人造世界就像天然世界壹樣，很快就會具有自治力、適應力以及創造力，也隨之失去我們的控制。但在我看來，這卻是個最美妙的結局。
——《失控》
"蜂巢思維"出自凱文·凱利的《失控》（1994），簡單的說“蜂巢思維”就是“群體思維”。蜜蜂的群體結構，在蜂巢之中每個個體各有分工，自發維系整個蜂巢，蜂巢就像是壹個整體，匯集了每個個體的思維。凱文·凱利用蜂巢思維比喻人類的協作帶來的群體的智慧。
1.蜂群的“蜂巢思維”
“蜂群的靈魂”在哪裏？早在1901年，比利時作家莫利斯·梅特林克發出了這樣的疑問：它由誰統治，由誰發布命令，由誰預見未來……？
現在我們已經能確定統治者不是蜂後。當蜂群從蜂巢前面狹小的出口湧出時，蜂後只能跟著。蜂後的女兒負責選擇蜂群應該何時何地安頓下來。五、六只無名工蜂在前方偵察，核查可能安置蜂巢的樹洞和墻洞。他們回來後，用約定的舞蹈向休息的蜂群報告。在報告中，偵察員的舞蹈越誇張，說明她主張使用的地點越好。接著，壹些頭目們根據舞蹈的強烈程度核查幾個備選地點，並以加入偵察員旋轉舞蹈的方式表示同意。這就引導更多跟風者前往占上風的候選地點視察，回來之後再加入看法壹致的偵察員的喧鬧舞蹈，表達自己的選擇。
除去偵察員外，極少有蜜蜂會去探查多個地點。蜜蜂看到壹條信息：“去那兒，那是個好地方。”它們去看過之後回來舞蹈說，“是的，真是個好地方。”通過這種重復強調，所屬意的地點吸引了更多的探訪者，由此又有更多的探訪者加入進來。按照收益遞增的法則，得票越多，反對越少。漸漸地，以滾雪球的方式形成壹個大的群舞，成為舞曲終章的主宰。最大的蜂群獲勝。
這是壹個白癡有、白癡享、白癡治的選舉大廳，其產生的效果卻極為驚人。這是民主制度的真髓，是徹底的分布式管理。曲終幕閉，按照民眾的選擇，蜂群挾帶者蜂後和雷鳴般的嗡嗡聲，向著通過群選確定的目標前進。這是壹個由兩萬個群氓合並成的整體，它和比特幣的方式有異曲同工之妙。
2.螞蟻的“蜂巢思維”
從壹個定居點搬到另壹個定居點的蟻群，會展示出湧現控制下的“卡夫卡式噩夢”效應。妳會看到，當壹群螞蟻用嘴拖著卵、幼蟲和蛹拔營西去的時候，另壹群熱枕的工蟻卻在以同樣的速度拖著那些家當掉頭東行。而與此同時，還有壹些螞蟻，也許是意識到了信號的混亂和沖突，正空著手壹會兒向東壹會兒向西的亂跑。簡直是典型的辦公室場面。
不過，盡管如此，整個蟻群還是成功地轉移了。在沒有上級作出任何明確決策的情況下，蟻群選定壹個新的地點，發出信號讓工蟻開始建巢，然後就開始進行自我管理。
3.鳥群的“蜂巢思維”
壹個鳥群並不是壹只碩大的鳥。科學報道記者詹姆斯·格雷克寫道：“單只鳥或壹條魚的運動，無論怎樣流暢，都不能帶給我們像玉米地上空滿天打旋的燕八哥或百萬鯫魚魚貫而行的密集隊列所帶來的震撼。（鳥群疾轉逃離掠食者的）高速電影顯示出，轉向的動作以波狀傳感的方式，以大約七十分之壹秒的速度從壹只鳥傳到另壹只鳥。比單只鳥的反應要快得多。”鳥群遠非鳥的簡單聚合。
4.算法生成的群體智慧
