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.
저는 개미를 연구합니다. 사막에서, 열대우림지역, 그리고 제집 주방 뿐만 아니라 제가 살고 있는 실리콘 밸리 주변의 산에서도 연구하지요. 저는 최근에 개미들이 환경에 따라 다른 방식으로 소통한다는 사실을 알아냈습니다. 이것은 제게 우리가 개미에게서 인간의 뇌나, 우리가 구축하는 데이터망, 그리고 심지어는 암과 같은 구조에 대해 배울 수 있을 것이라는 생각을 하도록 해주었습니다.
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.
자, 이 모든 시스템들이 갖고 있는 공통점은 중앙 통제가 없다는 사실입니다. 개미군체는 생식 능력이 없는 암컷 일개미들과,-- 여러분들이 주위에서 흔히 볼 수 있는 개미들이 바로 그들입니다.-- 한 마리 이상의 산란만 하는 암컷 생식 개미로 이루어져 있습니다. 그들은 아무런 지시를 내리지 않습니다. 비록 그들이 여왕개미라 할 지라도, 누구에게도 무얼하라고 지시하지 않습니다. 말하자면 개미군체에는 특정한 관리자가 없습니다. 그리고 이처럼 중앙 통제가 없는 모든 체제들은 아주 간단한 소통으로 조절됩니다. 개미는 냄새를 이용해 소통하지요. 그들은 더듬이로 냄새를 맡고 더듬이로 의사소통을 합니다. 그래서 예를 들자면, 개미 한마리가 더듬이로 다른 개미를 접촉할 때, 그 다른 개미가 집안식구인지 아닌지, 그리고 그 다른 개미가 무슨 일을 하고 있었는지 또한 알 수 있습니다. 자, 여기 관을 통해 두 개의 다른 사육장으로 연결된 개미 사육장안에서 수많은 개미들이 돌아다니며 서로 교류하는 것을 볼 수 있습니다. 여기서 한 개미가 다른 개미와 만나면, 어떤 개미와 마주치든지에 관계없이, 실제로 어떤 복잡한 신호나 메세지를 전달하지 않습니다. 그 개미가 관심을 갖는 것은 오직 다른 개미들를 만나는 횟수 뿐입니다. 그리고 이 모든 만남들을 합치면 네트워크가 만들어지죠. 그리고 이것이 아까 여러분들이 보셨던, 사육장에서 움직이던 개미들의 네트워크입니다. 이렇게 늘 변하는 네트워크가 모든 개미들이 집안으로 피할 것인지, 몇 마리가 먹이사냥을 나갈지와 같은 개미 집단의 행동을 만들어내죠. 사실 뇌도 같은 방식으로 작동합니다. 하지만, 개미의 멋진 점은 일어나는 네트워크 전체를 볼 수 있다는 사실이죠.
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.
현재 12,000종 이상의 개미들이 모든 가능한 환경에서 살아가고 있습니다. 그리고 그들은 주어진 환경에 따라 다른 소통법을 쓰고 있습니다. 모든 체계가 다뤄야 할 환경에 따른 중요한 과제 하나는 운영비입니다. 시스템이 돌아가는데 반드시 지불해야 하는 값이죠. 그리고 또 다른 과제는 자원입니다. 자원들을 찾고 모아와야 하지요. 사막에서는 물이 부족하기에 운영비가 높습니다. 그리고 제가 사막에서 연구하고 있는 씨앗을 먹고 사는 개미들은 물을 얻기 위해 물을 써야 하죠. 밖에서 먹이를 찾는, 뜨거운 태양 아래서 씨앗을 찾는 개미는 공기 중으로 수분을 뺏기기만 합니다. 그러나 개미군체는 그들이 섭취하는 씨앗의 지방을 분해함으로써 물을 얻죠. 그래서 이런 환경 속에서 소통은 먹이채집을 활성화 하기위해 사용됩니다. 돌아온 채집개미와 충분히 소통하지 않는 이상, 채집개미들은 굴 밖으로 나가지 않습니다. 그리고 지금 보이는 것은, 돌아오는 채집자들이 굴을 통해 개미집으로 들어가며, 개미집에서 나오고 있는 다른 채집개미들과 만나는 장면입니다. 개미군체에겐 합리적인 방법입니다. 왜냐하면 밖에 더 많은 먹이가 있을 수록, 채집자들이 더 빨리 찾아 올 수 있으며, 더 빨리 돌아와, 더 많은 채집자들을 내보낼 수 있기 때문입니다. 만약 먹이 사냥이 잘 안되면 이 시스템은 멈추게 됩니다.
