人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究
人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究朱巧玲，李敏
(中南财经政法大学经济学院，湖北武汉430073)
摘要：人工智能作为一次新的技术革命，必然带来巨大的社会效用及经济效用。随着人工智能技术的发展与应用，理论界就人工智能对劳动力替代范围进行了激烈讨论。基于技术演进视角，划分了六次技术革命，分析历次技术革命给劳动力及劳动力结构带来的影响，尤其是以人工智能为代表的技术变革对劳动力结构产生的影响。同时，构建了人工智能、技术进步影响劳动力结构的计量模型。实证分析结果表明：人工智能发展和技术水平提高会增加技能劳动与非技能劳动的相对供给，有助于劳动力整体质量提高和劳动力结构优化。最后，针对性地提出人工智能时代优化我国劳动力结构的对策建议，为解决我国的劳动力转型、失业、教育改革及产业升级等问题提供借鉴。
关键词：人工智能；技术进步；劳动力结构
0引言2016年3月，谷歌人工智能公司研发设计的AlphaGo(阿尔法围棋)大胜韩国职业围棋选手，此次“人机大战”引发了理论界对人工智能发展问题的激烈探讨。近年来，世界各国纷纷开始关注人工智能领域，通过发布相关战略规划，抢占人工智能市场发展先机。我国也相继发布了一系列人工智能相关战略规划，将培育人工智能科技创新能力提升到国家宏观战略层面。国内外对人工智能的普遍重视，预示着人工智能技术必将引发新一轮技术进步浪潮，给经济社会带来翻天覆地的变化。
人工智能技术发展及应用，吸引越来越多的企业向智能化靠拢，导致劳动力结构发生巨大变化。因此，如何应对人工智能技术对劳动力的大范围替代？如何优化现有劳动力结构并促进劳动力结构优先升级？这都是未来经济发展亟需解决的现实问题。早期学者们主要关注机器应用对劳动者的影响。例如，马克思[1]在《资本论》中分析机器大工业时期工人与机器间的关系，提出“机器排挤工人”的观点；维纳[2]在其《人有人的用处：控制论与社会》中指出，机器人与人会形成“替代关系”，机器人的发展可能会使“人脑失去价值”。随着技术进步，机器被赋予了“智能”，人工智能技术的应用和普及对现代社会产生了巨大影响。杰瑞·卡普兰[3]在《人工智能时代》中指出，人工智能技术发展会导致越来越多的工种被智能机器取代。国内对人工智能的综合讨论始于1980年自然辩证法学会组织召开的人工智能讨论会，这次会议标志着国内人工智能整体性研究的起步[4]。之后数年间，越来越多的学者开始对人工智能的概念、框架、影响等展开讨论。例如，蔡自兴[5]认为，虽然人工智能技术能创造巨大的经济效益，但也会对劳动力市场产生冲击，影响人的心理健康，存在技术失控的风险；王滢波[6]指出，虽然人工智能发展前景很好，但在短期内会带来很多新的社会问题；学者张彦坤、刘锋[7]指出，人工智能可能成为新的竞争力来源，拥有人工智能的企业可以更低的交易成本获得更多的差价。
综上可知，目前国内外大部分学者主要关注人工智能的技术发展及其给经济社会带来的整体性影响等，尚未形成理论体系，也未从学理角度探讨人工智能对人的发展带来的深远影响，对以人工智能为代表的技术变革给劳动者、劳动方式以及劳动力的影响，相关研究基本处于空白阶段。因此，本文基于技术演进视角，分析历次技术变革给劳动力结构带来的影响，尤其是以人工智能为代表的技术变革对劳动力结构产生的影响，同时进行理论分析和实证检验，提出智能化背景下劳动力结构优化对策。
1理论解释：人工智能、技术进步对劳动力结构的影响1.1历次技术革命与劳动力结构变化在人类发展进程中，经历了数次技术革命，而科技创新正是推动经济社会不断发展的重要力量。在分析历次技术革命对经济社会发展及劳动力结构的影响之前，根据历次技术革命对技术演进过程进行阶段性划分。演化经济学家佩蕾丝[8]将过去二百多年间的技术演进过程划分为5个阶段，本文沿用佩蕾丝的逻辑，将以工业智能化及人工智能技术为主要标志的技术变革作为第6次技术革命，如表1所示。
表1历次技术革命划分
