Ей не хватало самоорганизации
Израильские исследователи выяснили, что геометрические задачи, которые успешно решает группа муравьев, не может так же легко решить простая физическая модель, и чтобы она приблизилась к муравьям, понадобилось добавить в нее ряд правил, вдохновленных муравьиной механикой. Однако решить наиболее сложную задачу модель смогла только при ручной настройке. Это указывает на то, что муравьи справляются с задачей не только за счет физики, но и за счет самоорганизации, которую авторы назвали коллективной когницией. Работа опубликована в Journal of The Royal Society Interface.
Группы муравьев эффективно решают геометрические задачи, которые один муравей решить не способен — например, переносят груз сложной формы через узкие проходы. При этом большие группы муравьев справляются лучше маленьких — им требуется меньше попыток и времени. Однако это не означает, что толпа муравьев лучше понимает геометрию, осознает смысл задачи и планирует маршрут — скорее всего, муравьи в целом не способны на это. Секрет их успеха — в коллективной механике. Ускорение и скорость большой группы, несущей груз, меньше, а инерция — больше, и поэтому при столкновении со стеной груз не отскакивает от нее резко, а скользит вдоль. Кроме того, лидер, задающий направление группы, периодически меняется, из-за чего меняется и направление движения груза. Как показали ранние исследования, эта смена лидера происходит случайно, и чаще — в больших группах, чем в маленьких.
Команда ученых из Научно-исследовательского института Вейцмана во главе с Офером Фейнерманом (Ofer Feinerman) изучает коллективное поведение муравьев с точки зрения физики и теории сложных систем более десяти лет. В этот раз они решили проверить, связан ли успех муравьев в задаче с грузами исключительно с физикой и случайными поворотами, или наряду с этим имеет место какая-то коллективная когниция. Они создали простую модель на основе гравитации и шума, чтобы сравнить ее производительность с муравьиной. Группам муравьев, как и прежде, предлагали пять геометрических головоломок разного уровня сложности: с грузами в форме I, T и Н и с одной или двумя узкими щелями. Модель (симуляция) решала те же задачи, но теперь грузом управляли не люди, а заранее прописанные настройки: в базовой версии на груз воздействовала сила фиксированной величины, приложенная к центру масс, которая тянула груз в сторону прохода, и шум, который обеспечивал случайные отклонения направления.
Муравьи справлялись со всеми задачами, но успех зависел от размера группы. Самую простую головоломку грузом в форме I группы любых размеров решали в 75 процентах случаев. На более сложных задачах разница стала заметнее: маленькие группы чаще ошибались, застревали, и им требовалось больше попыток. Базовая модель оказалась способна решить только самую простую головоломку с I-грузом, где его можно было пронести через щель без множества поворотов. В остальных задачах модель провалилась — грузы T и H упирались в стены, не могли развернуться и застревали, поскольку сила, приложенная к центру, не создавала вращающего момента. В задачах с двумя щелями модель даже не приблизилась к решению.
Тогда ученые стали усложнять модель, добавляя в нее характерные для групп муравьев особенности. Сначала они сместили точку приложения силы с центра на случайную точку на периметре груза — тогда модель смогла решить задачу с T-грузом и частично с H. Затем они ввели случайную смену точки приложения силы, имитируя смену лидера, и тогда модель справилась с H-грузом. А когда упругие столкновения со стенами заменили на неупругие, позволив грузу скользить вдоль стен, модель смогла пронести Т-груз через две щели, но пронести через них H-груз ей по-прежнему не удавалось. Эту проблему удалось решить, подобрав частоту шума и частоту смены лидера именно под эту задачу. Муравьи же справлялись со всеми задачами, а значит, самостоятельно адаптировали поведение под определенную головоломку.
Авторы заключили, что механических эффектов (вроде смены точки приложения сил) недостаточно для объяснения поведения коллектива муравьев в самых сложных геометрических задачах. Хотя модель с такими правилами гораздо лучше справлялась с головоломками, для самых сложных задач требовалась ручная донастройка. Это значит, что у муравьев есть адаптивные механизмы или коллективная когниция, которых нет в модели. Ученые предположили, что это может быть связано с усилением феромонного следа от застрявшего груза, который привлекает новых муравьев. Кроме того, муравьи начинают тянуть застрявший груз в разные стороны, усиливая шум, а в модели он постоянный. В заключение исследователи подчеркнули, что под коллективной когницией они понимают самоорганизацию муравьев, которая позволяет их системе подстраивать свои физические параметры под условия в реальном времени, а не способность «думать».
Ранее та же команда ученых сравнила производительность людей и муравьев в геометрических задачах. Чтобы уравнять условия между людьми и муравьями, людей лишили возможность видеть друг друга, общаться или жестикулировать: они видели только схематично изображенный груз на экране, щель, через которую его нужно было пронести, а также стрелочки, указывающие, куда тянут груз другие участники. Тогда выяснилось, что группа людей в такой симуляции справляется со сложными вариантами задачи хуже, чем группа муравьев. Подробнее об этом читайте в материале «Диванные эксперты».