Рои животных демонстрируют новый вид интеллекта

Животные часто решают проблемы сообща. Муравьи находят пищу, птицы кружат в небе, а рыбы движутся как единое целое. Нет вожака, который бы руководил действиями – каждая особь следует простым местным правилам.

Когда множество животных действуют сообща, на групповом уровне проявляется интеллект. Ученые из Технического университета Берлина исследовали этот групповой интеллект, чтобы понять, как сотрудничество создает организованное поведение в природе и помогает людям создавать более совершенные системы. Результаты исследования опубликованы в Journal of The Royal Society Interface.

Один муравей обладает очень ограниченной информацией. Зрение ограничено, а память коротка. Тем не менее, колония находит пищу, выбирает эффективные пути и адаптируется к внезапным изменениям.

Лидер не отдаёт приказов. Каждый муравей следует основным правилам, таким как следование по запаховым следам или избегание столкновений. Из таких небольших действий на групповом уровне возникает способность к решению проблем.

Ученые называют такие результаты коллективным интеллектом. Решения на групповом уровне возникают в результате локального взаимодействия, а не планирования или командования.

Исследования коллективного поведения изучают, как простые правила создают сложные закономерности во времени и пространстве. Муравьиные тропы, скопления птиц и косяки рыб – все они подчиняются схожим принципам.

Изучение коллективного поведения животных объединяет биологию, физику, математику и искусственный интеллект. Исследования сосредоточены на самоорганизации, то есть на появлении порядка без централизованного управления.

Согласно новой точке зрения, будущий прогресс зависит от более тесного сотрудничества между различными областями знаний.

Авторы статьи, Валентин Лешеваль и Павел Романчук, являются экспертами Института теоретической биологии (ITB) при Берлинском университете имени Гумбольдта в Германии. Авторы также являются сотрудниками Центра передовых исследований в области науки об интеллекте в Берлине. Исследования в этом центре изучают интеллект как результат взаимодействия между животными, группами и другими системами, а не как свойство, заложенное внутри мозга.

Благодаря стремительному развитию технологий исследования коллективного поведения вступают в новую фазу. Автоматизированные системы слежения отслеживают каждое животное в группе одновременно.

Записи с дронов фиксируют движение на больших территориях. Искусственный интеллект (ИИ) выявляет скрытые закономерности в массивах данных. Эксперименты в виртуальной реальности позволяют тщательно контролировать окружающую среду во время исследований на животных.

Подобные инструменты позволяют ученым наблюдать за целыми коллективами, а не за отдельными особями. Данные с высокой точностью теперь показывают, как локальные взаимодействия формируют крупномасштабные закономерности.

Однако одних лишь технологий недостаточно для ответа на более глубокие вопросы. Лешеваль и Романчук объясняют, что для прогресса необходимы общие идеи и модели, применяемые в разных дисциплинах.

«Многие сложные вопросы коллективного поведения можно решить только с помощью различных теоретических концепций и новых эмпирических подходов», — отметили авторы.

Одна из главных задач — выявление правил, регулирующих взаимодействие между отдельными особями. Хорошим примером служат стаи рыб.

Движение зависит от притяжения, выравнивания и отталкивания. Современные методы позволяют извлекать правила взаимодействия из данных о движении с помощью искусственного интеллекта.

Однако большинство исследований сосредоточено лишь на нескольких видах, содержащихся в лабораторных условиях. Ограниченное видовое разнообразие затрудняет сравнение и ограничивает понимание эволюции и экологии.

В будущих исследованиях планируется применять общие методы к различным видам. Такой подход позволит проводить сравнения в разных средах обитания и в рамках разных эволюционных историй.

Полевые исследования в сочетании с лабораторными экспериментами также приобретают все большее значение, особенно для систем, которые трудно воссоздать в помещении, таких как большие сети муравьев или огромные стаи рыб.

Группы редко состоят из идентичных членов. Размер, уровень энергии, социальные роли и способность к обучению часто различаются. Такие различия влияют на перемещение внутри группы и принятие решений.

Исследования бабуинов показывают, что более мелкие особи тратят больше энергии во время групповых перемещений. Исследования птиц выявляют, что парные связи влияют на модели передвижения и поток информации.

В будущих моделях планируется учитывать подобное разнообразие, а не предполагать идентичный состав участников. Достижение такого реализма требует тесного сотрудничества между сбором данных и построением теории.

В исследованиях коллективное движение и коллективное принятие решений часто рассматриваются как отдельные проблемы. Модели движения описывают, как группы остаются вместе.

Модели принятия решений описывают, как группы выбирают пути или убежища. В реальной жизни животные сочетают оба процесса. Поиск пищи, избегание хищников и миграция требуют движения, направляемого целями и информацией.

Лешеваль и Романчук выступают за интегрированные модели, связывающие движение с принятием решений в различных временных масштабах. В этой области все большую роль играет искусственный интеллект.

Модели искусственного интеллекта могут обучаться стратегиям передвижения, основанным на успехе в таких задачах, как поиск пищи или выживание. Такие модели помогают проверять гипотезы о памяти, восприятии и обучении у животных.

Идеи из области коллективного поведения сегодня влияют на многие сферы. Робототехника роевого типа использует простых роботов, которые сотрудничают без лидеров.

В будущем эти технологии найдут применение в мониторинге окружающей среды, сельском хозяйстве, поисково-спасательных операциях и удалении микропластика. Исследования коллективного движения клеток также используются в исследованиях рака.

Архитекторы используют модели коллективного поведения для улучшения эвакуации толпы и повышения безопасности зданий.

Исследования коллективного поведения в настоящее время предлагают широкую основу для понимания координации и интеллекта в живых и инженерных системах.

Муравьиные колонии, рои роботов, клеточные группы и человеческие толпы — все они следуют общим принципам взаимодействия и самоорганизации.

Благодаря сочетанию биологии, физики, математики и искусственного интеллекта, будущие исследования обещают более глубокое понимание того, как простые действия приводят к разумным результатам без участия лидеров.