技术革命及基本特征表现对劳动力结构的影响第一次技术革命(1771-1829年)开创了以机器替代手工劳动的时代，实现了从手工工业向机器大生产的转变体力劳动者数量开始减少，劳动者开始向机器大生产领域转移第二次技术革命(1829-1875年)开始向复杂机器发展，实现了生产的机械化，节省了人力，提高了劳动生产效率扩大了就业人群，劳动力总体数量增多，低技能工人数量增加第三次技术革命(1875-1908年)电气化增强了人的四肢和五官等器官，解放了人的体力劳动，改变了生产方式体力劳动者被大范围取代，脑力劳动者和知识工人在劳动力队伍中所占比重增加第四次技术革命(1908-1971年)自动化和工业化程度逐渐加深，技术和机器替代人工的作用进一步增强人的体力劳动被进一步替代，劳动形式开始向脑力劳动发展，管理者数量增加第五次技术革命(1971-2008年)改变了生产方式和劳动方式，使人类的智能获得新的解放实现了对人的体力劳动和脑力劳动的替代，劳动者朝着数字化、信息化和个性化方向发展第六次技术革命(2008-)改变了传统的劳动形态，生产过程中的创新化、信息化、数字化、智能化程度加深替代人的脑力劳动和智力劳动，并且智力劳动者和创新劳动者在劳动力队伍中所占比重增加
从18世纪末开始，经济增长与6次相继出现的技术革命息息相关。第一次技术革命始于1771年，是以机器的出现和工业化为代表的产业革命，人类社会由此进入棉花、铁和水力机械化时代。该阶段通过机器对人工的替代，实现了从手工工业向机器大生产的过渡，并导致现代经济的诞生；第二次技术革命始于1829年，将人类社会带入铁路、蒸汽动力机械化时代，机器替代手工生产在工具的范围和程度上进一步加深，人类体力获得延伸与补充，并且扩大了就业规模；第三次技术革命始于1875年，人类进入钢铁、重工业和电气化时代，机器的使用释放了人的四肢和五官等，脑力劳动者和知识工人在劳动力结构中所占比重增加；第四次技术革命始于1908年，人类进入石油、汽车和大规模生产时代，此时生产领域的机械化和工业化程度逐渐加深，技术和机器对人工的替代作用进一步增强，劳动力的整体技能水平和知识水平进一步提高；第五次技术革命始于1971年，人类进入信息和远程通讯时代，体力劳动者数量大幅减少，数字劳动力占比逐步增大，劳动者朝着数字化、个性化和信息化方向发展；第六次技术革命始于2008年，人类进入工业智能化和人工智能时代[9]，人的体力劳动、脑力劳动被智能化机器大范围取代，智力劳动者和创新劳动者在劳动力队伍中的比重不断增加，人工智能技术与经济生产的深度融合，正改变人们的生活方式、生产方式、思维方式及劳动过程，对经济社会产生巨大影响。
技术进步对劳动力的影响，在不同历史发展阶段表现各异。机器刚出现时，主要用来补充和替代体力劳动[10]。随着技术进步，自动机器体系开始应用于生产生活中，不仅进一步替代了人的体力劳动，突破了人类四肢和五官等生理器官的限制，也解放了人类的思维。计算机的发展和应用，对机器带来了质的提升，人工智能机器人大范围替代体力劳动者、脑力劳动者及智力劳动者，并且在很多领域占据绝对优势，推动人类社会向人工智能时代发展[11]。人工智能技术的发展及应用改变了人类生产方式和劳动方式，使人类的智能获得解放。随着新时代科学技术进步，劳动者也将面临新的机遇与挑战，人工智能技术对人类社会的影响范围逐渐扩大，影响速度也会随之提高。
1.2人工智能、技术进步影响劳动力结构的理论分析1.2.1人工智能、技术进步对劳动力结构的影响
新的技术变革是在已有技术基础上演化及发展的结果，技术的进步和动态演进必然会对经济社会产生巨大影响，改变传统的生产方式和生产过程。每一次技术上的变革和新技术应用，都会引发生产领域质的变化，促使生产方式从手工、简单协作向新式分工发展，改变人类的劳动形式，影响劳动者完善既有技能、学习新技能、更新薪酬体系等，对现有劳动力结构产生巨大影响。Katz等[12]认为，技术进步具有技能偏向性，具有较高技能水平的劳动力才能快速适应新的技术环境，以此同时，低技能劳动力的需求逐渐减少。图1对我国1978-2015年间劳动力质量变化趋势进行刻画，用人力资本指数Q描述劳动力质量变化(人力资本指数Q参考杨建芳等[13]的估计方法)。从图1可以看出，1978-2015年间，我国劳动力整体质量呈现缓慢上升趋势，表明在技术进步的推动和影响下，劳动力技能及劳动力质量在不断优化，劳动力结构逐步朝着更适应当前技术环境的方向发展。此外，从整体上看，我国劳动力质量提升速度过于缓慢，无法跟上技术进步的步伐。如我国面临的严重失业现象，其实质是劳动力技能无法满足市场和企业需求，供需不匹配问题严重。
