Think about all the things that need to happen for a human settlement to thrive: obtaining food, building shelter, raising children and more. There needs to be a way to divide resources, organize major efforts and distribute labor efficiently. Now imagine having to do this without any sort of planning or higher level communication. Welcome to the ant colony. Ants have some of the most complex social organization in the animal kingdom, living in structured colonies containing different types of members who perform specific roles. But although this may sound similar to some human societies, this organization doesn't arise from any higher level decisions, but is part of a biologically programmed cycle. In many species, all the winged males and winged virgin queens from all the nearby colonies in the population each leave from their different nests and meet at a central place to mate, using pheromones to guide each other to a breeding ground. After mating, the males die off, while females try to establish a new colony. The few that are successful settle down in a suitable spot, lose their wings, and begin laying eggs, selectively fertilizing some using stored sperm they've saved up from mating. Fertilized eggs grow into female workers who care for the queen and her eggs. They will then defend the colony and forage for food, while unfertilized eggs grow into males whose only job is to wait until they are ready to leave the nest and reproduce, beginning the cycle again. So how do worker ants decide what to do and when? Well, they don't really. Although they have no methods of intentional communication, individual ants do interact with one another through touch, sound and chemical signals. These stimuli accomplish many things from serving as an alarm to other ants if one is killed, to signaling when a queen is nearing the end of her reproductive life. But one of the most impressive collective capabilities of an ant colony is to thoroughly and efficiently explore large areas without any predetermined plan. Most species of ants have little or no sense of sight and can only smell things in their vicinity. Combined with their lack of high level coordination, this would seem to make them terrible explorers, but there is an amazingly simple way that ants maximize their searching efficiency; by changing their movement patterns based on individual interactions. When two ants meet, they sense each other by touching antennae. If there are many ants in a small area this will happen more often causing them to respond by moving in more convoluted, random paths in order to search more thoroughly. But in a larger area, with less ants, where such meetings happen less often, they can walk in straight lines to cover more ground. While exploring their environment in this way, an ant may come across any number of things, from threats or enemies, to alternate nesting sites. And some species have another capability known as recruitment. When one of these ants happens to find food, it will return with it, marking its path with a chemical scent. Other ants will then follow this pheromone trail, renewing it each time they manage to find food and return. Once the food in that spot is depleted, the ants stop marking their return. The scent dissipates and ants are no longer attracted to that path. These seemingly crude methods of search and retrieval are, in fact, so useful that they are applied in computer models to obtain optimal solutions from decentralized elements, working randomly and exchanging simple information. This has many theoretical and practical applications, from solving the famous traveling salesman problem, to scheduling computing tasks and optimizing Internet searches, to enabling groups of robots to search a minefield or a burning building collectively, without any central control. But you can observe these fascinatingly simple, yet effective, processes directly through some simple experiments, by allowing ants to enter empty spaces of various sizes and paying attention to their behavior. Ants may not be able to vote, hold meetings or even make any plans, but we humans may still be able to learn something from the way that such simple creatures are able to function so effectively in such complex ways.
