Птицы стаями. Саранча роится. Рыбная школа. В сообществах организмов, которые кажутся хаотичными, каким-то образом возникает порядок. Коллективное поведение животных различается в деталях от одного вида к другому, но во многом оно соответствует принципам коллективного движения, которые физики разрабатывали на протяжении веков. Теперь, используя технологии, которые стали доступны лишь недавно, исследователи смогли изучить эти модели поведения более тщательно, чем когда-либо прежде.

В этом выпуске эволюционный эколог Иэн Кузен беседует с соведущим Стивен Строгац о том, как и почему животные демонстрируют коллективное поведение, стайку как форму биологических вычислений, а также о некоторых скрытых преимуществах приспособленности жизни как части самоорганизованной группы, а не как личности. Они также обсуждают, как лучшее понимание роящихся вредителей, таких как саранча, может помочь защитить глобальную продовольственную безопасность.

Послушай Подкасты Apple, Spotify, Подкасты Google, TuneIn или ваше любимое приложение для подкастинга, или вы можете транслировать его из Quanta.

Запись

[Играет тема]

СТИВЕН СТРОГАЦ: Во всем животном мире, от крошечных комаров до рыб, птиц, газелей и даже таких приматов, как мы, существа склонны организовываться в большие движущиеся структуры, которые преследуют, казалось бы, спонтанную коллективную цель. Зачастую ни одно отдельное существо не выступает в роли лидера, организующего эти массовые движения. Скорее, животные просто плавно выстраиваются в линию.

И хотя кажется, что такие системы колеблются в хаосе или нестабильности, этим коллективам каким-то образом удается двигаться таким образом, который кажется чрезвычайно хорошо скоординированным и целеустремленным, что может подтвердить любой, кто наблюдал за бормотанием скворцов или стаей рыб. Но что является движущей силой такого поведения?

Я Стив Строгац, и это подкаст «Радость почему» от Quanta Magazine где мой соведущий Жанна Левин и я по очереди исследую некоторые из самых больших вопросов, оставшихся без ответа, в математике и естественных науках сегодня.

[Тема заканчивается]

В этом выпуске мы собираемся разобраться в сути того, почему животные собираются в стаи, роятся и собираются в стаи. Как новейшие технологии, такие как искусственный интеллект и 3D-камеры, дают новое понимание? И что изучение динамики групп животных может сказать нам о нас самих, как индивидуально, так и коллективно?

Пролить свет на эти загадки призван эволюционный эколог. Иэн Кузен. Иэн — директор департамента коллективного поведения Института поведения животных Макса Планка и профессор Констанцского университета. Среди множества наград, которые он получил, — премия National Geographic Emerging Explorer, премия Лагранжа, высшая награда в области науки о сложности, и премия Лейбница, высшая исследовательская награда Германии. Йен, мы так рады, что ты сегодня с нами.

ЙЭН КУЗИН: Приятно быть здесь, Стив.

СТРОГАЦ: Что ж, я очень рад видеть вас снова. Мы старые друзья, и нам будет очень приятно услышать о последних изменениях в коллективном поведении. Но давайте начнем — я полагаю, нам стоит поговорить о том, кто ваши экземпляры? Не могли бы вы рассказать нам немного о некоторых животных и о разнообразии форм, которые принимает их коллективное поведение в изученных вами системах?

КУЗИН: Что ж, это одна из самых удивительных вещей в изучении коллективного поведения. Дело в том, что он играет центральную роль во многих процессах жизни на нашей планете, и мы буквально изучаем целый ряд организмов, от самого простого животного на планете — его называют плакозоа; это базальный тип, возможно, Простейшее многоклеточное животное на планете; его рой клеток, тысячи клеток, движущихся, как птичья стая или рыбий косяк, — от беспозвоночных, таких как муравьи, которые обладают удивительным скоординированным поведением, или саранчи, образующей одни из самых крупных и разрушительных стай, до позвоночных, таких как стайные стаи. рыбы, стайные птицы, пастушьи копытные и приматы, в том числе и мы — люди.

СТРОГАЦ: Итак, на самом деле кажется, что это охватывает весь спектр, вплоть до… должен признаться, я никогда об этом не слышал, правильно ли я понял: плакозоа?

КУЗИН: Плакозоа, да. Это маленькое существо было найдено ползающим по стеклу тропических аквариумов. Вы можете увидеть это невооруженным глазом. Это примерно миллиметр, может быть, полтора миллиметра, если он очень большой. И вы знаете, изучение этого замечательного существа лишь недавно привлекло внимание учёных.

И это во многом потому, что этот странный маленький причудливый рой клеток на самом деле обладает той генетической сложностью, которую вы могли бы ассоциировать с гораздо более сложным организмом. Например, у него есть широкий спектр нейротрансмиттеров, но нет нейронов.

[СТРОГАЦ смеется]

Имеет то, что называется Нох Гены. Нох гены в биологии развития связаны со сложным строением тела. У него нет сложного плана тела. И поэтому, возможно, вы можете подумать: ну, это существо, возможно, эволюционировало, чтобы стать более сложным, а затем снова эволюционировало, чтобы упростить себя, и поэтому оно сохранило эти характеристики сложности.

