具有典型的自适应性特征。
蜂群思维一定超越了它们的个体小蜜蜂思维。它的神奇在于，没有一只蜜蜂控制它，但是有一只看不见的手，一直从大量愚钝的成员中涌现出来的手，控制着整个群体。它的神奇还在于，量变引起质变。要想从单只蜜蜂的机体过渡到集群机体，只要增加蜜蜂的数量，使大量蜜蜂聚集在一起，使它们能够相互交流。等到某一阶段，当复杂度达到某一程度时，“集群”就会从蜜蜂中涌现出来。蜜蜂的固有属性就蕴含了集群，蕴含了这种神奇。
>蜂群思维的四大特征：
没有强制的中心控制
次级单位具有自治的特质
次级单位之间彼此高度连接
点对点间的影响通过网络形成非线性因果关系
以下是《失控》关于蜂群思维的读书笔记：
1、分布式（管理）
蜂群是彻底的母权制，而且是姐妹关系；
有目的、有生命、不透明的黑色小云朵（灵魂脱离人体）；
举栗：出蜂巢，蜂后跟，5名工蜂侦查树洞后，用约定的舞蹈向休息的蜂群报告；舞蹈越夸张传达其选定的地点越好，头目根据舞蹈的强烈程度核查备选地点后加入侦查员旋转舞蹈以示同意；跟风者复查然后加入看法一致的舞蹈队列，形成一个个蜂群，最大蜂群获胜。
对话：
蜂女：去哪儿？
工蜂：侦查后，说，去那儿，那是个好地放
头目：经核实，这确实是个好地方
跟风者：是的，真是个好地方
重复强调，所属意的地点吸引越来越多的跟风者；
按照收益递增的法则，得票越多，反对越少；
>这是一个白痴的选举大厅，由白痴选举白痴，其产生的效果却极为惊人。这是民主制度的真髓，是彻底的分布式管理。
2、蜂群是一个有机体（生命体）
就像一个细胞或者一个人，它表现为一个一元整体，在空间中保持自己的特性以抗拒解体，既不是一种物事，也不是一个概念，而是一种持续的波涌或进程。
3、群氓的集体智慧
举梨：荧光棒，显数字
大雁的队列：飞行途中的一只鸟对自己的鸟群形态并没有全局概念。结队飞行的鸟儿对鸟群的飞行姿态和聚合是视而不见的。
“群态”正是从这样一群完全罔顾其群体形状、大小或队列的生物中涌现出来的。
群鸭水中觅食：一千只鸭子如一个整体似的腾空而起。它们轰然飞上天空，随之带动湖面上另外千来只野鸭一起腾飞，仿佛它们就是一个躺着的巨人，现在翻身坐起了。这头令人震惊的巨兽在空中盘旋着，转向东方的太阳，眨眼间又急转，前队变为后队。不一会儿，仿佛受到某种单一想法的控制，整群野鸭转向西方，飞走了。
鱼群迁徙逆流而上：成千上万条鱼如一头巨兽游动，破浪前进。它们如同一个整体，似乎受到不可抗拒的共同命运的约束。这种一致从何而来？
一个鸟群并不是一只硕大的鸟。转向的动作以波状传感的方式，以大约七十分之一秒的速度从一只鸟传到另一只鸟。比单只鸟的反应要快得多。鸟群远非鸟的简单聚合。
4、群体规律
雷诺兹设计了一个简单方程，通过对其中各种作用力的调整——多一点聚力，少一点延迟——能使群体的动作形态像活生生的蝙蝠群、麻雀群或鱼群。
>群体曾被看作是生命体的决定性象征，某些壮观的队列只有生命体才能实现。如今根据雷诺兹的算法，群体被看作是一种自适应的技巧，适用于任何分布式的活系统，无论是有机的还是人造的。
蚁群、蝙蝠和昆虫群体
在《蝙蝠侠归来》中有一个场景，一大群黑色大蝙蝠一窝蜂地穿越水淹的隧道涌向纽约市中心。这些蝙蝠是由电脑制作的。动画绘制者先制作一只蝙蝠，并赋予它一定的空间以使之能自动地扇动翅膀；然后再复制出几十个蝙蝠，直至成群。之后，让每只蝙蝠独自在屏幕上四处飞动，但要遵循算法中植入的几条简单规则：不要撞上其他的蝙蝠，跟上自己旁边的蝙蝠，离队不要太远。
