拿那三个物种的部分来说，无论是飞鸟、鱼群、还是蚂蚁，他们在行动时其实与计算机执行一道程序十分相似，蚁群可以搭出一道桥梁，但其中任何一只蚂蚁都不是“建筑师”或者“指挥官”，它们的个体完全不知道“桥梁”应该搭成的形状或大小，个体只负责执行两个指令。

一是一直走，走到不能走了就停下不动，这样其他的蚂蚁就可以把最初停下的那只蚂蚁也当做是可以走的路的一部分，爬到它身上、停下，如此往复“桥梁”便越搭越长，直到跨越地形障碍。

第二个指令，没有其他个体需要“桥梁”的时候就开始过桥，这样整个蚁群就都能够跨越地形障碍，不过时间长短而已。

所以人们有时可以看到单独一只蚂蚁在断路处左看看右看看，好像不知道该往哪走一样，其实它们只是在执行指令，看看有没有小伙伴爬到自己身上，如果没有，过一会就走其他路去了，这大概也可看作是一条指令。

鸟群与鱼群同样与此相近，只不过有迁徙、觅食、防护之类不同的目的，以此来分别执行寥寥几则指令，便能看到令人称奇的场面。

一个物种或者群落里只要大部分个体服从规则都会是这样的结果，越是简单的生物，服从规则的个体数量便越多，甚至可以无限接近于百分百，因为不会有哪一只蚂蚁在搭桥的时候突然开始怀疑蚁生，开始质疑周围蚂蚁的行为，突然甩手不干导致整座“桥梁”坍塌，没有，它们的一举一动都是为了群体的利益。

哺乳动物则复杂一些，却也大体相似，比如羊群效应，也叫从众效应，它们并不需要考虑群体利益，只要在察觉危险的时候拔腿就跑，可它们跑的方向永远是相同的，一只开始跑，其他羊便会跟着跑，所以放羊倒也没有那么难，就连明微都在乡下看到过牧羊人悠哉悠哉跟在羊群后面的样子，只要拿着竹竿随便敲两下就能够控制整个羊群的移动方向。

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人自然是最复杂的，为什么做个广播体操都能东磕西碰？因为不服从指令的可不是一个两个，甚至干脆动都不动的都有，当然，这是明微身边的状况，或许也有物以类聚的原因。

总之，放大到整个物种来看，服从规则的人类始终会是大多数，这是社会安定的根本，他虽然不做广播体操，不也老老实实待在学校吗？他虽然上班摸鱼，不还是在上班吗？因为服从规则符合自身利益，跟羊群的区别其实并没有多大，毕竟羊群效应、从众心理什么的显然常常用在人类自身上。

所以，规则框架下足够数量的简单个体之间的交互过程所表现出的复杂行为即是群体智能。

再由这些谈到人工智能，简单来说，一只蚂蚁没有智能，但一群蚂蚁有。

人脑中单独一个神经元没有智能，但成千上万就有。

量变引起质变。

那么只要使用技术足够先进、数量足够多的纳米芯片来模拟神经元，构筑神经网络，其中每个“神经元”再辅以大量数据深度学习，这么一来，一个至少理论上可行的人工智能最基本逻辑方案便诞生了，这也是整本书最终要阐述的东西。

当然，这里讨论的人工智能是指那种真正具有独立思考能力的人工智能，而不是各大手机厂商内置的人工智障。

整本书由浅入深，再结合各种案例现象与大佬们的论文研究方向，分别细细解析，让人很容易理解各位大佬的意图。

明微是看了这本书才恍然发觉他的导师阿图罗研究员再怎么说也是组织的研究员，密大的生物学教师，甚至还是生物化学部的部长，其实已经是非常优秀的人才了，只是与各大教授对比总显得不太着调而已。