沒有腦袋，不會思考的螞蟻如何實現管理，這個實在讓人驚訝！

　　美國一班科學家用簡單的機器人來模擬螞蟻社會，試圖找到機器人走向生物的基本規律。科學家先做4－6個小機器人，地上放10個圓形的盤子，接著科學家在機器人的程序里面設定幾個規則：

　　 1、機器人能到處走動，互相碰到的話，就轉方向運動。

　　 2、機器人遇到盤子的時候，就搬起盤子。

　　3、如果機器人已經有搬盤子，在碰到地上的盤子的時候就放下盤子。

　　經過一段時間后，所有的盤子最后居然都堆在一起了。這個試驗很好地模擬了螞蟻團隊運作和交流的過程，也可以為未來機器人的初級思考來源，提供一定思路。人類社會，看似雜亂無章，其實基本點通常都是一樣，無非就是生存和利益。表面上人類有更多的規則，例如：生存的規則、生理的規則、道德的規則，我們社會運作遠比螞蟻復雜。如果機器人學會了生存、欲望、道德這些規則，對人類來說是不是有點恐怖？
 

　　管理學上把螞蟻這種本能性生物，其行為理論叫做Style of Ant Management（螞蟻法則），當一只螞蟻搬食物往回走時,遇到下一只螞蟻就會將食物交給他,自己再回頭,遇到上游的螞蟻再把食物接過去,交給下一只螞蟻,要在哪個位置換手是不一確定的,但是唯一固定的是起點和終點，這也作為機器人的最原始智能形態可能。

　　著名的企業管理顧問邦納保(EricBonabeau)和梅耶(Christopher Meyer)最近在《哈佛商業評論》上分析,從螞蟻和蜜蜂身上,管理學可能最為機器人智能成型的象征。

　　螞蟻集結的時候能夠自我組織,不需要任何領導人監督,就形成一支很好的團隊。更重要的是,他們能夠根據環境變動,迅速調整,找出解決問題的答案。兩位學者把這種能力稱為“蜂群智慧"(swarmintelligence),并且把這種智慧運用到工廠排程,人員組織,甚至策略擬定上。

　　舉例來說,螞蟻總能找出最短的路徑,把食物搬回家。當發現食物時,兩只螞蟻同時離開巢穴,分別走兩條路線到食物處。較快回來的,會在其路線釋放出較多的化學外激素作為記號。因此,其他同伴聞到較重的味道時,自然就會走較短的路線。這個智慧靠的是兩個簡單原則:留下外激素,以及追隨足跡。

　　運用這個簡單原則,可以解決復雜問題。例如,電信網絡從夏威夷到巴黎必須經過很多節點,聰明的系統必須能自動避掉塞車的地方。惠普實驗室發展出一個方法,設計大批軟件使用者不斷流動,在網絡間留下資訊,就像螞蟻留下外激素一樣,電話就追隨這些資訊來連接。當一個路線塞車,這條路線的使用者也會塞車,自然發出訊號,這條路線就放棄,電話改走比較順暢的路線,讓塞車迅速緩解。

　　螞蟻的另一個分工模式是彈性分工。一只螞蟻搬食物往回走時,碰到下一只螞蟻,會把食物交給它,自己再回頭,碰到上游的螞蟻時,將食物接過來,再交給下一只螞蟻。螞蟻要在哪個位置換手不一定,唯一固定的是起始點和目的地。

　　一家大型零售連鎖店就運用這個模式,來管理其物流倉儲中心。以前該倉儲中心用區域方式來撿貨,除非上一手完成工作,下一手不能接手。以書為例,一個人專門負責裝商業書,另一個人專門負責裝兒童書。問題是,每個人的速度可能差距非常大,訂單對每一種商品的需求差異也有大小,因此總有人在等待別人完成才能接手。經過研究,該物流中心改用“螞蟻模式\",一個人不斷揀出產品,一直到下游有空來接手工作后,再回頭接手上游工作。研究人員用電腦模擬運算發現,運用這個模式時,應該將速度最快的員工放在最末端,速度最慢的放在一開始,如此是最有效率的。該倉儲中心通過這種方法,生產力比之前提高了30％。因此，對于在AGV領域和智能機器人的應用領域，該原則可以作為機器人智能的簡單分析第一原則優先考慮。

　　兩位學者指出,這種蜂群智慧有三種優勢:一、彈性,可以迅速根據環境變化進行調整；二、強韌,即使一個個體失敗,整個群體仍然可以運作；三、自我組織,不需要太多從上而下的控制或管理,就能自我完成工作。這些正是今天多變的環境中企業最需要具備的特質，也或可成為人類和機器人分別的基本素質。