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魚(yú)群越大越會(huì)“分裂”?五萬(wàn)條魚(yú)的自組織、相關(guān)性崩塌與信息“高速公路”|杭皓天

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導(dǎo)語(yǔ)

我們對(duì)魚(yú)群、鳥(niǎo)群的直覺(jué)常常是:個(gè)體越多,集體越穩(wěn),越像一個(gè)整體——能一起轉(zhuǎn)彎、一起躲避捕食者、一起保持隊(duì)形。但如果把規(guī)模推到“夸張”的程度:上萬(wàn)、甚至五萬(wàn)條魚(yú),它們還能一直保持那種整齊劃一的凝聚與一致嗎?

這篇南加州大學(xué)Eva Kanso 教授研究團(tuán)隊(duì)于2026年3年23日發(fā)表于在Nature Communications 的研究中,研究者們把經(jīng)典的魚(yú)群模型擴(kuò)展到 5×10? 個(gè)體,并讓每條魚(yú)既遵循從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)推斷的視覺(jué)交互規(guī)則,又受到其它魚(yú)產(chǎn)生的流體擾動(dòng)影響。結(jié)果很反直覺(jué):更大規(guī)模并不更穩(wěn)定。魚(yú)群會(huì)在高度極化(方向一致)與突然碎裂(分成多個(gè)團(tuán)簇、各奔東西)之間反復(fù)切換,形成持續(xù)的自發(fā)重組。

關(guān)鍵詞:集體行為、尺度無(wú)關(guān)相關(guān)性、信息傳播、非互惠相互作用、流體耦合、自組織碎裂

杭皓天、 黃陳辰、 Alex Barnett、Eva Kanso丨作者

趙思怡丨審校


論文題目:Self-reorganization and Information Transfer in Massive Schools of Fish 論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41467-026-70569-y 發(fā)表日期:2026年3月23日 發(fā)表期刊:Nature Communications

三句話速遞

  1. 流體相互作用會(huì)觸發(fā)大魚(yú)群的自發(fā)碎裂與重組:小群體能長(zhǎng)期保持凝聚一致,但到上萬(wàn)規(guī)模后,整體極化會(huì)被打破,出現(xiàn)不斷“分裂—合并”的動(dòng)態(tài)。

  2. 尺度無(wú)關(guān)相關(guān)性并非永遠(yuǎn)成立:在仍然凝聚且極化的團(tuán)簇里,速度漲落的相關(guān)長(zhǎng)度會(huì)隨團(tuán)簇尺度增長(zhǎng);但在碎裂前,相關(guān)長(zhǎng)度會(huì)提前下降,可作為碎裂的預(yù)警信號(hào)。

  3. 信息傳播可以“像直線奔跑”一樣快:群體轉(zhuǎn)向時(shí),方向變化的信息在群體中呈近似線性隨時(shí)間傳播,關(guān)鍵機(jī)制來(lái)自非互惠的視覺(jué)相互作用;合并會(huì)加速、碎裂會(huì)減速。

我們到底模擬了什么:

一條魚(yú)如何“看見(jiàn)”與“被水推著走”

在研究魚(yú)群、鳥(niǎo)群等Collective Animal Behavior時(shí),一個(gè)長(zhǎng)期存在的問(wèn)題是:傳統(tǒng)模型(如僅基于對(duì)齊規(guī)則的模型)雖然能解釋小規(guī)模群體的有序運(yùn)動(dòng),但往往忽略了兩個(gè)關(guān)鍵現(xiàn)實(shí)因素——個(gè)體感知的方向性(視覺(jué))以及介質(zhì)帶來(lái)的物理相互作用(如流體)。因此,這些模型在個(gè)體數(shù)量擴(kuò)展到上萬(wàn)甚至更大規(guī)模時(shí),是否仍然成立,一直缺乏系統(tǒng)檢驗(yàn)。

