I study ants in the desert, in the tropical forest and in my kitchen, and in the hills around Silicon Valley where I live. I've recently realized that ants are using interactions differently in different environments, and that got me thinking that we could learn from this about other systems, like brains and data networks that we engineer, and even cancer.
אני חוקרת נמלים במדבר, ביערות הטרופיים ובמטבח שלי, ובגבעות מסביב לעמק הסיליקון שם אני גרה. לאחרונה הבנתי שנמלים משתמשות באינטראקציות בצורה שונה בסביבות שונות, וזה גרם לי לחשוב שנוכל ללמוד מזה על מערכות אחרות, כמו המוח ורשתות מידע שאנחנו מהנדסים, ואפילו סרטן.
So what all these systems have in common is that there's no central control. An ant colony consists of sterile female workers -- those are the ants you see walking around — and then one or more reproductive females who just lay the eggs. They don't give any instructions. Even though they're called queens, they don't tell anybody what to do. So in an ant colony, there's no one in charge, and all systems like this without central control are regulated using very simple interactions. Ants interact using smell. They smell with their antennae, and they interact with their antennae, so when one ant touches another with its antennae, it can tell, for example, if the other ant is a nestmate and what task that other ant has been doing. So here you see a lot of ants moving around and interacting in a lab arena that's connected by tubes to two other arenas. So when one ant meets another, it doesn't matter which ant it meets, and they're actually not transmitting any kind of complicated signal or message. All that matters to the ant is the rate at which it meets other ants. And all of these interactions, taken together, produce a network. So this is the network of the ants that you just saw moving around in the arena, and it's this constantly shifting network that produces the behavior of the colony, like whether all the ants are hiding inside the nest, or how many are going out to forage. A brain actually works in the same way, but what's great about ants is that you can see the whole network as it happens.
אז מה שמשותף לכל המערכות האלו זה שהן לא בעלות שליטה מרכזית. מושבת נמלים מכילה עובדות נקביות עקרות -- אלה הנמלים שאתם רואים שמסתובבות -- ונקבה אחת או יותר שמתרבות שפשוט מטילות ביצים. הן לא נותנות הוראות. אפילו שהן נקראות מלכות, הן לא אומרות לאף אחד מה לעשות. אז במושבת נמלים, אין אף אחד שמנהל, וכל המערכות כמו זו בלי שליטה מרכזית מופעלות על ידי תקשורת פשוטה. נמלים מתקשרות בשימוש בריח. הן מריחות עם המחושים שלהן, והן מתקשרות עם המחושים שלהן, אז כשנמלה אחת נוגעת באחרת עם המחושים, היא יכול לדעת, לדוגמה, אם הנמלה האחרת היא חברה לקן ואיזו משימה הנמלה האחרת עושה. אז פה אתם רואים הרבה נמלים מסתובבות ומתקשרות בזירת מעבדה ומחוברת על ידי צינורות לשתי זירות אחרות. אז כשנמלה אחת פוגשת אחרת, זה לא משנה איזו נמלה היא פוגשת, והן למעשה לא משדרות כל סוג של אות מסובך או הודעה. כל מה שמשנה לנמלה הוא הקצב בו היא פוגשת נמלים אחרות. וכל ההתקשרויות האלו, יחד, יוצרות רשת. אז זו רשת של נמלים שראיתם נעות בזירה, וזו רשת שמשתנה כל הזמן שיוצרת את ההתנהגות של המושבה, כמו איפה כל הנמלים מתחבאות בתוך הקן, או כמה יוצאות ללקט. מוח למעשה עובד באותה דרך, אבל מה שנפלא בנמלים זה שאתם יכולים לראות את כל הרשת כשהיא מתרחשת.
There are more than 12,000 species of ants, in every conceivable environment, and they're using interactions differently to meet different environmental challenges. So one important environmental challenge that every system has to deal with is operating costs, just what it takes to run the system. And another environmental challenge is resources, finding them and collecting them. In the desert, operating costs are high because water is scarce, and the seed-eating ants that I study in the desert have to spend water to get water. So an ant outside foraging, searching for seeds in the hot sun, just loses water into the air. But the colony gets its water by metabolizing the fats out of the seeds that they eat. So in this environment, interactions are used to activate foraging. An outgoing forager doesn't go out unless it gets enough interactions with returning foragers, and what you see are the returning foragers going into the tunnel, into the nest, and meeting outgoing foragers on their way out. This makes sense for the ant colony, because the more food there is out there, the more quickly the foragers find it, the faster they come back, and the more foragers they send out. The system works to stay stopped, unless something positive happens.
