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螞蟻群組團最強AGI，破解幾何難題完爆人類！群體智能登頂PNAS

新智元 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2024-12-29 14:19

所謂AGI，難道是「通用螞蟻智能」，亦或是「螞蟻通用智能」？

無數(shù)只螞蟻在搬運T形物體，成功穿越迷宮的視頻火遍全網(wǎng)。

網(wǎng)友紛紛驚呼，「這簡直太瘋狂了。螞蟻擅長集體解決難題，在某些情況下甚至比人類更聰明！這或許能夠為AI和團隊協(xié)作提供新的啟發(fā)」。

還有人表示，AI其實也就是螞蟻智能了。

相比之下，人類引以為豪的「群體智能」似乎并沒有顯現(xiàn)出來。

來自魏茨曼科學(xué)研究所的研究團隊開啟了這項極具創(chuàng)意的「進化」競賽實驗，就是為了回答一個有趣的問題：

在搬運重物穿越迷宮任務(wù)中， 到底是螞蟻更厲害，還是人類更勝一籌？

論文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2414274121

他們以經(jīng)典的「鋼琴搬運難題」（piano movers puzzle）為靈感，設(shè)計了一個現(xiàn)實版的實驗。

參與者需要將一個T形物體從起點移到終點，途中需要穿過由兩個狹窄通道連接的三個房間。

為了確保公平，研究團隊制作了兩套尺寸不同的迷宮，分別適配螞蟻和人類的體型。

在實驗過程中，人類團隊被要求不能通過說話、手勢交流，甚至被要求戴上口罩和墨鏡遮擋住面部表情。

結(jié)果表明，螞蟻不僅在團隊中表現(xiàn)優(yōu)于個體，在某些情況下超越了人類團隊。

值得一提的是，最新研究已經(jīng)發(fā)表在PNAS期刊上。

Ofer Feinerman教授表示，螞蟻群體展現(xiàn)出協(xié)同計算和戰(zhàn)略思維能力，還擁有集體記憶，因此幫助它們共同堅持特定運動方向，避免了錯誤。

