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.
人間が定住を成功させるために 必要とされる あらゆる事柄を考えてみてください 食べ物の確保 住まいづくり 子育てその他諸々です 資源を分配し 大規模な活動を組織し 労働力を効率的に 割り当てる方法が必要です では 何の計画も 高いレベルの意思疎通もなしに それをしなければならないと 想像してください 蟻のコロニーへようこそ 蟻は 動物界で最も複雑な部類に入る 社会組織を築いており 構造化されたコロニーは 異なる種類のメンバーで構成され それぞれが個々の役割を 果たしています そういうと 人間社会と似ているように 聞こえるかもしれませんが この組織は 何ら高いレベルの意思決定から 生じるものではなく 生物学的にプログラム化された サイクルの一部にすぎないのです 多くの種では その個体群の中において 近接する全コロニーの 羽の生えた雄の蟻と 羽の生えた処女の女王蟻の全てが 異なる巣からそれぞれやってきて フェロモンを使ってお互いを繁殖場所に導き 交尾に適した所で出会います 交尾後には 雄の蟻が死に絶える一方で 雌の蟻は新しいコロニーを作ろうとします 適切な場所に落ち着くことのできた 少数の蟻は その羽を失うとともに 卵を産み始めます いくつかの卵は取捨選択され 交尾の時から蓄えてきた精子を使い受精させます 受精卵からは 雌の働き蟻が生まれ 働き蟻は 女王蟻とその卵を世話し その後 コロニーを守り 食料探しも行います 無精卵は 雄の蟻に育ちます 雄の蟻の唯一の仕事は 巣を離れ 繁殖する準備ができるまで待ち このサイクルをもう一度始めることです では 働き蟻は何をいつすべきか どのように決めているのでしょうか 実際のところ 決めてはいません 意図的な意思疎通の方法は 持っていないものの 個々の蟻は 接触や音 化学的な信号によって 他の蟻と情報を伝え合います これらの刺激は 仲間の蟻が殺されたことを 警告として知らせるほか 生殖を行う女王蟻が死期を迎えていることを 伝えるなど 多くの役割を果たします しかし 蟻のコロニーにおける 最も印象的な集団としての能力の一つは あらかじめ決められた計画もなしに 広い範囲を くまなく効率的に探索することです 蟻の多くの種は 視覚が ほぼ あるいは全くなく 付近の物しか匂いを嗅ぎとれません 高いレベルの連携がないことを 合わせ考えると 探検家としては あまりにもお粗末に思えます しかし 探索の効率を最大化する 驚くべき単純な方法があるのです それは蟻同士が触れ合うたびに 行動パターンを変えるというものです 2匹の蟻が出会う際 触角を触れ合わせることで お互いを感じます もし狭い範囲に多くの蟻がいる場合 このようなことがより頻繁に起こり よりくまなく探すために 蟻は より複雑で不規則に 動くようになります しかし より広い範囲をより少ない蟻が動き 接触があまり生じない場合には 真っすぐ歩くことになり より広い範囲を探索できます このように蟻が周辺を探索する最中に 脅威や外敵から 代わりとなる巣の場所まで 1匹の蟻が何かに出くわす可能性は いくらでもあります ある種の蟻は 集団採餌として知られる 他の能力を持っています これらの蟻が食料を見つけると 化学的な匂いで道に印をつけながら 食料を持って戻ります 他の蟻は そのフェロモンの跡を辿り 何とか食料を見つけて戻るたびに 印をつけ直します その場所の食料がなくなるや否や 戻るときに印をつけることをやめます 匂いがなくなり 蟻は最早その道に 引き付けられなくなります 粗雑に見える こうした探索と回収の方法は 実のところ とても有効なので コンピュータモデルに応用されています 無作為に動作し 単純な情報を交換することで 分散した要素から 最適解を得るモデルです これには 多くの理論的、実用的な応用があります 有名な巡回セールスマン問題の解法や コンピュータのタスクの順序だて ネット検索の最適化 中央管理が一切ない 一群のロボットによる 地雷原や燃えている建物の 集団探索などです しかし この魅惑的なほど単純ながらも 効率的なこれらの過程を いくつかの単純な実験 ― 蟻を様々な大きさの 何もない空間に入れ その行動に注意を払うことで 直接観察できるのです 蟻は 投票も会議の開催も 計画の策定さえも できないかもしれませんが 私たち人間は それでもなお 蟻のような単純な生物が このように複雑な形で とても効率的に物事を機能させる方法から 何かを学べるでしょう