超越集体智慧：集体适应 

人类生活普遍由各种规模和持久性的集体所构成，从小型团体/团队到大型组织/社区。集体塑造并被个体认知、互动模式以及他们遇到和创造的问题结构所塑造。我们集体的规模和复杂性迅速增长，潜在地放大了对我们社会的威胁，这些威胁难以理解和预测，包括阴谋论传播、否认事实、极端极化和暴力极端主义。 

Galesic等人认为，为了理解这些现象并为其解决方案做出贡献，社会科学家必须更好地理解我们集体适应不断变化的世界方式。这种集体适应定义为复杂社会认知系统中社会整合策略、社会环境和问题结构的动态相互作用(图1和图2)。集体驾驭由这些相互作用产生的不断变化的适应性景观，并根据当前的问题调整其策略和网络结构。随着新问题的出现并变得重要，集体适应可能会采取非常不同的、有时甚至是出乎意料的轨迹。虽然集体可以很好地适应一组问题，但当环境发生变化时，它们的表现可能不如一开始不适应时那么好。例如，适应稳定环境条件的集体往往在突然变化后失败，而在小规模“初创”环境中运作良好的团体在需要过渡到大规模组织时往往会挣扎。 

图1集体适应可以被看作是一个复杂的社会认知系统的新兴属性，它是由社会整合策略、社会环境和集体面临的问题结构的动态相互作用驱动的。在驾驭这些相互作用的复杂适应性景观时，集体采取了不同的轨迹。系统的组成部分是完全纠缠在一起的，但每一个都是在相对孤立的学科中研究的，现存的集体动力学模型很少包括所有的组成部分。结合不同学科的相关发现和方法对于理解集体适应、避免平行努力和建立定量模型至关重要，这些模型能够回答有关人类社会的重要理论和实践问题 

图2一个集体适应的简化例子，其中一个集体“漂浮”在由可能的社会整合策略、社会网络和问题结构定义的适应性景观上。随着时间的推移，形势发生了变化:不同的问题出现，需要解决的问题或多或少变得重要起来。集体适应一套最适合特定时间所面临的问题的战略和网络。当新的环境需要一套非常不同的策略和网络时，适应可能需要更长的时间。 

这种适应方法超越了当前的重点，即评估具有特定社会整合策略和网络结构的集体绩效，通常是在静态收益环境中一次解决一个问题。例如，在“集体智慧”和“智慧”或“群体疯狂”等短语中，评估方法侧重于根据他们可以解决的不同任务的数量或他们在特定任务上的准确性，对使用特定策略或网络结构的群体进行或多或少的智能评级。然而，在任何现实世界复杂性的许多情况下，最优解可能很难或不可能定义，并且不存在一个集体应该收敛的固定吸引子。相反，集体往往同时应对许多问题，每个问题都需要一套不同的策略和网络结构。随着内因和外因新问题的出现，适应性景观和由此产生的吸引因素会随着时间的推移而变化。正如Gupta和Woolley所指出的那样，比优化任何特定任务的性能更重要的是，了解集体适应不同任务和环境的过程。 

在集体层面上，Galesic等人的呼吁与赫伯特·西蒙(Herbert Simon)早期在个人层面上的呼吁相呼应，即超越在相对简单、静态的问题情况下研究理性思维的结果。Galesic等人建议更好地理解多尺度、动态变化的相互作用，这些相互作用有时会将集体轨迹推向意想不到的方向。Galesic等人的方法建立在社会和生态理性的基础上，并进一步研究复杂认知-社会系统中的变化和适应过程。 

Galesic等人构建了一个研究集体适应的概念框架，该框架综合了认知科学、社会学、进化人类学、生物学、经济学、组织科学、计算机科学和统计物理学中许多主题重叠的相关知识(图1)。该框架有助于理解集体适应在不同时间尺度上作为构建模块(图2)的动态相互作用的出现。对不同学科中获得的不同构建模块及其相互作用的相关研究结果进行了选择性回顾，并概述了几种建模方法，这些方法可作为对集体适应进行严格定量研究的起点。此外，还讨论了概念框架的含义，并描述了可以通过这个镜头调查的具有科学和社会意义的新研究问题。 

可以说，集体只要适应了，才能更好的产生集体智慧。正等同于个体在集体中需要不断的磨合，以便适应新的环境，才能集中优势力量，往特定矢量方向使力。关于集体适应性框架的详细内容可以参见文献[1]。

参考文献

[1] Galesic M, Barkoczi D, Berdahl AM, Biro D, Carbone G, Giannoccaro I, Goldstone RL, Gonzalez C, Kandler A, Kao AB, Kendal R, Kline M, Lee E, Massari GF, Mesoudi A, Olsson H, Pescetelli N, Sloman SJ, Smaldino PE, Stein DL. Beyond collective intelligence: Collective adaptation. J R Soc Interface. 2023 Mar;20(200):20220736. doi: 10.1098/rsif.2022.0736. 

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. ​EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. ​EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC

12. 免疫信号通路关联的调控子数据库：ImmReg

13. 利用药物转录组图谱探索中药药理活性成分平台：ITCM

14. AgeAnno：人类衰老单细胞注释知识库

15. 细菌必需非编码RNA资源：DBEncRNA

16. 细胞标志物数据库：singleCellBase

17. ​实验验证型人类miRNA-mRNA互作数据库综述

18. 肿瘤免疫治疗基因表达资源：TIGER