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.
그래서 소통은 채집개미들을 활성화하도록 작동합니다. 그리고 우리는 이 체제가 진화하는 것을 연구해왔습니다. 무엇보다도 이 시스템은 다양합니다. 개미 군체들은 서로 다릅니다. 건조한 날엔, 어떤 집단들은 먹이 포집을 덜 나가죠. 그런 집단들은 씨앗을 찾기 위해 물을 쓰는 것과 씨앗으로부터 물을 다시 얻는 것 사이에서 균형을 조절하는 방식이 다릅니다. 그리고 저희는 왜 어떤 군체들은 다른 군체보다 채집을 덜 하는지에 대해 개미를 신경세포로 간주하고 신경과학의 모형을 사용하여 이해하려고 시도하고 있습니다. 신경세포가 다른 세포로부터 받은 자극을 더해서 신호를 발생할 지를 결정하듯이 개미는 다른 개미로부터 받은 자극을 합쳐서 먹이사냥을 나갈지 결정합니다. 그리고 우리가 궁금한 것은 군체들 사이에서 적극적으로 먹이사냥을 나가기 전에 개미들끼리 얼마나 많이 의사소통을 하는지에 차이가 있지 않을까 하는 것이죠. 이런 군체는 먹이사냥을 덜 나갈 것이기 때문입니다.
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.
그리고 이것은 인간의 뇌에 비슷한 문제를 제기하죠. 우리는 뇌에 대하여 이야기하지만 물론 뇌는 서로 조금씩 다르며, 어쩌면 특정 개개인이나, 조건에 따라, 신경세포의 전기적 특성이 달라 발사를 위해 더 많은 자극이 필요한 다른 뇌상태도 존재할 것입니다. 그래서 뇌 기능에 차이를 보일지도 모르죠.
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.
진화에 관한 질문을 하기 위해서는 번식 성공률에 대해 알 필요가 있습니다. 이것은 군체의 연령에 가까운 시간인 28년이라는 세월동안, 채집 개미 군체들의 인구변화를 관찰해 온 연구 사이트의 지도입니다. 각각의 기호는 군체를 나타내며 점의 크기는 개미들이 얼마나 많이 번식했는지를 보여줍니다. 우리는 어떤 군체들이 모 군체에서 태어난 딸인 여왕 개미가 세운 군체인지를 알아내기 위해, 모 군체와 자식 군체를 구별할 수 있도록 해주는 유전 변이 기술을 이용 할 수 있었습니다. 저에게 굉장한 일이었습니다. 오랜시간 동안 이걸 밝히려고 했거든요. 예를 들어, 오래전 부터 연구해 온 군체154는 증조모가 됐습니다. 여기는 딸의 군체이고 여기는 손녀의 군체이고 여기는 증손녀의 군체입니다. 이 연구를 하면서, 저는 자손들의 군체가 어떤 날이 너무 더워서 먹이 사냥을 나가지 않도록 결정할 때 모 군체와 비슷하게 한다는 것을 알게 되었습니다. 그리고 모 군체의 자손들은 서로 만날 수 없을 만큼 멀리 떨어져서 생활합니다. 그래서 자손 군체의 개미들은 모 군체로부터 이런 걸 배울 수는 없죠. 그래서 우리의 다음 과제는 이 유사성을 근거로 유전변이를 연구하는 것입니다.
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.
그리고 누가 더 잘 하고 있는지 질문을 던질 수 있었습니다. 전체 연구 기간 동안 그리고 특히 지난 10년 미국 남서부 지역에 아주 극심하고 심각한 가뭄이 있었습니다. 그리고 물을 저장해 놓았던 군체들은 아주 더운 날 개미집 안에서 지내는 대신 가능한 한 많은 먹이를 찾아오는 것을 포기하는데 더 많은 종족 번식을 할 수 있었습니다. 지금껏, 저는 군체154가 패자라고 생각 했는데 왜냐면 아주 건조한 날은 다른 군체들이 먹이사냥을 나가고 많은 먹이를 찾는 동안 거의 먹이사냥을 나가지 않았죠. 사실 군체154는 커다란 성공작입니다. 암컷 우두머리이며 군체안에서 보기 드문 증조모 중 하나입니다. 제가 알기로는 이것은 처음으로 동물 자연개체군에서 진행중인 집단 행동의 진화를 추적할 수 있었으며 무엇이 가장 효과적인지 알았습니다.
