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.
Hangyákat tanulmányozok a sivatagban, az esőerdőkben, a saját konyhámban, és a Szilícum-völgy környéki dombok közt, ahol élek. Nemrég fedeztem fel, hogy a hangyák az adott környezethez igazítják interakcióikat. Emiatt jutott eszembe, hogy talán más rendszerek is hasonlóan működhetnek. Pl. az agy, vagy az adathálózataink, s talán még a rákos megbetegedések is.
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.
Ezen rendszerek közös vonása, hogy nincs központi irányításuk. Egy hangyakolónia meddő nőstény munkásokból áll. Ezeket látjuk a felszínen sündörögni. Ezenfelül van még pár termékeny nőstény, akik csak petét raknak. Bár királynőnek nevezzük őket, nem adnak ki parancsokat, nem mondják meg senkinek, mit csináljon. Egy hangyakolóniában nincs uralkodó. Mint minden központi irányítás nélküli rendszert, a hangyakolóniát is rendkívül egyszerű interakciók szabályozzák. Ezek szag révén jönnek létre. Páros csápjaikkal érzékelik a szagokat, így jön létre köztük interakció. Ha két hangya összeérinti csápjait, megtudják egymásról, hogy azonos fészekből származnak-e, s milyen feladatot végez a másik éppen. A felvételen sok-sok hangya futkos ide-oda egy laboratóriumi arénában, melyet csövekkel két másikhoz csatoltunk. Ha egy hangya találkozik társával, lényegtelen, hogy melyikkel, nem küldenek egymásnak semmiféle bonyolult jelet vagy üzenetet. Igazán csak az fontos nekik, hogy milyen gyakran találkoznak másokkal. Az interakciók összessége kialakít egy hálózatot. Ezt a hálózatot az előző felvételen látható hangyák hozták létre. Ez az állandóan változó hálózat szabályozza a kolónia viselkedését. Pl. meghatározza, mennyi hangya pihen a fészekben, s hogy mennyien indulnak táplálékot keresni. Az agyműködés rendkívül hasonló. A hangyák esete azért kedvező, mert itt pontosan megfigyelhetjük, hogyan jön létre egy hálózat.
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.
Több mint 12000 hangyafaj létezik minden elképzelhető élőhelyen. Az interakciókat más-másféleképpen, a környezetüknek megfelelően használják. Egy fontos környezeti kihívás, amellyel minden rendszer megküzd, a működési költségek, tehát a rendszer működtetésének ára. Egy másik kihívás az erőforrások megtalálása és összegyűjtése. A sivatagban, mivel kevés a víz, magasak a működési költségek. A sivatagi maggyűjtő hangyáknak vizet kell használniuk a vízszerzéshez. Egy hangya, amely a kinti forróságban magvakat keres, sok vizet párologtat. A kolónia úgy jut vízhez, hogy a megevett magvak zsírját anyagcserével átalakítja. Ebben a környezetben az interakciók serkentik a táplálékszerzést. Egy dolgozó nem indul el, ha nincs közte és a visszatérők közt elég interakció. A felvételen pár dolgozó épp visszatér a fészek járataiba, s találkoznak a kifelé tartó dolgozókkal. Ez kifizetődő a kolóniának. Minél több odakinn az élelem, a dolgozók annál gyorsabban találnak rá, s térnek vissza, s annál több indul ismét útnak. A rendszer nyugalomban marad, hacsak nincs egy pozitív esemény.
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.
Ebben az esetben az interakciók munkára serkentik a dolgozókat. Mi a rendszer evolúciójával foglalkozunk. Pl. az eltérésekkel. Mint kiderült, minden kolónia más. Száraz napokon némely kolónia kevesebb táplálékot szerez. Mindegyik kolónia másképp állítja elő az egyensúlyt a táplálékszerzésre kiadott és magokban visszanyert víz között. Mi azt kutatjuk, hogy egyes kolóniák miért érik be másoknál kevesebb táplálékkal. Ehhez a hangyákat neuronoknak tekintjük, és az idegtudománytól átvett modelleket használunk. Ahogy a neuron összegzi, mielőtt továbbadná, a más neuronoktól kapott ingerületeket, a hangya is összegzi a többiektől kapott ingerületeket, mielőtt elindulna táplálékért. Arra voltunk kíváncsiak, hogy vannak-e a kolóniák közt eltérések. Pl. hány interakció szükséges ahhoz, hogy egy hangya elinduljon táplálékért? Magas szám esetén a kolónia "lustább".
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.
Ez az agyról is hasonló kérdést vet fel. "Az" agyról beszélünk, de nyilván minden agy egyedi, s lehetnek olyan példányok, illetve olyan körülmények, amelyekben a neuronok elektromos tulajdonságai miatt egy neuron több ingerületet igényel egy ingerület továbbadásához. Emiatt különbségek jelennek meg az egyének agyműködése közt.