从一个定居点到另一个定居点的蚁群，会展示出应急控制下的“卡夫卡式噩梦”效应。你会看到，当一群蚂蚁用嘴拖着卵、幼虫和蛹拔营西去的时候，另一群热忱的工蚁却在以同样的速度拖着那些家当掉头东行。而与此同时，还有一些蚂蚁，也许是意识到了信号的混乱和冲突，正空着手一会儿向东一会儿向西的乱跑。简直是典型的办公室场面。不过，尽管如此，整个蚁群还是成功地转移了。在没有上级作出任何明确决策的情况下，蚁群选定一个新的地点，发出信号让工蚁开始建巢，然后就开始进行自我管理。
5、非匀质的看不见的手
蚂蚁研究的先驱者惠勒率先使用“超级有机体”来称呼昆虫群体的繁忙协作，以便清楚地和“有机体”所代表的含义区分开来?他主张通过观察组成部分的个体行为去理解其上层的整体模式。并从超越了蚂蚁群体固有特征的超级有机体中看到了涌现的特征 。
>集群所形成的超级有机体，是从大量聚集的普通昆虫有机体中“涌现”出来的。这种涌现是一种科学，一种技术的、理性的解释，而不是什么神秘主义或炼金术。
涌现的观念为调和“将之分解为部分”和“将之视为一个整体”两种不同的方法提供了一条途径。当整体行为从各部分的有限行为里有规律地涌现时，身体与心智、整体与部分的二元性就真正烟消云散了。
涌现是一种非常普遍的自然现象。
涌现——尽管看上去多少都有点跃进（跳跃）——的最佳诠释是它是事件发展过程中方向上的质变，是关键的转折点。
《涌现式的进化》：音乐是如何从和弦中涌现出来的：而我不知道，除此（音乐）之外，人类还能拥有什么更好的天赋。因为从三个音阶（三和弦）中他所构造出的，不是第四个音阶，而是星辰。
6、蜂群思维
一只小蜜蜂的机体所代表的模式，只适用于其十分之一克重的更细小的翅室、组织和壳质。而一个蜂巢的机体，则将工蜂、雄蜂、以及花粉和蜂窝组成了一个统一的整体。一个重达五十磅的蜂巢机构，是从蜜蜂的个体部分涌现出来的。蜂巢拥有大量其任何组成部分所没有的东西。一个斑点大的蜜蜂大脑，只有 6 天的记忆，而作为整体的蜂巢所拥有的记忆时间是 3 个月，是一只蜜蜂平均寿命的两倍。
>“蜂群思维”的神奇在于，没有一只蜜蜂在控制它，但是有一只看不见的手，一只从大量愚钝的成员中涌现出来的手，控制着整个群体。它的神奇还在于，量变引起质变。要想从单个虫子的机体过渡到集群机体，只需要增加虫子的数量，使大量的虫子聚集在一起，使它们能够相互交流。等到某一阶段，当复杂度达到某一程度时，“集群”就会从“虫子”中涌现出来。虫子的固有属性就蕴涵了集群，蕴涵了这种神奇。
一个关于活系统的普遍规律：低层级的存在无法推断出高层级的复杂性。如果不实际地运行它，就无法揭示融于个体部分的涌现模式。只有实际存在的蜂群才能揭示单个蜜蜂体内是否融合着蜂群特性。要想洞悉一个系统所蕴藏的涌现结构，最快捷、最直接也是唯一可靠的方法就是运行它。要想真正“表述”一个复杂的非线性方程，以揭示其实际行为，是没有捷径可走的。因为它有太多的行为被隐藏起来了。
蜜蜂体内还裹藏着什么别的东西是我们还没见过的？或者，蜂巢内部还裹藏着什么，因为没有足够的蜂巢同时展示，所以还没有显露出来？就此而言，又有什么潜藏在人类个体中没有涌现出来，除非所有的人都通过人际交流或政治管理联系起来？在这种类似于蜂巢的仿生超级思维中，一定酝酿着某种最出人意料的东西。
7、认知行为的分散记忆
任何思维都会酝酿出令人费解的观念。记忆是个宫殿，每个房间都停放着一个思想。记忆的损伤往往和大脑的物理损伤有关，据此我们猜测，记忆在某种程度上是与时间和空间捆绑在一起的——与时间和空间捆绑在一起正是真实的一种定义。