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.
현재, 인터넷에서 데이터 전송을 통제하기 위해 알고리즘이 사용되는데 이것은 수확개미들이 채집개미의 이동을 통제하는 것과 비슷합니다. 여러분들은 이런 유사성을 뭐라고 하는지 아십니까? 저는 개미인터넷이 생각나네요. (박수) 그래서 데이터는 신호를 전송하기 위한 대역폭이 충분하지 않으면 원래 컴퓨터에 남아 있습니다. 인터넷 초창기에는 운영비가 굉장히 비싸서 데이터를 잃어버리지 않는 것이 굉장히 중요했습니다. 그래서 데이터 전송을 하기 위한 시스템이 설치되었습니다. 개미가 인간이 근래에 발명한 것과 비슷한 알고리즘을 사용한다는 것은 흥미롭지만 이것은 우리가 알고 있는 몇 안 되는 개미 알고리즘의 하나일 뿐입니다. 개미는 1억 3천만년 동안 무수히 많은 종으로 진화해 왔으며 제 생각에는 다른 12,000종 중 일부는 우리는 아직 생각해 보지도 못한 흥미로운 데이터 네트워크 알고리즘을 사용하는 것 같습니다.
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.
그러면 운영비가 적게 들면 어떻게 될까요? 열대지역에서는 운영비가 적게 드는데 아주 습하고 개미들이 밖에서 돌아다니기가 쉽기 때문입니다. 하지만 개미는 열대에 아주 많고 다양해서 경쟁이 치열합니다. 어떤 자원을 이용하든 다른 종들도 그 자원을 동시에 사용하려고 할 겁니다. 이런 환경속에서는 의사소통을 다른 방법으로 합니다. 특별히 문제가 발생하지 않는 한 이 시스템은 계속 유지될 겁니다. 그리고 제가 연구하는 개미는 개미집에서 나와 먹이감을 찾고 돌아오기를 계속 반복합니다. 다른 개미와 의사소통 할 때 문제가 생기지 않는 한 말입니다. 그리고 여기 개미 방어시스템의 보기가 있는데 중앙에 보시면 개미 한 마리가 다른 개미종과 의사소통 하려고 머리를 개미집 입구에 집어 넣고 있는데 작은 개미들이 복부를 치켜올리면서 방어하고 있습니다. 하지만 불청객이 돌아가자 마자 입구는 다시 열립니다. 그리고 아마 컴퓨터 보안시스템에도 이와 같은 상황이 발생하는데 운영비가 낮다면 급작스런 위험에 대응하기 위해서 잠시 접속을 차단한 뒤 다시 열 수 있습니다. 영구적인 방화벽이나 요새를 설치하는 대신에 말이죠.
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.
모든 시스템들이 해결해야 하는 다른 환경적인 난제는 자원을 찾고 모으는 일입니다. 그것을 하기 위해서 개미들은 공동수색을 해서 문제점을 해결합니다. 그리고 이것은 지금 로봇 공학에서도 최대 관심사인데 그 이유는 다른 행성을 탐험하거나 화재가 난 건물을 찾기 위해 정교하고 값비싼 로봇 한 대를 보내는 것보다는 최소 정보만 교환하기 위해 값싼 로봇을 여럿 보내는 것이 더 효과가 있기 때문입니다. 그리고 그것이 개미들이 하는 방법입니다. 그래서 침입을 잘하는 아르헨티나 개미는 수색망을 최대한 넓힙니다. 이 개미들은 공동수색의 주된 문제를 잘 해결하는데 그 것은 빈틈없이 수색하는 것과 넓은 지역을 탐색하는 것 사이에 균형을 이룹니다. 개미들이 하는 방법은 좁은 지역에 개미들이 많을 때는 개미가 저마다 철저하게 수색할 수 있는데 그 이유는 다른 개미들이 가까이에서 같이 수색하기 때문 입니다. 하지만 넓은 지역에서 개미가 적으면 더 많은 지역을 탐색하기 위해 더 멀리 나가야 합니다. 제 생각에 개미들은 밀도를 정하기 위해 의사소통을 하는 것 같습니다. 개미가 많을 때는 더 자주 만나고 더 철저하게 수색합니다. 