Но исследователи-генетики опубликовали в журнале своего рода знаковую статью. природа что показало, нет, на самом деле это один из наиболее первичные группы клеток. И, конечно же, коллективное поведение — что может быть более прекрасным примером, чем объединение клеток в организм. Ты знаешь? Это одна из причин, по которой мы это изучаем: попытаться понять, почему коллективное поведение сыграло центральную роль в возникновении сложной жизни на нашей планете.

СТРОГАЦ: Чувак, это только начальный этап собеседования, а ты уже сносишь мне мозг. Вы также отвлекаете меня от того, о чем я собирался с вами говорить. Это так интересно и так ново для меня, что я ошеломлен. Я хочу вернуться к этой части истории, потому что это так... я имею в виду, это действительно удивительно, что у них было... Я правильно вас услышал, что у них есть вещи, связанные с наличием нервной системы, но у них нет нервной системы? И у них есть биологические гены развития, как если бы им нужно было развить целый сложный план тела, как у плодовой мушки, но у них нет такого тела?

КУЗИН: Точно, именно. Таким образом, они действительно могли бы дать нам намек на происхождение интеллекта. Наше конкретное исследование, который мы опубликовали в этом году, вы знаете, мы показали, что структура их тела действительно ведет себя очень похоже на стаю птиц или косяк рыб: клетки локально взаимодействуют с другими и стремятся выровнять направление своего движения.

Поэтому их тянет друг к другу. Они как бы соединены вместе, как эластичный лист, но при этом имеют тенденцию быть подвижными. У них есть реснички, маленькие реснички на основании, поэтому они могут перемещаться по окружающей среде. А силы, которые они применяют к своим ближайшим соседям, заставляют их выравниваться друг с другом.

Итак, если мы проследим за этими клетками под микроскопом, посмотрим на их расположение и на привлекательность отдельных людей, мы будем использовать во многом те же технологии, те же модели, то же мышление, которое мы используем для Коллективное поведение в птичьих стаях или рыбные косяки или другие типы групп но примените это к этим животным.

Итак, одна из вещей, которые я считаю наиболее примечательными в коллективном поведении, заключается в том, что, хотя свойства системы, будь вы клеткой или птицей, сильно различаются, когда вы смотрите на коллективное действие, коллективные свойства и математика, лежащие в основе этого, на самом деле могут оказываются очень похожими. Таким образом, мы можем обнаружить так называемые универсальные свойства, которые соединяют эти разные, на первый взгляд несопоставимые системы.

СТРОГАЦ: Ну, конечно, теперь вы говорите на моем языке, поскольку, знаете, именно это и привлекло меня в мое увлечение коллективным поведением, так это то, что существуют те универсальные математические принципы, которые, кажется, применимы вверх и вниз по шкале от ячеек до , ну, конечно, нам всегда нравится ставить себя на первое место.

Но, ладно, вы подняли так много разных вопросов, о которых нам стоит подумать. Позвольте мне попытаться вернуться к началу, как бы мне ни хотелось остаться с вами здесь, с Плакозоа.

Так, например, вы упомянули такие слова, как «стаи» и «стаи», а иногда мы слышим, как люди говорят о «роях», как о насекомых. Есть ли причина, по которой одно и то же слово обозначают тремя разными словами? Разве это не одно и то же, когда мы говорим о коллективных группах? Есть ли причина, по которой нам не следует говорить о стайных птицах или роящихся рыбах?

КУЗИН: Нет, я думаю, что мы разработали эти слова, и в разных языках есть разные слова. В немецком языке, языке, изобилующем множеством слов, их на самом деле сравнительно немного. В то время как в английском языке много разных слов. Вот, знаете, например, группу ворон называют убийством ворон.

[СТРОГАЦ смеется]

Вы сами раньше употребили чудесное слово «журчание» скворцов. И я думаю, что именно красота, пленительная красота стаи, стайности и роения, породила эти чудесные слова, которые можно ассоциировать с конкретными примерами.

Итак, я думаю, что это очень полезная вещь, потому что ранее я подчеркивал общие черты, математические сходства, но есть и различия. Есть разница между стаей клеток и стаей птиц. Итак, чтобы понять эти системы, нам обоим необходимо учитывать общие принципы, а также те, которые различаются между системами. И в каком-то смысле язык отчасти отражает для нас то, как люди естественным образом разделяют или разделяют это на разные категории.

СТРОГАЦ: Интересный. Итак, вы упомянули «рой клеток» и «рой насекомых», я думаю, это было так, и вы сказали, что могут быть некоторые различия, хотя мы используем одно и то же слово. Что нам следует различать в этих примерах?

КУЗИН: Да, я думаю, что действительно интересно, так это то, почему существует общность, ведь различия настолько глубоки. У животного есть мозг. Он воспринимает сложную сенсорную информацию и пытается принимать решения относительно окружающей среды. Животные в среднем способны к гораздо более сложному и изощренному поведению, чем клетки.