Tabea Dreyer和Ofer Feinerman教授

那么，螞蟻們是如何協(xié)作完成這個難題的呢？

群體智慧

你有沒有想過，為什么螞蟻總能找到搬運食物最佳路徑？為什么鳥群能夠完美協(xié)調(diào)飛行？

這一切，都與「集體認知」有關(guān)。群居生活為它們帶去了有很多優(yōu)勢。

這也是自然界普遍存在的現(xiàn)象：群體可以感知環(huán)境、整合信息，并做出響應(yīng)，有時甚至超越個體能力的極限。

在自然界中，能夠進行如此大規(guī)模合作運輸?shù)奈锓N極其罕見。

目前已知物種中，除了人類之外，只有約40%螞蟻群體具備這種能力。

這位科學(xué)家們提供了一個絕佳的研究機會。

如前所述，「鋼琴搬運難題」是團隊設(shè)計實驗的原型。這是一個操縱實驗，是計算機運動規(guī)劃和機器人領(lǐng)域的一個經(jīng)典計算問題。

在復(fù)雜環(huán)境中，參與者需要將一個形狀不規(guī)則的物體（比如鋼琴）從A點移動到B點的可能方式。

由于這個難題純粹是幾何問題，在尺寸上完全可以進行縮放——可以小到一只螞蟻就能處理，也可以大到需要整個螞蟻群合作。

論文中，團隊選用了長角立毛蟻（Paratrechina longicornis）作為參賽選手，體長約3毫米，因其長長的觸角得名，有時也被稱為「瘋螞蟻」。

一個謎題，多種解法

在這個實驗中，研究者設(shè)計了一個鋼琴搬運難題。

螞蟻們需要在一個由三個房間組成的矩形區(qū)域內(nèi)，搬運一個T形物體。

而這些房間中的每一個，都是由兩個窄縫連接的。

螞蟻們想要完成任務(wù)，就必須把T形物體從最左側(cè)房間的初始位置（圖1C中的a），穿過第二個房間，到達與外界相通的第三個房間（圖1C 中的h）。

這個謎題的最優(yōu)解，就是不花費任何冗余的不必要步驟，操作順序如圖1C中綠色箭頭所示。

在實驗中，研究者依次向人類和螞蟻展示這個謎題的兩個版本。

版本A是為螞蟻定制的，T形物體被制作成了食物的形狀，激勵螞蟻將它搬運到第三個房間。

版本B則是為人類定制。

這個謎題的設(shè)計，對兩個物種都是不小的挑戰(zhàn)。

對人類來說，挑戰(zhàn)在于為了區(qū)分可行移動和死胡同，必須進行精確的長度評估、心理旋轉(zhuǎn)和對稱理解。

而對螞蟻來說，因為它們是基于信息素進行通信的，這種方式既不會考慮物體大小和門尺寸的關(guān)系，也不會考慮物體的旋轉(zhuǎn)情況，這就是使它們的集體導(dǎo)航策略變得毫無用處。

接下來，實驗分為了三種組合去完成迷宮挑戰(zhàn)：

螞蟻：單只、7只小組、80只大組

人類：單人、6-9人小組、26人大組

人類參與者被要求，只能模擬螞蟻抓持方式的把手來搬運物體。而且，把手上裝有測量器，記錄每個人在整個過程中施加的拉力。

研究人員對每種組合進行了多次實驗，然后仔細分析視頻和所有高級跟蹤數(shù)據(jù)，同時使用計算機模擬和各種物理模型。

表現(xiàn)如何？

為了分別評估螞蟻和人類的表現(xiàn)，研究團隊從運動學(xué)角度，去解釋這一問題。

螞蟻和人類嘗試的運動學(xué)，可以通過負載構(gòu)型（load’s configuration）r(t) 的時間演變來描述。這涉及了三個自由度，其中，x(t) 、y(t) 是負載質(zhì)心的空間坐標(biāo)，它與負載周邊到質(zhì)心的平均距離θ(t)相乘。

方向是一個周期性坐標(biāo)，它與負載周邊到質(zhì)心的平均距離r_av相乘時，r_avθ(t)實際上就測量了附著在搬運者在負載旋轉(zhuǎn)過程中的平均行走距離。

為了實現(xiàn)不同尺寸解決方案可比較性，團隊作者采用了第二個房間寬度d_cor對構(gòu)型r(t)歸一化。

謎題的「構(gòu)型空間」，即所有幾何上允許的負載構(gòu)型的集合，如圖D所示。

圖中，底部黑色軌跡所示，任何解決方案嘗試的動態(tài)都可以理解為這個空間中的連續(xù)軌跡。

為了分析解決方案軌跡，作者進一步將構(gòu)型空間分割成更小的體積，對應(yīng)于上圖C中描述的「狀態(tài)」。

整體表現(xiàn)

作為衡量每個解決者表現(xiàn)的整體指標(biāo)，他們還繪制了在給定構(gòu)型空間歸一化路徑長度內(nèi)（圖2A，適用于螞蟻和人類）以及在給定嘗試狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)內(nèi)（圖2B，適用于人類）成功解決的嘗試百分比。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，平均而言，人類解決者的表現(xiàn)優(yōu)于螞蟻解決者（圖2A）。

當(dāng)然，實驗中存在性能分布重疊的區(qū)域，最優(yōu)秀的螞蟻解決者能夠超越表現(xiàn)最差的人類解決者。

螞蟻群體規(guī)模效應(yīng)

另外，大型螞蟻群體顯著優(yōu)于單只螞蟻和小群體。

單只螞蟻雖然能夠通過連續(xù)操作完成任務(wù)，但表現(xiàn)明顯低于群體。

為了理解為什么大型螞蟻群體的表現(xiàn)優(yōu)于小群體，首先需要關(guān)注它們在謎題場地狹窄空間內(nèi)的運動學(xué)特征。

當(dāng)由大群體螞蟻搬運的大型負載與邊界發(fā)生碰撞時，它不會停止或后退，由下圖A所示。

相反，其運動方向和速度的變化很小，并且會持續(xù)沿著邊界滑行較長距離（圖C）。

相比之下，當(dāng)由小群體螞蟻搬運的小型負載與邊界碰撞時，往往會損失大量速度（圖B），當(dāng)恢復(fù)運動時，負載經(jīng)常會采取與原來不同的方向。

