區(qū)塊鏈在某種特征行業(yè)中已經非常成熟了

早在1901年，作家莫利斯-梅特林克發(fā)出了一個疑問：“蜜蜂的群體到底是誰在統(tǒng)治，誰發(fā)出的命令，是誰在預見未來？”

01. 蜂群與鳥類的密碼

在凱文-凱利的《失控》中他以一種哲學的高度看待了這個問題：蜂群中的統(tǒng)治者不是過往印象中的蜂后，當蜂群從蜂巢前面的狹小出口涌出的時候，蜂后往往是跟在后面，蜂后的女兒負責選擇蜂群應在何時何地地安頓下來。

幾只工蜂在前面?zhèn)刹?，核查可能安置蜂巢的位置，等他們回來后，用形態(tài)越來越小的舞蹈向蜂群進行報告，隨后，工蜂的舞蹈姿勢越來越夸張，說明它主張使用的地點越好，緊接著，一些頭目們根據舞蹈的強烈程度，核查幾個備選地點，并以加入偵查員以相同舞蹈的方式表示同意。

從而引導更多的追隨者前往占據上風的候選地點進行視察，回來之后，再進入看法一致的偵查員的舞蹈中，有次宣誓自己的主張。

除去偵查員外，極少有蜜蜂會去偵查多個地點，蜜蜂看到一條信息：“去哪兒好，那個是好地方”。它們去看過之后，便回來舞蹈說：“是的，那個真是好地方”，，通過這種重復強調，大家中意的地點便會吸引更多的探訪者由此又有更多的探訪者加入其中。

按照收益遞增法則，得票越多，反對越少，，漸漸地，一個大的舞臺會以滾雪球的方式形成，并成為舞曲終章的主宰，最大的蜂群從而獲勝。

蜂群尋找去處的舞蹈過程，不就是加密世界中的共識嗎？比特幣的發(fā)展路線由算力投票進行決定，蜂群通過舞蹈進行投票，而區(qū)塊鏈中的分布式賬本只有取得51%的節(jié)點的同意才能篡改賬本。

再說另外一個例子，美國鳥類專家觀察到成千上萬的鳥在天空中可以非常有秩序的姿態(tài)飛行，時而人字形，時而八字形，時而一字型。形態(tài)各式各樣，唯一相同的是秩序性。

假如碰到障礙物，成千上萬的鳥會自動轉向，每只鳥之間的波動速度只有1/70秒，簡直快到不可想象，令人驚奇的是并不是每只鳥的視線都能覆蓋到所有鳥的動作形態(tài)。

鳥類專家對此百思不得其解，直到美國一位做三維動畫的從業(yè)人員，他剛好在《蝙蝠俠歸來》的三維模型，發(fā)現了其中一個蝙蝠扇動翅膀細節(jié)，為了讓每只蝙蝠飛舞的時候，不至于碰到隔壁蝙蝠的翅膀，保持一定距離，他在其中加入了一種簡單的算法。從而發(fā)現了非常接近真實鳥類飛行姿態(tài)，逼真程度甚至連鳥類專家都嘆為觀止。

于是專家們得出一個結論，鳥類飛行的姿態(tài)必定有某種簡單的算法進行操縱，并不是聽某只鳥的統(tǒng)一指令而行動的，真是一個簡單的算法形成了龐大的群體智慧。其中一個重要概念是超越常人的群體智慧是由于一個簡單個體通過與其他簡單個體連接和互聯，所涌現的某種特質。

02. 機器人步履維艱

那么中央處理器對比去中心化決策到底孰優(yōu)孰劣？

也許我們在機器人身上可以看出一點端倪。剛開始美國科學家在設計機器人的時候，以固有思維認為人既然是通過大腦指揮人類的各類行動，那么機器人肯定也需要一個中央處理器，來統(tǒng)一吸收各類外界信息，來控制行為。于是在機器人各個部位裝上了傳感器，接收如距離的信息，位置的信息和光線強度的信息等。

