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.
Hãy nghĩ về những điều cần phải xảy ra để giúp cho xã hội loài người phát triển: có được thức ăn, xây nhà, nuôi dạy con cái và v.v. Cần phải có kế hoạch để phân chia tài nguyên, tổ chức các nguồn lực và phân bổ lao động hiệu quả. Bây giờ, hãy tưởng tượng một xã hội không có kế hoạch hay giao tiếp bậc cao nào. Chào mừng đến với Xã hội loài Kiến. Là một trong các loài có tổ chức xã hội phức tạp nhất trong thế giới loài vật, kiến thường sống theo đàn và phân loại thành viên dựa trên vai trò của từng cá thể. Mặc dù nghe có vẻ giống với xã hội loài người, tổ chức này không được lập ra bởi bất kỳ quyết định bậc cao nào, mà là một phần của vòng sinh học được lập trình. Ở nhiều loài, tất cả kiến đực và kiến chúa có cánh từ các đàn lân cận rời tổ và gặp nhau tại một nơi trung gian để giao phối, tsử dụng pheromone để chỉ cho nhau địa điểm. Sau khi giao phối, con đực sẽ chết, trong khi con cái cố gắng lập một bầy mới. Rất ít trong số này tìm được nơi định cư thích hợp, mất đi đôi cánh, và bắt đầu đẻ trứng đã được thụ thai có chọn lọc với tinh trùng giữ lại lúc giao phối. Trứng được thụ thai sẽ trở thành kiến thợ cái có nhiệm vụ chăm sóc kiến chúa và trứng kiến. Chúng bảo vệ đàn kiến, tìm kiếm thức ăn. Trong khi đó, trứng không được thụ tinh sẽ trở thành kiến đực, có nhiệm vụ duy nhất là chờ tới ngày được rời tổ để sinh sản và bắt đầu một chu kỳ mới. Vậy, kiến thợ ra quyết định làm gì,khi nào và như thế nào? Không hẳn là thế. Mặc dù không có cách thức giao tiếp, chúng tương tác thông qua va chạm, âm thanh và tín hiệu hóa học. Các kích thích này đảm nhiệm rất nhiều việc từ cảnh báo nếu trong đàn có một con bị giết, đến báo hiệu khi nào kiến chúa sẽ ngừng sinh sản. Tuy nhiên, sức mạnh tập thể của đàn kiến thể hiện rõ ràng và hiệu quả qua việc thăm dò các khu vực rộng lớn mà không cần phải lên kế hoạch trước. Hầu hết các loài kiến đều không nhìn thấy ánh sáng và chỉ ngửi được những thứ ở các vùng phụ cận. Cộng với việc thiếu tổ chức bậc cao ắt hẳn chúng phải là những kẻ khám phá vụng về. Tuy nhiên, một cách đơn giản mà hiệu quả để tối ưu hóa việc tìm kiếm, đó là: thay đổi kiểu chuyển động dựa trên tương tác cá nhân. Khi hai cá thể gặp gỡ, chúng hiểu ý nhau bằng cách chạm râu. Nếu trong đàn có quá nhiều kiến, điều này sẽ thường xảy ra hơn, buộc chúng trả lời bằng cách di chuyển theo các đường ngoằn ngoèo, ngẫu nhiên để tìm kiếm kỹ hơn. Với các vùng lớn hơn, và ít kiến hơn, việc gặp gỡ thế này cũng ít hơn. Chúng thường bò theo đường thẳng để mở rộng vùng kiểm soát . Trong khi thăm dò xung quanh như thế này, kiến có thể bắt gặp bất cứ thứ gì, từ các mối đe dọa tới địa điểm chuyển chỗ. Một số loài còn có sức mạnh khác, đó là "tuyển quân". Khi một con trong bầy tình cờ tìm được thức ăn, nó sẽ đánh dấu đường đi bằng một mùi hương đặc biệt và sẽ quay lại. Đồng loại của nó sẽ đi theo đường có mùi hương này, và tạo ra đường mới mỗi lần chúng quay lại tìm thức ăn. Khi thức ăn ở đó đã hết, chúng ngừng đánh dấu đường đi khi quay lại. Mùi hương bay đi và kiến sẽ không còn bị thu hút bởi con đường đó nữa. Thực tế, những cách tìm kiếm và thu nhận thức ăn nguyên thủy này rất hữu ích và đã được áp dụng với các mẫu máy tính để đạt được giải pháp tối ưu từ các yếu tố phi tập trung, làm việc ngẫu nhiên và trao đổi thông tin đơn giản. Điều này đã được áp dụng rất nhiều trên lý thuyết và thực tiễn , từ giải bài toán nổi tiếng về người bán hàng và khoảng cách, đến lên kế hoạch cho tác vụ máy tính và tối ưu hóa tìm kiếm trên Internet, hay giúp các nhóm robot dò tìm bãi mìn, tòa nhà đang cháy, mà không cần bất kỳ sự kiểm soát tập trung nào. Có thể quan sát trực tiếp các tiến trình cực đơn giản mà hiệu quả này thông qua một vài thí nghiệm đơn giản, như thả kiến vào các khoảng trống có hình dạng khác nhau và quan sát hành vi của chúng. Kiến có thể không biết bầu cử, họp hành hay thậm chí lên kế hoạch, nhưng con người vẫn có thể học hỏi nhiều điều từ loài vật đơn giản này trong việc hoạt động hiệu quả theo những cách phức tạp.