规律，但你永远无法预料下一秒这个从未被谁指挥过的阵型会变化成什么形状。

它们形成一个巨大的个体，以各种依稀可辨的造型出现，或是一张毯子、或是黑色巨塔、或是一朵浓烟，给地上仰头观看的人以无尽的惊奇与想象，像一个神秘的幽灵。”

赛格兰搅动勺子的动作完全停了下来，神情变得振奋，眼睛里闪烁着狂热的光，

“一百年前，愚蠢的人们曾用‘通灵’这个词来解释椋鸟群令人惊异的协调能力，直到一个叫雷诺的聪明人发明出一种叫做‘自组织’的算法，用计算机模拟出了与鸟群类似的运动轨迹。

他假设鸟群中的每只鸟只需获取自己局部的环境的信息，并根据这些信息自行决定自己下个时刻的运动状态。每只鸟每个时刻都要遵守三条规则:避免与附近的其它成员碰撞、飞行方向与附近邻居的平均飞行方向一致、不要落单。

这个算法的最大特点是整个的运动群体没有中心的指挥者，而群体却能够找到对整个种群最有利的飞行路线。它们可以据此躲避捕食者、保暖、迁徙，没有一个个体会受到伤害。

这种智能的状态恰好处在“有序”与“无序”之间，类似于相变的临界点处，此时，一个群体既能保持其稳定性，又能保证个体的信息在群体中有效地传递。

你不觉得，这很适合我们现在的状况吗？”

克里斯汀在赛格兰炽热的目光中沉默了许久，才缓缓开口：“我不明白。人作为智慧生物，似乎并不需要这种原始的技巧。”

赛格兰眯着眼睛，一脸意味深长，“这不是什么原始的技巧，而是一种我们从未拥有过的群体智慧。

与‘自组织’理论同时诞生的，还有一个名为‘合唱团’的假说。一个名为波茨的聪明人，分析鸟群的飞行录像时发现，单只鸟在转向时的反应时间很短。远短于群体运动状态通过局部相互作用向个体传递的时间。

也就是说，在群体转向之前，所有个体都已经得知自己即将转向，并为此做出了充足的准备。鸟群的单只鸟时刻都能获得鸟群的整体信息，这是一种长距离的关联。

比方说，鸟群中有两只距离遥远的鸟A和B，A在鸟群的外围，B则位于鸟群的内侧，两只鸟距离太远，互相看不到对方，它们之间不存在直接的相互作用，但它们的运动依然能相互影响，这被称作‘长程关联’。

这很神奇不是吗？

这种临界状态既稳定，又可塑。更令人振奋的是，在人的大脑皮层中，不同区域之间神经信号发放之间的关联也是长程的。我们的大脑也处于同样的临界状态，这种巧妙的平衡也许是智慧的重要来源。

正如一旦受到微小环境扰动的鸟群那样，这种临界状态是十分敏感的。儿时的你在画册上看过一眼狮子的照片，你就可以在第一次去动物园时立刻认出狮子，正是因为这种敏感性。机器区分猫和狗需要用成千上万的图片来训练，而你只需一眼。

这就是人类智能独有的优势。”

“所以你想研究椋鸟的这种特性，强化人的大脑，让人变得更聪明？”克里斯汀一头雾水，他从来都无法猜透眼前这个科学怪人的心思，这一次也同样如此。

赛格兰展现出一幅洞察一切的神情，“不，我想让每个人都变成椋鸟，集合本就聪慧的脑子，形成一个真正的群体，表现出更高数量级的集体智慧，从而结束无用的竞争与内耗。

这样，安东尼奥就不会再出现在我们的玉米肉汤里。”

深夜，赛格兰依然对着他的电脑忙碌。

虽然没有顺利拿到椋鸟，但他并不为此沮丧，因为他的基因库里还有鸽子和其它一些有迁徙能力的鸟种。

虽然其它鸟群没有展现出和椋鸟一样强的自组