יש יותר מ 12,000 מינים של נמלים, בכל סביבה אפשרית, והן משתמשות בתקשורת אחרת כדי להתמודד עם אתגרים סביבתיים שונים. אז אתגר סביבתי חשוב אחד שכל מערכת צריכה להתמודד איתו היא עלויות תפעול, פשוט מה נדרש להריץ את המערכת. ואתגר סביבתי אחר הוא משאבים, למצוא ולאסוף אותם, במדבר, עליות התפעול גבוהות מפני שמים הם נדירים, והנמלים אוכלות הזרעים שאני חוקרת במדבר צריכות להוציא מים כדי להביא מים. אז נמלה מלקטת בחוץ מחפשת זרעים בשמש החמה, פשוט מאבדת מים לאויר. אבל המושבה מקבלת מים עם מטבוליזציה של השומנים מהזרעים שהן אוכלות. אז בסביבה הזו, התקשורת משמשת להפעיל ליקוט. מלקטת לא יוצאת אלא אם היא מקבלת מספיק משוב ממלקטות חוזרות, ומה שאתם רואים זה את המלקטות החוזרות נכנסות למנהרה, לתוך הקן, ופוגשות מלקטות יוצאות בדרך החוצה. זה הגיוני למושבת הנמלים, מפני שככל שיש שם יותר אוכל, המלקטים מוצאים אותו מהר יותר, וחוזרים מהר יותר, והם שולחים יותר מלקטות החוצה, המערכת עובדת להשאר עצורה, אלא אם משהו חיובי מתרחש.
So interactions function to activate foragers. And we've been studying the evolution of this system. First of all, there's variation. It turns out that colonies are different. On dry days, some colonies forage less, so colonies are different in how they manage this trade-off between spending water to search for seeds and getting water back in the form of seeds. And we're trying to understand why some colonies forage less than others by thinking about ants as neurons, using models from neuroscience. So just as a neuron adds up its stimulation from other neurons to decide whether to fire, an ant adds up its stimulation from other ants to decide whether to forage. And what we're looking for is whether there might be small differences among colonies in how many interactions each ant needs before it's willing to go out and forage, because a colony like that would forage less.
אז תקשורת משמשת כדי להפעיל מלקטות. וחקרנו את האבולוציה של המערכת. ראשית, יש גיוון. מסתבר שהמושבות שלנו שונות. בימים יבשים, כמה מושבות מלקטות פחות, אז מושבות שונות באיך שהן מנהלות את החליפין בין בזבוז מים כדי ללקט זרעים ולהביא מים חזרה בצורה של זרעים. ואנחנו מנסים להבין למה כמה מושבות מלקטות פחות מאחרות על ידי חשיבה על נמלים כמו על ניורונים, שימוש במודלים ממדעי המוח. אז פשוט כמו שניורון מוסיף את העירור שלו מניורונים אחרים כדי להחליט אם לירות, נמלה מוסיפה את הגירוי מנמלים אחרות כדי להחליט אם ללקט. ומה שאנחנו מחפשים זה אם יש הבדלים קטנים בין המושבות בכמה תקשורות כל נמלה צריכה לפני שהיא מוכנה לצאת וללקט. מפני שמושבה כמו זו תלקט פחות.
And this raises an analogous question about brains. We talk about the brain, but of course every brain is slightly different, and maybe there are some individuals or some conditions in which the electrical properties of neurons are such that they require more stimulus to fire, and that would lead to differences in brain function.
וזה מעלה שאלה אנלוגית על מוחות. אנחנו מדברים על המוח, אבל כמובן על מוח שונה מעט, ואולי יש כמה אנשים או כמה מצבים בהם התכונות החשמליות של ניורונים הן כאלה שהן דורשות יותר גירוי כדי לירות. וזה יוביל להבדלים בין פעולות מוחיות.