Но клетки, конечно, сами по себе имеют сложные внутренние процессы. Но в их взаимодействиях в большей степени доминируют физические силы, масштабы их действия и возникающие напряжения, физические напряжения, которые формируются внутри клеточной совокупности.

В то время как животные, взаимодействие между птицами в стае, невидимы. У них нет физической формы. И поэтому поначалу можно подумать, ну тогда это всего лишь аналогия. На самом деле, я бы сказал, что еще пять-десять лет назад я тоже думал, что это просто аналогия. Я подумал, что эти различия должны быть очень важными. Но мы начинаем понимать, что их общей чертой являются вычисления.

Дело в том, что эти элементы собираются вместе, чтобы вычислить окружающую среду способами, которые они не могут вычислить самостоятельно. Каждый человек, даже если у вас очень сложный человеческий мозг, и вы ходите по миру, если у вас нет социальных взаимодействий с другими или, тем более, вы знаете, основывается на культурной сложности, которую мы наследуем, когда мы рождаемся в нашей жизни, тогда мы очень ограничены.

Итак, есть глубокие, очень увлекательные вопросы, которые мы только начинаем решать, касающиеся вычислений и возникновения сложной жизни.

СТРОГАЦ: Такая интересная точка зрения. Я не знал, какое слово ты собирался сказать, когда сказал, что у них всех есть что-то общее. Я был... не мог догадаться, но мне это нравится: вычисления.

Итак, вы знаете, это заставляет меня вспомнить об известной вещи, о которой люди, возможно, видели фильмы на YouTube или по телевидению, где есть стая птиц - может быть, это скворец - и ястреб, или сокол, или что-то в этом роде приближается к нам. стая. Может быть, вам стоит дать нам визуальное описание того, что происходит дальше, и почему я думаю, что в этом примере есть какое-то отношение к вычислениям?

КУЗИН: Ну, я имею в виду, если вы посмотрите на эти группы, вы знаете, когда эти хищники присутствуют и нападают на эти группы, будь то косяк рыб или стая птиц, вы увидите, что группа ведет себя как своего рода волнообразная жидкость. Вы видите эту рябь света, пересекающую группу, или рябь плотности, пересекающую группу.

И это свидетельствует о том, что люди могут очень быстро распространять информацию о местонахождении этого хищника посредством социальных взаимодействий. Например, люди, которые видят хищника, возможно, лишь немногие из них изначально видят хищника. Но при повороте, а затем это поведение копируется другими, изменение плотности, изменение поворота распространяется чрезвычайно быстро.

И если мы будем использовать — я уверен, что мы вернемся к этому позже — если мы будем использовать передовые инструменты визуализации для количественной оценки и измерения этих волн поворота, это приведет к тому, что волна будет распространяться примерно в 10 раз быстрее, чем максимальная скорость. самого хищника. Таким образом, особи могут реагировать на хищника, которого они даже не видят.

Итак, группа и индивидуумы в группе — поскольку отбор, естественный отбор действует на индивидуумов — обычно они могут реагировать на стимулы, которые они не обнаруживают.

Это немного похоже на нейрон, передающий информацию посредством электрических сигналов. В данном случае это не электрические сигналы. На самом деле именно плотность и изменчивость людей распространяются по всей группе, но это дает этим людям, находящимся на расстоянии, информацию о том, где находится угроза, поэтому они могут начать очень быстро удаляться от нее.

СТРОГАЦ: Я думаю, что это очень красивый наглядный пример того, что означают вычисления в данном контексте. Что мы можем видеть волны паники или избегания, текущие по стае. Это настолько интересно, что это намного быстрее, чем особи могут сделать самостоятельно, и, я думаю, быстрее, чем то, что хищник может сделать самостоятельно.

КУЗИН: Одна из причин, почему это может быть так, почему мы так думаем, заключается в том, что группа — естественный отбор, даже если он действует на отдельных людей, важна их приспособленность, и для всех будет такая коллективная выгода, если они будут вести себя хорошо. в некотором роде.

Это снова относится к тому, что мы узнали о физических системах, особенно о физических системах. близок к фазовому переходу. Итак, система, которая близка к переходу между различными состояниями, например, между твердым телом и жидкостью, вы знаете, если вы замораживаете воду, и она внезапно переходит в твердое состояние, коллективное поведение этой системы в этом случае весьма примечательно. точка перехода, эта развилка, которая, конечно же, является вашей собственной областью изучения. И это то, что мы теперь знаем, теперь у нас есть очень убедительные доказательства того, что естественный отбор подталкивает системы близко к этим точкам бифуркации из-за коллективных свойств, замечательных коллективных свойств, которые проявляются.

Когда мы впервые измерили эти свойства, казалось, что люди бросают вызов законам физики. Информация распространялась очень быстро.

И где-то в начале 1900-х годов, Эдмунд Селус, который был убежденным дарвинистом, но, как вы знаете, также был очарован увлечением телепатией в викторианскую эпоху, он предположил, что должна существовать передача мыслей, он это описал, или телепатия между птицами, которая позволяла им общаться так быстро.

