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螞蟻群組團(tuán)最強(qiáng)AGI,破解幾何難題完爆人類!群體智能登頂PNAS

人工智能
你聽說過「通用螞蟻智能」嗎?今天,全網(wǎng)爆火一個視頻充分展示了什么是AGI——螞蟻群體智能的智慧。在解決鋼琴搬運難題任務(wù)中,它們甚至超越了人類,最新研究登上PNAS。

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(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)。

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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(tuán)隊協(xié)作提供新的啟發(fā)」。

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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(xiàn)出來。

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來自魏茨曼科學(xué)研究所的研究團(tuán)隊開啟了這項極具創(chuàng)意的「進(jìn)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?

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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(tuán)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(tuán)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(tuán)隊中表現(xiàn)優(yōu)于個體,在某些情況下超越了人類團(tuán)隊。

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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。

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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(rèn)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。

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在自然界中,能夠進(jìn)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(jī)會。

如前所述,「鋼琴搬運難題」是團(tuán)隊設(shè)計實驗的原型。這是一個操縱實驗,是計算機(jī)運動規(guī)劃和機(jī)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(jìn)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(tuán)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(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。

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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(dá)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。

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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(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(jìn)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(jìn)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(jìn)行了多次實驗,然后仔細(xì)分析視頻和所有高級跟蹤數(shù)據(jù),同時使用計算機(jī)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(tuán)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(fù)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圖片,其中,x(t) 、y(t) 是負(fù)載質(zhì)心的空間坐標(biāo),它與負(fù)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(fù)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(fù)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(tuán)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(fù)載構(gòu)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(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(jìn)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。

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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(fù)載與邊界發(fā)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(xù)沿著邊界滑行較長距離(圖C)。

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相比之下,當(dāng)由小群體螞蟻搬運的小型負(fù)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(fù)載經(jīng)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(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)。

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對于一小群螞蟻,通過協(xié)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(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)。

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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(qiáng)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)。

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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(xiàn)的奇跡

大型蟻群表現(xiàn)出一種涌現(xiàn)的持久性,這擴(kuò)展了它們的認(rèn)知工具箱,包含短期記憶——認(rèn)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(jìn)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(rèn)知工具箱的擴(kuò)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(dá)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。

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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(rèn)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(rèn)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(rèn)知工具時更加靈活,并且可以精細(xì)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(jìn)化路徑,它們在個體與集體層面的認(rèn)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。跨系統(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(jī)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(tuán)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

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 新智元
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