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.
Pikirkan tentang semua hal yang perlu terjadi agar pemukiman manusia berkembang: mencari makanan, membangun tempat berlindung, membesarkan anak-anak, dan lain-lain. Perlu adanya cara untuk membagi sumber daya, mengatur upaya-upaya yang besar dan mendistribusikan tenaga kerja secara efisien. Sekarang bayangkan melakukan hal ini tanpa perencanaan apapun atau komunikasi tingkat tinggi. Selamat datang di koloni semut. Semut memiliki organisasi sosial yang paling kompleks di kerajaan hewan, tinggal di koloni berstruktur berisikan anggota dengan tipe yang berbeda yang memainkan peran-peran tertentu. Namun, meski ini terdengar mirip dengan kehidupan manusia, organisasi ini tidak muncul dari keputusan tingkat tinggi, tetapi merupakan bagian dari siklus biologis yang terprogram. Di banyak spesies, semua jantan bersayap dan ratu perawan bersayap dari seluruh koloni di sekitar populasi tersebut masing-masing pergi dari sarang yang berbeda-beda dan bertemu di tengah-tengah untuk berpasangan, menggunakan feromon untuk membimbing satu sama lain ke tempat pembiakan. Setelah kawin, yang jantan mati, sedangkan yang betina mencoba menciptakan koloni baru. Beberapa yang berhasil menetap di tempat yang cocok, kehilangan sayapnya, dan mulai mengerami telurnya, melakukan fertilisasi selektif menggunakan sperma simpanan yang diperoleh dari perkawinan. Telur yang difertilisasi tumbuh menjadi pekerja perempuan yang mengurus ratu dan telurnya. Mereka akan mempertahankan koloninya dan mengumpulkan makanan, sedangkan telur yang tidak difertilisasi tumbuh menjadi semut jantan yang pekerjaannya hanya menunggu sampai mereka siap meninggalkan sarang dan bereproduksi, memulai siklusnya lagi. Bagaimana semut pekerja memutuskan apa yang harus dilakukan dan kapan? Sebenarnya, mereka tidak tahu. Walaupun mereka tidak memiliki metode berkomunikasi terencana, secara individu semut berinteraksi dengan sesamanya melalui sentuhan, suara dan sinyal kimia. Rangsangan ini dapat menyelesaikan banyak hal dari mulai memberi peringatan ke semut lain jika ada yang terbunuh, sampai memberi sinyal ketika ratu sudah mendekati akhir masa reproduksinya. Namun, salah satu kemampuan kolektif yang paling mengesankan dari koloni semut adalah dapat mengeskplor area yang besar dengan hati-hati dan efisien tanpa adanya perencanaan sebelumnya. Kebanyakan spesies semut memiliki sedikit atau tidak ada indera penglihatan dan hanya dapat mencium benda-benda di sekitarnya. Ditambah dengan kurangnya koordinasi tingkat tinggi mereka, hal ini membuat mereka terlihat seperti penjelajah yang buruk, tetapi ada cara yang luar biasa sederhana yang memaksimalkan efisiensi semut dalam mencari; dengan mengubah pola pergerakan mereka sesuai dengan interaksi individualnya. Ketika dua semut bertemu, mereka saling mengenali dengan menyentuh antena. Jika terdapat banyak semut di area yang kecil ini akan lebih sering terjadi menyebabkan mereka merespon dengan cara berpindah ke jalur acak yang lebih sulit agar dapat mencari dengan lebih teliti. Namun, di area lebih besar, dengan semut lebih sedikit, saat pertemuan seperti itu jarang terjadi, mereka dapat berjalan lurus untuk meliputi lebih banyak area. Saat mengeksplor lingkungan mereka dengan cara ini, sebuah semut dapat menemukan banyak hal, dari ancaman atau musuh, sampai tempat bersarang yang baru. Beberapa spesies memiliki kemampuan lain yang dikenal sebagai perekrutan. Ketika salah satu dari semut-semut sedang mencari makanan, ia akan kembali dengan makanannya, menandai jalurnya dengan aroma kimia. Semut-semut lain kemudian akan mengikuti jejak feromon ini, memperbaruinya setiap kali mereka menemukan makanan dan kembali. Saat makanan di tempat tersebut habis, semut-semut itu berhenti menandai jalur kembali mereka. Aroma ini menghilang dan para semut tidak lagi tertarik ke jalur itu. Metode pencarian dan pemulihan yang tampaknya sederhana ini sangat berguna, hingga diaplikasikan ke pemodelan komputer, untuk memperoleh solusi optimal dari elemen yang terdesentralisasi, bekerja secara acak dan bertukar informasi sederhana. Hal ini memiliki banyak aplikasi secara teori dan praktik, dari mulai memecahkan persoalan pedagang keliling yang terkenal, menjadwalkan tugas komputasi dan mengoptimalkan pencarian internet, sampai mengaktifkan sekelompok robot untuk mencari daerah berbahaya atau bangunan terbakar secara kolektif, tanpa adanya kontrol pusat. Kalian dapat mengobservasi proses yang sederhana tetapi efektif ini secara langsung melalui eksperimen sederhana, dengan cara mengizinkan semut memasuki ruang kosong dengan ukuran yang bervariasi dan memerhatikan tingkah laku mereka. Semut mungkin tidak dapat memilih, mengadakan pertemuan atau bahkan membuat rencana, tetapi kita sebagai manusia tetap dapat belajar sesuatu dari bagaimana cara makhluk sederhana