《集体智慧》02/特征5:相互作用
事实证明,人类当前的智慧是一种集体现象。确切地说,它源于人脑内部数百亿个神经元之间的相互作用,以及人脑外部数十亿个人和无数台计算机之间的相互作用。
在人脑内部,数百亿个神经元之间建立了百万亿个连接,进而形成了一个异常复杂的神经网络。在这个网络上,不断有电脉冲和化学信号往来传播。通过这种方法,人脑实现了信号的传播与反馈,同时,也实现了神经元之间的相互作用。
人类社会的情况也大致如此,只是过程更复杂。在人类社会中,数十亿个人和无数台计算机之间,建立了数不清的连接。在这个庞大的网络上,数据、信息和知识正在四处传播。与此同时,正在传播的还有其他内容(就像知识一样,这些内容可能以数据和信息的形式存在),而挑战就是其中之一。在弗朗西斯·海利根(Francis Heylighen)教授看来,挑战也可以四处传播。[i]海利根教授是全球脑研究所的负责人。他发现,众多有待解决的问题,正以挑战的形式在社会中扩散。之后,当人们应对挑战时,智慧也就随之产生了。就这样,伴随数据、信息、知识和挑战的传播,以及相应的反馈活动,就实现了人与人之间的互动,同时也产生出了集体智慧。
事实上,通过相互作用,人与人之间不但实现了互动,而且这种互动正变得越来越多。不仅如此,无论是单向的还是双向的,无论是缓慢的还是快速的,无论是微弱的还是强烈的,这些互动都能发挥重要的作用。确切地说,它们能促进人与人之间的相互影响和相互启发。另外我们发现,人与人之间的互动经常能够产生一种激活扩散过程。事实正是如此。
我们看到,在微博上,不断有各种各样的热门话题涌现出来。例如,当苹果公司发布新的手机后,很多人都会谈论这款手机。紧接着,会带动更多人参与讨论,与此同时,也会有媒体和评测机构加入。之后,随着参与的人越来越多,“iPhone”快速挤入微博首页的热门话题榜,使得相关讨论迅速爆发。就这样,凭借众人的集体智慧,可以把iPhone的优点和缺点都分析得清清楚楚。在这个过程中,“iPhone”吸引了众多网民的注意力。这说明,它引起了大家的兴趣。不仅如此,它还激活了众人。之后,“iPhone”在人群中迅速扩散并成为热点。显然,这是一个典型的激活扩散过程,看起来既快速又强烈。
当然,除了微博外,科学界也同样存在激活扩散过程。我们知道,当一位科学家获得新发现后,通常会以论文的形式将成果发表在科学期刊上。之后,其他科学家阅读了这篇论文后,就可能受其影响,而展开新的研究。就这样,一位科学家的研究可以带动更多科学家展开研究,进而实现了科学界的激活扩散过程。
另外我们也知道,科学家在撰写论文时,通常会列出相关的参考文献。这样读者就很容易了解论文的作者受到了哪些科学家的影响。换句话说,论文的参考文献相当于记录了科学家之间的激活扩散过程,通过它可以了解科学家的灵感来源于何处。事实上,如果将众多受影响的论文用线条连接起来,同时用箭头指出是谁影响了谁,这种激活扩散过程就会变得更加清晰了。
当然,科学家们不只通过论文来交流彼此的想法,他们还会通过研讨会,以面对面方式来实现这一点。另外,还有很多非正式途径也可以达到类似的目的,例如私底下的闲聊,或者是通过微信交流,等等。事实上,除了科学家外,工程师、艺术家们也会将自己的想法告诉别人。这是因为,对于大多数人来说交流是必须的,我们渴望交流。也就是说,你如果不把自己的想法告诉别人,而总是憋在自己心里,就会变得很难受。其结果是,很多人都乐于分享自己的想法,随之,就会导致集体智慧的出现。
* * *
事实上,在人与机器的世界中,彼此交流的不仅仅有想法,同时还有很多其他内容。这些内容多以信息的形式传递。就这样,伴随着信息的往来传播,人与机器能够实现相互交流。毫无疑问,这种交流是无穷无尽的。这意味着,人与机器的相互作用也是无穷无尽的。如此一来,涌现出来的集体智慧也将变得没有穷尽。显然,这是一个复杂的过程。
我们看到,在人与机器所构成的庞大集体中,每时每刻,都有海量的信息在传递。当个体(可能是人也可能是机器)收到一个信息后,他可以增强信息,也可以减弱信息。他可以立刻传递信息,也可以缓冲一下,稍后再传递,甚至去除这个信息永远也不传递。通过这种方式,个体之间不断发生相互作用,有时可以激活对方,有时则能抑制对方。毫无疑问,这些相互作用十分复杂。尤其是,很多人会在传递信息之前添油加醋、篡改信息,这样一来,就大大增加了相互作用的复杂性,以致于在大多数情况下,很难用精确的方法(例如数学)描述其过程。
事实上,在全球脑这个庞大集体中,相互作用体现了个体之间的真正关系。不仅如此,为了实现个体之间的相互作用,它还以令人眼花缭乱的方式完成了一个个激活扩散过程(也可能永远也完成不了)。最重要的是,在全球脑中,通过相互作用,可以将大量个体关联起来,并将他们融为一体。另外,这些个体不但数量多,而且种类也很繁多。毫无疑问,这充分体现了集体的复杂性,必然会导致集体智慧也变得复杂。
[i] Francis Heylighen. Challenge Propagation: a new paradigm for modeling distributed intelligence. http://pespmc1.vub.ac.be/Papers/ChallengePropagation.pdf(Working Paper 2012)