在這樣的背景下,Eva Kanso 團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)更貼近真實(shí)魚(yú)群的數(shù)值模型:一方面,它引入了基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反演得到的視覺(jué)交互規(guī)則(來(lái)自 Gautrais et al., 2012),刻畫(huà)魚(yú)如何“看見(jiàn)”并響應(yīng)鄰居;另一方面,它結(jié)合了對(duì)水動(dòng)力效應(yīng)的抽象描述(Filella et al., 2018),將魚(yú)在游動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的流體擾動(dòng)納入相互作用機(jī)制之中。由此,模型同時(shí)包含非互惠的行為相互作用長(zhǎng)程的流體耦合。

在模型里,每條魚(yú)以近似恒定的自推進(jìn)速度游動(dòng);轉(zhuǎn)向來(lái)自三類因素:

  • 視覺(jué)規(guī)則:只與“視野里”的鄰居互動(dòng)(Voronoi 鄰居, 即按空間鄰接定義的相鄰個(gè)體),并對(duì)前方更敏感(前向偏置/后方盲區(qū)可用連續(xù)權(quán)重刻畫(huà))。

  • 流體相互作用:每條魚(yú)在水中留下擾動(dòng),其他魚(yú)會(huì)感受到疊加的流速與角速度影響(可用遠(yuǎn)場(chǎng)近似來(lái)描述)。

  • 噪聲:代表個(gè)體隨機(jī)性(環(huán)境擾動(dòng)或行為差異)。

這套規(guī)則的關(guān)鍵在于:它同時(shí)包含“行為學(xué)”的視覺(jué)互動(dòng)與“物理學(xué)”的流體耦合——兩者的競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)同,決定了大規(guī)模集體能否長(zhǎng)期保持為一個(gè)整體。

結(jié)果一:為什么上萬(wàn)規(guī)模開(kāi)始碎裂?

——“水”在放大擾動(dòng)

我們先在小群體(例如 N=100)能形成穩(wěn)定極化隊(duì)形的參數(shù)區(qū)域內(nèi)固定參數(shù),然后逐步增大 N。結(jié)果顯示:

  • 在 N≈100–1000,群體幾乎一直保持高極化;

  • 到 N≥10,000,整體極化會(huì)劇烈波動(dòng),群體不斷分裂成多個(gè)高度極化的子團(tuán)簇,再隨機(jī)合并。


圖1:五萬(wàn)條魚(yú)群中的涌現(xiàn)行為。單個(gè)游魚(yú)會(huì)產(chǎn)生偶極型流場(chǎng)擾動(dòng),并與其一級(jí) Voronoi 鄰居發(fā)生相互作用;這種相互作用受前向偏置的非對(duì)稱視覺(jué)場(chǎng)調(diào)節(jié)。由此,魚(yú)群自組織形成具有整體極化的相干團(tuán)簇,這些團(tuán)簇會(huì)動(dòng)態(tài)地分裂與合并,并表現(xiàn)出顯著的密度漲落。圖中所示為一次大規(guī)模合并事件,涉及約 20% 的個(gè)體。

更關(guān)鍵的是這背后的物理機(jī)理:當(dāng)我們”關(guān)掉”全對(duì)全的的流體相互作用、只保留局部的的視覺(jué)規(guī)則時(shí),哪怕 N=10,000 也幾乎不發(fā)生這種分裂—重組;而在保留流體作用、甚至去掉噪聲時(shí),自組織碎裂仍然存在。這指向同一個(gè)結(jié)論:觸發(fā)規(guī)模相變的主因是流體耦合。

直觀地說(shuō):在大規(guī)模里,水動(dòng)力把局部擾動(dòng)放大并遠(yuǎn)距離傳遞,導(dǎo)致“整體一致”越來(lái)越難維持,系統(tǒng)轉(zhuǎn)而進(jìn)入自然界常見(jiàn)的狀態(tài):不停碎裂、分散、再聚合。

