事实证明，人类当前的智慧是一种集体现象。确切地说，它源于人脑内部数百亿个神经元之间的相互作用，以及人脑外部数十亿个人和无数台计算机之间的相互作用。

在人脑内部，数百亿个神经元之间建立了百万亿个连接，进而形成了一个异常复杂的神经网络。在这个网络上，不断有电脉冲和化学信号往来传播。通过这种方法，人脑实现了信号的传播与反馈，同时，也实现了神经元之间的相互作用。

人类社会的情况也大致如此，只是过程更复杂。在人类社会中，数十亿个人和无数台计算机之间，建立了数不清的连接。在这个庞大的网络上，数据、信息和知识正在四处传播。与此同时，正在传播的还有其他内容（就像知识一样，这些内容可能以数据和信息的形式存在），而挑战就是其中之一。在弗朗西斯·海利根（Francis Heylighen）教授看来，挑战也可以四处传播。[i]海利根教授是全球脑研究所的负责人。他发现，众多有待解决的问题，正以挑战的形式在社会中扩散。之后，当人们应对挑战时，智慧也就随之产生了。就这样，伴随数据、信息、知识和挑战的传播，以及相应的反馈活动，就实现了人与人之间的互动，同时也产生出了集体智慧。

事实上，通过相互作用，人与人之间不但实现了互动，而且这种互动正变得越来越多。不仅如此，无论是单向的还是双向的，无论是缓慢的还是快速的，无论是微弱的还是强烈的，这些互动都能发挥重要的作用。确切地说，它们能促进人与人之间的相互影响和相互启发。另外我们发现，人与人之间的互动经常能够产生一种激活扩散过程。事实正是如此。

我们看到，在微博上，不断有各种各样的热门话题涌现出来。例如，当苹果公司发布新的手机后，很多人都会谈论这款手机。紧接着，会带动更多人参与讨论，与此同时，也会有媒体和评测机构加入。之后，随着参与的人越来越多，“iPhone”快速挤入微博首页的热门话题榜，使得相关讨论迅速爆发。就这样，凭借众人的集体智慧，可以把iPhone的优点和缺点都分析得清清楚楚。在这个过程中，“iPhone”吸引了众多网民的注意力。这说明，它引起了大家的兴趣。不仅如此，它还激活了众人。之后，“iPhone”在人群中迅速扩散并成为热点。显然，这是一个典型的激活扩散过程，看起来既快速又强烈。

当然，除了微博外，科学界也同样存在激活扩散过程。我们知道，当一位科学家获得新发现后，通常会以论文的形式将成果发表在科学期刊上。之后，其他科学家阅读了这篇论文后，就可能受其影响，而展开新的研究。就这样，一位科学家的研究可以带动更多科学家展开研究，进而实现了科学界的激活扩散过程。

另外我们也知道，科学家在撰写论文时，通常会列出相关的参考文献。这样读者就很容易了解论文的作者受到了哪些科学家的影响。换句话说，论文的参考文献相当于记录了科学家之间的激活扩散过程，通过它可以了解科学家的灵感来源于何处。事实上，如果将众多受影响的论文用线条连接起来，同时用箭头指出是谁影响了谁，这种激活扩散过程就会变得更加清晰了。

当然，科学家们不只通过论文来交流彼此的想法，他们还会通过研讨会，以面对面方式来实现这一点。另外，还有很多非正式途径也可以达到类似的目的，例如私底下的闲聊，或者是通过微信交流，等等。事实上，除了科学家外，工程师、艺术家们也会将自己的想法告诉别人。这是因为，对于大多数人来说交流是必须的，我们渴望交流。也就是说，你如果不把自己的想法告诉别人，而总是憋在自己心里，就会变得很难受。其结果是，很多人都乐于分享自己的想法，随之，就会导致集体智慧的出现。

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事实上，在人与机器的世界中，彼此交流的不仅仅有想法，同时还有很多其他内容。这些内容多以信息的形式传递。就这样，伴随着信息的往来传播，人与机器能够实现相互交流。毫无疑问，这种交流是无穷无尽的。这意味着，人与机器的相互作用也是无穷无尽的。如此一来，涌现出来的集体智慧也将变得没有穷尽。显然，这是一个复杂的过程。

我们看到，在人与机器所构成的庞大集体中，每时每刻，都有海量的信息在传递。当个体（可能是人也可能是机器）收到一个信息后，他可以增强信息，也可以减弱信息。他可以立刻传递信息，也可以缓冲一下，稍后再传递，甚至去除这个信息永远也不传递。通过这种方式，个体之间不断发生相互作用，有时可以激活对方，有时则能抑制对方。毫无疑问，这些相互作用十分复杂。尤其是，很多人会在传递信息之前添油加醋、篡改信息，这样一来，就大大增加了相互作用的复杂性，以致于在大多数情况下，很难用精确的方法（例如数学）描述其过程。

事实上，在全球脑这个庞大集体中，相互作用体现了个体之间的真正关系。不仅如此，为了实现个体之间的相互作用，它还以令人眼花缭乱的方式完成了一个个激活扩散过程（也可能永远也完成不了）。最重要的是，在全球脑中，通过相互作用，可以将大量个体关联起来，并将他们融为一体。另外，这些个体不但数量多，而且种类也很繁多。毫无疑问，这充分体现了集体的复杂性，必然会导致集体智慧也变得复杂。

[i] Francis Heylighen. Challenge Propagation: a new paradigm for modeling distributed intelligence. http://pespmc1.vub.ac.be/Papers/ChallengePropagation.pdf（Working Paper 2012）