记忆好比由储存在脑中的许多离散的、非记忆似的碎片汇总起来而从中涌现出来的事件。
感知的行为和记忆的行为是相同的。两者都是将许多分布的碎片组合成一个自然涌现出的整体。
记忆，是高度重建的。在记忆中进行搜取，需要从数目庞大的事件中挑选出什么是重要的，什么是不重要的，强调重要的东西，忽略不重要的东西。
>蜂群思维是能同时进行感知和记忆的分布式内存。并行分布式计算非常适用于感知、视觉和仿真领域。
8、从量变到质变
我们并非僵滞的死物，而是自我延续的模式。
漩涡是一种涌现的事物——如同群一样，它的能量及结构蕴涵于群体而非单个水分子的能量和特性之中。漩涡的特性来源于大量共存的其他个体（满满一槽的水分子）。
事物的涌现大都依赖于一定数量的个体，一个群体，一个集体，一个团伙，或是更多。
数量能带来本质性的差异。一粒沙子不能引起沙丘的崩塌，但是一旦堆积了足够多的沙子，就会出现一个沙丘，进而也就能引发一场沙崩。空间里的一个孤零零的分子并没有确切的温度。温度更应该被认为是一定数量分子所具有的群体性特征。
>群聚的个体孕育出必要的复杂性，足以产生涌现的事物。随着成员数目的增加，两个或更多成员之间可能的相互作用呈指数级增长。当连接度高且成员数目大时，就产生了群体行为的动态特性。——量变引起质变。
9、群体的利与弊
两涌现的种模式：顺序模式（钟表的内部逻辑：通过一系列的复杂动作来映衬出时间的流逝），网络模式（并行：由离散的方式驱动并以离散的方式显现，是由成千上万个发条在一起驱动一个并行的系统。由于不存在指令链，任意一根发条的某个特定动作都会传递到整个系统，而系统的局部表现也更容易被系统的整体表现所掩盖）。这两种极端的组织方式都只存在于理论之中，因为现实生活中的所有系统都是这两种极端的混合物。某些大型系统更倾向于顺序模式（如工厂），而另外一些则倾向于网络模式（如电话系统）。
从群体中涌现出来的不再是一系列起关键作用的个体行为，而是众多的同步动作。这些同步动作所表现出的群体模式要更重要得多。这就是群集模型。
并行运转的系统：蜂群、电脑网络、大脑神经元网络、动物的食物链、以及代理群集。上述系统所归属的种类也各有其名称：网络、复杂自适应系统、群系统、活系统、或群集系统。每个系统在组织上都汇集了许多（数以千计的）自治成员。 “自治”意味着每个成员根据内部规则以及其所处的局部环境状况而各自做出反应。这与服从来自中心的命令，或根据整体环境做出步调一致的反应截然不同。这些自治成员之间彼此高度连接，但并非连到一个中央枢纽上。它们组成了一个对等网络，由于没有控制中心，可以说这类系统的管理和中枢是去中心化分布在系统中的，与蜂巢的管理形式相同。
>分布式系统的四个突出特点，活系统的特质正是由此而来：
没有强制性的中心控制
次级单位具有自治的特质
次级单位之间彼此高度连接
点对点间的影响通过网络形成了非线性因果关系
分布式系统的利与弊：
群系统的好处：
1）可适应：如果想对未曾出现过的激励信号做出响应，或是能够在一个很宽的范围内对变化做出调整，则需要一个群——一个蜂群思维。只有包含了许多构件的整体才能够在其部分构件失效的情况下仍然继续生存或适应新的激励信号。
2）可进化：只有群系统才可能将局部构件历经时间演变而获得的适应性从一个构件传递到另一个构件（从身体到基因，从个体到群体）。