图11978-2015年我国劳动力质量的变化趋势
奥托·列维和莫奈[14]认为，根据是否具有重复性，可将劳动技能分为常规性技能和非常规性技能。常规性技能是指，能被编程、可以转化为程序语言、容易被自动化机器取代的技能；非常规性技能是指，不能转化为程序语言、无法被自动化机器取代的技能，主要涉及管理、顾客导向服务等问题解决式为主的工作，要求执行者具备灵活解决问题能力、创新能力及沟通联系能力等软技能。2016年“世界经济论坛”年会发布的调查报告指出，在未来5年内，人工智能技术的应用会减少全球15个重要国家710万个工作岗位，而办公和行政人员占劳动力比重将大幅增加[15]。人工智能技术大范围替代体力劳动者、脑力劳动者及智力劳动者，会对传统生产方式、劳动方式及管理方式产生巨大影响，社会生产在技术进步推动下，朝着虚拟化、信息化、智能化方向发展，使得社会意识形态多元化、就业方式灵活化，劳动力结构也会随之发生重大变化。
(1)劳动技能趋向多元化，劳动者知识体系趋向复杂化。智能化时代，人们所处的科技基础环境发生重大变化，大数据和云计算呈现指数级增长，人类的认知体系和知识总量在不断更新和发展，劳动力结构也将随之转变。无论处于哪种工作岗位的劳动者，单一固化的知识储备和技能结构已经无法适应技术进步的速度以及新时代发展要求。随着人工智能技术与生产大规模结合，劳动者的工作角色发生了巨大变化，从机器的附属品转为生产过程的操控者、监督者及管理者。劳动者往往要掌握多种“硬”技能和“软”技能才能满足科技进步带来的新挑战，才能胜任新的工作岗位和新的角色。
(2)智力劳动者所占比重增加，创新能力成为就业的门槛。在技术的影响和推动下，劳动力结构不断优化，技术人员、科研工作者、管理人员等知识水平和素质水平更高的劳动者越来越多，市场需求量也会增大，但对人才的要求也会逐渐提高[16]。人工智能技术与生产过程的深度融合，会减少生产领域的劳动者数量，与此同时，高技术产业、新兴产业、服务行业等将迎来更广阔的发展空间，吸纳更多劳动力，从事产品设计、研发编程、金融投资等高端职业的劳动者数量会逐渐增多，创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中所占的比重会逐渐增加。此外，劳动者的软实力也成为竞争焦点，劳动者必须主动培养创新意识和创新能力，并将创新能力熟练运用于从事的工作岗位中。具备人工智能技术尚无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。
1.2.2技术影响劳动力结构的机理分析
从历次技术革命分析中可以看出，劳动力结构经历了体力劳动者—脑力劳动者—智力劳动者的发展阶段，而劳动力结构优化又会反过来推动技术持续进步。技术革命及其带来的社会变革会使脑力劳动和智力劳动逐渐成为劳动者最基本的劳动形式，并对劳动者的技能结构、知识结构、智力结构提出新要求，促使劳动者的劳动技能向更具创造性、价值性领域发展[17]。技术发展带来的最直接后果是劳动生产率提升，加速劳动力技能分化进程，对高技能劳动力的需求不断扩大，拉开了高技能与低技能劳动报酬差距，会造成资本对劳动的过度替代。技术发展带来的间接后果是，新技术与生产过程大规模融合，不断产生新的技术资本和人力资本，技术对劳动力的替代效应和补偿效应不断增强，促使劳动力结构主动或被动调整。
此外，新技术的出现也会对现有劳动力结构产生破坏，不仅可能使原有知识和技能失去用武之地，还可能导致短期内就业市场中的知识和技能需求与当前劳动力供给失衡，造成劳动力贬值、带来就业压力。虽然技术进步能够开辟新的发展领域，开发新的工作岗位，但如果劳动者无法适应由此产生的新要求，企业就会减少劳动岗位，导致严重的结构性失业。随着科学技术发展，生产过程及生产工具趋向于自动化与智能化，科学技术已经能够替代人的大部分工作，这对劳动者的知识水平、智力水平和创新能力要求越来越高，劳动者必须不断更新自身的知识体系和技能体系，以满足更复杂、更高级、更具创新性和开拓性的工作岗位需要。
基于上述分析，笔者认为，技术对劳动力结构带来的影响，从长期看，有助于劳动力结构优化与完善；从短期看，可能造成高技能劳动力和低技能劳动力严重分化，带来结构性失业等问题。随着技术发展，技术资本和人力资本会得到更高的投资回报，进而对劳动力结构产生重要影响，作用机理如图2所示。
