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日本北海道大学的Tero和Takagi等人，利用一团黏菌（俗称鼻涕虫）设计了一个连通东京及其附近城市的铁路网！黏菌是一群***的、无细胞壁、多核的原生质团，它们可以通过连续的形变而缓慢移动。当这团***的细胞在空间上遇到分散的食物源的时候，就会构建起一些疏运营养的通道。Tero和Takagi等人正是利用了黏菌的这种天性，让这群简单的原生质团形成疏运营养的网络。

开始，让黏菌集中在地图上的东京点，并将其他几个附近的城市放上黏菌喜欢吃的食物，然后就让这群黏菌在实验地图上缓慢变形、游走，经过一天多的时间，它们最终演化出了一条条营养疏运通道。

（图片来自网络侵删）

最终，试验人员将黏菌构建的食物疏运网络与现实的东京附近的地铁网络进行对比，发现这两种网络非常的相似！

对比的结果向我们展示，两个网络无论从结构还是形状上看都非常相似。也就是这群看起来笨拙无比，没有任何智力可言的黏菌的确完成了可观的计算任务：修筑轨道网络。更有趣的是，为了修建这样一套有效率的网络疏运系统，被称为灵长类动物之首、号称具有超凡智力的人类设计师也要花费数年时间。

这个试验充分证明：单个神经元很愚钝，就像一只蜜蜂很笨，没有多少智商；一只蚂蚁也很笨，也没有多少智商。但是当他们聚集到一起，群体智慧就出现了。人的大脑之所以聪明的最根本的原因在于，我们的一百亿神经元产生了联网效应。

因此，在互联网时代，地球上目前能够联网的人有40亿人，那么40亿人的联网效应其实已经足够产生群体效应了，因为他的数量足够大了。最终我们人类联网可能还要达到一百亿，因为现在人类人口是70多亿，以后会达到一百亿。当一百亿人全部上网之后，所产生群体智慧就不言而喻了。

举个例子，1968年5月，美国潜艇“天蝎号”（Scorpion）在北大西洋完成例行出海执勤任务返回新泽西新港的途中失踪了。尽管海军清楚该潜艇最后一次报告的方位，可是对“天蝎号”究竟发生了什么事情一无所知，对于最后一次无线电联系后它又航行了多远也仅有模糊的判断。

首先，克拉文编造了一系列剧情脚本——对于“天蝎号”可能发生的事情提出了所有可供选择的解释。然后，他召集起一组具有不同背景知识的专业人士，包括数学家、潜艇专家和搜救人员。他并没有要求他们彼此互相商量，以便就潜艇失踪想出解决办法，而是要求他们就每一段剧情可能向哪方面发展向其提出最贴切的猜测。为了使整个过程显得有趣，这些猜测都以投注的方式体现出来，奖品是若干瓶芝华士威士忌。于是，克拉文召集的这些人就潜艇为什么会遇到麻烦，以及潜艇撞向海床时可能的速度和倾斜角来下注。

毋庸赘言，这些信息没有一条能告诉克拉文“天蝎号”到底在什么地方。但是克拉文认为，如果他讲所有答案串联起来的话，那就能对“天蝎号”到底在哪儿有一个明确的概念。这就是他所作所为的真正意图。他将所有猜测汇总起来，运用被称为“贝叶斯定理”的公式估算出“天蝎号”最后的位置。克拉文通过运用“贝叶斯定理”得出了他想得到的结果，也就是对潜艇所处位置进行了集体评估。

在“天蝎号”消失5个月之后，一艘海军军舰发现了它的踪迹，与克拉文所估算的失事地点仅相距220码。

这个故事的令人震惊之处在于，在这个事件中该团体所依赖的证据几乎不存在，实际上也只不过是些零碎的数据而已。没有人知道潜艇为什么沉没，更没有谁对这艘潜艇以多快的速度下沉或者坠到多深的海底有任何概念。尽管这个团体中没有谁清楚这些，可是作为整体的团体却清楚一切。

类似的例子不胜枚举：有试验曾让很多人来猜一头牛的体重，试验结果是人们猜到的值中位数（即将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据）是一千二百零七磅，而这个牛的实际重量是一千一百九十八磅，只相差一点点。

人就有一种群体无意识的智慧，但在猜的时候也要注意，猜的顺序特别重要。如果你是让一个人猜完后，别人跟着猜，可能产生从众，别人可能会模仿前面的行为。如果在大家同时猜的时候，反而能产生比较好的群体智慧。

这种群体智慧在很多公司都会用，比如在西门子、谷歌、雅虎、惠普、微软等经常这样做，把对手的信息全部汇总在一起，让所有的员工来下赌注，这个信息能给我们带来什么？用这种方法发现预测的准确率非常高。这都是群体智慧。

由此可见，群体智慧的关键在于智慧叠加的集体决策机制。

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赵小明丨央视财经频道特约心理专家

我的观点，科学家的责任，除了探索领域内的未知以外，就是要向大众进行科学普及，普及知识，普及科学精神。所以，一些大众可以参与的事情，我个人觉得，如果能够参与进来，当然更好。科学家不应该孤军奋战。

不过有时候，确实要分事情来说。

有些事情，大家可以帮得上忙，特别是统计类的事情，比如之前有研究，对猫和狗的行为进行调查，就征集了不少猫狗的主人来帮忙记录自家宠物的行为。一些热情的宠物主人提供了远超科学家预期的数据。这都是相当好的事情。

但不是所有的事情大众都能够参与，>究竟span style="font-weight: bold;">科学研究是有门槛的。换言之，需要基础，需要专业知识和操作技能。比如现代生命科学研究中最基本的技术门槛，无菌操作，就能难倒不少人。再比如物理和数学研究，真的需要一点天赋，再加上足够的训练。虽然说起来很打击人，有些时候，是在帮倒忙。一些人，没有经过严格训练，拿着自己的“成果”千里迢迢来机构里找科学家带来自己的计算成果，但是其实在专业人士眼里，里面的错误多到无法卒读……不接待不是，接待了，真是没法改、没法说……而且还占用了科学家很多时间来阅读、判断这些东西。

所以，参与研究没问题，但一些门槛较高的研究项目，至少需要具备专业素养和足够的责任心。否则，即使让某些人承担一些任务，反而会由于他的数据不可靠、结果不可靠，或者工作拖延，导致整个项目被拖延甚至误导。

所以，大众可以参与的，是那些门槛较低，并且能对科学家进行支持的工作，比如帮助收集样品数据，提供研究信息等等。甚至，给予他们充分的理解与支持，都是在为研究工作提供帮助。

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