在一个社会团体內，思维方式的多元化是群体作为一个整体完成有效决策的关键。
超个体 一个由许多个体组成的有机体，它拥有个体身上并不具备的特性，这种特性源于个体之间的互动与连接。超个体中没有个人领导者，但这种组织形式能够提升群体的智慧。利用这种智慧，群体可以做出集体性决策。因此，超个体比简单的个体叠加更加强大。
自组织 简单规则产生复杂模式的过程被称为“自组织”。例如：单个细胞聚集形成心脏；原子和分子聚集形成晶体，晶体又组成带有复杂图案的贝壳。 简单的局部规则。原子或分子与相邻的原子与分子相互吸引或排斥。沙子在重力、风以及相互摩擦的联合作用下形成沙丘。
复杂自适应系统 当一群人能够共同应对周围环境的变化时，这个群体便成为一个复杂自适应系统。
涌现特性 指“整体大于部分之和”的特性，即整体会因各组成部分的相互连接和互动呈现出的新的特性。这种新的特性只有整体才具有，任何组成部分都不具有。
向动物的现实世界学习：跟随与保持同步 （公司不强制加班，为什么还有很多人加班呢？开始招进来的人自愿加班，后来的跟随也加班，规模越来越大，自愿加班的习惯就养成了） 向科学的想象世界学习：正反馈与负反馈
负反馈 指受控部分发出反馈信息，削弱控制部分的活动，它通常被用来“纠正”错误。
一个团队中，只要有5%的领导者知道目标，就有90%的机会成功领导团体其他成员达成目标。 如果路上有一个人凝望某处，可以诱使40%的行人一起凝望；有两个人凝望，“模仿者”的比例为60%；有五个人凝望，“模仿者”的比例上升至80%。
柏德三规则：
- 跟随前面的蝗虫；
- 和周围蝗虫的步伐保持一致；
- 与后面的蝗虫保持距离。
群体中只需要有个别匿名个体心中有一个明确的目标，并确切地知道怎样去实现它，该群体的其他个人只需跟随它们一起实现这一目标，虽然它们并未意识到自己是在跟着别人走。
蚁群模式，最佳实践的正反馈
选择一条非正式的捷径越过田野或公园时，不要盲目地跟随前人的脚步，应该为自己找到最短的路线。实验表明，总会有更短的路线出现。 执行任务时，注意附近执行类似任务的人。如果他们比你表现得更好，放下你的骄傲，效仿他们的行为！
蚂蚁释放费洛蒙，其他回“跟着费洛蒙走”，较短路线上释放更多的费洛蒙。
粒子群优化 它们的运动由两种力量之间的平衡来掌控，一种力量吸引它靠近迄今为止由它自己找到的最佳位置，另一种力量吸引它靠近由临近个体发现的最佳位置。
人类群体模式、社会力与物理力连接的自组织
如果你和一群人同处于一个危险环境中，你应该用60%的时间跟随人群，用剩余40%的时间找到自己的逃生路径。（工作也应该这样吧，60%的时间跟随大家，学习相同的技术，剩余的时间应该关注行业中其它的技术，更新技术栈） 在人群中穿行的最好方法就是保持与人群流动的同步性，随着人群一起流动而不是打乱它的秩序。
牛顿三大运动定律
- 任何物体都保持匀速（这个速度也可能为零）直线运动状态，直到其他物体的作用力迫使它改变这种状态。
- 当物体收到外力的作用时会产生加速度，加速度会改变物体运动的速度和方向，加速度的大小与外力的大小成正比，但与物体的质量成反比。
- 每一个行动都存在作用力与反作用力。
米勒把蜜蜂的智慧总结为三点：
- 各抒己见，寻求多样化的知识；
- 鼓励不同想法的友好竞争；
- 找到一个能让最佳选项脱颖而出的有效机制。
这其实也是一个算法：最简单的算法会导致整体的智能和繁荣。 当然，亚当·斯密这个思想也可以用一个否定句式来表达：一定不能够用一个特别聪明的头脑来设计一套复杂的法则。在持续跟进，不断指挥和调配中谋求财富和智能的最大化，其结果一定是混沌、无序、混乱、低效、低智能，社会将整体趋于贫困。 这样看来，亚当·斯密的理论还可以用五个字概括：算法的力量。当然，也可以换成另外五个字：潜在无头脑。怕就怕“有头脑”和“自上而下”施加的复杂性，否则，还是那句话：
群体决策
- 即便每个个体都只有60%的机会得出正确答案，但在一个17人的群组中，多数人正确的机会将会上升到80%；而在一个45人的群组中，多数人正确的机会将会上升到90%。
- 电视答题节目中，“询问观众”一直都胜过“询问专家”。因为观众回答问题的正确率为90%，而“专家”的正确率却只有66%。
群体智慧并非奇迹，而是一个关于统计学的问题。很重要的一点是，所有的猜测都必须是独立的。如果不是，那么群体智慧便会迅速消失。