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.
Hogy evolucíós kérdéseket tehessünk fel, ismernünk kell a reprodukció sikerességét. Ez a kutatási hely térképe, ahol 28 éve követek nyomon maggyűjtő hangyakolóniákat. Kb. ennyi ideig él egy kolónia. Mindegyik jel egy kolóniát jelképez, a jelkép mérete pedig azt, hány utódkolóniája van. A genetikai variációkból kiderült, hogy melyek a szülő-, s melyek az utódkolóniák. Más szóval azt, hogy melyik kolóniát alapította olyan királynő, amely egy szülőkolóniából származott. Lélegzetelállító felfedezés volt számomra, hogy a 154-es kolónia, amelyet már sok éve jól ismerek, dédanya. Ez a kolónia a "leánya", ez a kolónia az unokája, ezek pedig a dédunokái. Így figyeltem fel a szülő- és utódkolóniák közti hasonlóságokra. Pl. hasonlóan döntenek arról, mely napok túl forrók táplálékszerzésre. A kolóniák olyan messze vannak egymástól, hogy a hangyák sosem találkoznak. Így nem tanulhatják el a viselkedést az anyakolóniától. A következő logikus lépés megkeresni a hasonlóság alapjául szolgáló genetikai variációt.
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.
Ezután arra voltam kíváncsi, melyik kolónia sikeresebb. A kutatás idején s főleg az utóbbi évtizedben egyre komolyabb aszály sújtotta az USA délnyugati részét. Kutatásunk szerint a vizet megőrző kolóniáknak, tehát azoknak, amelyek dolgozói hőségben a fészekben maradnak, s így lemondanak a maximális táplálékszerzésről, gyakrabban van utódkolóniájuk. Bevallom, úgy véltem, hogy a 154-es kolónia nincs a helyzet magaslatán, mert igazán száraz napokon csak egy pár dolgozó járt-kelt ki-be, míg a többi kolónia teljes gőzzel gyűjtögetett. Mint kiderült, a 154-es kolónia rendkívül sikeres. Királynője matriárka, a helyszínünkön található kevés dédanya egyike. Tudomásom szerint ez az első alkalom, hogy figyelemmel követhettük egy kollektív viselkedésforma folyamatban levő evolúcióját egy állatfaj természetes populációjában és felfedezhettük, hogy melyik a legsikeresebb viselkedésforma.
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.
Az internet egy algoritmust használ az adatáramlás szabályozására. Ez nagyon hasonlít a maggyűjtő hangyák algoritmusára, amellyel dolgozóik áramlását szabályozzák. Találják ki, mi a hasonlóság neve? Anternet! [Hangya-net.] (Taps) Az adatok nem hagyják el a forrásgépet amíg nem kap egy jelet, hogy elegendő a sávszélesség. Az internet hajnalán az üzemeltetés költségei igen magasak voltak, s fontos volt az adatok pontos megőrzése, akkor építették be az adatáramlást serkentő interakciókat. Érdekes, hogy a hangyák algoritmusa ennyire hasonlít az internet adatáramlást irányító protokolljához. De a hangyák algoritmusa csak egyike azoknak, amelyeket sikerült leírnunk. A hangyáknak pedig 130 millió évük volt sok ötletes algoritmus kifejlesztésére. Szerintem szinte biztos, hogy a 12,000 másik hangyafaj közül némelyik kirukkolt már egy-két hasznos algoritmussal pl. adathálózatokhoz, ami nekünk még álmunkban sem jutott eszünkbe.
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.
S mi van akkor, ha alacsonyak az üzemeltetési költségek? Ez a helyzet pl. a trópusokon, mert ott nagyon párás a levegő, s a hangyák könnyen mászkálhatnak odakinn. A trópusokon olyan nagyszámú és sok fajtájú hangya él, hogy igen komoly versenyhelyzet alakul ki köztük. Ha egy faj új erőforrásra bukkan, várható, hogy egy másik faj is használni fogja. Ebben a környezetben ellenkező célt szolgálnak az interakciók. Negatív esemény híján a rendszer tovább működik. Pl. egy faj, melyet megfigyeltem, a fészektől az élelemforrásig vezető, kör alakú utakat alakít ki a dolgozó hangyák fáin. Addig köröznek rajtuk, amíg nincsen negatív esemény, pl. egy interakció egy másik faj dolgozóival. Itt a kolóniabiztonság egy példáját látjuk. Középen egy hangya betömi a fészek bejáratát a fejével, válaszképpen egy másik faj képviselőivel történt interakcióra. Azok ott pici hangyák, amelyek levegőbe meresztett potrohhal szaladgálnak. Amint a veszély elhárult, nyitva áll megint a fészek bejárata. Talán a számítógépes biztonságnál is előadódhat, hogy alacsony működési költségek miatt csak ideiglenesen kell leszűkíteni a hozzáférést válaszképp egy közvetlen veszélyre, s ezután ismét mehet minden tovább. Nem kell állandó tűzfal vagy erődítmény.