И, конечно, люди, знаете, думают: «Ну это смешно, телепатии, конечно, быть не может». Но на самом деле, и это, может быть, немного спорно, но на самом деле, я думаю, мы до сих пор плохо понимаем сенсорные модальности и то, как эта информация так удивительно быстро распространяется по системе.

Я, конечно, не утверждаю, что существует телепатия. Но я предполагаю, что, настроив систему, настроив коллективную систему близко к этой критической точке, близко к этой точке бифуркации, она могла бы породить замечательные коллективные свойства, которые для наблюдателя выглядят фантастическими, для наблюдателя - странно. Потому что физика в этих режимах причудлива, фантастическа, удивительна, хотя и понятна науке.

СТРОГАЦ: Так что мне просто интересно, а теперь, в случае с коллективным поведением, настраивает ли природа стаю так, чтобы она находилась вблизи какой-то точки нестабильности или критичности. Вы предполагаете, что это часть того, что делает его таким эффективным?

КУЗИН: Да, это именно то, что я предлагаю. И вот, например, вы знаете, опять же, очень Недавняя статья за последние пару лет, когда мы публиковали, мы спрашивали: а как насчет того, чтобы получить лучшее из всех миров? А как насчет того, знаете ли, что в общих условиях вы хотите быть стабильными, вы хотите быть надежными. Но иногда хочется стать сверхчувствительным. Таким образом, в ходе естественного отбора биологические системы должны сбалансировать этот удивительный, своего рода противоречивый статус одновременно устойчивости и чувствительности. Как можно быть одновременно сильным и чувствительным?

Итак, мы думаем, что настройка системы близко к этой критической точке на самом деле позволяет этому произойти, потому что, если система отклоняется, она фактически стабилизируется. Но по мере приближения к этой критической точке он становится невероятно гибким и чувствительным к входным данным, например, входным данным, касающимся этого хищника. Так что, если косяк рыб находится далеко от этой критической точки — например, если они очень сильно связаны друг с другом — и они обнаруживают хищника, на самом деле требуется немало усилий, чтобы повернуть всех этих особей вспять. Они настолько сильно реагируют друг на друга, что внешним воздействиям трудно изменить их поведение.

Если, с другой стороны, они очень неупорядочены и все движутся в разных направлениях, то отдельное меняющееся направление вряд ли может быть воспринято другими и поэтому не распространяется по системе.

Таким образом, в такой промежуточной точке они действительно могут оптимизировать свою способность вести себя как группа и быть гибкими, но при этом передавать информацию. И это теория физики, которая существует уже давно, но на самом деле только в последние несколько лет она начала использовать технологию компьютерного зрения, чтобы отслеживать животных в группах и задаваться вопросом, как вы меняете, знаете ли, свои взаимодействия, когда, например, мир становится более рискованным?

Мы, биологи, всегда думали: «Что ж, если мир станет более рискованным и опасным, я стану более чувствительным к влиянию факторов. Я буду больше нервничать и с большей вероятностью подниму ложную тревогу». И это верно для животных в изоляции. Это верно и для людей, когда мы ведем себя изолированно. Но мы проверили это на группах животных, группах, которые развивались в контексте коллектива, и обнаружили, что в отношении них это не так.

Что они делают, так это меняют сеть, сеть связности того, как информация проходит через систему. И они настраивают его таким образом, чтобы оптимизировать компромисс между гибкостью и надежностью, то есть переводят его в этот критический режим, как мы и предсказывали.

СТРОГАЦ: На каких животных проводились эти исследования?

КУЗИН: Поэтому мы в основном работаем с мелкими стайными рыбками, потому что им приходится решать те же задачи — избегать хищников, находить подходящую среду обитания — но с ними можно справиться в лабораторных условиях. Итак, в рыбе на самом деле есть химическое вещество, которое называется шрекстофф, что по-немецки буквально означает «страшные вещи». И шрекстофф высвобождается естественным путем, если хищник нападает на рыбу, она должна выпустить это химическое вещество.

Итак, мы можем положить шрекстофф в воде, поэтому местонахождение хищника отсутствует, но мнение людей об этой среде меняется, мир стал более рискованным.

Так что же вы делаете, меняете ли вы то, что происходит в вашем мозгу? Изменяете ли вы свое взаимодействие с окружающей средой? Становитесь ли вы более напуганными, что, как мы думаем, естественно, делают животные?

Или, если представить, в сетевой системе, в коллективной системе, вы меняете топологию этой сети, социальной сети, способы общения с другими? Потому что это также может изменить реакцию на угрозы из-за той волны поворота, о которой мы говорили ранее.

Итак, мы обнаружили, что люди не меняются. Что происходит, так это изменения в сети. Индивиды стремятся изменить структуру этой сети, и именно это заставляет группу внезапно стать более чувствительной и более гибкой.

