我们应当虚心地接受一个事实：蚂蚁这种小小的节肢动物，无论是个体还是群体，都比我们聪明得多。

　　［美］马修·D.拉普兰特 胡小锐 钟毅 译

　　蚂蚁的大脑真的很大。有的蚂蚁，比如被称作“流浪蚁”的短蚁属，大脑占其体重的15%。按占比计算，它们是世界上大脑最大的蚂蚁。人们经常用大脑在体重中的占比粗略地表示智力水平，尽管这个方法不是非常完美。

　　我们也可以说蚂蚁的大脑非常小。短蚁的大脑重量是0.005毫克——约为一粒盐的1/10。但是，发表于2011年《大脑行为与进化》杂志上的《蚂蚁微型化大脑的异率测定》一文称，蚂蚁的行为表现往往与那些比它们大得多的物种一样复杂，有时甚至要复杂得多。

　　不管怎么测量，都清楚无误地说明了一个事实：蚂蚁的大脑真的不可思议。因为尽管有些蚂蚁的大脑比人类的大脑小几百万倍，但与它们的思维方式相比，人类显得非常愚蠢。

　　当蚂蚁携手合作时（正如我们所知，蚂蚁作为一个物种，是非常强悍的，原因就是它们几乎总是携手合作），它们能在非常短的时间内处理大量信息，从混乱中建立秩序，尽最大的可能为快速、有效地采集维持生命所需的食物创造条件。

　　单只侦察蚁的行动可能看起来具有随机性，它们东奔西走，来回往复，四处寻找食物，往往费了很长时间却一无所获。但是，蚂蚁的活动之所以看上去混乱不堪，原因之一就是我们很难从蚂蚁的角度来欣赏这个世界。尽管蚂蚁善于攀爬——它们的6条腿和强劲的钳子，可以帮助它们攀越高大的障碍物，但从旁边绕行常常比攀越更容易一些。因此，单只蚂蚁的工作不仅仅是寻找食物，还有评价觅食的来回路径，以保证在发现食物之后其他蚂蚁的能量输出达到最低。

　　一旦一只蚂蚁找到了好吃的东西，它就会取一小块带回蚁巢。它会沿途分泌信息素，标记出返回食物所在位置的路径。但是，因为一只蚂蚁的信息素不会持续保留很长时间，所以第一批循迹而来的蚂蚁在寻找气味时仍会四处游走。一段时间之后，这些游走不定的蚂蚁就会找到第一只蚂蚁没有发现的更好、更直接的捷径。随着越来越多的蚂蚁加入这一行列之中，信息素就会在蚁巢与食物之间标记出一条指示清晰、畅行无碍的“高速公路”。

　　所有这些都与互联网搜索引擎非常相似。网络爬虫在互联网上四处游荡，在不断变化的万维网的各个角落寻找新的信息。谷歌的网络爬虫在发现新的内容后，就会将数据带回来编入索引。随后，网络爬虫就会一再被送出。它们关注的重点是评估指向该信息的所有可能路径，确保信息仍然存在并可以有效地访问。

　　谷歌引擎每次编索引时会检索几十万亿个网页，每个月检索数千亿次。但对数学家尤根·库思来说，蚂蚁可以将看似随机的搜索模式转换成线性路径，这让谷歌的卓越算法看起来就像是小学算术。

　　库思在2014年表示：“这种混沌和有序之间的转换，是一种很重要的机制。我甚至可以说，其中涉及的学习策略，比谷歌搜索更准确、更复杂。毫无疑问，这些昆虫在处理周围环境的信息方面，比谷歌更有效。”

　　库思不是普通的数学家，这位在德国柏林洪堡大学任职的非线性动力学教授，是世界上最有影响力的复杂系统科学家之一。在他的蚂蚁觅食行为“混乱-有序转换”研究（2014年发表）的影响下，科学家已经开始研发模拟生物神经元网络的计算系统，希望可以解决复杂的数学优化问题，减少计算模型中的不确定性。

