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第二十四章 信息生命体四（第2页）

然而上述定义，主要关注的是个体获取与可能传递信息的不同方式。

一个量化集群行为信息结构的形式框架，还应该考虑信息加工的其它基本方面。

事实上，一个集群系统的内部计算不仅是组成部分之间信息传递的结果，还可能要求它们具有存储和转换信息的能力（Crutchfield1994；Feldmanetal.2008）。

这其中一些特征可能存在争议，例如目前还不清楚，在什么意义上，集体趋化作用（collectivechemotaxis）会要求个体存储它们位置以外的信息，或可能只是要求它们做出反应——无论这是否是由进化编程存储的一组反应之一。

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因此，集群行为信息架构的正式框架可以包含所有这些元素，重点在它们间的相互作用及随时间的演变。

在这个方向上的第一步是接受一种独立于应用领域的通用语言，使我们有可能对信息处理的所有方面进行正式建模。

当然这种共同语言要由信息论提供。

度量复杂系统的信息架构

信息论度量方法引入后不久就首先被用于研究集群行为：推断蜜蜂的摇摆舞（Haldaneamp;Spurway1954）和蚂蚁信息素踪迹（Wilson，1962）所编码食物来源的方向信息大小。

但应用信息论对集群现象进行系统研究却相当零散（Dalletal.2005）。

例如，统计物理学将互信息用于研究二维伊辛模型（Isingmodel）中的相变（Matsudaetal.1996；Guetal.2007），由维切克模型[1]（Vicsekmodel）驱动的自推进粒子蜂群模拟（Wicksal.，2007），以及调节模型（regulatorymodels）中的随机布尔网络（Ribeiroetal.2008）。

在所有这些情况下，互信息在无序或接近相变阶段时均达到峰值。

互信息和块熵（block-entropy）——一种测量有限连续事件不确定性熵的变体（Shannon1948），已被用于研究蚂蚁信息素铺设模拟中的群体决策（Klyubinetal.2004），此项研究表明有限的噪声有利于信息传递（Meyer2017）。

最近，Gelblum等人（2015）的研究则显示，附着在集体运输上的蚂蚁会向系统输入信息，但这种信息只在短时间内有效。

以上这些测量方法不仅被用作分析工具，还被应用于人工进化控制器，设计模块化的集群运动行为（Prokopenkoetal.2006）和多机器人系统（Speratialetal.2008）等等。

信息论涉及大量不同科技领域信息的量化、存储和传递（Coveramp;Thomas2005）。

例如在生物学的背景下，信息论被广泛用于研究神经系统的功能并确定相关脑区结构（Honeyetal.2007；Vakorinetal.2009；Nigametal.2016；Itoetal.2011；Lizieretal.2011；Vicenteetal.2011）。

主动信息（见前面公式）被用于研究元胞自动机的信息存储（Lizieretal.2012b）、神经信息处理（Wibraletal.2014）以及蜂群动力学（Wangetal.2012）等，而超额熵则主要应用于复杂物理现象的研究（CrutchfieldFeldman2003）。

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