小從一台洗衣機的控制器IC，大到跨國企業集團的管理，甚至國家整體經濟的調控，都需要一套解決問題的機制和程序。解題(problem solving)能力是科學訓練中最基本卻也是最長遠的目的。解題是一種動態行為而非特質，是一種從問題導向解答的創造性過程。科學上的解題行為可能是尋求某個現象的解釋過程；技術上的解題行為可能是從需求到產品的設計過程；至於創作，我將其視為從混沌未明的感知狀態到藝術形式呈現的實踐過程，同樣也是一種廣義的解題行為。

基本上，所有知識領域的研究都是為了解決特定的問題，以理性主義化約論為主流的近代科學已經為各式各樣的科學領域問題提供了相對的解題方法論，他們藉由各自領域的理論、模型、方法、技術和工具，規劃出各種適切的解題程序，也為我們創造出繽紛多彩的知識世界。

上個世紀七、八十年代，人工智慧的研究掀起極大的熱潮。人工智慧學者希望藉由電腦來執行人類專家的演繹式推理以解決困難的大型問題，例如醫學診斷、自然語言的理解、石油探勘以及製造程序控制等應用。通常這類問題都是混合著眾多變數和不確定的條件陳述，因此無法使用典型的方程式求解的方式得到人們想要的答案。最典型的人工智慧程式就是專家系統。這一種類型的程式必須藉助領域的專家預先建立一套以『如果…則…』型態的邏輯規則知識庫，再透過專家系統內建的推論機，就可以同一領域的新問題進行層層的邏輯推論。

這樣的專家系統程式具有演繹邏輯嚴謹的推理基礎，理應運作得很好。但迄今在現實生活中的應用卻極為少見，為什麼？

因為專家系統的解題方法通常必須在理想的環境、良好的條件控制以及具有明確的數值或符號演算法則才能獲得滿意的結果。但是真實世界的變動、複雜情況卻難以符合這些特性。例如，即使是最有能力的專家，也不一定能夠把他的經驗和知識完整的用『如果…則…』規則形式描述下來，因此知識庫的建立並如想像中容易。其次，即使有了一個龐大、完整的知識庫，面對不斷變遷的真實世界，如何讓程式隨著環境去調適和更新知識庫仍然是件極為困難的任務。

即使人類憑藉高超的解題能力發展出今日的文明，然而在面對複雜系統的問題時仍存在極大困難的挑戰。此外，解題能力並不僅僅是人類所獨有。事實上長久以來，地球上的各種生物就不斷的藉由演化和各種特殊的適應策略來解決生存的問題—如同人類創造出各種有助於生存競爭、文明發展的方法和技術一樣。

在螞蟻社會，單一隻螞蟻通常僅具有低等的認知和對外界環境簡單的刺激—反應能力，個體的能力甚至不足以決定如何避開路上的障礙物。但是當眾多的個體群集解決一個問題時，我們會驚奇的發現，這些生物社會卻以迥異於人類解題的方式展現了高度的「群體智慧」(collective intelligence)。例如建造一棟具有十餘樓層、含百餘各具功能性恆溫房間的蟻窩，工程中沒有建築師、沒有土木工程師、甚至沒有領導者和管理者；或者在分散的食物堆中自動地決定最短的搬運路徑；或者，自動調整分工組織以適應一場大雨導致的覓食以及蟻窩整建的任務變化。

當一群螞蟻出外覓食時，每一隻螞蟻都會在牠行動的時候釋放一些費洛蒙。隨後的螞蟻跟隨其路徑的機率與前一隻螞蟻所釋放的費洛蒙成正比。當費洛蒙積累越多，下一隻螞蟻跟隨其路徑的機會越大。換句話說，螞蟻個體會偏好蟻群多數的選擇。而覓食的蟻群總是能夠透過費洛蒙和訊息交換以引導其牠螞蟻找尋最短的覓食路徑。

在工程領域，許多的設計問題都在於「如何尋找最佳解」，例如最少的時間、最大的性能、最穩定的狀態…等等都是這類的問題。這些問題當中，有一些可以藉由數學模型的推導，或計算機數值方法來得到解，但仍有很多的問題是難以獲致總是令人滿意的通解，像「旅行者問題」就是一例。

螞蟻找尋最短覓食路徑的行為模式正好可以作為解決這類問題的啟發概念。因為螞蟻並不藉助演繹式的數理模型來找尋最短覓食路徑，而是經由群體互動，「自動產生」最佳解。此一解題過程混合了隨機性質和決定論性質。螞蟻選擇跟隨費洛蒙較強的路徑是一種決定論行為，但是選擇本身卻具有機率傾向，而不是全然跟隨。

如果觀察一群螞蟻共同搬運食物，乍看所有螞蟻都有志一同的把食物朝蟻窩方向搬移，但觀察一段時間，就會發現其中總有少數螞蟻試圖往其他方向甚至反方向搬。覓食的時候也是如此，絕大多數螞蟻沿著費洛蒙指引的方向前進，卻總有少數螞蟻在附近閒逛，沒有加入隊伍或隨時離隊。從人類管理者的角度看，這些螞蟻正是損及整體利益的「害群之蟻」，牠們降低了整體工作的效能。但是一旦覓食環境突然改變，或者原來覓食目標並非是最佳的覓食目標時，這少數的螞蟻卻是將蟻群導向新的全域最佳目標搜尋的關鍵，也得以讓蟻群系統擁有良好的環境適應性的解題能力。

螞蟻覓食、群體搬運如此，螞蟻造橋、鋪馬路以及蟻窩的建造機制也是如此。大量的螞蟻個體透過密集的群體互動產生解題智慧，這種群體智慧對於環境的變遷具有高度的適應性。它沒有菁英管理、集中控制和決策模式，也缺乏闡明的組織協調和導引，蟻群藉由大量螞蟻個體之間頻繁的交互作用，進而產生超越生物個體解決問題的能力，這種解題智慧並非存在於個體神經系統中的化約性知識，而是存在於個體之間的連結。

一直以來，我們住在理性主義化約思考的豪宅中。現在，螞蟻的群體解題為我們開了一扇面向複雜真實世界的窗。