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.
Egy másik környezeti kihívás, mellyel minden rendszernek meg kell birkóznia, az erőforrások felderítése és begyűjtése. A hangyák megoldották a csoportos keresést. Ma ez a dilemma leginkább a robotika lényeges kérdése. Ma már tudjuk, hogy kevésbé hatékony egyetlen kifinomult, drága robotot egy bolygó felderítésére vagy égő épület átkutatására kiküldeni. Sokkal eredményesebb, ha egy csoport olcsó, egymással csak kevés információt közlő robotot vetünk be ezekre a célokra. A hangyák is ezt a megoldást választották. Az argentin hangya például bővíthető keresőhálózatokat hoz létre. Ügyes megoldást találtak pl. a csoportos keresésre. Módszerük kompromisszum az alapos keresés és a nagy terep átkutatása között. Úgy működik ez, hogy mikor sok hangya van kis területen, akkor mindegyikük alaposan keres. Azért, mert közeli társai szintén alaposan kutatnak. De mikor csak kevés hangya jut nagy területre, akkor mindegyik igyekszik nagyobb területet lefedni. Az interakciókkal nyilván felmérik a népsűrűséget; tömegben gyakrabban találkoznak, tehát alaposabban keresnek. Minden fajnak más és más algoritmust kell használnia, mert másféle erőforrások kiaknázására adaptálódtak. Hasznos lenne ezt felmérni. Nemrég szélsőséges körülmények közt vizsgáltuk a hangyák csoportos keresési viselkedését: a Nemzetközi Űrállomás mikrogravitációs mezőjében. A felvétel láttán megijedtem: "Jaj, függőlegesen szerelték be be az élőhelyet", de persze ez édesmindegy. Az alapötlet az volt, hogy a hangyák olyan erővel kapaszkodnak a falba, a padlóba, vagy akárhogy is hívjuk, hogy valószínűleg kevesebb interakcióra lesz alkalmuk, így a számuk és a találkozásaik gyakorisága közti viszony összezavarodna. Még elemezzük az adatokat, hivatalos eredmény nincs még. De érdekes lenne kideríteni, hogy más fajok hogyan birkóznak meg ezzel a nehézséggel a Föld különböző pontjain. Erre programot szervezünk, melynek keretében világszerte gyerekek folytatnák ugyanezt a kísérletet. Nagyon egyszerű az egész. Olcsó alapanyagokkal megoldható. Ily módon készíthetnénk egy világtérképet a hangyák csoportos kereső algoritmusairól. Szinte biztos, hogy azok a fajok, amelyek az épületeinkbe is bemerészkednek, kitűnő megoldásokat találtak. Azért masíroznak fel-le a konyhában mert tehetséges élelem- és vízfelderítők.
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.
A hangyák legismertebb erőforrása a piknikkosár, tehát egy halmozott erőforrás. Ha van ott egy körte, lesz ott talán más gyümölcs is. A halmozott erőforrásokra specializálódott hangyák interakcióikat toborzásra használják. Mikor két hangya összefut, vagy belebotlik egy társa talajon hagyott feromonjaiba, rögvest irányt változtat, s már megy is az interakció felé. Így lesz egy kíváncsiskodóból seregnyi falatozó hangya.
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.
Itt akár a rákkezeléshez hasznos dolgokat is elleshetnénk a hangyáktól. Persze a legtöbbet úgy tehetnénk a rák megelőzése érdekében, ha nem engedélyeznénk a rákkeltő anyagok széleskörű terjesztését illetve eladását. A hangyák itt nem tudnak segíteni, ugyanis sosem mérgezik a kolóniáikat. De talán mégis elleshetnénk rákkezeléshez hasznos dolgokat tőlük. Sokféle rákmegbetegedés létezik. A test más-más részére specializálódtak. Van olyan rákos megbetegedés is, amely a test távoli szöveteiben áttétesedik, ahol nyilván létfontosságú erőforrásokhoz jut. Az áttétesedő ráksejtek kicsit mintha a számukra létfontosságú erőforrásokat fürkésznék, s ha valahol ezekre halmozottan bukkannak rá, akkor alighanem toborzásra használják interakciókat. Ha kiderítjük, hogyan toborozzák az új ráksejteket, akkor talán csapdába csalhatjuk őket, s kialakulása előtt elcsíphetnénk az áttétet.
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.
A hangyák környezetüktől függően más-más célra vetik be az interakcióikat. Ebből sokat tanulhatnánk más központi irányítás nélküli rendszerekről. Egyszerű interakciók felhasználásával a hangyakolóniák hihetetlen eredményeket értek el az utóbbi 130 millió évben. Érdemes őket figyelemmel kísérni.
Thank you.
Köszönöm a figyelmüket.
(Applause)
(Taps)