　　不过，蚂蚁的高明之处并不仅仅在于合作修建漂筏和觅食“高速公路”，它们还善于建造桥梁——用自己的身体搭建一座实实在在的桥。这不仅是无私的体现，更是智慧的产物。

　　事实上，这确实需要智慧，因为蚂蚁在搭建桥梁时，显然没有得到任何指导。试想一下，如果华盛顿·罗布林和埃米莉·罗布林在19世纪末不给施工人员提供具体指导，而是简单地告诉每名工人可以自行其是，那么布鲁克林大桥会被修成什么样子？但是，当中美洲和南美洲的行军蚁——钩齿游蚁需要跨越林地上的缺口时，它们就是这样做的。

　　如果缺口不断扩大，桥就会随之延伸，在这个过程中同样没有任何蚂蚁居中指挥。如果全体蚂蚁都认为投入修桥工作中的蚂蚁数量过多，需要改变行动计划，那么，它们会整齐划一地拆除这座桥，回过头来寻找新的觅食道路。

　　“这些蚂蚁其实是在进行集体计算。它们站在整个蚁群的层面，判断出它们只能派出这么多蚂蚁搭建这座桥，再多就不行了。”生物学家马修·卢茨在2015年说，“没有一只蚂蚁在监督这个决策过程，它们是作为一个群体来完成计算的。”

　　越来越多的人接受了蚂蚁具有集体智慧这个观点。与此同时，很多人（甚至是那些研究昆虫的人）都不太看重蚂蚁个体的脑力。就连库思也认为，尽管蚂蚁的集体行为酷似我们所认为的智能，但“单只蚂蚁肯定没那么聪明”。

　　不过，我得站出来为这些小家伙辩解。正如我们不能用同样的方法测人类和海豚的智力——尽管在进化的大框架中看，二者真的很相似，我们也不能用测人类智商的那一套来测蚂蚁的智商。是的，这与蚂蚁拥有非凡的集体智慧有很大关系。但新的研究表明，即使是在个体层面，蚂蚁也非常聪明。

　　想一想，在那些畅通无阻的道路和桥梁建成之前，面对广袤的世界，蚂蚁是如何辨明方向的。它们看世界的方式与人类不同，大多数蚂蚁的眼睛善于探测运动的事物，但不善于分辨形状、测量距离。然而，无论采用哪一种测量标准，蚂蚁随时确定自己所在位置的能力，都远远强于我们人类。

　　从一个地方前往另一个地方时，人类几乎总是依赖视觉线索，再加上一些听觉刺激。如果我们寻找的是一个制作饼干、汉堡包或比萨的地方，也许还会用到一点儿嗅觉信息。

　　单只蚂蚁收集和处理的线索比我们多得多。像人类一样，它们也会利用周围事物的形状、大小和运动来推断自己身在何处，确定前进方向。但与此同时，它们还会利用太阳的位置、光的偏振模式、风的方向、气味的微小变化、脚下地面给它们的感觉，甚至还会利用离开蚁巢之后已经走过的步数。

　　想使用蚂蚁的导航技术吗？你可以从城市公园的一边开始步行，记录一路上走了多少步。每当遇到障碍物或地形变化（比如野餐长椅或贯穿公园的混凝土小路）时，记住那个特征以及它与上一个特征的相对位置。还要记住太阳的位置。遇到树荫时，要记住从树荫下回到阳光下用了多长时间。风是从哪个方向吹来的，一定要注意这一点。随风吹来的是什么气味，闻到这个气味时，你在哪里，这些也要记住。

　　对了，还要想象有一只体形比你大几百倍的饥饿的动物，随时会出现在你眼前，将你吞进肚子里。与此同时，你不能受到影响，必须记住你需要记住的所有内容。

　　没有多少人能同时处理所有这些信息。人类大脑在确定方向时需要获取零碎的感官线索（主要是视觉线索），然后利用这些线索创建一张认知地图——对周围环境的心理表征，通常与我们所处的位置和我们想去的地方有关。但为了创建这幅地图，我们必须放弃很多信息。而且由于大多数人十分依赖视觉线索，所以放弃的往往都是其他信息。正因为如此，我们在黑暗中很容易迷路，即使是在自己家里，熄灯之后也会磕磕绊绊。