图2技术影响劳动力结构的作用机理
2实证分析：人工智能、技术进步对劳动力结构的影响由于科学技术研发和转化周期逐渐缩短，知识、信息和数据呈爆发式增长，劳动者现有技能很容易被取代或淘汰。因此，分析人工智能、技术进步对劳动力结构的影响具有重要现实意义。下文将结合我国2002-2015年相关数据，构建人工智能、技术进步影响劳动力结构的计量分析模型，实证分析人工智能、技术进步对劳动力结构的影响。
2.1指标选取及数据来源本文将劳动力结构定义为技能劳动与非技能劳动之比，表达式为：LSI=LS/LU。其中，LSI表示劳动力结构，LS表示技能劳动供给，LU表示非技能劳动供给[18]。劳动力结构估算主要采用《中国劳动力统计年鉴》中公布的全国就业人员受教育构成指数数据，该数据最早公布于2003年。因此，主要考察2002-2015年我国劳动力结构变化。技能劳动供给为大专及以上学历就业人员所占比例与全国就业人数之积，非技能劳动供给为全国就业人数与技能劳动供给之差。
工业领域是目前我国人工智能技术的主要应用领域，工业机器人是人工智能技术与工业化深度融合的关键。因此，选用工业机器人发展水平衡量我国人工智能发展与应用情况，以我国工业机器人销售量进行量化。
选择综合技术水平(各年劳动生产效率与资金产值效率的算数平均值)衡量我国技术进步[19]。劳动生产率用工业增加值与同时期全部从业人员平均人数的比值衡量(元/人·年)，资金产值效率用固定资产净值与工业增加值的比值表示。其中，工业增加值、全部从业人员年平均数和固定资产净值等指标量化均以全部国有企业及规模以上非国有企业为统计口径。
基于我国时间序列数据构建人工智能、技术进步影响劳动力结构的计量模型如下：
LSIt=α0C+α1AIt+α2Techt+μt
(1)
式(1)中，LSIt表示我国第t年的劳动力结构；AIt表示第t年我国工业机器人的销售量；Techt表示我国第t年的综合技术进步水平；μt表示随机扰动项。指标测量数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、国泰安研究服务中心CSMAR系列数据库等，如表2所示。
表2模型变量
变量类型变量名称一级指标具体衡量指标变量代码被解释变量劳动力结构技能劳动供给与非技能劳动供给之比技能劳动供给为大专及以上学历就业人员所占比例与全国就业人数之积;非技能劳动供给为全国就业人数与技能劳动供给之差;LSI解释变量人工智能工业机器人的发展应用中国工业机器人的销售量(台)AI技术进步综合技术水平劳动生产率与资金产值效率的算数平均值Tech
2.2指标协整关系检验在检验人工智能、技术进步与劳动力结构的协整性之前，检验各时间序列是否平稳。ADF检验结果表明，所有原序列LSI、AI、Tech均不平稳，在5%的显著水平下接受“存在单位根”的假设。但是，所有变量的二阶差分序列均为平稳序列。因此，在5%的显著性水平下LSI、AI、Tech存在同阶单整。
对计量模型进行普通最小二乘法估计，估计结果显示，D.W.统计量约为0.539，远小于2，说明扰动项存在强烈的序列相关。对计量模型进行LM检验，P值在1%显著水平下拒绝原假设。因此，计量模型残差序列存在自相关。采用ADF方法对计量模型残差序列进行平稳性检验，结果显示在1%显著性水平下，残差序列拒绝“存在单位根”的原假设，即残差序列为平稳时间序列，又因为LSI、AI、Tech是同阶单整，因此，LSI、AI、Tech等变量间存在协整关系，说明人工智能、技术进步的发展变化会引起劳动力结构变动。
2.3实证分析结果回归模型扰动项序列相关，会导致模型估计结果失真，因而需要构建误差修正模型：
LSIt=β0C1+β1AIt+β2Techt+μt
(2)
μt=φiμt-1+εt
(3)
对该计量模型进行普通最小二乘法估计，结果如表3所示。模型拟合优度为0.982，说明模型拟合效果较好，常数项、人工智能发展水平AI、综合技术水平Tech均在5%水平下显著，由此可以得出以下结论：①人工智能、技术进步的影响系数均为正，表明二者对技能劳动与非技能劳动的相对供给具有正向促进作用；②人工智能发展对劳动力结构具有显著影响，当人工智能技术发展水平提高时，技能劳动与非技能劳动相对供给增大，进而引发劳动力结构变化，有助于我国人力资本整体质量提高；③综合技术水平对我国劳动力结构变化具有显著影响，技术水平越高，技能劳动与非技能劳动的相对供给越大，从侧面证明了技术进步有利于劳动力结构优化。