3）弹性：由于群系统是建立在众多并行关系之上的，所以存在冗余。个体行为无足轻重。小故障犹如河流中转瞬即逝的一朵小浪花。就算是大的故障，在更高的层级中也只相当于一个小故障，因而得以被抑制。
4）无限性：对传统的简单线性系统来说，正反馈回路是一种极端现象——如扩声话筒无序的回啸。而在群系统中，正反馈却能导致秩序的递增。通过逐步扩展超越其初始状态范围的新结构，群可以搭建自己的脚手架借以构建更加复杂的的结构。
5）新颖性：（ 1 ）它们对“初始条件很敏感”；（ 2 ）系统中彼此关联的个体所形成的组合呈指数增长，其中蕴藏了无数新颖的可能性；（ 3 ）它们并不强调个体，因而也允许个体有差异和缺陷。在具有遗传可能性的群系统中，个体的变异和缺陷能够导致恒新，这个过程我们也称之为进化。
群系统的缺陷：
1）非最优——因为冗余，又没有中央控制，群系统的效率是低下的。其资源分配高度混乱，重复的努力比比皆是。假如群系统有应急控制的话——例如自由市场经济中的价格体系，那么可以在一定程度上抑制效率低下，但绝不可能像线性系统那样彻底消除它。
2）不可控——没有一个绝对的权威。引领群系统犹如羊倌放羊：要在关键部位使力，要扭转系统的自然倾向，使之转向新的目标（利用羊怕狼的天性，用爱撵羊的狗来将它们集拢）。经济不可由外部控制，只能从内部一点点地调整。
3）不可预测——群系统的复杂性以不可预见的方式影响着系统的发展。“涌现”一词有其阴暗面。视频游戏中涌现出的新颖性带给人无穷乐趣；而空中交通控制系统中如果出现涌现的新情况，就可能导致进入全国紧急状态。
4）不可知——我们目前所知的因果关系就像钟表系统：A导致B，B导致A。群系统就是一个交叉逻辑的海洋：A间接影响其他一切，而其他一切间接影响A。我把这称为横向因果关系。真正的起因，将在网络中横向传播开来，最终，触发某一特定事件的原因将无从获知。
5）非即刻——简单的群系统可以用简单方法唤醒；但层次丰富的复杂群系统就需要花些时间才能启动。系统越是复杂，需要的预热时间就越长。每一个层面都必须安定下来；横向起因必须充分传播；上百万自治成员必须熟悉自己的环境。有机的复杂性将需要有机的时间。
简单经验法则：
对于必须绝对控制的工作，仍然采用可靠的老式钟控系统。在需要终极适应性的地方，你所需要的是失控的群件。
多数任务都会在控制与适应性中间寻找一个平衡点，因此，最有利于工作的设备将是由部分钟控装置和部分群系统组成的生控体系统的混血儿。
群突出了真实事物复杂的一面。它们不合常规。群逻辑试图理解不平衡性，度量不稳定性，测定不可预知性。
10）网络是21 世纪的图标
一个带有禅意和群体特性的看法：原子是20世纪科学的图标。原子独自旋转，形成单一性的典型缩影。这是个性的象征——原子的个性，是最基本的力量基座。原子代表着力量，代表着知识和必然。它如同圆周一样可靠而规律。原子的内部轨道是宇宙的真实镜像，一边是遵守规则的能量核，另一边是在星系中旋转的同心球体。其核心是意志，是本我，是生命力；一切都被固定在其适合的旋转轨道上。原子那符号化的确定轨道以及轨道间分明的间隙代表了对已知宇宙的理解。原子象征着简单所代表的质朴力量。
原子是过去。下个世纪的科学象征是充满活力的网络。
网络的图标是没有中心的——它是一大群彼此相连的小圆点，是由一堆彼此指向、相互纠缠的箭头织成的网。
不安分的图像消褪在不确定的边界。没有开始、没有结束、也没有中心，或者反之，到处都是开始、到处都是结束、到处都是中心。纠结是它的特性。真相暗藏于明显的凌乱之下。