　　蚂蚁不会创建认知地图，但它们有多个记忆模块。当出现问题时，它们既可以单独使用某个模块，也可以组合使用多个模块。因为它们不依赖于任何一种表征，所以当它们周围的世界发生变化时（例如天黑了，一个很大的障碍物突然出现或消失不见了，或者风向发生了变化），它们只需调用不同的模块，就会大大降低迷失方向的可能性。

　　所有这些都可以方便地应用到自动驾驶汽车上。汽车自动驾驶是世界上最复杂的工程问题之一。在地图准确、标识清晰的公路上，自动驾驶汽车大多表现出色。但在情况不断变化的市区和施工区，它们的表现就会差得多。人们越来越清楚地认识到，对于这种大多数时候循规蹈矩，但偶尔会导致无序状态的汽车驾驶技术来说，最好的办法是同时依靠集体智慧和个体智慧。

　　例如，在减少流量方面，集体智慧是关键。物理学家阿普尔瓦·纳加尔研究发现，即使蚂蚁的数量增加，也不会导致拥堵，是因为有3条简单规则保证蚂蚁通行无阻：第一，由于蚂蚁没有自我的概念，所有蚂蚁都不会有“超车”的想法，而且被超越时也不会生气。第二，蚂蚁在发生碰撞时不会停下脚步，所以小事故不会影响交通。第三，交通越拥挤，蚂蚁行进的路线就越直，通行也越稳定。

　　很容易看出规则一和规则三适用于自动驾驶交通。规则二似乎有点儿复杂，不适用于人类和汽车，但你要记住一点：人类司机并不是在真的发生碰撞时才会突然转向或踩刹车，而这些操作往往会产生连锁影响，导致后面相距几分钟或几英里的车辆全部减速。如果车辆驾驶者（无论是不是人类）没有在绝对必要的情况下突然转向或刹车，哪怕是惊险不断，也不会减缓交通。你可以称之为自动驾驶汽车的“不流血，不犯规”规则。这些规则需要精确性和纪律性，只有所有车辆都像蚂蚁和算法一样遵守规则，它们才能发挥作用。

　　但是，正如自动驾驶技术的先驱们在整个21世纪前10年所认识到的那样，一旦遇到施工，这些简单的规则就变得毫无价值。当路锥取代交通标志、安全帽标志取代信号灯时，每辆车就像每只蚂蚁一样，需要遵守一套复杂得多的规则。我们生活在一个动态世界里，仅有一个智能模块不足以判断这些规则应该有哪些内容、应该如何遵循这些规则。需要导航时，GPS（全球定位系统）是一个不错的第一选择，但是一旦失去卫星信号，它就无法工作。摄像头被雪覆盖时，就变得毫无价值。激光测距可以准确地测出静止物体的距离，但遇到移动的物体，就不那么准确了。雷达的作用可能比声呐大，也可能比声呐小，取决于周围的环境。尽管地图非常有用，但在路中间有穿着反光背心的人时，就不能盲目地按地图行驶了。要在这类环境中成功通行，自动驾驶汽车就不能依赖标准统一的地图，而是必须像蚂蚁一样，通过独立行动，从多个可用的模块获取信息，然后利用这些信息解决手头的问题，最后还要将结果通报给所有单位。

　　我们应当虚心地接受一个事实：蚂蚁这种小小的节肢动物，无论是个体还是群体，都比我们聪明得多。一旦承认蚂蚁和其他非常聪明的动物身上有很多值得我们学习的东西，我们就可以向它们学习，并把学到的东西付诸应用。这也有助于我们实现一个巨大的认知飞跃：尽管我们一直以为某些生物没有智慧，但现在我们必须承认它们是有智慧的。

　　（摘自《超级生物探寻指南》一书）