表3普通最小二乘法估计结果
变量变量代码系数t统计量P值常数项C0．0322．7600．022＊＊人工智能发展水平AI0．7445．6260．000＊＊＊综合技术水平Tech0．0013．1480．012＊＊
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著
3人工智能时代我国劳动力结构优化对策随着技术进步、人工智能发展，劳动力结构优化升级成为亟待解决的重要问题。由于政府、企业、劳动者都是智能化和技术进步的重要参与者与推动者，因此本文从政府、企业和劳动者3个角度提出人工智能时代我国劳动力结构优化的对策建议。
(1)对于政府而言，应鼓励社会各界主动帮助劳动者提高技能水平、完善其知识体系，帮助被智能机器人排挤出的劳动力再就业，以有效应对技术进步给就业带来的挑战和冲击[20]。教育投资有助于劳动者快速适应技术进步，因而可以通过提高教育水平增强劳动者适应能力，缓解技术进步带来的人力资本折旧。在技术进步的引导与推动下，通过提高科研资金投入、完善劳动者权益保障体系、健全教育培养制度等策略，推动劳动力结构优化升级。
(2)对于企业而言，应根据所处行业特点及企业现实发展情况，科学合理地推动企业生产过程智能化与现代化。人工智能的发展必然会对企业工作岗位和组织结构产生重大影响。因此，企业应联合政府及教育培训机构，确定不同工作岗位所需的技能，为劳动者快速就业提供帮助[21]。人工智能技术与生产过程深度结合，会促使劳动力结构逐渐从体力向脑力和智力、从低技能向高技能、从规则性向非规则性转型。因此，企业必须重视劳动力整体素质的优化与提高，重视员工再培训，制定有效的人才发展战略，积极主动地促进劳动力结构转型。
(3)对于劳动者而言，其主要通过劳动实现个人价值。人工智能时代，劳动方式和劳动形态发生了颠覆性改变，劳动者具备无法被人工智能技术替代的能力的重要性愈发凸显，社会对高级人才、复合型人才及跨界人才的需求增大。因此，劳动者必须主动提高自身综合能力，包括灵活解决实际问题的能力、创新能力、自我管理能力和自我监督能力等，以快速适应新的工作岗位及技术环境。
4结语技术进步的目的在于，更好地为人类自由全面发展提供物质基础。因此，应熟练运用技术手段解决人在发展过程中遇到的现实问题。总体来说，人工智能技术进步对劳动力结构的影响利大于弊，资本和人才是最重要的社会财富，用人工智能机器人替代人类完成部分价值较低的工种，释放人类的体力、脑力与智力，使其专注于更有价值的工作。为了应对新技术革命带来的机遇和挑战，必须充分利用我国劳动力优势，积极开发劳动者的智力资源，不断激发劳动力的创造力。同时，应准确把握技术发展趋势，积极应对人工智能带来的负面影响，并利用技术进步推动经济社会可持续发展，迎接新技术革命的挑战。
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AStudyonArtificialIntelligence,TechnologicalProgressandtheOptimizationCountermeasuresofLaborStructureZhuQiaoling,LiMin
(EconomicsSchool，ZhongnanUniversityofEconomicsandLaw,Wuhan430073，China)
Abstract：Artificialintelligenceasanewwaveoftechnologicalrevolution,itisboundtobringenormoussocialbenefitsandeconomicbenefits.Withthedevelopmentandapplicationofartificialintelligencetechnology,thetheoreticalcirclehaslaunchedalivelydiscussionofthescopeofartificialintelligencereplacedthelaborforce.Thispaperwasbasedontheperspectiveoftechnologyevolution,dividedintosixtechnologicalrevolutions,andstudiedtheimpactsofthetechnologicalrevolutiononthelabourforceandthestructureofthelabourforce,especiallytheimpactoftechnologicalchangerepresentedbyartificialintelligenceonthestructureoflaborforce,andconstructedtheeconometricmodeloftheinfluenceofartificialintelligenceandtechnologicalprogressonlaborstructure.Theempiricalanalysisresultsshowthat:thedevelopmentofartificialintelligenceandtheprogressoftechnologycontributetoimprovetherelativesupplyofskilledlaborandnon-skilledlabor,enhancetheoverallqualityoftheworkforce,andoptimizethestructureoflaborforce.Finally,targetingputforwardthecountermeasurestooptimizethestructureoflaborforceintheageofartificialintelligence,providingreferencesforalleviatingtheproblemoflaborforcetransitionproblems,unemploymentproblems,educationreformandindustrialupgradingissuesinChina.
KeyWords:ArtificialIntelligence;TechnologicalProgress;StructureoftheLaborForce
DOI：10.6049/kjjbydc.2017090391
中图分类号：F241
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2018)06-0036-06
收稿日期：2017-12-13
基金项目：中南财经政法大学“研究生创新教育计划”博士生科研创新项目(2016-jjxy-bs-06)
作者简介：朱巧玲(1962-)，女，湖南邵阳人，博士，中南财经政法大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为产权与企业理论、人的发展经济学、社会主义经济理论；李敏(1990-)，女，河南新乡人，中南财经政法大学经济学院博士研究生，研究方向为政治经济学、人的发展经济学。
(责任编辑：林思睿)
人工智能调查报告（八篇）
人工智能研究报告
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基本信息
概念
各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone(称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
原理
设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。
然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？
问题
蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的一个方向），而不是原地无谓的打转或者震动；其次，蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不能像粒子一样直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确，而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。
…………余下全文