网络是群体的象征。由此产生的群组织——分布式系统——将自我撒布在整个网络，以致于没有一部分能说，“我就是我。”无数的个体思维聚在一起，形成了无可逆转的社会性。它所表达的既包含了计算机的逻辑，又包含了大自然的逻辑，进而展现出一种超越理解能力的力量。
暗藏在网络之中的是神秘的看不见的手——一种没有权威存在的控制。原子代表的是简洁明了，而网络传送的是由复杂性而生的凌乱之力。
作为一面旗帜，网络更难与之相处——它是一面非控的旗帜。网络在哪里出现，哪里就会出现对抗人类控制的反叛者。网络符号象征着心智的迷茫，生命的纠结，以及追求个性的群氓。
网络的低效率——所有那些冗余，那些来来回回的矢量，以及仅仅为了穿过街道而串来串去的东西——包容着瑕疵而非剔除它。网络不断孕育着小的故障，以此来避免大故障的频繁发生。正是其容纳错误而非杜绝错误的能力，使分布式存在成为学习、适应和进化的沃土。
网络是唯一有能力无偏见地发展或无引导地学习的组织形式。所有其它的拓扑结构都会限制可能发生的事物。
一个网络群到处都是边，因此，无论你以何种方式进入，都毫无阻碍。网络是结构最简单的系统，其实根本谈不上有什么结构。它能够无限地重组，也可以不改变其基本形状而向任意方向发展，它其实是完全没有外形的东西。网络这种可以不受打断而吸收新事物的非凡能力：“没有迹象表明自然鸟群的复杂性受到任何方式的限制。有新鸟加入时，鸟群并不会变得‘满载’或‘超负荷’。当鲱鱼向产卵地迁移时，它们那数百万成行的队伍绵延可达十七英里。”
群的拓扑结构多种多样，但是唯有庞大的网状结构才能包容形态的真正多样性。由真正多元化的部件所组成的群体只有在网络中才能相安无事。其它结构——链状、金字塔状、树状、圆形、星形——都无法包容真正的多元化、以一个整体的形式运行。
11）动态网络逻辑：
动态网络是少数几个融合了时间纬度的结构之一。它注重内部的变化。与其说一个分布式、去中心化的网络是一个物体，还不如说它是一个过程。
在网络逻辑中，存在着从名词向动词的转移。如今，只有把产品当做服务来做，才能取得最佳的效果。你卖给顾客什么并不重要，重要的是你为顾客做了些什么。这个东西是什么并不重要，重要的是它与什么相关联，它做了什么。流程重于资源。行为最有发言权。
网络逻辑是违反直觉的。网络的总展开长度在增加节点后反而得以缩短。通过向网络引入新的节点，系统所能够获得的最大节省大约为 13％ 左右。在网络中，更多代表了不同的含义。
布拉斯悖论：增加拥挤网络的容量会降低其总产量。斯图加特的城市规划者试图通过增加一条街道来缓解闹市区的交通拥堵问题。当他们这样做了的时候，城市的交通状况更加恶化，于是，他们关闭了那条街道，交通状况却得到了改善。
网络有其自己的逻辑性，与我们的期望格格不入。这种逻辑将迅速影响生活在网络世界中的人类文化。从繁忙的通信网络中，从并行计算的网络中，从分布式装置和分布式存在的网络中，我们得到的是网络文化。
蜂箱里的小蜜蜂大约意识不到自己的群体，它们共同的蜂群思维一定超越了它们的个体小蜜蜂思维。当我们把自己与蜂巢似的网络连接起来时，会涌现出许多东西，而我们仅仅作为身处网络中的神经元，是意料不到、无法理解和控制不了这些的，甚至都感知不到这些东西。
蜂巢互动百科：http://www.baike.com/wiki/fengchao
蜂巢为什么是六角形：http://www.zhihu.com/question/24709759
什么是蜂群思维：http://www.zhihu.com/question/21696076