在《蝙蝠俠歸來》中有壹個場景，壹大群黑色大蝙蝠壹窩蜂地穿越水淹的隧道湧向紐約市中心。這些蝙蝠是由電腦制作的。動畫繪制者先制作壹只蝙蝠，並賦予它壹定的空間以使之能自動地扇動翅膀；然後再復制出幾十個蝙蝠，直至成群。之後，讓每只蝙蝠獨自在屏幕上四處飛動，但要 遵循算法中植入的幾條簡單規則：不要撞上其他的蝙蝠，跟上自己旁邊的蝙蝠，離隊不要太遠。 當這些“算法蝙蝠”在屏幕上運行起來時，就如同真的蝙蝠壹樣成群結隊而行了。
5.湧現——看不見的手
“蜂巢思維”的神奇在於，沒有壹只蜜蜂在控制它，但是有壹只看不見的手，壹只從大量愚鈍的成員中湧現出來的手，控制著整個群體。它的神奇還在於，量變引起質變。要想從單個蟲子的機體過度到集群機體，只需要增加蟲子的數量，使大量的蟲子聚集在壹起，使它們能夠相互交流。等到某壹階段，當復雜度達到某壹程度時，“集群”就會從“蟲子”中湧現出來。
螞蟻研究的先驅者惠勒認為，集群所形成的超級有機體，是從大量聚集的普通昆蟲有機體中“湧現”出來的。他指出，這種湧現是壹種科學，壹種技術的、理性的解釋，而不是什麽神秘主義或煉金術。
湧現是壹種非常普通的自然現象。湧現這個概念表現的是壹種不同類型的因果關系。在這裏，2+2不等於4，甚至不可能意外地等於5。在湧現的邏輯裏，2+2=蘋果。當聆聽巴赫時，充溢我們身心的所有“巴赫的氣息”，就是壹副富有詩意的圖景，恰如其分地展現出富有含義的模式是如何從音符以及其他信息中湧現出來的。
要想洞悉壹個系統所蘊藏的湧現結構，最快捷、最直接也是唯壹可靠的方法就是運行它。就此而言，有什麽潛藏在人類個體中沒有湧現出來，除非所有的人都通過人際交流或政治管理聯系起來？在這種類似於蜂巢的仿生超級思維中，壹定醞釀著某種最出人意料的東西。這裏有壹個關於活系統的普遍規律： 低層級的存在無法推斷出高層級的復雜性。
計算機科學家越來越意識到，蜂巢思維和分布式問題是壹體的，它們都是從壹大堆相互連接的部件中湧現出來的模式。
6.從量變到質變
事物的湧現大都依賴於壹定數量的個體，壹個群體，壹個集體，壹個團夥，或是更多。滿滿壹槽的水，當妳拔去水槽的塞子，水就會開始攪動，形成渦流。渦流發展成為漩渦，像有生命壹般成長。不壹會兒，漩渦從水面擴展到槽底，帶動了整個水槽裏的水。不停變化的水分子瀑布在龍卷中旋轉，時刻改變著漩渦的形狀。
不管我們在何時拔掉塞子，漩渦都會無壹例外地出現。漩渦是壹種湧現的事物——如同群壹樣，它的能量及結構蘊涵於群體而非單個水分子的能量和特性之中。壹如所有湧現的事物，漩渦的特性來源於大量***存的其他個體，壹滴水並不足以顯現出漩渦，而壹把沙子也不足以引發沙丘的崩塌。
數量能帶來本質性的差異。壹粒沙子不能引起沙丘的崩塌，但是壹旦堆積了足夠多的沙子，就會出現沙丘，進而也就能引發壹場沙崩。壹些物理屬性，如溫度，也取決於分子的集體行為。當連接度高且成員數目大時，就產生了群體行為的動態特性——量變引起質變。
7.區塊鏈：二十壹世紀的圖標
原子是20世紀科學的圖標。原子象征著簡單所代表的質樸力量，代表著牛頓的機械論世界觀，不管是科學還是管理，都遵從於自上而下的層級結構。壹個帶有禪意的思想：原子是過去，下個世紀的科學象征是充滿活力的網絡。
網絡的圖標是沒有中心的——它是壹大群彼此相連的小圓點，是由壹堆彼此指向、相互糾纏的箭頭織成的網。達爾文在其巨著《物種起源》中論述了物種如何從個體中湧現而出。這些個體的自身利益彼此沖突，卻又相互關聯。當他試圖尋找壹幅插圖做此書的結尾時，他選擇了纏結的網。