다른 개미종은 다른 알고리즘을 사용해야 하는데 다른 자원을 사용하도록 진화해 왔기 때문입니다. 그리고 이것을 아는 것은 큰 도움이 될 수 있습니다. 그래서 최근 우리는 국제 우주 정거장 안에서 극미 중력의 극한 환경에서 공동수색의 문제점을 해결하기 위해 개미들에게 도움을 청했습니다. 제가 이 사진을 처음 봤을 때는 개미들의 서식지를 수직으로 고정시켰다고 생각했지만 결국 아무 상관이 없다는 것을 알게 됐습니다. 여기서 생각할 수 있는 것은 개미가 벽이나 바닥에 매달려 있으려고 힘쓰기 때문에 교류를 덜 하게 됩니다. 그래서 얼마나 개미가 많은지 얼마나 자주 만나는지에 대한 관계는 생각할 수도 없게 됩니다. 저희가 계속 자료를 분석하고 있지만 아직 결과는 나오지 않았습니다. 하지만 다른 종들이 지구의 다른 환경에서 어떻게 이 문제를 해결하는지 아는 것은 흥미로운 일일 것입니다. 그래서 저희가 프로그램을 설치하고 있는데 전세계 어린이들을 장려해서 다른 종으로 이 실험을 해 보도록 하기 위한 것 입니다. 이 프로그램은 아주 간단하고 값싼 재료로 할 수 있습니다. 그리고 그 방법으로 우리는 개미 공동수색 알고리즘의 전체 지도를 만들 수 있습니다. 제 생각에는 건물 안으로 들어오는 침입을 잘 하는 종들이 이일을 아주 잘 할거라 생각되는데 주방에서 볼 수 있고 먹이와 물을 아주 잘 찾기 때문입니다.
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.
개미들에게 가장 친근한 먹이감은 소풍입니다. 그리고 그것은 아주 풍성한 먹이감이죠. 거기에 과일 한 개가 있다면 그 옆에 다른 과일이 있을 겁니다. 그리고 이런 먹이 전문가인 개미는 개미를 불러모으기 위해 소통하는데 개미가 다른 개미를 만나거나 다른 개미가 땅에 표시한 화학물을 만날 때는 소통한 방향으로 방향을 바꿉니다. 그리고 이런 까닭으로 여러분이 소풍을 갔을 때 꼬리를 물고 나타나는 개미를 보는 거죠.
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.
저는 여기서 개미로부터 암에 대하여 배울 수 있다고 생각합니다. 제말은 먼저 우리는 암을 예방하기 위해 분명히 많은 것을 할 수 있는데 사람들에게 퍼지지 않게 하거나 우리 몸안에서 암전이를 촉진하는 독소를 퍼뜨리지 않게 해야 합니다. 하지만 저는 개미가 이 문제를 도와 줄 수 없다고 생각하는데 개미들은 절대로 자신들의 군체를 독으로 오염시키지 않기 때문입니다. 하지만 암을 치료하는데는 개미에게서 무언가를 배울 수 있을 것 입니다. 많은 종류의 암들이 있는데 모든 암은 우리 몸의 특정 부위에서 발생합니다. 그리고 어떤 암들은 특정 다른 조직에 퍼지거나 전이되는데 그 곳에서 암세포가 필요한 자원을 얻겠죠. 만약 여러분들이 암세포들이 필요한 자원을 찾는 것 처럼 초기 전이성 암 세포의 관점에서 생각한다면, 그 자원들이 무리지어 있고 암세포를 증식시키기 위해 교류를 할 겁니다. 그리고 어떻게 암 세포들이 모집하는지 알 수 있다면 교류가 확립 되기 전에 그걸 포획하는 덫을 놓을 수 있을지도 모릅니다.
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.
개미들은 다양한 환경에서 다른 방법으로 의사소통을 하고 있으며 우리는 개미에게서 중앙 통제 없이 작동하는 다른 시스템들에 대해서 배울 수 있습니다. 아주 단순한 소통만으로 개미 군체들은 놀라운 위업을 1억 3천만년 이상 수행해왔습니다. 우리는 개미에게서 배울 것이 많습니다.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)