所謂AGI，難道是「通用螞蟻智能」，亦或是「螞蟻通用智能」？

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今天，無數只螞蟻在搬運T形物體，成功穿越迷宮的視頻火遍全網。

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網友紛紛驚呼，「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和團隊協作提供新的啟發」。

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還有人表示，AI其實也就是螞蟻智能了。

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相比之下，人類引以為豪的「群體智能」似乎并沒有顯現出來。

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來自魏茨曼科學研究所的研究團隊開啟了這項極具創意的「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中， 到底是螞蟻更厲害，還是人類更勝一籌？

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

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

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。

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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。

結果表明，螞蟻不僅在團隊中表現優于個體，在某些情況下超越了人類團隊。

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值得一提的是，最新研究已經發表在PNAS期刊上。

Ofer Feinerman教授表示，螞蟻群體展現出協同計算和戰略思維能力，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。

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Tabea Dreyer和Ofer Feinerman教授

那么，螞蟻們是如何協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調飛行？

這一切，都與「集體認知」有關。群居生活為它們帶去了有很多優勢。

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

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在自然界中，能夠進行如此大規模合作運輸的物種極其罕見。

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」是團隊設計實驗的原型。這是一個操縱實驗，是計算機運動規劃和機器人領域的一個經典計算問題。

在復雜環境中，參與者需要將一個形狀不規則的物體（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」。

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一個謎題，多種解法

在這個實驗中，研究者設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域內，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。

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螞蟻們想要完成任務，就必須把T形物體從最左側房間的初始位置（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。

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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。

這個謎題的設計，對兩個物種都是不小的挑戰。

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

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系，也不會考慮物體的旋轉情況，這就是使它們的集體導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：

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據，同時使用計算機模擬和各種物理模型。

表現如何？

為了分別評估螞蟻和人類的表現，研究團隊從運動學角度，去解釋這一問題。

螞蟻和人類嘗試的運動學，可以通過負載構型（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) 是負載質心的空間坐標，它與負載周邊到質心的平均距離θ(t)相乘。

方向是一個周期性坐標，它與負載周邊到質心的平均距離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過程中的平均行走距離。

為了實現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對構型r(t)歸一化。

謎題的「構型空間」，即所有幾何上允許的負載構型的集合，如圖D所示。

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

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

整體表現

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

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結果發現，平均而言，人類解決者的表現優于螞蟻解決者（圖2A）。

當然，實驗中存在性能分布重疊的區域，最優秀的螞蟻解決者能夠超越表現最差的人類解決者。

螞蟻群體規模效應

另外，大型螞蟻群體顯著優于單只螞蟻和小群體。

單只螞蟻雖然能夠通過連續操作完成任務，但表現明顯低于群體。

為了理解為什么大型螞蟻群體的表現優于小群體，首先需要關注它們在謎題場地狹窄空間內的運動學特征。

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

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相反，其運動方向和速度的變化很小，并且會持續沿著邊界滑行較長距離（圖C）。

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相比之下，當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），當恢復運動時，負載經常會采取與原來不同的方向。

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大群體和小群體之間的這些差異與之前的研究結果一致，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）。

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對于一小群螞蟻，通過協作終于將其成功搬出（加速10倍）。

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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。

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）。

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人類群體協作

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出強大得規模優勢。

相反，他們出現了群體表現劣于個人的現象。

有趣的是，在允許交流情況下，人類群體表現效果得到了扭轉。

一個人解決難題的過程（加速10倍）。

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這是一群人解決難題的過程（加速10倍）。

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螞蟻 VS 人類，集體記憶涌現的奇跡

大型蟻群表現出一種涌現的持久性，這擴展了它們的認知工具箱，包含短期記憶——認知的基礎構件之一。

當前運動方向的記憶，被暫時儲存在運輸螞蟻的集體有序狀態中。

因此，「集體記憶」是一種涌現特性，而非個體特質。

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

這種涌現的邊界跟隨啟發式方法使得大型螞蟻群體顯著優于小型群體及單個螞蟻。

記憶、有方向的運動、系統搜索以及啟發式方法的應用，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，因此表現與個體相似。

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

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

一旦任務開始移動，受限溝通群體中的人類僅將拉力與其運動方向對齊。這種對個體認知能力的放棄，再次讓人聯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出的協作能力下降。這種結果，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卓越。

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

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雜性與群體層面合作容易性之間的權衡。跨系統發育樹的比較研究可以用來探索這一權衡的經驗例子。

此外，這項研究還對機器人群體設計，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習，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。

參考資料：

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2414274121

https://wis-wander.weizmann.ac.il/space-physics/ants-vs-humans-putting-group-smarts-test