很多人都认为，如果上帝是一个程序员，那么他的工作量将大的惊人。
单一一个细胞的运行结构，编程工作量就可能超过天文数字的概念，其中光一个脱氧脱糖核酸的组合，就够微软的技术组干一百多年。
然而，事实上，现在越来越多的科学家和程序员发现，也许我们的世界，并没有建立在如此复杂的理论基础上，而是基于一些十分简单的规则。
这里有一个典型的例子，就是蚁群算法。
名词解释：
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
具体的实现过程不累述，只提一点，就是整个蚁群算法只有100多行代码，但是它完美的再现了蚂蚁寻找食物的运行方式，包括寻找最短路径，避免走回头路以及如何最大范围内的扩大搜索面。
在观看这段代码的时候，很多方面，能发现上帝当时在编程的思维痕迹，比如说信息素变量运用（《蚂蚁革命》中被称为费尔蒙的东西），蚁群算法算是一种对世界的反编译，复杂无比的蚁群搜索系统，被简单的解析成原始的小块。
这个程序现在被广泛用于电力系统，火车系统，路由系统以及搜索引擎的抓取程序。
由此，我们可以引申的思考一些问题，比如说世界的复杂本源背后的运行规律，是否和蚂蚁算法一样简单？
很多专家提出的“小世界”概念中就可以发现了端倪，原来我们所在的整个生物系统，其实是类似于蚁群算法这种简单程序叠加而产生的。
也就是说，复杂的行为，不是本质，而是现象，简单程序控制下的个体的简单行为，互相影响，从而演化成非常复杂的行为，甚至构成极端复杂的社会体系，甚至是思维。
我相信这就是爱迪生研究思维之后，所得出的结论的真相：我们的思维产生，是因为“无数小人在我们头脑里活动。”
这里引进另一个概念，叫做群体思维来阐述这个问题。这也是研究蚂蚁，蜜蜂等社会昆虫得出的经典结论之一。
概念的核心是：单一的蚂蚁，是不具有思维性的，它只对环境产生反应，而发生一些行为，单一的蚂蚁的生存能力非常弱小，然而，100万只蚂蚁互相作用形成的行为，就变得非常复杂，蚂蚁的繁殖，食物的搜集，它们甚至能通过细菌的发酵，控制窝里的温度，在泥土中修建复杂无比，极端准确的通道，控制整个蚁巢的建筑结构，不会因为巢穴的扩大而崩塌。
这些行为体现的智力，是大型哺乳动物无法达到的，就算是黑猩猩，你也无法教会他通过细菌发酵去调节泥土的温度，单一一只蚂蚁，同样也无法做到这一点，但是一窝蚂蚁，却完成的近乎完美。
这种单一个体智力底下，但是群体拥有极高智力的现象，被称呼为群体智能。同样的东西，包括蜜蜂，真菌复合体，白蚁等等。
群体智能是一个很多人不敢触及的话题，因为它可以非常容易的复制到很多学科中去。比如说我举一个最简单的例子。
人的脑细胞，单个脑细胞不具有任何的智力，他只运行一些接受神经电流然后转发的人物，但是120亿个人的脑细胞，互相运作，可以产生这个世界上最伟大的东西——“思维”。
也许有人认为这比蚂蚁要复杂多了，其实，你可以发现如果一窝蚂蚁有100万只，则一只蚂蚁必须和另外99万只蚂蚁建立链接，而人的脑细胞现在所开发的10%活跃细胞中，每个细胞也只有2万条对外的神经联系，就是说，从运行效率来说，蚂蚁远远高于人脑。
那你也许要问，如果是这样的话，为什么蚂蚁窝的群体智力低于人的智力呢？
群体智慧理论里，最大的争议就是这一点，大部分人认为，群体的数量，和信息的传播速度，决定着群体的智慧程度。
单一一个细胞的运行结构，编程工作量就可能超过天文数字的概念，其中光一个脱氧脱糖核酸的组合，就够微软的技术组干一百多年。
然而，事实上，现在越来越多的科学家和程序员发现，也许我们的世界，并没有建立在如此复杂的理论基础上，而是基于一些十分简单的规则。
这里有一个典型的例子，就是蚁群算法。
名词解释：
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
具体的实现过程不累述，只提一点，就是整个蚁群算法只有100多行代码，但是它完美的再现了蚂蚁寻找食物的运行方式，包括寻找最短路径，避免走回头路以及如何最大范围内的扩大搜索面。
在观看这段代码的时候，很多方面，能发现上帝当时在编程的思维痕迹，比如说信息素变量运用（《蚂蚁革命》中被称为费尔蒙的东西），蚁群算法算是一种对世界的反编译，复杂无比的蚁群搜索系统，被简单的解析成原始的小块。
这个程序现在被广泛用于电力系统，火车系统，路由系统以及搜索引擎的抓取程序。
由此，我们可以引申的思考一些问题，比如说世界的复杂本源背后的运行规律，是否和蚂蚁算法一样简单？
很多专家提出的“小世界”概念中就可以发现了端倪，原来我们所在的整个生物系统，其实是类似于蚁群算法这种简单程序叠加而产生的。
也就是说，复杂的行为，不是本质，而是现象，简单程序控制下的个体的简单行为，互相影响，从而演化成非常复杂的行为，甚至构成极端复杂的社会体系，甚至是思维。
我相信这就是爱迪生研究思维之后，所得出的结论的真相：我们的思维产生，是因为“无数小人在我们头脑里活动。”
这里引进另一个概念，叫做群体思维来阐述这个问题。这也是研究蚂蚁，蜜蜂等社会昆虫得出的经典结论之一。
概念的核心是：单一的蚂蚁，是不具有思维性的，它只对环境产生反应，而发生一些行为，单一的蚂蚁的生存能力非常弱小，然而，100万只蚂蚁互相作用形成的行为，就变得非常复杂，蚂蚁的繁殖，食物的搜集，它们甚至能通过细菌的发酵，控制窝里的温度，在泥土中修建复杂无比，极端准确的通道，控制整个蚁巢的建筑结构，不会因为巢穴的扩大而崩塌。
这些行为体现的智力，是大型哺乳动物无法达到的，就算是黑猩猩，你也无法教会他通过细菌发酵去调节泥土的温度，单一一只蚂蚁，同样也无法做到这一点，但是一窝蚂蚁，却完成的近乎完美。
这种单一个体智力底下，但是群体拥有极高智力的现象，被称呼为群体智能。同样的东西，包括蜜蜂，真菌复合体，白蚁等等。
群体智能是一个很多人不敢触及的话题，因为它可以非常容易的复制到很多学科中去。比如说我举一个最简单的例子。
人的脑细胞，单个脑细胞不具有任何的智力，他只运行一些接受神经电流然后转发的人物，但是120亿个人的脑细胞，互相运作，可以产生这个世界上最伟大的东西——“思维”。
也许有人认为这比蚂蚁要复杂多了，其实，你可以发现如果一窝蚂蚁有100万只，则一只蚂蚁必须和另外99万只蚂蚁建立链接，而人的脑细胞现在所开发的10%活跃细胞中，每个细胞也只有2万条对外的神经联系，就是说，从运行效率来说，蚂蚁远远高于人脑。
那你也许要问，如果是这样的话，为什么蚂蚁窝的群体智力低于人的智力呢？
群体智慧理论里，最大的争议就是这一点，大部分人认为，群体的数量，和信息的传播速度，决定着群体的智慧程度。