Например, раньше у людей был посредник: люди, находящиеся близко друг к другу, должны взаимодействовать более активно. Но, как вы можете представить в своей повседневной жизни, вы можете сидеть рядом с совершенно незнакомым человеком в автобусе и в среднем не иметь с ним сильной социальной связи. Таким образом, социальная сеть, с которой работают люди, может сильно отличаться от той, которую легко измерить.

Итак, что мы сделали… ну, это довольно сложно. Но что мы можем сделать, так это реконструировать мир с их точки зрения. И мы используем технику, пришедшую из видеоигр и компьютерной графики, называемую raycasting, при которой мы проецируем лучи света на сетчатку людей, чтобы мы могли видеть своего рода компьютеризированное представление того, что они видят в каждый момент времени. Но чего мы не знаем, так это того, как они это обрабатывают?

И снова мы можем использовать методы машинного обучения, потому что каждый мозг эволюционировал, чтобы делать одно и то же. Для этого потребовалась сложная сенсорная информация — как люди, слушающие нас сегодня. Это сложная акустическая информация, но они могут водить машину или, возможно, готовить, поэтому у них также есть сложная визуальная и обонятельная информация, но их мозгу приходится принять всю эту сложность и свести ее к так называемому уменьшению размерности, к решению или на вопрос «что я собираюсь делать дальше?» И мы очень, очень мало знаем о том, как это делают настоящие животные.

Но мы можем реконструировать их зрительные поля, а затем использовать те же методы для уменьшения размерности, чтобы понять, как мозг сводит эту сложность к решениям о движении?

А у рыб, которых мы изучали, очень небольшое количество нейронов в задней части мозга, которые определяют все их движения. Итак, мозгу приходится воспринимать всю эту сложность, уменьшать ее и принимать решения. И я думаю, что это замечательный вопрос в биологии: как мозг это делает?

СТРОГАЦ: Прежде всего, могу сказать, что мне нужно чаще читать ваши статьи. Вы сказали что-то о том, как направлять свет на сетчатку рыб, чтобы затем увидеть то, что они видят, или создать ощущение, что вы знаете, на что они смотрят? Я правильно это услышал?

КУЗИН: Да, на самом деле это не буквально проливает свет. Это все сделано в цифровом формате. Итак, представьте, что у вас есть косяк рыб в моментальном снимке, в застывшем моменте времени. Наше программное обеспечение отслеживает положение, а также осанку тела каждой из этих рыб. И что мы можем сделать, так это создать трехмерную компьютерную версию этой сцены, как в видеоигре. Тогда мы можем спросить: что видит каждый человек? Таким образом, мы можем поставить камеры в глаза людям.

Итак, рейкастинг немного похож на трассировку лучей, которая используется в компьютерной графике и представляет собой просто пути света, падающего на сетчатку. И все это мы делаем в цифровом формате, чтобы создать цифровой аналог реальности. Затем мы можем посмотреть, как свет будет падать на сетчатку в этой виртуальной сцене, своего рода фотореалистичной виртуальной сцене. Итак, это дает нам первый уровень: какая информация поступает к человеку?

И, конечно же, большой вопрос, который мы хотим задать: как мозг это обрабатывает? Как мозг справляется с этой сложностью и как он принимает решения? Как, например, текучие стаи и косяки рыб движутся так легко и красиво, с таким небольшим количеством столкновений, и все же автомобили на шоссе, как правило, с трудом обеспечивают коллективное движение? Я имею в виду, есть ли что-то, чему мы можем научиться из тысячелетий естественного отбора, что мы можем затем применить к транспортным средствам и роботам?

Так что в попытке понять это есть и прикладной элемент. Я хочу понять это во многом потому, что нахожу это увлекательным, но также в некоторых случаях это действительно применимо к реальным приложениям.

СТРОГАЦ: Мы скоро вернемся.

[Перерыв для вставки рекламы]

СТРОГАЦ: Добро пожаловать обратно в «Радость почему».

Я хотел бы вернуться к тому, что вы сказали во введении, когда переходили от клеток к приматам и так далее. Люди, возможно, не так знакомы с примером саранчи, и мне интересно, могли бы мы поговорить о некоторых — назовем их реальными или даже экономическими аспектами стадного скопления, потому что саранча оказывает большое влияние на мир, большее, чем я осуществленный. Я имею в виду, что я просматриваю здесь в своих заметках некоторые статистические данные о том, что в годы чумы саранча вторгается более чем на одну пятую земного покрова.

КУЗИН: Да.

СТРОГАЦ: Ты можешь в это поверить? И повлиять на средства к существованию каждого десятого человека на планете. Не могли бы вы немного рассказать нам об исследованиях такого рода и о том, как они связаны с вопросами глобальной продовольственной безопасности?

КУЗИН: Да, ты абсолютно прав. И я нахожу это весьма удивительным. Знаете, как вы только что сказали, они затрагивают каждого десятого жителя нашей планеты из-за нехватки продовольствия и продовольственной безопасности. И они часто делают это в таких странах, как Йемен и Сомали, где существуют серьезные проблемы, крупные конфликты, гражданские войны и так далее.

