【書摘】《路：行跡的探索》－第二章

羅伯特．摩爾
2018-08-30 發表
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登山知識

第二章

一九五○年代晚期，愛德華．威爾森找到火蟻分泌蹤跡費洛蒙的腺體，解開了這個謎題。他直覺認為這種物質位於螞蟻的腹部，所以他切開螞蟻的腹部，用磨利的鐘錶匠鑷子夾出腹部內的器官。然後，他把每一種器官塗抹在一片玻璃上。每塗好一片，他就會觀察附近的蟻群有何反應。一片接著一片，一種器官塗完再換下一個（毒腺、後腸，還有一小坨叫做「脂肪體」的肥油），蟻群都毫無反應。最後，他把小小的、手指形狀的杜佛氏腺塗抹在玻璃上。「螞蟻的反應非常激烈，」威爾森後來寫道，「牠們一邊奔跑一邊擺動觸角，感受空氣中揮發與消散的分子。牠們在痕跡的終點困惑地繞圈子，尋找不存在的獎賞。」

到了一九六○年，人類對螞蟻道路的模糊認識突然變得清晰。有兩個關鍵的新名詞同時誕生。一個是由兩位德國生物學家發明的「費洛蒙」：觸發或散發信號的化學物質；另一個是由皮耶—保羅．格拉斯（Pierre-Paul Grassé）提出的「共識主動性」觀念（stigmergy）。共識主動性是利用儲存在環境裡的信號，達成間接的溝通和無領袖的合作。以白蟻為例，牠們就是透過共識主動性齊力完成巨大的建築：沒有工頭，彼此之間也沒有直接溝通。牠們只是對環境裡的幾個簡單線索做出回應（如果這裡有泥土，就把泥土搬去那裡），這些線索驅動牠們進一步改變環境。利用這種行為回饋迴路，白蟻能夠以驚人的效率和韌性打造建物。澳洲的高聳蟻丘與白蟻之間的比例，若換算成人類的尺寸，高度是目前最高的摩天大樓的三倍。有了費洛蒙與共識主動性的組合，連最單純的昆蟲也能建造出迷宮般的道路系統。

一九七○年代，熟悉威爾森研究的生物學家泰倫斯．費茲傑羅（Terrence Fitzgerald）出於直覺，認為天幕毛蟲可能也使用蹤跡費洛蒙。當時的生物學家相信，天幕毛蟲追隨的是同伴口器裡吐出來的絲，但是費茲傑羅認為牠們跟螞蟻一樣，從屁股把蹤跡費洛蒙分泌到絲上。他把一張紙對折之後，把對折處從天幕毛蟲的腹部底下滑過，然後把紙張開，把幾隻天幕毛蟲放在折線上。果不其然，牠們在折線上來回走動，遵循那條隱形的費洛蒙路線，就像威爾森的火蟻一樣（後來費茲傑羅也跟隨威爾森的腳步，把這些蹤跡費洛蒙分離出來並且重新合成）。這項發現與邦納的探索過程不謀而合：藉由研究天幕毛蟲而發現螞蟻的費洛蒙道路，然後藉由解剖螞蟻而發現天幕毛蟲留下的費洛蒙。

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每一條路都是一個故事，但有些路說的故事簡短有力。例如，戴斯普蘭的森林天幕毛蟲留下的路簡單明瞭，基本上它們只會吶喊一句話：由此去！有些螞蟻留下的路比較複雜，除了吶喊，也會輕聲低語。化學路徑的強弱程度，能告訴蟻群這條路的終點令人渴望的程度，有助於進行更微妙的溝通與更靈活的集體決策。科學家一直不知道為什麼單獨一隻螞蟻這麼笨，但蟻群的行為卻如此聰明。「原因是，」威爾森寫道，「『蜂巢的精神』大多是看不見的，那是一種化學信號的綜合體，人類對它的認識才正要開始而已。」

請想想火蟻：偵察蟻找到食物，對自己的發現大感興奮，返巢時把牠的螯針按在地上釋放費洛蒙，像鋼筆留下墨水的痕跡。牠找到的食物愈多，留下的費洛蒙就愈多。其他火蟻循著這條路找到食物，然後留下更多返巢的痕跡。因此，如果這裡有大量食物，痕跡會快速增加，而且非常耀眼（化學上來說），吸引更多火蟻前來。只要食物依然存在，這條路會持續吸引更多火蟻。一旦食物消失，路也隨之消失，火蟻會漸漸遺棄這條路，改走另一條氣味更強烈的路。這個過程充分展現：共識主動性如何使簡單的生物有能力為複雜問題找到簡潔有效的解決辦法。