So in order to ask evolutionary questions, we need to know about reproductive success. This is a map of the study site where I have been tracking this population of harvester ant colonies for 28 years, which is about as long as a colony lives. Each symbol is a colony, and the size of the symbol is how many offspring it had, because we were able to use genetic variation to match up parent and offspring colonies, that is, to figure out which colonies were founded by a daughter queen produced by which parent colony. And this was amazing for me, after all these years, to find out, for example, that colony 154, whom I've known well for many years, is a great-grandmother. Here's her daughter colony, here's her granddaughter colony, and these are her great-granddaughter colonies. And by doing this, I was able to learn that offspring colonies resemble parent colonies in their decisions about which days are so hot that they don't forage, and the offspring of parent colonies live so far from each other that the ants never meet, so the ants of the offspring colony can't be learning this from the parent colony. And so our next step is to look for the genetic variation underlying this resemblance.
אז כדי לשאול שאלות אבולוציוניות, אנחנו צרכים לדעת על הצלחה התרבותית. זו מפה של אתר המחקר שם עקבתי אחרי האוכלוסיה של מושבות נמלים מלקטות במשך 28 שנים, שזה בערך אורך החיים של מושבה. כל סמל הוא מושבה, והגודל של הסמל הוא כמה צאצאים היו לה, מפני שהיינו מסוגלים להשתמש בשינויים גנטיים כדי להתאים את מושבות ההורה והצאצא, שזה אומר, כדי להבין איזו מושבה הוקמה על ידי בת מלכה שנוצרה על ידי איזו מושבה אם. וזה היה מדהים בשבילי, אחרי כל השנים, להבין, לדוגמה, שמושבה 154, שהכרתי טוב במשך שנים, היא סבתא רבה. הנה מושבת הבת שלה, הנה הנכדה שלה, ואלה המושבות הנינות שלה. ובכך שעשינו זאת, הייתי מסוגלת ללמוד שמושבות הצאצאים דומות למושבות הורים בהחלטות שלהן בנוגע לאיזה ימים הם חמים כל כך שהן לא מלקטות, והצאצאים של מושבות הורה חיים כל כך רחוק אחד מהשני שהנמלים לעולם לא נפגשות, אז הנמלים של המושבות הבנות לא יכולות ללמוד את זה מהמושבה האם. וכך השלב הבא שלנו הוא להביט בשינויים הגנטיים שמתחת לדמיון.
So then I was able to ask, okay, who's doing better? Over the time of the study, and especially in the past 10 years, there's been a very severe and deepening drought in the Southwestern U.S., and it turns out that the colonies that conserve water, that stay in when it's really hot outside, and thus sacrifice getting as much food as possible, are the ones more likely to have offspring colonies. So all this time, I thought that colony 154 was a loser, because on really dry days, there'd be just this trickle of foraging, while the other colonies were out foraging, getting lots of food, but in fact, colony 154 is a huge success. She's a matriarch. She's one of the rare great-grandmothers on the site. To my knowledge, this is the first time that we've been able to track the ongoing evolution of collective behavior in a natural population of animals and find out what's actually working best.
אז הייתי מסוגלת לשאול, בסדר, מי מצליח יותר? במשך זמן המחקר, ובעיקר ב 10 השנים האחרונות, היתה בצורת מאוד חמורה ועמוקה בדרום מערב ארצות הברית, ומסתבר שהמושבות ששומרות מים, שנשארות בפנים כשממש חם בחוץ, ולכן מקריבות השגת אוכל ככל האפשר, הן אלה שיש יותר סיכוי שיהיו להן מושבות בנות. אז כל הזמן הזה, חשבתי שמושבה 154 היתה מפסידנית, מפני שבימים ממש יבשים, היה רק טפטוף של ליקוט. בעוד המושבות האחרות היו בחוץ ליקטו, הביאו הרבה אוכל, אבל למעשה, מושבה 154 היא הצלחה גדולה. היא מטריארכית. היא אחת הסבתות-רבות היחידות באתר. למיטב ידיעתי, זו הפעם הראשונה שהיינו מסוגלים לעקוב אחרי ההתפתחות המתמשכת של התנהגות קולקטיבית באוכלוסייה טבעית של חיות ולגלות מה למעשה עובד הכי טוב.