Но также из-за изменения климата ареал саранчи расширяется на большей части своего ареала. Итак, я имею в виду, что на данный момент в этом году Афганистан сталкивается с серьезным кризисом в своем продовольственном бассейне. Пару лет назад это был Мадагаскар. За год или два до этого в Кении наблюдался самый большой рой за 70 лет.

Так почему, вы знаете, со всеми современными технологиями, которые у нас есть для мониторинга, почему стаи становятся все более свирепыми и жестокими, понимаете? И одна из причин – изменение климата. Знаете, с этими стаями происходит следующее: саранча, слушателям может быть удивительно узнать это, но саранча на самом деле не любит находиться рядом друг с другом. Это пугливые, загадочные зеленые кузнечики, которым нравится, когда их оставляют в покое. Так что если у них много еды, они просто изолированы друг от друга. Они избегают друг друга. Только когда их заставляют собраться вместе, они совершают переход.

Так что их обычно называют одинокими из-за их уединенного образа жизни. Но если их заставят объединиться, они перейдут в переходный период. Они своего рода Джекил и Хайд из мира насекомых. В ходе эволюции они совершенно внезапно, в течение часа, поведенчески перешли в стадную форму, когда они начинают маршировать навстречу друг другу, следуя друг за другом.

Еще одна вещь, которую люди могут не знать, это то, что у саранчи на самом деле нет крыльев в течение первых нескольких месяцев их жизни. И поэтому, когда рождаются саранчи, они не летают. Это нелетающие нимфы. Только когда они становятся взрослыми, у них появляются крылья.

Итак, здесь происходит следующее: когда дожди приходят в Африку, например, или в Индию, или в другие районы, тогда у вас может быть пышная растительность, и небольшая популяция саранчи может размножаться, как эти загадочные кузнечики, они могут расти. по численности населения. Теперь, когда это население растет, они едят все больше и больше, и часто может наступить засуха.

Итак, если у вас высокая плотность населения, а затем внезапно исчезает пища, тогда саранча эволюционирует и переходит в стадную форму, когда они начинают маршировать вместе. Они начинают двигаться все вместе. Эти стаи могут состоять из миллиардов особей — насколько вы можете видеть, саранча марширует в унисон, как будто преследуя общую цель. А как только у них вырастут крылья, они смогут летать. И тогда все становится еще хуже, потому что они могут получить доступ к пассатам или другим, вы знаете, условиям окружающей среды, где они могут перемещаться огромными стаями на сотни или даже тысячи километров. Итак, это одно из самых масштабных и разрушительных коллективных поступков на нашей планете.

СТРОГАЦ: Ох, я не могу сказать, что мне очень знакома идея марша саранчи. Мы привыкли думать о них как об облаках, роящихся в воздухе. Но расскажи нам еще немного о марше, потому что я смутно помню некоторые удивительные исследования о вашем каннибалистическом аспекте саранчи, правильное ли это слово?

КУЗИН: Да, это было в 2008 году, и — но вы правы, вы знаете, эти огромные стаи, или стаи, или тучи саранчи, которые перемещаются на большие расстояния, вы знаете, мы мало о них знаем, потому что у нас не было технология для изучения этого. На самом деле у нас до сих пор нет технологий, позволяющих это изучить. Так что это не то чтобы не важно, это невероятно важно.

Но мы также знаем, что то, что предшествует этим летающим роям — я имею в виду, что летающий рой немного похож на лесной пожар, который уже вышел из-под контроля. Теперь у вас действительно будут проблемы с контролем над этим. Но если вы сможете контролировать это до того, как у них вырастут крылья, вы знаете, когда они формируют эти стаи в пустыне или в этой среде до этого, тогда у вас есть большой потенциал.

Итак, по практическим соображениям, мы сосредоточились на этих бескрылых стаях. А на самом деле, знаете, хоть вы и правы, я начал изучать это еще в середине 2000-х, мы сейчас, я сейчас возвращаюсь к саранче, и сейчас снова их изучаю.

В начале этого года мы только что создали первый в мире настоящий рой в лабораторных условиях, где мы отслеживали 10,000 15 саранчи в среде визуализации размером 15 на 8 на XNUMX метров, которую мы построили здесь специально для этой цели, здесь в Констанце. Так что забавно, что вы об этом упоминаете, потому что мои исследования сейчас как бы возвращаются к той же самой системе.

Но да, как вы сказали, мы обнаружили, вы знаете, этих насекомых, ну, почему они маршируют вместе? Почему они — сами понимаете, а мы сначала подумали, что это, должно быть, похожие на косяки рыб и стаи птиц. Речь должна идти об информации. Должно быть, речь идет о коллективном разуме. Что ж, мы ошиблись. И в этом заключается большая опасность. Если вы видите, ну, рой муравьев, который движется по кругу, движется как своего рода мельница, и вы видите косяк рыбы, например, превращающийся в тор или своего рода пончик, или вы видите вихрь, все это закономерности, которые выглядят одинаково, но они могут быть вызваны очень и очень разными явлениями.