這裡使用的基本機制是回饋迴路：原因導致結果（一隻螞蟻找到食物，返回蟻巢的時候留下痕跡），結果成為新原因（痕跡吸引更多螞蟻），進而造成一種強化的效果（每隻螞蟻都留下痕跡，繼續吸引更多螞蟻），永無止盡。回饋迴路可以分成兩種，一種是好的，叫做良性循環，例如螞蟻留下通往食物愈來愈明顯的痕跡；另一種叫做惡性循環，比如把麥克風對準電子放大器，微小的聲音會自我放大，變成恐怖的尖銳高頻音，常去演唱會的人應該都聽過（過去科學家文雅地稱這種現象為「振鳴狀態」〔singing condition〕，現在我們稱之為回授）。

在天幕毛蟲繞圈行為中，邦納與法布爾都（以最直接的呈現方式）觀察到同一種機制既能帶來良性循環，也能造成惡性循環。一九三六年，動物心理學家施奈拉（T.C. Schneirla）觀察到這種陰森的轉變。當時他工作的實驗室位於巴拿馬運河上的一座小島，有天早上，實驗室的廚師羅莎（Rosa）激動地跑去找施奈拉。她帶施奈拉走到外面，他看見實驗室門前的水泥步道上，有幾百隻行軍蟻正在繞圈行走，圓圈直徑約十公分。

行軍蟻是瞎子，行動極度仰賴費洛蒙痕跡。通常牠們行走時的隊形像一條寬帶，所到之處一切都會被牠們吞噬殆盡，這種習性使牠們獲得「昆蟲界的匈奴與韃子」（the Huns and Tartars of the insect world）的稱號。施奈拉看得出，這個蟻群顯然不正常。牠們沒有形成帶狀隊形，而是擠成一團，像有缺口的黑膠唱片。一圈圈的黑環繞著空無一物的圓心瘋狂繞圈。隨著時間，這個圓圈愈變愈大。下午下起了大雨，雨水打在人行道上，把這個螞蟻漩渦一分為二，這兩個較小的漩渦就這樣轉到天黑。隔天早上施奈拉起床後，發現大部分的螞蟻都已死去，剩下的螞蟻拖著沉重的腳步繼續緩慢而哀傷地繞圈。幾個小時後，螞蟻全數死去，屍體被其他種類的螞蟻撿走。

施奈拉謹慎地推測，這個死亡迴圈之所以出現，最有可能的原因是牠們走在完全平坦的水泥地上。凹凸不平的叢林地面會阻礙迴圈的形成。不過，也有其他知名科學家曾經觀察到這種環形路線。昆蟲學家威廉．莫頓．惠勒（William Morton Wheeler）觀察過一群螞蟻在玻璃罐底部繞圈四十六小時。（「這是我看過本能帶來的最驚人的侷限，」他寫道。）

一九二一年，探險家兼自由學家威廉．畢比（William Beebe）描述他碰到一群行軍蟻的經過，這群螞蟻在蓋亞那的叢林裡形成一個巨大迴圈。畢比跟著螞蟻隊伍走了四百公尺，鑽過建物底下，越過倒地的樹幹，最後發現終點就是起點。他大感震驚，一次又一次確認這個非正圓形的迴圈確實是個迴圈。螞蟻隊伍就這樣繞圈繞了至少一天，「疲憊、無助、茫然、愚蠢、遲鈍地走到最後。」等到終於有幾隻脫隊的螞蟻逃離迴圈時，大部分的螞蟻早已死於飢餓、缺水或疲倦。

「這個慘劇或許符合希臘悲劇的標準，」施奈拉寫道，「就像復仇女神涅墨西斯（Nemesis）一樣，它扭轉了這種螞蟻天性中原本象徵成功的行為。」

畢本的描述更加簡潔。「叢林的主宰，」他寫道，「淪為自己的精神獵物。」

〔中略〕

在上世紀後半葉之前，螞蟻研究者大致分為兩個陣營。一派相信螞蟻是有感情的動物，具備學習能力；另一派認為螞蟻是依賴直覺的機器。隨著上帝扮演「原動力」的說法在十九世紀漸漸式微，螞蟻有能力解決問題的證據持續增加，感情派的支持者逐漸占了上風。不過，一九三○年代出現了一個新的科學領域叫動物行為學，被譽為動物行為學之父的康拉德．勞倫茲（Konrad Lorenz）為機器派注入了新生命，因為他證明昆蟲的行動仰賴「固定行為模式」，也就是過去被稱為「本能」的東西。固定行為模式源自遺傳編碼，而不是神的指令。上帝出局，遺傳學登場，但基本論點維持不變。雙方的爭論圍繞著相同的核心矛盾：如果螞蟻有智慧，為什麼螞蟻的個別行為如此愚蠢？但是，如果螞蟻腦袋空空，蟻群如何漂亮地解決各式各樣的複雜問題？