結(jié)果二:魚(yú)群碎裂前,

尺度無(wú)關(guān)相關(guān)性會(huì)“失靈”,而且失靈得很早

復(fù)雜系統(tǒng)研究里,“尺度無(wú)關(guān)相關(guān)性”常被用來(lái)解釋動(dòng)物群體為何能對(duì)擾動(dòng)作出快速集體響應(yīng):哪怕相距很遠(yuǎn),個(gè)體行為變化仍能影響全群。

我們計(jì)算了速度漲落的空間相關(guān)函數(shù),并用相關(guān)函數(shù)過(guò)零點(diǎn)來(lái)定義相關(guān)長(zhǎng)度 ξ。在凝聚且極化的團(tuán)簇里,ξ 會(huì)隨團(tuán)簇線性尺度 L 線性增長(zhǎng),呈現(xiàn)尺度無(wú)關(guān)的特征。

但更有意思的是:當(dāng)一個(gè)大團(tuán)簇即將發(fā)生碎裂時(shí),在整體極化度(也就是群體方向一致性的程度)明顯下降之前,相關(guān)長(zhǎng)度 就已經(jīng)開(kāi)始逐步變小。也就是說(shuō),“群體的集體響應(yīng)范圍”在碎裂發(fā)生前就已經(jīng)被削弱。我們統(tǒng)計(jì)多次碎裂事件后發(fā)現(xiàn),碎裂前 ξ 與 ξ/L 的下降具有普遍性,因此它可作為碎裂的預(yù)測(cè)標(biāo)記。

這意味著,尺度無(wú)關(guān)并不是一種永恒不變的性質(zhì),而更像是一種需要系統(tǒng)持續(xù)維持的“臨界狀態(tài)”。當(dāng)碎裂和重組臨近時(shí),系統(tǒng)會(huì)先一步從這種臨界狀態(tài)中退出來(lái)。


圖2:魚(yú)群重組與分裂過(guò)程中,速度漲落中的無(wú)尺度相關(guān)性被削弱。穩(wěn)定且極化的魚(yú)群中,個(gè)體速度漲落表現(xiàn)出隨群體尺度增長(zhǎng)的長(zhǎng)程相關(guān);但在魚(yú)群發(fā)生重組和分裂時(shí),這種相關(guān)性會(huì)下降。圖中展示了穩(wěn)定魚(yú)群中的速度漲落與相關(guān)函數(shù)、相關(guān)長(zhǎng)度隨群體尺度的變化,以及一萬(wàn)條魚(yú)分裂前后的團(tuán)簇結(jié)構(gòu)、極化序參量和相關(guān)長(zhǎng)度分布。

結(jié)果三:信息為什么能“跑得比魚(yú)還快”?

——非互惠視覺(jué)帶來(lái)“對(duì)流項(xiàng)”

空間相關(guān)告訴我們“能影響多遠(yuǎn)”,但還沒(méi)回答動(dòng)態(tài)問(wèn)題:信息傳播到底有多快?

我們抓取群體自發(fā)轉(zhuǎn)彎事件,用軌跡曲率峰值來(lái)定義每條魚(yú)的轉(zhuǎn)向時(shí)刻,并據(jù)此得到轉(zhuǎn)向順序與時(shí)間延遲。結(jié)果顯示:信息傳播距離隨時(shí)間存在清晰的線性增長(zhǎng)區(qū)間——呈現(xiàn)出近似彈道式傳播(ballistic propagation)的特征,而不是擴(kuò)散式傳播(diffusive propagation)那樣緩慢鋪開(kāi)。

機(jī)制來(lái)自視覺(jué)交互的非互惠性:這種快速傳播的機(jī)制,來(lái)自視覺(jué)相互作用的非互惠性:每條魚(yú)會(huì)更強(qiáng)地感知前方的個(gè)體,但前方的個(gè)體未必會(huì)以同樣強(qiáng)度感知到它。這種非互惠性在連續(xù)極限里會(huì)產(chǎn)生顯著的各向異性“對(duì)流項(xiàng)”,使擾動(dòng)以近似恒定速度定向輸運(yùn)。