И я думаю, что я заблуждался, думая, что когда вы видите коллективное движение, в его основе должны быть схожие процессы. Но в случае с саранчой это была не такая гипотеза передачи информации. На самом деле дело в том, что в этих пустынных условиях, когда еды внезапно становится мало, вам отчаянно не хватает необходимых питательных веществ, особенно в пустыне: белка, соли и воды.

И что для вас лучше в такой суровой среде, чем другой человек? Потому что они имеют идеально сбалансированный питательный состав. Итак, люди притягиваются друг к другу и склонны пожирать друг друга. Поэтому они развились, чтобы следовать за теми, кто удаляется, и пытаться укусить их сзади, в задней части живота, от чего очень трудно защититься. Голова сильно бронирована, но задняя часть брюшка по понятным причинам является слабым местом, там должно быть отверстие.

И поэтому они нацелены на это, но при этом они избегают нападения со стороны других. И результат следования за теми, кто движется от вас, и от тех, кто движется к вам, приводит к тому, что весь рой начинает вместе маршировать по этой пустынной среде.

И они также получают выгоду от адвекции, вместе покидая районы с низким содержанием питательных веществ. Потому что, вы знаете, если вы поместите человека в пустыню, он будет дезориентирован и будет двигаться кругами. То же самое и с саранчой. Но если вы поместите их в рой, коллективное согласование, синхронность между особями, вы знаете, сотни миллионов особей, объединяющихся друг с другом, они смогут очень целенаправленно выйти из этой бедной питательными веществами среды. А еще они могут топить хищников. Знаете, хищники здесь просто не смогут сильно повлиять.

СТРОГАЦ: Вообще, когда мы говорим обо всех этих примерах, я задаюсь вопросом: как вы всем этим заинтересовались в былые времена? Вы упомянули, что это было в 2008 году?

КУЗИН: Да, это была та статья в 2008 году.

СТРОГАЦ: Да, ты был занят этим еще до этого, да?

КУЗИН: Да, я защитил докторскую диссертацию. в конце девяностых по муравьям. Меня поразило поведение муравьев. И, честно говоря, все началось со страсти к природе и одержимости естественной историей и наблюдением за тем, что нас окружает.

В детстве я думал, что должен быть специалист, который понимает, почему образуются стаи, почему косяки рыб, почему птицы сбиваются в стаи. Я подумал, что это должно быть то, что изучают все.

В детстве я был художником. Меня очень интересовало творческое письмо, поэзия и искусство. Итак, меня изначально привлекла чистая красота, очарование этой красотой.

А в старшей школе я не был отличником в науке. Я занимался гончарным делом и рисовал. И когда я пошел в университет, я помню, как мой отец сказал мне: «Знаешь, сынок, ты должен делать то, что у тебя хорошо получается. Занимайтесь английским или искусством. Ты не учёный, ты натуралист, понимаешь?» И он был прав. Он был абсолютно прав.

И это было позже, когда я получил степень по биологии, и на самой первой лекции по биологии я понял, что это то, что мне нужно, я просто знал это. И я обнаружил, что существует целый мир статистической физики. Эти статьи вышли в то время и поразили меня, потому что их авторы видели глубокие математические принципы в различных системах.

Моя докторская степень. Советник сказал, что, знаешь, чтобы получить работу, ты должен стать мировым экспертом по одному виду муравьев, и тогда ты сможешь стать ценным. Но я читал работу ученых, которые делали прямо противоположное. Они изучали все, от физических систем до биологических систем, и видели эти принципы. Кроме того, закономерности, структуры и результаты, которые они обнаружили, были просто прекрасны по своей природе. И я подумал, что это должно быть правильно. Это должен быть правильный способ заниматься наукой. И вот, в то время я просто увлекся миром физики.

СТРОГАЦ: Имели ли вы когда-нибудь удовольствие поговорить с отцом после этого о смене направления?

КУЗИН: Я никогда, никогда не думал, что мой отец помнит это. А затем, когда меня повысили с доцента до профессора Принстонского университета, мне позвонил заведующий кафедрой и сказал: «Поздравляю, профессор Кузен». И, знаете, я был просто потрясен, поэтому, конечно, я позвонил маме и папе, и папа ответил на звонок, а потом сказал: «И подумать только, я назвал тебя натуралистом». Это единственный раз, то есть десятилетия спустя. Я даже не подозревал, что он вообще помнит эту дискуссию.

СТРОГАЦ: Что ж, это хорошая история, это действительно хорошая история. В этом сериале нам нравится говорить о больших вопросах, оставшихся без ответа, и что вы считаете одними из самых больших вопросов, оставшихся без ответа, о стадах, школах и коллективном поведении в целом?