חשבו על כל הדברים שצריכים לקרות כדי שישוב אנושי ישגשג: להשיג אוכל, לבנות מחסה, לגדל ילדים ועוד. צריכה להיות דרך לחלק משאבים, לארגן מאמצים גדולים ולחלק את העבודה ביעילות. עכשיו דמיינו שתצטרכו לעשות את זה בלי שום סוג של תכנון או דרך גבוהה יותר של תקשורת. ברוכים הבאים למושבת הנמלים. לנמלים יש את אחד המבנים החברתיים הכי מורכבים בממלכת החיות, חיות במושבות מובנות שמכילות סוגים שונים של חברים שמבצעים תפקידים ספציפיים. אבל למרות שזה אולי ישמע מוכר לכמה חברות אנושיות, הארגון הזה לא עולה מרמה גבוהה יותר של החלטות, אלא היא חלק של מחזור מתוכנת ביולוגית. בהרבה מינים, כל הזכרים המכונפים והמלכות הבתולות המכונפות מכל המושבות הסמוכות באוכלוסיה כולם עוזבים את הקינים השונים ונפגשים בנקודת מפגש מרכזית כדי להזדווג, על ידי שימוש בפרומונים כדי להנחות אחד את השני לאזור ההתרבות. אחרי ההזדווגות, הזכרים מתים, בעוד הנקבות מנסות להקים מושבה חדשה. המעטות שמצליחות מתיישבות במקומות מתאימים, מאבדות את הכנפיים שלהן, ומתחילות להטיל ביצים, ומפרות סלקטיבית חלק מהן בשימוש בזרע שהן שמרו מההזדווגות. ביצים מופרות גדלות לפועלות נקבות שמטפלות במלכה והביצים שלה. אז הן יגנו על המושבה ואוספות אוכל, בעוד הביצים הלא מופרות גדלות לזכרים שהמשימה היחידה שלהם היא לחכות עד שהם מוכנים לעזוב את הקן ולהתרבות, מתחילים את המחזור מחדש. אז איך נמלים עובדות מחליטות מה לעשות ומתי? ובכן, הן לא. למרות שאין להן שיטות לתקשורת מכוונת, נמלים בודדות מתקשרות אחת עם השניה דרך מגע, צליל ומסרים כימיים. הגרויים האלה משיגים הרבה דברים מלשמש כאזעקה לנמלים אחרות אם אחת נהרגת, עד לסימון של מתי המלכה מתקרבת לסוף חיי הפוריות שלה. אבל אחת היכולות השיתופיות הכי מרשימות של מושבת הנמלים היא לחקור ביעילות וחריצות אזורים גדולים בלי תוכנית מוגדרת מראש. לרוב המינים של הנמלים יש חוש ראיה חלקי או לא קיים והן יכולות רק להריח דברים בקרבתן. יחד עם חוסר היכולת שלהן לתקשורת ברמה גבוהה, זה יראה כאילו זה יעשה אותן לחוקרות גרועות, אבל יש דרך פשוטה להפליא שנמלים ממקסמות את החיפוש שלהן אחר יעילות; על ידי שינוי תבניות התנועה שלהן בהתבסס על תקשורות בודדות. כששתי נמלים נפגשות, הן חשות אחת את השניה בנגיעה במחושים. אם יש הרבה נמלים באזור קטן זה יקרה יותר בתכיפות ויגרום לנן להגיב בתנועה בנתיבים יותר מפותלים, אקראיים כדי לחפש יותר ביעילות. אבל באזורים גדולים יותר, עם פחות נמלים, שם מפגשים כאלה הם פחות תכופים, הן יכולות ללכת בקוים ישרים כדי לכסות יותר שטח. בעודן חוקרות את הסביבה שלהן בדרך זו, נמלה אולי תיתקל במספר דברים, מאיומים או אוייבים, לאזורי קינון חלופיים. ולכמה מינים יש יכולת אחרת שידועה כגיוס. כשאחת הנמלים מוצאת מזון, היא תחזור איתו, ותסמן את הדרך בריח כימי. נמלים אחרות יעקבו לאחר מכן אחרי שביל הפרומונים, ויחדשו אותו כל פעם שיצליחו למצוא אוכל ולחזור. ברגע שהאוכל בנקודה הזו יגמר, הנמלים מפסיקות לסמן את החזרה שלהן. הריח מתפוגג והנמלים לא נמשכות לנתיב הזה יותר. השיטות האלה של חיפוש והשבה שנראות גסות הן, למעשה, כל כך יעילות שהן בשימוש במודלים ממוחשבים כדי להשיג תוצאות אופטימליות מאלמנטים מבוזרים, עובדים באקראיות ומחליפים מידע פשוט. יש לזה הרבה שימושים תאורתיים ופרקטיים, מלפתור את בעית הסוכנים הנוסעים המפורסמת, לתזמון משימות מחשוב ולטיוב חיפושים אינטרנטיים, לאפשר לקבוצות של רובוטים לחפש שדה מוקשים או בניין בוער, בלי שליטה מרכזית. אבל אתם יכולים להבחין בתהליך הפשוט והמרתק הזה אבל אפקטיבי, עדיין ישירות דרך כמה ניסויים פשוטים, בלאפשר לנמלים להכנס לחללים ריקים בגדלים שונים ולשים לב להתנהגות שלהן. נמלים אולי לא מסוגלות להצביע, לקיים ישיבות או אפילו לתכנן, אבל אנחנו האנשים אולי עדיין מסוגלים ללמוד משהו מהדרך שיצורים פשוטים כאלה מסוגלים לתפקד כל כך ביעילות בדרכים כל כך מסובכות.