集智俱乐部 02月18日
蚂蚁组团更聪明?人类团队有时反而“拖后腿”!
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一项新研究颠覆了我们对群体智能的认知,通过跨物种公平比较,发现蚂蚁群体通过简单个体互动涌现出“集体记忆”,规模越大效率越高。而人类在受限沟通时,团队表现反而不如个体。研究揭示群体智能不单纯依赖个体能力叠加,简单协作模式在特定任务中可能超越依赖复杂沟通的人类策略,为理解群体智能机制提供新视角。蚂蚁的“简单协作”在特定问题上甚至比人类更有效率。

🐜 蚂蚁群体规模越大越聪明:研究表明,蚂蚁群体在解决几何谜题时,规模越大,效率越高。大型蚁群展现出“集体记忆”现象,仿佛拥有“自主性”,能够高效探索复杂环境。

🧠 人类团队受限沟通时表现下降:与蚂蚁不同,人类团队在解决谜题时,如果沟通受到限制,表现反而不如单个人类。这是因为受限沟通导致团队倾向于选择最容易达成共识的方案,而非最优解。

📏 精心设计的实验确保公平比较:研究人员设计了等比缩放的几何谜题,并保持蚂蚁和人类身体尺寸与负载尺寸的相对比例,确保了跨物种、跨规模的公平比较,从而科学地分析和对比了蚂蚁和人类的认知策略和合作模式。

🤝 简单协作与复杂认知的博弈:蚂蚁的“简单协作模式”在特定任务中表现出色,而人类的“复杂认知”在受限沟通下反而成为负担。研究揭示了群体智能不单纯依赖个体能力叠加,简单协作模式可能超越依赖复杂沟通的人类策略。

原创 吴天毅 2025-02-18 17:30 上海

蚂蚁:蚁多力量大,效果真惊艳!


导语


最近,《美国科学院院刊》一项新研究颠覆对群体智能的认知:科学家通过设计等比缩放的几何谜题,首次实现跨物种公平比较。研究发现,蚂蚁群体通过简单个体互动涌现出“集体记忆”,规模越大效率越高;而人类在受限沟通时,团队表现反而不如个体——复杂认知优势因追求共识而被削弱。该研究揭示群体智能不单纯依赖个体能力叠加,简单协作模式在特定任务中可能超越依赖复杂沟通的人类策略,为理解群体智能机制提供新视角。


研究领域:群体智能、涌现行为、跨物种协作、集体记忆效应、自组织系统、认知协调成本

 吴天毅 | 作者


论文题目:Comparing cooperative geometric puzzle solving in ants versus humans

论文地址:https://doi.org/10.1073/pnas.2414274121


提到团队合作,我们常常理所当然地认为“人多力量大”。但一项发表在《美国科学院院刊》(PNAS)上的最新研究却得到了有趣的结果:至少在解决复杂的几何谜题时,事实可能并非如此。该研究发现,蚂蚁在某些情况下的表现甚至超越了人类,这不禁让我们深思:群体智能,真的只是简单的个体数量叠加吗?


魏茨曼科学研究所的科学家们设计了一个巧妙的实验,将蚂蚁和人类放在同一起跑线上,解决同一个“搬钢琴迷题”。这个问题的核心在于,如何巧妙地操控一个形状怪异的“T”型物体,穿过一系列狭窄的通道和房间。


为了实现跨物种、跨规模的公平比较,研究人员精心设计并制作了五种不同尺寸的“搬钢琴迷题”。这些谜题在几何结构上完全一致,只是尺寸大小按比例缩放。最小的谜题,“迷你版”,专为单只蚂蚁量身定制,通道狭窄,负载轻巧,考验的是个体蚂蚁的独立解谜能力。“小型蚂蚁版”则略微放大,用于测试小型蚂蚁团队的协作。而“大型蚂蚁版”更是进一步扩展,模拟真实蚁群搬运食物的场景,挑战大型蚂蚁团队的群体智慧。


与此同时,为了与人类的体型相匹配,研究人员制作了三种更大尺寸的人类谜题。“小型人类版”仍然保持单人可操作的尺寸,让单个人类体验谜题的挑战。“中型人类版”和“大型人类版”则显著放大,需要多人团队协作才能完成,模拟了人类真实场景中群体搬运重物的任务。


更精妙的是,在设计不同尺寸的谜题和T型物体时,研究人员并非简单地等比例放大或缩小,而是巧妙地保持了“蚂蚁身体尺寸与负载尺寸”的相对比例。这意味着,无论蚂蚁还是人类,在各自的谜题中,负载相对于自身体型而言,都是具有相似挑战性的。这种精心的“相对尺度”设计,确保了不同物种、不同规模的解谜者,面对的是本质上相同,难度相当的几何挑战,从而真正实现了“同一起跑线”上的公平比较,让我们可以更科学地分析和对比蚂蚁和人类在解决几何谜题时的认知策略和合作模式。


那么,面对这些精心设计的几何谜题,不同规模的蚂蚁团队和人类团队,究竟表现如何呢?为了量化比较不同“解谜者”——无论是单只蚂蚁、蚁群,还是个人、人类团队——的解谜能力,研究人员设计了一套科学的评估体系,精确测量每一个解谜者完成任务所花费的时间、行走的路径、以及尝试的错误次数等等关键指标。接下来的部分,就让我们一起揭晓这场跨物种、跨规模的“解谜大赛”的最终结果,看看谁才是真正的“几何谜题大师”!


图1. 搬钢琴迷题示例,A 左:单只蚂蚁,右:蚁群;B 左:单人,右:人类群体





蚂蚁:蚁多力量大,效果真惊艳!