網絡是唯壹有能力無偏見地發展或無引導地學習的組織形式。所有其他的拓撲結構都會限制可能發生的事物。群的拓撲結構多種多樣，但是唯有龐大的網狀結構才能包容形態的真正多樣性。
網絡是群體的象征，由此產生的群組織——分布式系統——將自我散布在整個網絡，以致於沒有哪壹部分能說，“我就是我”。無數的個體思維聚在壹起，形成了無可逆轉的社會性。它所表達的既包含了計算機的邏輯，又包含了大自然的邏輯，進而展現出壹種超越理解能力的力量。暗藏在網絡之中的是神秘的看不見的手——壹種沒有權威存在的控制。 原子代表的是簡潔明了，而網絡傳送的是由復雜性而生的淩亂之力。
1962年，第壹篇有影響力的論文《分布式通信網絡》宣告網絡的誕生，之後的幾十年，網絡得到巨大發展，發展成為有圍墻花園的互聯網。人們發現圍墻花園並不是堡壘，反而更像是監獄。
區塊鏈在這個時候應運而生，比特幣在2008年金融危機之後首次打破圍墻，創造了壹個新的天地。經過近十年的發展，它已迅速發展成為壹個3342億美元的新興行業。區塊鏈基於P2P網絡，融入密碼學、概率論、計算機科學、行為經濟學、社會學等多門學科，依賴群體智慧和湧現模式，組成了壹個分布式、去中心化、協作及可適應性的網絡。區塊鏈將掀起壹場革命，在這裏，蜂巢似的群體是主角。
8.達爾文時代的數學原理
達爾文的自然選擇說中最不能讓人接受的部分就是它的必然性。自然選擇的條件非常特殊，但這些條件壹旦滿足，自然選擇就會無可避免地發生！自然選擇也許不該被稱為生物學定律。它發生的原因不是生物學，而是概率論。
進化不是壹個生物過程，它整合了技術、數學、信息和生物學的過程，幾乎可以說，進化是壹條物理法則，適用於所有的群體，不管它們有沒有基因。
我相信存在壹種生命的數學。自然選擇也許就是這種數學中的加法。要想充分解釋生命的起源、復雜性的趨勢以及智能的產生，不僅僅需要加法，還需要壹門豐富的數學，由各種互為基礎的復雜函數所組成。它需要更為深入的進化。 單憑自然選擇是遠遠不夠的。要想大有作為，就必須融入更富創造力和生產力的過程。除去自然選擇，它必須有更多的手段。
壹如乘法是某種連加運算，但從這種快捷運算中湧現出了全新的力量，如果我們只把乘法看成是加法的重復，就永遠也不可能掌握這種力量。 只滿足於加法，妳就永遠得不到E=mc?。
任何事物聚集成群都會與原來有所不同：聚合體越多，由壹個聚合體觸發另壹個聚合體這樣的相互作用就越有可能會呈指數級增長。在某個點上，不斷增加的多樣性和聚合體數量就會達到壹個臨界值，從而使系統中壹定數量的聚合體瞬間形成壹個自發的環，壹個自生成、自支持、自轉化的化學網絡。
區塊鏈就是這樣的網絡，聚合自組織的蜂巢，從多個維度上進行自然選擇，在不同的尺度上，以不同的節律，用不同的風格運行著。這種多元化的深度進化，猶如智能，是從某種動態群落中湧現出來的。這種最具適應性的系統是如此不羈，以至於與失控之間僅壹線之隔。進化的系統會自己找到這個平衡點。
引述阿博切那個怪人的話，他說：“我更關心那些空白的地方，那些能想象得到卻實現不了的形態。”在區塊鏈的網絡裏，未來已來！