КУЗИН: Ну, абсолютно точно. И это подводит меня к теме, которая меня сейчас так волнует. Итак, еще раз, в начале своей карьеры я подумал: знаете, мозг, конечно же, — замечательная коллективная вычислительная сущность, один из самых прекрасных примеров, знаете ли. Как мозг принимает решения? И это совокупность нейронов, и, конечно, у нас есть стаи муравьев, стаи саранчи, стаи птиц или косяки рыб — все эти различные компоненты взаимодействуют друг с другом. Итак, есть ли что-то глубоко связывающее эти разные системы или нет? И что меня сейчас увлекает, так это коллективное принятие решений, и особенно коллективное принятие решений в космосе.

Итак, как мозг представляет пространство-время? И какое это имеет значение с точки зрения решений? И какое отношение это имеет к коллективному поведению животных? Около пяти лет назад я понял, что существует глубокое математическое сходство, и я думаю, что существуют глубокие геометрические принципы того, как мозг представляет пространство, а также время.

И одна из самых интересных вещей здесь — снова использование математики. Знаете, я бросил математику, когда мне было 16 лет, и только что провел творческий отпуск в Институте математических наук Исаака Ньютона при Кембриджском университете в качестве почетного научного сотрудника. Но я не могу решить уравнение, понимаешь?

Да, но мне нравится тот факт, что я могу работать с замечательными математиками. Работая с физиками, математиками и биологами, а также проводя эксперименты на животных в виртуальной реальности, мы создали здесь набор технологий. Поэтому мы не можем надеть гарнитуру типа Meta Quest 3 на рыбу длиной менее сантиметра. Но мы можем создавать виртуальные, иммерсивные, голографические среды и полностью контролировать ввод. Мы можем полностью контролировать причинно-следственные связи.

Если, вы знаете, я влияю на вас, а вы влияете на меня, а затем есть третий человек, они влияют на меня напрямую или через вас? Или оба? Или четвертый человек или пятый? А в нашей среде виртуальной реальности мы можем поместить этих людей в то, что мы называем Матрицей, как в фильме, где каждый человек находится в своем собственном голографическом мире и взаимодействует в реальном времени с голограммами других людей.

Но в этом мире мы можем экспериментировать с правилами физики. Мы можем поиграть с правилами пространства и времени, чтобы лучше понять, как мозг их интегрирует?

Итак, это действительно поражает меня, потому что мы можем показать, что мозг не представляет пространство евклидовым способом. Он представляет пространство в неевклидовой системе координат. И затем мы можем математически показать, почему это так важно, а именно: когда вы начинаете иметь дело с тремя или более вариантами, тогда фактическое искривление пространства-времени, делая пространство неевклидовым, может резко свести сложность мира к серии бифуркаций. И вблизи каждой развилки он усиливает различия между оставшимися вариантами. Вот такая красивая внутренняя структура.

Итак, мы думаем, что у нас есть универсальная теория того, как мозг принимает пространственные решения, до которой мы никогда не смогли бы дойти, не взглянув на ряд организмов, таких как рыбы, саранча и мухи, в таких средах виртуальной реальности, и это чему я очень рад.

[Играет тема]

СТРОГАЦ: Что ж, мне не терпится услышать обо всем этом, пока вы это решаете. Я мог бы продолжать с вами весь день, но думаю, пришло время сказать вам спасибо. Мы говорили с эволюционным экологом Иэном Кузином о стаях, роении, стайном обучении и всех видах коллективного поведения. Иэн, было так приятно узнать о том, чем ты занимаешься, и о чудесах природы, которые ты помог нам всем раскрыть. Большое спасибо.

КУЗИН: Было приятно. Спасибо, Стив.

[Тема продолжает играть]

СТРОГАЦ: Спасибо за внимание. Если вам нравится «Радость почему» и вы еще не подписаны, нажмите кнопку «подписаться» или «подписаться» там, где вы слушаете. Вы также можете оставить отзыв о спектакле. Это помогает людям найти этот подкаст.

«Радость почему» — это подкаст от Quanta Magazine, редакционно независимое издание, поддерживаемое Фонд Симонс. Решения Фонда Саймонса о финансировании не влияют на выбор тем, гостей или другие редакционные решения в этом подкасте или в Quanta Magazine.

«Радость почему» продюсирует PRX Продакшнс. Производственная группа — Кейтлин Фолдс, Ливия Брок, Женевьева Спонслер и Меррит Джейкоб. Исполнительный продюсер PRX Productions — Джоселин Гонсалес. Морган Чёрч и Эдвин Очоа оказали дополнительную помощь.

от Quanta MagazineДжон Ренни и Томас Лин обеспечивали редакционное руководство при поддержке Мэтта Карлстрома, Сэмюэля Веласко, Ноны Гриффин, Арлин Сантаны и Мэдисон Голдберг.

Наша музыкальная тема взята из APM Music. Джулиан Лин придумал название подкаста. Оформление эпизода создано Питером Гринвудом, а наш логотип — Джейки Кинг и Кристиной Армитидж. Особая благодарность Колумбийской школе журналистики и Берту Одом-Риду из Cornell Broadcast Studios.

Я ваш ведущий, Стив Строгац. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии к нам, пожалуйста, напишите нам по адресу [электронная почта защищена]. Спасибо за прослушивание.