Now, the Internet uses an algorithm to regulate the flow of data that's very similar to the one that the harvester ants are using to regulate the flow of foragers. And guess what we call this analogy? The anternet is coming. (Applause) So data doesn't leave the source computer unless it gets a signal that there's enough bandwidth for it to travel on. In the early days of the Internet, when operating costs were really high and it was really important not to lose any data, then the system was set up for interactions to activate the flow of data. It's interesting that the ants are using an algorithm that's so similar to the one that we recently invented, but this is only one of a handful of ant algorithms that we know about, and ants have had 130 million years to evolve a lot of good ones, and I think it's very likely that some of the other 12,000 species are going to have interesting algorithms for data networks that we haven't even thought of yet.
עכשיו, האינטרנט משתמש באלגוריתם כדי לנטר את הזרימה של המידע שמאוד דומה לזה שהנמלים המלקטות משתמשות בו כדי לנטר את הזרימה של מלקטות. ונחשו איך אנחנו קוראים לאנלוגיה הזו? האנטרנט מגיע. (מחיאות כפיים) אז המידע לא עוזב את מחשב המקור אלא אם הוא מקבל אות שיש מספיק רוחב פס בשבילו לנוע עליו. בימים הראשונים של האינטרנט, כשעלויות הפעלה היו מאוד גבוהות וזה היה ממש חשוב לא לאבד מידע, אז מערכות היו מכווונות לתקשורת להפעיל את הזרימה של המידע. זה מעניין שהנמלים משתמשות באלגוריתם שכל כך דומה לזה שאנחנו המצאנו לאחרונה, אבל זה רק אחד מהרבה אלגוריתמים של נמלים שאנחנו יודעים עליהם, ושהיו להם 130 מליון שנה לפתח הרבה טובים. ואני חושבת שזה מאוד אפשרי שלכמה מ 12,800 המינים האחרים יהיו אלגוריתמים מעניינים לרשתות מידע שאפילו עדיין לא חשבנו עליהם.
So what happens when operating costs are low? Operating costs are low in the tropics, because it's very humid, and it's easy for the ants to be outside walking around. But the ants are so abundant and diverse in the tropics that there's a lot of competition. Whatever resource one species is using, another species is likely to be using that at the same time. So in this environment, interactions are used in the opposite way. The system keeps going unless something negative happens, and one species that I study makes circuits in the trees of foraging ants going from the nest to a food source and back, just round and round, unless something negative happens, like an interaction with ants of another species. So here's an example of ant security. In the middle, there's an ant plugging the nest entrance with its head in response to interactions with another species. Those are the little ones running around with their abdomens up in the air. But as soon as the threat is passed, the entrance is open again, and maybe there are situations in computer security where operating costs are low enough that we could just block access temporarily in response to an immediate threat, and then open it again, instead of trying to build a permanent firewall or fortress.
אז מה קורה כשעלויות התפעול נמוכות? עלויות תפעול נמוכות באזורים הטרופיים, מפני שמאוד לח, וזה קל לנמלים להיות בחוץ ולהסתובב. אבל הנמלים כל כך נפוצות ומגוונות בטרופי שיש הרבה תחרות. בכל משאב שמין אחד משתמש בו יש סבירות גבוהה שגם מין אחר ישתמש באותו הזמן. אז בסביבה הזו, תקשורת משמשת בדרך ההפוכה. המערכת ממשיכה אלא אם משהו שלילי קורה, ומין אחד שאני חוקרת יוצר מעגלים בעצים של נמלים מלקטות הולך מהקן למקור מזון וחזרה, פשוט הלוך וחזור, אלא אם משהו שלילי קורה, כמו מפגש עם נמלים ממין אחר. אז הנה דוגמה לאבטחת נמלים. במרכז, יש נמלה אוטמת את הקן עם הראש שלה בתגובה לפגישה עם מין אחר. אלה הקטנות שמתרוצצות עם הבטן באויר. אבל ברגע שהאיום עבר, הכניסה פתוחה שוב, ואולי יש מצבים באבטחת מחשבים שם עלויות התפעול נמוכות מספיק שנוכל פשוט זמנית לחסום גישה בתגובה לאיום מיידי, ואז לפתוח שוב, במקום לנסות לבנות חומת אש קבועה או מבצר.
