Человеческие команды часто рушатся под собственным весом. Если добавить в проект слишком много людей, вы получите хаос. Мы склонны верить старой поговорке: «Слишком много поваров портят бульон».
Но муравьи не знают таких правил.
Наоборот, они становятся эффективнее.
Офер Фейнерман, специалист по поведенческой экологии из Института Вейцмана, начал наблюдать за тем, как муравьи тащат пищу несимметричной формы обратно в гнездо. Это выглядело удивительно эффективно. Настолько, что он задался вопросом: правило «слишком много поваров» вообще применимо к насекомым?
Ответ, опубликованный в журнале Journal of the Royal Society Interface, оказался отрицательным.
Добавление новых муравьев в группу — это не просто прирост рабочей силы. Это расширение возможностей. Крупные группы способны решать сложные задачи, с которыми маленькие отряды просто не справляются.
Как муравьи масштабируют свой интеллект
Чтобы проверить это, исследователи не просто насыпали сахар муравьям. Они создали специальную задачу.
Команда распечатала на 3D-принтере объекты определенной формы и веса. Чтобы длинные рога безумных муравьев (Paratrechina longicornis ) заинтересовались ими, предметы на ночь помещали в кошачий корм. Запах был непреодолимым.
Затем начались лабиринты.
Лазерная резка создала лабиринты разной сложности. Муравьев помещали внутрь. Ключевым моментом здесь была контролируемость. Вес объектов пропорционально увеличивался вместе с числом муравьев.
Зачем? Чтобы изолировать фактор кооперации. Если бы нагрузка росла, а число муравьев оставалось прежним, измерялась бы лишь утомляемость. Масштабируя оба параметра, команда Фейнермана смогла измерить именно координацию.
Они оставили приманки в лабиринтах возле гнезд и начали съемку.
Какие группы преуспевают?
Небольшие лабиринты? Легко.
Практически все группы, независимо от численности, уверенно проходили простые маршруты с небольшими объектами. Никакого явного преимущества для крупных групп здесь не наблюдалось.
Но стоит изменить условия, как динамика меняется.
Усложните лабиринт. Увеличьте вес груза. Внезапно маленькие группы теряются. Они не могут синхронизировать свои действия. А вот крупные группы процветают.
Крупные колонии муравьев оказались значительно эффективнее.
Это подтвердилось даже когда в игру вступила гравитация. Когда маневры требовали учета физических сил, а не только грубой силы, крупные группы снова показали лучшие результаты.
Дело не только в силе. Дело в распределенном решении проблем.
Могут ли машины подражать муравьиной мудрости?
Команда Фейнермана не ограничилась биологией. Они провели компьютерные симуляции.
Смогут ли программы машинного обучения пройти те же лабиринты, применяя физические теории и расчеты сил?
Результаты дали представление о том, почему колонии так эффективны.
Простые модели, основанные только на гравитации, сработали для простых головоломок. Как выразился Фейнерман:
«Если наклонить лабиринт и потрясти его, нагрузка в конце концов выпадет».
Это физика. Предсказуемая. Статичная.
Но в сложных лабиринтах простые гравитационные модели потерпели неудачу.
Для решения более сложных сценариев в симуляцию пришлось ввести свойства, напоминающие поведение муравьев. В первую очередь — распределенный характер. Гравитация действовала не на один центр масс, а на разные точки объекта с интервалом в несколько секунд.
Муравьи не производят сложных расчетов. Они реагируют. Локально. Одновременно.
Почему это не «роевой разум»
Здесь кроется ловушка: наблюдение за совместной работой муравьев создает ощущение единого мозга.
Легко назвать это роевым сознанием. Коллективным разумом.
Исследования Фейнермана опровергают этот стереотип.
Симуляции показали, что муравьи не используют сложный когнитивный аппарат. Они следуют простым правилам.
«Муравьям не требуется такое [внешнее] настройка, и они используют одни и те же правила… без какой-либо внешней информации».
Сравните это с программами машинного обучения. Им требовалось внешнее вмешательство. Разработчикам приходилось корректировать код в зависимости от конкретного лабиринта.
Муравьи? Они просто шли.
Результатыsuggest, что колонии муравьев масштабируют свою изобретательность в зависимости от размера. Но это эмерджентное поведение (возникающее свойство), а не централизованный интеллект. Каждый муравей действует случайно. Неосознанно.
Они полагаются на локальные взаимодействия.
Это различие важно для искусственного интеллекта. Мы часто ищем человеческую логику в наших алгоритмах. Но муравьи предлагают другой путь. Путь, который не требует центрального командира. Или программиста.
Просто правила. И количество.
Лабиринт все еще открыт. Вопрос в том, смогут ли наши текущие модели сотрудничества адаптироваться к этому хаотичному, распределенному эффективному механизму. Или мы продолжим пытаться втеснять квадратные колышки в круглые отверстия.
Муравьи уже знают ответ. Мы лишь догоняем их.
