你为什么选择这份工作?或者你住在哪里?华威大学的科学家们发现，这可能是为了让你的选择尽可能地开放——我们合作得越多，我们获得的机会就越多。
他们以鸟群为模型，证明了物以类聚的鸟类确实会聚集在一起，以最大限度地获取它们能获得的信息，并在聚集时为它们提供最多的未来选择。
亨利·查尔斯沃斯和他的导师马修·特纳教授于7月15日发表了这一发现美国国家科学院院刊通过解释个体如何通过群体合作获得更大的优势，为动物社会合作的出现提供了线索。这项研究的部分资金由英国研究与创新部门的工程与物理科学研究委员会(EPSRC)提供。
研究人员试图更好地理解集体运动，比如一群鸟、一群动物、一群昆虫或一群人。
他们创建了一个计算机模拟，以鸟群为模型，在这个模型中，“鸟”感知周围世界的视觉表征，就好像通过一个简单的视网膜。然后，他们用一种基于未来状态最大化(FSM)原理的算法对它们进行编程，这样“鸟”就会移动，以最大限度地增加它们预计未来能够接触到的不同视觉环境的数量。
它们一起移动的方式在许多方面与动物相似，包括凝聚力(它们粘在一起)、协同对齐(它们与邻居飞行的方向大致相同)和碰撞抑制，这些都没有被专门编程到模型中。这表明，“鸟”在一起工作有一个根本的优势。
华威大学物理系的马修·特纳教授说:“我们假设鸟类是想要最大化未来自由的代理人，然后我们问这样做的后果是什么。”看起来它产生的动态，甚至在数量层面上，都与鸟群极其相似。这就引出了一个问题:这一原则是否真的是鸟类的基本组织原则，也可能是所有智能生命的基本组织原则?
“我们从这个低级原理开始，并能够预测这些代理将一起移动，它们将以什么密度为目标，它们将以什么样的顺序为目标。所有这些东西看起来都与你在动物系统中得到的非常相似。”
该算法类似于已经在国际象棋程序等应用程序中使用了多年的“树搜索”。国际象棋算法会对未来的棋路进行树状搜索，然后在其他因素中选择那些给他们最大未来选择的棋路。
这一发现在许多领域都有应用，如机器人、无人机蜂群、农业甚至是CGI图形，在这些领域，创建逼真的蜂群被视为黄金标准。
这项最新的研究还表明，这一原则可能是信息处理代理的基本工具，也许有助于定义智能本身。
特纳教授补充道:“人们应该问问自己在生活中是如何做决定的——他们是本能地做决定，还是在努力优化某些事情?”
“社会合作的出现是科学中的一个深刻问题。我们会认为，拥有一个像鸟群一样的社会组织，因为你们都在一起，而且是社会性的，你们集体获得的自由比作为一个个体要多得多。如果你是一个人，你将生活在一个非常无聊的世界里，你将无法与你的邻居互动，或者在我们的社会环境中，要求任务或提供服务。
“我们的想法是，这种保持选择余地的原则可能与智力有关，作为定量科学家，我们可以建立一个模型，向我们展示这样做的后果。”
- “内在动机的集体运动”发表在PNAS, DOI:10.1073 / pnas.1822069116