So another environmental challenge that all systems have to deal with is resources, finding and collecting them. And to do this, ants solve the problem of collective search, and this is a problem that's of great interest right now in robotics, because we've understood that, rather than sending a single, sophisticated, expensive robot out to explore another planet or to search a burning building, that instead, it may be more effective to get a group of cheaper robots exchanging only minimal information, and that's the way that ants do it. So the invasive Argentine ant makes expandable search networks. They're good at dealing with the main problem of collective search, which is the trade-off between searching very thoroughly and covering a lot of ground. And what they do is, when there are many ants in a small space, then each one can search very thoroughly because there will be another ant nearby searching over there, but when there are a few ants in a large space, then they need to stretch out their paths to cover more ground. I think they use interactions to assess density, so when they're really crowded, they meet more often, and they search more thoroughly. Different ant species must use different algorithms, because they've evolved to deal with different resources, and it could be really useful to know about this, and so we recently asked ants to solve the collective search problem in the extreme environment of microgravity in the International Space Station. When I first saw this picture, I thought, Oh no, they've mounted the habitat vertically, but then I realized that, of course, it doesn't matter. So the idea here is that the ants are working so hard to hang on to the wall or the floor or whatever you call it that they're less likely to interact, and so the relationship between how crowded they are and how often they meet would be messed up. We're still analyzing the data. I don't have the results yet. But it would be interesting to know how other species solve this problem in different environments on Earth, and so we're setting up a program to encourage kids around the world to try this experiment with different species. It's very simple. It can be done with cheap materials. And that way, we could make a global map of ant collective search algorithms. And I think it's pretty likely that the invasive species, the ones that come into our buildings, are going to be really good at this, because they're in your kitchen because they're really good at finding food and water.
אז אתגר סביבתי אחר שכל המערכות צריכות להתמודד איתו הוא משאבים, למצוא ולאסוף אותם. וכדי לעשות את זה, נמלים צריכות לפתור בעיה של חיפוש קולקטיבי, וזו בעיה שמאוד מעניינת עכשיו ברובוטיקה, מפני שהבנו, שבמקום לשלוח רובוט יחיד, מתוחכם ויקר לחקור כוכב אחר או לבדוק בניין בוער, במקום, זה יותר יעיל לקחת קבוצה של רובוטים זולים יותר שמשתפים רק מידע בסיסי, וזו הדרך שנמלים עושות את זה. אז הנמלה הארגנטינאית הפולשת יוצרת רשתות חיפוש מתרחבות. הן טובות בטיפול בבעיה העיקרית של חיפוש קולקטיבי, שזה התפשרות בין חיפוש ממש יסודי וכיסוי שטח גדול. ומה שהן עושות זה, כשיש הרבה נמלים במרחב קטן, אז כל אחת יכולה לחפש מאוד ביסודיות מפני שתהיה נמלה אחרת קרובה שמחפשת שם, אבל כשיש כמה נמלים במרחב גדול, אז הן צריכות להאריך את המסלולים שלהן כדי לכסות שטח גדול יותר. אני חושבת שהן משתמשות בתקשורת כדי להעריך דחיסות, אז כשהן באמת צפופות, הן נפגשות יותר, והן מחפשות יותר ביסודיות. מיני נמלים שונים חייבים להשתמש באלגוריתמים שונים, מפני שהם התפתחו להתמודד עם משאבים שונים. וזה יכול להיות מאוד שימושי לדעת על זה, אז לאחרונה ביקשנו מנמלים לפתור את בעיות החיפוש הקולקטיביות בסביבות קיצוניות של מיקרו כבידה בתחנת החלל הבין לאומית. כשראיתי את התמונה הזו לראשונה, חשבתי, אוי לא, הם התקינו את סביבת המחיה אנכית, אבל אז הבנתי, כמובן, שזה לא משנה. אז הרעיון פה הוא שהנמלים עובדות קשה להתפש לקירות או לרצפה או איך שתקראו לזה כך שיש סיכוי קטן יותר שהן יתקשרו, וכך היחסים בין כמה צפופות הן וכמה הן נפגשות יתבלגן. אנחנו עדיין מנתחים את המידע. אין לי תוצאות עדיין. אבל זה יהיה מעניין לדעת איך מינים אחרים פותרים את הבעיה הזו בסביבות שונות על כדור הארץ, וכך אנחנו מתחילים תוכנית לעודד ילדים מסביב לעולם לעשות את הניסוי הזה עם מינים שונים. זה מאוד פשוט. זה יכול להעשות עם חומרים זולים. ובדרך זו, נוכל ליצור מפה גלובלית של אלגוריתמים של חיפוש של מושבות נמלים. ואני חושבת שזה די סביר שמינים פולשים, אלה שנכנסים לבניינים, יהיו ממש טובים בזה, מפני שהם במטבח שלכם מפני שהם ממש טובים בלמצוא מזון ומים.