直到運算的出現，這個循環才終於被打破。早期的電腦打開了一條全新的路。透過程式編寫讓電腦執行類似昆蟲的任務，利用電腦研究（以前過度複雜的）昆蟲的集體行為，我們逐漸明白簡單的機器遵循簡單的規則，能夠做出具有高度智慧的決定。昆蟲既不單純也不聰明，牠們兩者兼備。

一九四○年代晚期與一九五○年代早期，（研究自動化系統的）「模控學」（cybernetics）這個新領域經常舉辦研討會，生物學家與電腦科學家開始討論這兩個領域的許多重疊之處。第二次開會時，施奈拉報告了他如何訓練一隻普通的小黑蟻走迷宮（得經常更換鋪在地板上的紙，避免累積痕跡），證明有些螞蟻可以記住基本路線。這項發現意味著螞蟻個別的智力，比過去許多科學家想的更高。不過，施奈拉的主張後來被另一位報告人克勞德．夏農（Claude Shannon）搶了鋒頭。夏農擅長把資訊量化成「位元」。他用比最初階的小型計算機單純十倍的處理器，成功製造出一隻機器蟻。這隻機器蟻是一個有輪子的電子「觸角」，遵循簡單的試誤程式走迷宮，不斷撞牆直到觸角碰到「目標」為止（目標是一顆按鈕，可關掉機器蟻的馬達）。機器蟻第二次走迷宮時，就已經記住了路線，可以在完全不撞牆的情況下走完迷宮。

自此之後，昆蟲界的機器人化持續發展。幾年前，一位叫做賽門．賈尼耶（Simon Garnier）的研究者製作了能夠追蹤電子費洛蒙痕跡的機器蟻。這些痕跡是一排投影機投影出來的，投影機會自動追蹤每一隻機器蟻的動作。同時，機器蟻的「頭部」都安裝了光感測器，能夠追蹤其他機器蟻的發光路徑。只要遵循兩個簡單的原則，機器蟻最終都能找到離開迷宮的最短路徑。這兩個原則是：隨機走動，直到發現「痕跡」或「食物」；以及走信號最明顯的那條路。

蟻群研究的重心轉移到機器人化的遵循規則，反映出蟻群愈來愈被視為單一的自組織系統，就像電腦是個別電路的集合體一樣。這個觀念最有名的實驗，是一九七○年代一位叫做尚－路易．德儂布格（Jean-Louis Deneubourg）的比利時研究者做的實驗。他最有名實驗之一，是在一窩阿根廷螞蟻跟食物之間架設兩座橋，兩座橋的各項條件一模一樣，但是其中一座的長度是另一座的兩倍。一開始，螞蟻隨機選擇橋梁。但隨著時間過去，蟻群壓倒性地選擇比較短的那座橋，原因很簡單，因為短橋上的費洛蒙累積得比較快。螞蟻的系統靈敏地自我調節：路徑愈短，費洛蒙愈新鮮，就能吸引愈多螞蟻。重點是：雖然一隻螞蟻很笨，但是一群螞蟻有德儂布格所說的「集體智慧」。

德儂布格把蟻群視為由遵循簡單規則的個體組成的智慧系統，也因此他能夠再往前跨出一步：他發現，他可以用數學公式描述蟻群的行為，進而建立電腦模型。一開始先探索無數條路線，然後放大最佳路線，其他路線漸漸消失，這就是蟻群演算法，至今已用來改善英國的通訊網路、設計更有效率的運送路線、整理財務資料、提升救災行動的物資運送，以及安排工廠任務的時間表。科學家選擇螞蟻做為演算法的雛型（而不是天幕毛蟲等其他動物），是因為螞蟻經常修改設計，嘗試新的解決方法。螞蟻不只尋找最有效率的方法，也會尋找許多有效的備用方案。

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