对于蚂蚁来说,真是“蚂蚁多了力量大”,而且是数量越多,效果越好!单只蚂蚁面对谜题,几乎束手无策。但当一群蚂蚁一起上阵时,效率就大幅提升了。更厉害的是,大型蚂蚁团队不仅能解开谜题,而且比小团队更快、更有效率。


大型蚂蚁团队为何如此高效?关键在于它们所展现出的“集体记忆”现象。个体蚂蚁并不具备理解复杂几何结构的能力,但当众多蚂蚁聚集起来,它们集体行动却产生了一种类似“记忆”的效应。大型蚁群似乎形成了一个具有记忆的“超个体”,仿佛拥有了某种“自主性”,当遇到墙壁时,它们会沿着墙壁“滑动”,如同使用“右手定则”探索迷宫出口的人类.同时,它们也会时不时随机离开墙壁并再次在其他位置触碰墙壁,这使得它们能避开右手定则可能遇到的循环情况。


为了验证这个发现,研究人员还做了理论模型。模型显示,这种群体行为,并非由于某只蚂蚁特别聪明,而是群体中简单的互动规则共同作用的结果。每只蚂蚁只是遵循一些简单的规则,对周围环境做出反应。但当这些局部的小动作汇聚在一起,就形成了一种强大的、类似“认知”的整体能力。





人类:组团后,有时反而“掉链子”?




再来看看人类的表现,情况就复杂多了。单个人类在解谜题时,通常表现相当不错,往往能非常高效地找到解决方案。但当人类组成团队,情况就变得有趣了。


和蚂蚁不一样,人类团队并没有随着人数增加而变得更有效。在有些情况下,结果恰恰相反。被限制沟通的人类团队,表现反而不如单人。


这是为什么呢?研究人员发现,当人类可以自由交流时,他们会花很多时间讨论、商量策略。沟通当然有助于做出更好的决策,但也可能拖慢速度,降低效率。但更糟糕的是,当沟通被限制(参与者不能说话、不能用手势、眼神)时,人类团队会退化到更简单、更直接的策略。他们倾向于选择最明显、最直接,也就是最容易达成共识的方案,而不是去探索那些更优、但并不直接的解法。


有趣的是,与蚂蚁这种看似“简单”的生物相比,人群这种简单直接的策略,却有本质不同。蚂蚁的群体协作,虽然也基于简单的个体行为,但却能涌现出一种精妙的策略,即使单只蚂蚁并不具备全局视野,整个蚁群也能高效探索复杂环境。


然而,对于拥有复杂认知能力的人类来说,在限制沟通的情况下,仅仅追求“最易达成一致”的策略,反而会限制自身优势的发挥。因为人类个体本身就具备理解谜题全局的能力,限制沟通实际上阻碍了他们进行更深入的思考和策略优化。结果,团队最终选择的方案,往往只是“最容易让所有人达成共识”的那个,而非“在充分沟通和思考后,个人认为的最佳方案”,最终在限制沟通的情况下,人群解谜效率反而下降。


图 2:蚂蚁与人类的解谜效率对比。(A) 路径长度对比:横轴代表解谜过程中行走的标准化路径长度,纵轴代表成功解谜的尝试比例。曲线越靠左上方,效率越高。可见,人类效率最高,但其中存在与大型蚁群重合的部分,小型蚁群和单只蚂蚁效率较低。(B) 状态转移次数对比:横轴代表解谜过程中尝试的状态转移次数,纵轴含义同 A 图。限制沟通的人类群体效率最低,允许自由沟通的人类群体略优于单个人类,但提升不显著。图中数据来源于实验和模型模拟。





简单协作vs.复杂认知:策略的演化路径




对于像蚂蚁这样的“简单头脑”,群体规模的扩大,确实能显著提升它们的“认知能力”。但更准确地说,是它们的“简单协作模式”成为了优势。个体蚂蚁虽然简单,但当它们以特定的方式组织起来时,却能高效地协作,涌现出令人意想不到的、适应环境的策略。这种策略,虽然源于简单的规则,但在解决特定问题时,效果会远超单只蚂蚁能力的简单叠加,甚至比某些人类策略更精妙的效果。


反观拥有“复杂大脑”的人类,个体智慧固然强大。然而,在需要团队合作时,“复杂认知”反而可能成为一种负担。为了实现高效的群体协作,人类需要依赖复杂的沟通和协调机制。当沟通受限时,人类团队可能会简化策略,为了快速达成共识,反而倾向于选择最直接、最明显的方案,即使人类团队中的成员均认为这些方案并非最优。这种“简化策略”虽然降低了沟通成本,但也限制了人类认知优势的发挥,导致群体表现甚至不如个体。


所以,对于像在复杂环境中进行高效搜索这样的任务,蚂蚁这种基于简单规则、涌现出精妙策略的“简单协作”模式,反而可能优于人类在受限沟通下,为了达成共识而选择的“简化策略”。





未来方向




研究人员认为,这项研究只是一个开始。他们计划继续深入研究个体复杂性和群体合作性之间的微妙平衡。未来的研究,可能会探索更多物种的群体解题能力,甚至尝试设计更高效的协作机器人团队。


总而言之,这项研究为我们提供了一个全新的角度,来审视我们对于群体智慧的固有认知。它提醒我们,在谈论群体解题能力时,人多并不总是力量大。而且,最出乎意料的聪明解法,可能就藏在那些看似简单的群体之中——比如,一群辛勤搬运的蚂蚁。


本文为科普中国·星空计划扶持作品

作者 | 吴天毅

审核 | 张江(北京师范大学系统科学学院教授)

出品 | 中国科协科普部

监制 | 中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司




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