So the most familiar resource for ants is a picnic, and this is a clustered resource. When there's one piece of fruit, there's likely to be another piece of fruit nearby, and the ants that specialize on clustered resources use interactions for recruitment. So when one ant meets another, or when it meets a chemical deposited on the ground by another, then it changes direction to follow in the direction of the interaction, and that's how you get the trail of ants sharing your picnic.
אז המשאב הכי מוכר לנמלים הוא הפיקניק, וזה משאב מקובץ. כשיש פיסה אחת של פרי, יש סיכוי גבוה שתהיה עוד פיסה של פרי בסביבה, והנמלים שמתמחות במשאבים מקובצים משתמשות בתקשורת לגיוס. אז כשנמלה אחת פוגשת אחרת, או כשהיא פוגשת הפקדה כימית של אחרת על האדמה, אז היא משנה כיוון כדי לעקוב אחרי כיוון ההתקשרות, וכך אתם מקבלים את שיירת הנמלים שחולקות בפיקניק שלכם.
Now this is a place where I think we might be able to learn something from ants about cancer. I mean, first, it's obvious that we could do a lot to prevent cancer by not allowing people to spread around or sell the toxins that promote the evolution of cancer in our bodies, but I don't think the ants can help us much with this because ants never poison their own colonies. But we might be able to learn something from ants about treating cancer. There are many different kinds of cancer. Each one originates in a particular part of the body, and then some kinds of cancer will spread or metastasize to particular other tissues where they must be getting resources that they need. So if you think from the perspective of early metastatic cancer cells as they're out searching around for the resources that they need, if those resources are clustered, they're likely to use interactions for recruitment, and if we can figure out how cancer cells are recruiting, then maybe we could set traps to catch them before they become established.
עכשיו זה מקום בו אני חושבת שאנחנו מסוגלים ללמוד משהו מהנמלים על סרטן. אני מתכוונת, ראשית, זה ברור שנוכל לעשות הרבה כדי למנוע סרטן בכך שלא נאפשר לאנשים לפזר או למכור חומרים רעילים שמקדמים את האבולוציה של סרטן בגוף שלנו, אבל אני לא חושבת שהנמלים יכולות לעזור הרבה עם זה מפני שנמלים לעולם לא ירעילו את המושבה שלהן. אבל אולי נהיה מסוגלים ללמוד משהו מהנמלים על טיפול בסרטן. יש הרבה סוגים שונים של סרטן. כל אחד מקורו בחלק אחר של הגוף, ואז סוגים מסויימים של סרטן יתפשטו או ישלחו גרורות לרקמות אחרות בפרט שם הם חייבים לקבל את המשאבים שהם צריכים. אז אם תחשבו מנקודת המבט של תאי סרטן גרורתי מוקדם כשהם מחפשים משאבים שהם צריכים, אם המשאבים האלה מקובצים, יש סבירות גבוהה שהם ישתמשו בתקשורת לגיוס, ואם נוכל להבין איך תאי הסרטן מגייסים, אז אולי נוכל להכין מלכודות כדי ללכוד אותם לפני שהם מתמקמים.
So ants are using interactions in different ways in a huge variety of environments, and we could learn from this about other systems that operate without central control. Using only simple interactions, ant colonies have been performing amazing feats for more than 130 million years. We have a lot to learn from them.
אז נמלים משתמשות בתקשורת בדרכים שונות במגוון עצום של סביבות, ונוכל ללמוד מזה על מערכות אחרות שפועלות בלי ניהול מרכזי. על ידי שימוש בתקשורות פשוטות, מושבות נמלים ביצעו דברים מדהימים במשך יותר מ 130 מליון שנים. יש לנו הרבה ללמוד מהן.
Thank you.
תודה לכם.
(Applause)
(מחיאות כפיים)