更戲劇化的是:碎裂時(shí)傳播變慢(相關(guān)性先崩塌,傳播自然“堵車”);合并時(shí)傳播變快(來(lái)自相鄰團(tuán)簇的持續(xù)信息輸入,讓傳播速度提升)。


圖3: 在 數(shù)量1000的極化魚(yú)群中,群體可自發(fā)發(fā)生整體轉(zhuǎn)向。通過(guò)以每條魚(yú)達(dá)到最大曲率的時(shí)刻來(lái)定義其轉(zhuǎn)向時(shí)刻,并據(jù)此計(jì)算個(gè)體的轉(zhuǎn)向順序與絕對(duì)時(shí)間延遲,可以看到信息傳播距離隨時(shí)間近似線性增長(zhǎng),表明方向變化的信息以接近恒定速度在群體中傳播。對(duì)于自由轉(zhuǎn)向事件,信息傳播速度約為自推進(jìn)速度U17 倍。在數(shù)量10,000的魚(yú)群中,若群體隨后發(fā)生碎裂,則不同團(tuán)簇內(nèi)的信息傳播速度明顯降低;而在兩個(gè)團(tuán)簇發(fā)生合并時(shí),信息傳播速度則明顯提高。圖中展示了自由轉(zhuǎn)向、碎裂和合并三種過(guò)程中個(gè)體軌跡、按達(dá)到最大曲率先后排序的轉(zhuǎn)向順序,以及信息傳播距離與絕對(duì)轉(zhuǎn)向時(shí)間延遲之間的關(guān)系,說(shuō)明信息傳播速度會(huì)隨著群體重組狀態(tài)而發(fā)生顯著變化。

討論:這可能意味著什么?

群體規(guī)??赡艽嬖凇拔锢韺W(xué)的容量上限”:當(dāng)個(gè)體足夠多時(shí),水動(dòng)力耦合讓整體一致變得不穩(wěn)定,系統(tǒng)更傾向于分成多個(gè)可維持極化的中等規(guī)模團(tuán)簇。

碎裂是一把雙刃劍:它也許能帶來(lái)一定的混淆效應(yīng),但代價(jià)是碎裂前相關(guān)長(zhǎng)度下降、信息傳播變慢,集體響應(yīng)能力被削弱。

信息傳播的“高速公路”與“交通堵塞”來(lái)自同一套局部規(guī)則:非互惠視覺(jué)帶來(lái)快速定向傳播;流體耦合既可能觸發(fā)碎裂,也能增強(qiáng)傳播速度,說(shuō)明兩者存在非平凡的耦合效應(yīng)。

群體智能讀書(shū)會(huì)

集智俱樂(lè)部聯(lián)合北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院韓戰(zhàn)鋼教授、暨南大學(xué)計(jì)算傳播研究中心趙甜芳副教授、新疆大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院玉素甫·艾比布拉副教授等學(xué)者,共同發(fā)起本次,嘗試用一條普適的線索,把自然界的鳥(niǎo)群蟻群、人類社會(huì)的集群行為、以及人工智能時(shí)代的多智能體與群智優(yōu)化,放在同一張地圖上重新理解。讀書(shū)會(huì)自2026年1月24日開(kāi)始,安排在每周六下午 14:00–16:00,杭皓天老師將于5月23日在13期中做《流體相互作用驅(qū)動(dòng)下生物集群行為與群體功能涌現(xiàn)》主題報(bào)告,歡迎所有對(duì)群體智能如何涌現(xiàn)、如何被理解、以及如何被設(shè)計(jì),感興趣的朋友一起加入:帶著問(wèn)題來(lái),帶著更有趣的問(wèn)題去。

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