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《集体智慧》05/特征27:并行的力量

你是否知道人脑是如何处理信息的?从表面上看,我们的思维是线性的。之所以这么说,是因为当我们思考问题时,总是一会儿想到这,一会儿想到那,而且每次只能有一个关注点。换句话说,同一时间只能想一件事,不能同时想两件事,就像常言所说的“一心不可二用”。人们将这种加工信息的方式称之为串行。但是,当深入了解了人脑的运作机理后,我们才明白,其内部加工信息的方式其实是并行的。我们知道,在人脑内部能够发育出数百亿个神经元。之后,这些神经细胞通过相互联结,形成了一个非常复杂的网络。而正是借助这个复杂的网络,神经元才能以并行方式同时加工信息,或者是传递信息。

为了进一步理解串行和并行这两个概念,让我们来看看收银员的例子。收银员大家都很熟悉。其主要工作是负责给顾客结账,也就是处理与资金有关的信息。这种工作在超市里很常见。我们看到,在收银员面前,经常有一长串顾客在排队,而她则需要一个一个地为其结算。超市一般会遇到两种情况,一种是只有一个收银员,另一种是有多个收银员,随之而来,就会出现两种不同的加工信息方式。

当只有一个收银员收款时,客户只能排成一列,以等待商品结算。在这种情况下,超市采用的就是典型的串行加工信息方式。然而,当有多个收银员时,情况就不同了。我们看到,顾客会自动分成多列,分别站在不同的收银员面前等待结账。这种情况则属于典型的并行加工信息方式。换句话说,这时就有多个收银员同时收款,以并行方式处理购物信息。显然,10个收银员的收款速度要远远高于1个收银员。这意味着,只要增加收银员数量,超市就能大大加快结账速度。这正是并行的优势所在。

事实证明,人脑正是充分利用了并行的好处。在人脑内部,数百亿个神经元时时刻刻都在并行处理信息。我们知道,一个神经元加工信息的速度很慢,远不及电脑处理器的速度快。但是在面对某些问题时,人脑的反应却很快,就是因为人脑中包含有大量神经元,同时这些神经元能够以庞大的规模并行地加工信息。例如,当观看家庭合影时,虽然一张照片包含上千万个像素,但我们一眼就可以认出照片中的亲人。我们之所以能做到这一点是因为,在我们的大脑中,海量的与视觉有关的神经元,能够同时处理大量的视觉信息。

不过,即便并行模式好处很大,在最初设计计算机的时候,工程师们并没有应用并行模式,而是参考了人类表面上的串行思维方式。其结果是,早期的计算机普遍采用了串行设计方案。这意味着,当这些计算机处理数据时,所有数据都要排成一队,一个一个地接受处理。

另外,在处理器方面,早期的计算机使用的都是单核处理器。顾名思义,这种处理器只有一个核心。虽然在加工信息方面,它能够发挥很大作用,但另一方面,它也会遇到瓶颈。确切地说,受物理条件的限制,单核处理器的性能很难维持高速发展。之后,为了持续提升处理器的性能,就需要增加核心的数量,随之而来,就陆续研发出了双核、四核甚至八核处理器。这样一来,就可以充分利用多个核心的并行处理能力。

还有的计算机更进一步,不但增加了处理器中核心的数量,还增加了处理器的数量,也就是在一台计算机中使用多个处理器。在这方面最突出的要数超级计算机。某些超级计算机甚至装备了数以万计的处理器,因而具有高速运算的能力,能快速处理大量数据。事实上,如此高的性能,很大程度上要归功于大规模并行计算的威力。

另外,还有的工程师并不满足已有的路线,而是希望能开辟新的道路。事实证明,这部分人当中的确有人取得了成功。他们研发出了神经网络计算机。顾名思义,神经网络计算机的设计灵感是源于生物神经系统,尤其是人类大脑。之所以参照人脑设计计算机,其中一个重要原因是试图模仿人脑并行处理信息的能力。就这样,在硬件和软件两个不同方向上,神经网络计算机都试图模拟人脑的并行处理能力。如今,这种计算机已经取得了非常显著的成绩。这方面的例子很多。例如,在围棋比赛中,谷歌公司的AlphaGo就轻松战胜了人类。它所用的核心技术就是神经网络技术。

此外,人类通过模拟鸟的飞行发明了飞机,但是飞机的飞行方式与鸟有很多区别,与此同时,在功能上也是各有所长。例如,在飞行速度方面,飞机已远远超过鸟类,然而飞机却无法像鸟一样优雅、安静地飞行。同样,神经网络计算机和人类大脑在运作机理方面也不完全相同,其功能也是各有长处、各有短处。事实证明,AlphaGo的胜利,从某种角度来说是机器并行处理能力的胜利,它让人类充分认识到了人工神经网络的强大。不过在写小说方面,人工神经网络就没那么强大了,甚至可以说是毫无头绪。

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事实上,在并行处理方面,无论是人脑还是人类集体,其优点之一是多任务处理能力。也就是说,它们能同时处理多个不同任务。例如,在某一时刻,人脑不仅可以加工一张照片上的视觉信息,与此同时,还能处理与听觉、味觉有关的信息。我们可以一边看,一边听,一边尝,随之而来,就能用丰富的感官来感受这个世界。不仅如此,在这个过程中,我们还能进行复杂的心理活动。换句话说,人脑其实是可以“一心多用”的,进而能够胜任多任务模式。这意味着,凭借并行方式,它可以处理千头万绪的信息。

虽然人脑具有一定的多任务处理能力,但在某些类型的工作面前,一个人的精力毕竟有限,使得个体很难应对。这时可能就需要求助于集体。像人脑一样,人类集体也具有多任务处理能力。无论是公司、政府还是科研机构,都能同时处理多个任务。毫无疑问,这种能力能够发挥重要的作用。例如,一个人很难同时在多个领域展开研究,但是众多研究机构却可以做到这一点。不仅如此,整个科学界还能在所有科研方向上一起前进。换句话说,全面覆盖要靠集体的力量。

另外,集体需要全面整合三种不同的加工信息方式:串行、接力和并行。通常情况下,在集体中这三种情况都会发生。一项工作,由甲单独完成,这是串行;一项工作,甲做完,交接给乙做,乙做完后交接给丙做,这是接力;一项工作,甲、乙、丙三人分别做,之后将结果汇总,这是并行。事实上,在社会运作中,更多的时候是串行、接力和并行的情况同时存在。这意味着,很多人都会忙于各自的工作,与此同时,也会不断发生工作的分配、交接和汇总。但不管怎么说,并行都在发挥着重要的作用。

从某种角度来说,整个人类社会就是一个巨大的并行处理器。目前,全球脑正承担着已知的最大规模的并行计算。它一边加工着大量的数据,一边传播着海量的信息。实时、并发是这种并行计算的显著特征。如今,随着大数据、云计算等信息通信技术的发展,并行计算的特征愈加明显。在这个过程中,无数的人和无数的机器,需要共同面对无数的挑战。他们需要同时加工大量信息,以及同步解决众多问题。这样做的结果是,可以不断积累知识和经验,随之而来,就能让人类文明不断发展进步。除此之外,这个过程还能充分体现集体智慧的高效性。


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编辑于 2019-04-22

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    在这里,我们讨论全球脑与集体智慧概念。全球脑(global brain),是以地球为基础,数量巨大的拥有发达大脑和创造力的所有人类个体,他们借助于各种信息处理工具,通过各种通信方式,彼此之间相互作用,结合成的具有神经系统特征的自组织巨型网络。