关于《失控》第二章的几个疑问和感想

「“你们能在圈里摆个绿色的‘5’吗？”…但现在没有预先设置好的顺序，只有一个虚拟的映象…因为那些认为自己的座位在“5”的路径上的人把纸棒翻成了绿色。一个原本模糊的图形越来越清晰了…观众们开始共同辨认出一个“5”。“5”字一经认出，便陡然清晰起来。坐在图形模糊边缘的纸棒挥舞者确定了自己“应该”处的位置，使“5”字显得更加清晰。」

这段话说的是一大群人聚集在一个大厅，事先没有排练，只是在屏幕上显示一个 5，然后让大家自己决定要不要举起纸棒（来组成这个数字的一部分）。我想的是，如果我在的话，我肯定要前后看看自己的位置，估摸一下，但是也说不定有人会大脑短路举错。总之，我第一反应是「这不可能」，然后觉得应该相信 KK 所以再次感叹「太神奇了…」

「在《蝙蝠侠归来》中有一个场景，一大群黑色大蝙蝠一窝蜂地穿越水淹的隧道涌向纽约市中心……动画绘制者先制作一只蝙蝠，并赋予它一定的空间以使之能自动地扇动翅膀；然后再复制出几十个蝙蝠，直至成群。之后，让每只蝙蝠独自在屏幕上四处飞动，但要遵循算法中植入的几条简单规则：不要撞上其他的蝙蝠，跟上自己旁边的蝙蝠，离队不要太远。当这些“算法蝙蝠”在屏幕上运行起来时，就如同真的蝙蝠一样成群结队而行了。」

这个算法太简陋了点儿吧，我的第一反应还是「这怎么可能」……假如说碰到旁边的蝙蝠定义为 0，离队太远为 10，那么也就是随机 0-10，就像 V2EX 的签到领金币一样，我最高领到过 47，今天最低是 6，这样的偏差怎么会形成一群「有序」的蝙蝠？

lecher

2013-07-21 11:41:29 +08:00

第一个其实没必要观察自己周围，因为你的操作必须从屏幕得到反馈，一旦确定自己的状态，就不会改变了。而没有确定自己状态的会反复操作从屏幕得到的反馈判断自己应该处于的状态，直到确定。
第二个初试状态和你预想的一样会偏差很大，但是你忽略了第二条第三条吗，跟上最近的不要离队太远，每一个蝙蝠的初试状态是随机生成的，但运动状态不是随机生成的，而是根据算法去调整的，这个调整的过程与第一个例子类似，蝙蝠会不断根据个体与其它蝙蝠的距离调整运动状态，太近了就减慢速度，太远了就加快速度，直到一个均衡的状态。
这两个例子的目的都是为了说明个体可以在只得到一个群体行为反馈的时候，按照一定的策略调整自我的行为，最终达到一个共同的群体目标。

sethverlo

2013-07-21 14:03:30 +08:00

@nichan 我想正态分布也是会有极端值出现的啊

@lecher 但是在合理范围内也要有一个偏差值啊。就像 nichan 说到的，正态分布也会有极端值的出现，如果数量少的话就会很突兀。数量多的话这个偏差可能就更大，而且也会相互影响。第一个的话，说实话我没看明白…如果人数多的话我举不举牌可能并没有多大差别，而且我举错了的话，看到屏幕上错了，我也不一定知道是我的问题还是邻近的人啊。。

@SkyLanD 普通技术书现在都是直接看英文了，但是这种估计还真会有点儿吃力……