然而意外發(fā)生了，以中央處理器來處理各種信息的方式，機器人是動不了的，因為信息量太過龐雜，導致信息超載，使得中央處理器宕機罷工。

后來另外一個科學家認為中央處理器的方式太過復雜，需要把事情簡單化，于是進行機器爬蟲的實驗，爬蟲沒有中央處理器，只有6條腿，但是相互之間信號可以進行傳導。只要有一條腿碰上障礙物就抬腿，其余的5條腿進跟著抬腿。于是奇跡發(fā)生了，機器的行動不再遲緩，并且更加迅速且更具智慧，因為每條腿只做自己該做的一點點事情，保持一個相互通訊狀態(tài)。簡單的分工，實現一個超越簡單的卓越智慧。

以上是例子說明分布式的智慧所在。單體的智商進行互聯可以涌現出更高的智商，以往互聯網正是沿用分布式的思維進行發(fā)展，沒有任何中央政府來知道互聯網發(fā)展的路徑，以每個節(jié)點的智慧相互鏈接推進互聯網的進程。

反觀比特幣，沒有一個絕對的核心，充當指揮官的職能，甚至比特幣的創(chuàng)始人中本聰都已經無法控制比特幣的發(fā)展。

每個節(jié)點都可以加入和退出比特幣社區(qū)，算力更是如此，礦霸進行分叉，是對路線爭議的分歧，并不會影響比特幣的共識。只要更多人以分布式的形式參與比特幣的社區(qū)中，每個簡單的個體相互連接和互動，那么比特幣就沒有歸零的可能性。

去中心化，分布式和泛連接比特幣具備了生命力并且在不斷進化的物種，真正是區(qū)塊鏈思維的精髓所在。

傳統(tǒng)行業(yè)的人看待區(qū)塊鏈甚至于之前的傳統(tǒng)互聯網一臉鄙夷的樣子，是因為他們根本不了解什么事現代財富的奧義所在。

03. 分布式財富智慧

傳統(tǒng)的經濟模式是農業(yè)時代和工業(yè)時代所組合而成。

農業(yè)模式的財富是土地原生物，土地長出來的東西，比如稻谷，小麥和玉米在農業(yè)時代是最大的財富。

工業(yè)時代在以亞當-斯密《國富論》為理論，認為工業(yè)產生的消費品是財富，不過當時身處農業(yè)社會下的人始終無法理解，而現今大家都已經理解過來了，包括汽車是財富，手機是財富包括電視冰箱都是財富。

然而新的時代已經來臨，特別是互聯網時代的到來，許多工業(yè)時代的人認為，網上是虛擬產生的東西怎么會是財富？

事實在線上留下的無論是消費記錄還是行為方式，在云計算和大數據深度挖掘下所產生的財富潛力是線下的工業(yè)財富無法比擬，舉個小例子，廣告業(yè)大面積的鋪設和進行本質上是效率低下的作業(yè)，如今正在被算法推薦所逐漸所取代。

在網上的消費人群愿意為看最終集的《權利的游戲》開通會員，享受視覺盛宴，線下為看一場《復仇者聯盟4》擠破腦袋，從進場到離場，空手進空手歸，看似沒有得到任何財富，其中觀看的過程所有電影畫面都已經留在人們的腦子里，回來后可以在微博朋友圈曬出電影票，甚至劇透，得到極大的滿足，難道不比擁有某一個消費品得到的快感更加令人愉悅嗎？

分布式的智慧涌現，精神財富的積累，人類正在從一個現實世界遷徙到虛擬的世界的過程，有人愿意花費5300$買一串代碼，有人愿意用無數的打賞只為博取女主播紅顏一笑，世界正在以一種不為人知的方式演進，單體的智慧互聯，形成一個群體的智慧，不落窠臼，一部分人正在預見未來，而另一部分人對此卻一無所知。