複雜系統的中央指揮和控制的好處通常是顯而易見的。與大腦溝通的眼睛和腿讓我們能夠走直線。但是，這種人造或自然系統有時會遭受嚴重的脆弱性。最近部分政府停擺期間，美國社會經濟活動重要領域癱瘓，生動地例證了一個國家的中央控制單元突然關閉時會發生什麼。神經退行性疾病中腦細胞的死亡，即身體控制器的消亡，也證明了生物系統中同樣的弱點。
避開系統的中央控制有其優勢。缺少“大腦”指揮行動意味著個別部件的損失對集體的行為影響甚微。由喬治·華盛頓大學物理學家尼爾·約翰遜領導的團隊開發了一種果蠅幼蟲分散系統的模型，該模型成功地模擬了它們的運動。《科學進展》雜誌2月6日發表的研究表明，當各個部分能力較弱時，該模型表現最佳——更簡單的元件使整個系統更有效。相比之下，集中式系統隨著其元件部件的改進而更好地發揮作用。研究人員認為，這一見解有可能為從自動駕駛汽車設計到神經疾病治療再到組織結構等各個方面提供資訊。它甚至可能對理解進化過程產生影響。
分散控制在自然界中普遍存在，在細菌、粘菌和螞蟻群落中都可以找到。約翰遜的靈感來自於對果蠅（果蠅）幼蟲神經迴路簡單性的觀察，即幼蟲的各個節段在運動過程中以半獨立的方式行動。這代表了單個生物體中分散控制的一個例子，而不是蜜蜂或其他集體實體所顯示的“群體智慧”。儘管缺乏對其各部分的中央協調，但幼蟲總是能實現朝向首選溫度移動的目標——這個過程被稱為趨溫性。
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幼蟲透過收縮波向前推進。當節段在一側擴張而在另一側收縮時，它們會轉彎。溫度感應神經元決定節段運動，這些運動的綜合效應決定了轉彎角度。“幼蟲的協調方式類似於人群協調移動到出口的方式，”約翰遜說。“並不是每個人都在互相打電話，而是，鑑於外部資訊，存在這種集體的蜂擁行為。”
研究人員建立了一個數學模型，該模型使用獨立的元件或“代理”來重現幼蟲的運動，這些元件將過去運動的結果儲存在記憶體中（如果結果使模型更好地與目標方向對齊，則定義為 1，否則為 0）。每個代理根據過去結果的歷史記錄，透過參考一組“策略”來選擇下一個動作（左轉/右轉），這些策略將不同的過去結果集與不同的轉彎方向相關聯。研究人員為不同的模型代理分配了所有可能策略的不同子集，對應於幼蟲中的半獨立節段，使它們的行為略有不同——並且它們中的每一個都在每個步驟中選擇了其表現最佳的策略。該團隊發現，該模型產生的爬行軌跡看起來與來自幼蟲的真實資料非常相似，這使他們相信他們已經捕捉到了真實系統的本質。“它與果蠅的匹配程度真是太酷了，”聖塔菲研究所的數學家大衛·沃爾珀特說，他沒有參與這項研究。“這是一項非常清晰的研究，也是在理解這些問題方面邁出的良好一步。”
關鍵發現與代理記憶體大小的變化有關。在記憶體容量非常小的情況下，模型表現不佳——但在記憶體超過一定大小後，其效能也逐漸變差。
研究人員使用“人群/反人群”理論來解釋這一結果，該理論是對獨立代理如何形成協同行為群體的數學解釋。當記憶體容量小時，會形成大量代理人群，都朝同一方向推進。他們首先進行大轉彎，然後突然切換回另一個方向，產生誇張的之字形運動。如果代理的記憶體過多，人群會陷入由很久以前的結果決定的策略中，而沒有充分考慮表明他們已經偏離航向的最新資訊。
這些極端之間的最佳點產生了使用相反策略的中等規模人群，類似於划船隊的兩半隊員在船的兩側划槳。“隨著你增加記憶力，這相當於過度思考，”約翰遜說。“你的歷史記錄太多了，加強了過去的偏見。”沃爾珀特說，有時在單個代理處理問題時也會看到類似的效果。“當人們[從一系列過去的值]預測股市時，他們會小心不要看太多的過去點，”他說。“那是混亂；這使得學習問題更加困難。”
該團隊聲稱，這項工作可能為思考進化如何從分散的自然設計（如細菌）躍升到人類等生物的集中式計劃提供了一種新方法。這意味著在分散式設計中，元件變得“智慧”的程度可能存在限制，而不會切換到集中式設計。該小組接下來計劃研究用雷射敲除幼蟲神經迴路的一部分（有點像使單個划船隊員喪失能力）如何影響運動。該團隊還希望透過將兩個划船隊員拴在一起或在遲鈍者中投入一個具有超強記憶力的人，來探索模型的行為。最終，約翰遜希望追求可能的醫療意義。未來的研究將探索是否向某些肌肉提供有限的反饋（例如，基於它們是否已超過目標）可能有助於減輕帕金森病等疾病中大腦控制訊號受損引起的震顫。“我們將提交一份資助申請，專門針對一般的運動神經元疾病進行這項研究，”約翰遜說。“我們不知道這是否可行，但我認為我們已經證明了這在理論上是可能的。”
這項研究可能應用的其他領域包括自動駕駛汽車設計和組織績效。然而，沃爾珀特對此持謹慎態度。他說，這項研究沒有將該模型與任何其他模型進行比較，因此很少告訴我們分散控制相對於集中控制的相對優點。他指出，工程系統可以透過簡單地複製控制器來減輕單個控制器的脆弱性。一個不適用這種情況的場景是機器人士兵團隊執行特殊任務，在他們作為一個單元工作時需要無線電靜默。“機器人不允許通訊，因此它們必須以分散的方式執行，”他指出。“這些結果表明，作為[設計]工程師，您至少可以考慮限制機器人的認知能力，以實現總體目標。”