大群體和小群體之間的這些差異與之前的研究結(jié)果一致，該研究表明較大螞蟻群體的方向改變需要不成比例的更大擾動。

一只螞蟻整整盤旋了一分鐘，也沒有成功將T形重物移出迷宮（加速10倍）。

對于一小群螞蟻，通過協(xié)作終于將其成功搬出（加速10倍）。

那么，對于群體來說，正如開篇所看到的輕而易舉完成了任務(wù)。

如下這兩個模擬動畫展示了一小群螞蟻、一大群螞蟻在解決難題的過程（分別加速18倍和10倍）。

人類群體協(xié)作

在受限通信條件下，通過力像螞蟻一樣交流，人類群體并沒有展現(xiàn)出強大得規(guī)模優(yōu)勢。

相反，他們出現(xiàn)了群體表現(xiàn)劣于個人的現(xiàn)象。

有趣的是，在允許交流情況下，人類群體表現(xiàn)效果得到了扭轉(zhuǎn)。

一個人解決難題的過程（加速10倍）。

這是一群人解決難題的過程（加速10倍）。

螞蟻 VS 人類，集體記憶涌現(xiàn)的奇跡

大型蟻群表現(xiàn)出一種涌現(xiàn)的持久性，這擴展了它們的認知工具箱，包含短期記憶——認知的基礎(chǔ)構(gòu)件之一。

當(dāng)前運動方向的記憶，被暫時儲存在運輸螞蟻的集體有序狀態(tài)中。

因此，「集體記憶」是一種涌現(xiàn)特性，而非個體特質(zhì)。

涌現(xiàn)記憶使螞蟻群體能夠進行近乎確定性的、持續(xù)的墻壁掃描，這可能促使它們在搜索空間中找到最短路徑。

這種涌現(xiàn)的邊界跟隨啟發(fā)式方法使得大型螞蟻群體顯著優(yōu)于小型群體及單個螞蟻。

記憶、有方向的運動、系統(tǒng)搜索以及啟發(fā)式方法的應(yīng)用，都是人類解題者的典型特征。

因此，認知工具箱的擴展使大型蟻群能夠以類似人類解題者的方式應(yīng)對難題。

與螞蟻不同，人類能夠以個體形式成功解決難題，但群體化卻增加了障礙，因為高效運動需要達成共識。

在人類的溝通群體中，成員花費大量時間討論并決定下一步行動，因此表現(xiàn)與個體相似。

當(dāng)溝通受到限制時，人類完全用一種更快的社會組合啟發(fā)式方法取代了社會溝通中的辯論啟發(fā)式。

在這種情況下，他們往往會采取與經(jīng)過深思熟慮的意見不同的行動，并趨向于選擇最低共識。

一旦任務(wù)開始移動，受限溝通群體中的人類僅將拉力與其運動方向?qū)R。這種對個體認知能力的放棄，再次讓人聯(lián)想到螞蟻的集體行為。

因此，在解決受限溝通情況下的難題時，大型人群通過采用一些螞蟻般的特性表現(xiàn)出的協(xié)作能力下降。這種結(jié)果，卻在在允許溝通情況下得以解除。

通過比較極端案例，動物群體的集體問題解決能力可以獲得更全面的理解：人類以個體認知能力為突出特點，而螞蟻則在合作方面表現(xiàn)卓越。

人類在選擇認知工具時更加靈活，并且可以精細地調(diào)整其問題解決策略以適應(yīng)特定任務(wù)。盡管這種靈活性可以提升個體表現(xiàn)，但不可避免地會導(dǎo)致人際差異，這可能需要更高級的溝通以避免集體表現(xiàn)惡化并實現(xiàn)高效合作。

這些螞蟻與人類之間的差異揭示了兩種進化路徑，它們在個體與集體層面的認知能力分配方式上有所不同。

通過對比，研究帶了深刻的啟示：需要理論研究來確定個體尺度的復(fù)雜性與群體層面合作容易性之間的權(quán)衡�？缦到y(tǒng)發(fā)育樹的比較研究可以用來探索這一權(quán)衡的經(jīng)驗例子。

此外，這項研究還對機器人群體設(shè)計，具有重要參考價值。

或許在某些方面，人類還需要向自然界物種們學(xué)習(xí)，特別是在真正團隊合作方面。

畢竟，有時候，最偉大的智慧可能來自最微小的生命。

本文來源：新智元

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