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.
Tôi nghiên cứu kiến ở sa mạc, rừng nhiệt đới, cả trong bếp nhà mình, và quanh thung lũng Silicon nơi tôi đang sinh sống. Tôi nhận ra rằng loài kiến tương tác khác nhau trong môi trường khác nhau, khiến tôi nghĩ qua chúng, ta hiểu thêm về những hệ thống khác, như não bộ và mạng dữ liệu mà ta thiết kế, thậm chí, cả về ung thư.
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.
Những hệ thống này có một điểm chung là không có kiểm soát trung ương. Cộng đồng kiến gồm những con kiến thợ là kiến cái vô sinh -- bạn sẽ thấy chúng đi vòng vòng -- và có một hay nhiều con cái sinh sản chỉ có chức năng đẻ trứng. Chúng không hề ra lệnh. Dầu được gọi là kiến chúa, chúng không ra lệnh cho các con khác. Trong cộng đồng kiến, không có ai lãnh đạo, những hệ thống kiểu này không có điều khiển trung ương mà được điều phối qua những tương tác giản đơn. Kiến tương tác bằng mùi. Chúng đánh hơi bằng ăng-ten, và tương tác qua đó, khi một con kiến chạm vào ăng-ten của con khác, nó sẽ biết, ví dụ, con kiến kia cùng tổ với mình không, nhiệm vụ con kiến đó là gì. Trên đây bạn thấy nhiều con đang di chuyển và tương tác trong một khay thí nghiệm có các ống nối tới 2 khay khác. Khi 2 con kiến gặp nhau, bất luận chúng là ai, chúng đều không truyền đi bất kỳ tín hiệu hay thông điệp phức tạp nào. Điều quan trọng với chúng là số lần gặp nhau. Tất cả nhưng tương tác này hợp thành một mạng lưới. Đây là mạng lưới bầy kiến bạn thấy chúng di chuyển quanh cái khay và chính hệ thống luôn dịch chuyển này sản sinh hành vi của cộng đồng này, ví như tất cả đang trốn trong tổ, hay có bao nhiêu con ra kiếm ăn. Não bộ cũng hoạt động tương tự, nhưng cái hay về loài kiến là ta thấy được toàn mạng lưới khi nó vận hành.
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.
Có hơn 12.000 loài kiến, trong mỗi môi trường từng biết, và chúng tương tác mỗi khác nhằm phù hợp với những thách thức trong môi trường. Một thách thức môi trường quan trọng hệ thống nào cũng phải đối mặt với chính là giá vận hành, cần có gì để vận hành hệ thống. Một thách thức khác nữa là tài nguyên, tìm kiếm và thu gom tài nguyên. Trong sa mạc, giá vận hành rất cao bởi nước rất khan hiếm. Những chú kiến ăn hạt mà tôi nghiên cứu ở sa mạc phải dùng nước để kiếm ra nước. Có một con kiến ra ngoài kiếm mồi, tìm hạt dưới cái nắng như thiêu như đốt, nó bị mất nước. Nhưng cả cộng đồng lại có nước nhờ chuyển hóa chất béo có trong hạt mà chúng ăn. Trong môi trường này, những tương tác được dùng để vận hành việc kiếm mồi. Một con kiến đi kiếm ăn sẽ không ra ngoài nếu không tương tác đủ với những con kiến kiếm mồi trở về. Các bạn thấy lũ kiến đang tha mồi về đi qua ống để vào tổ, lại gặp những con khác đi ra lên đường kiếm mồi. Rất hợp lí trong trường hợp này, vì ngoài kia có càng nhiều thức ăn thì lũ kiến càng chóng kiếm được mồi, và càng nhanh quay về, nên lũ kiến mới đi ra kiếm ăn lại càng đông lên. Hệ thống cứ thế vận hành nếu không có gì xảy ra.
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.
Vậy chức năng tương tác đã điều phối lũ kiến đi kiếm ăn. Chúng tôi đã nghiên cứu sự tiến hóa của hệ thống này. Trước hết, nó khác nhau. Hóa ra các cộng đồng là khác nhau. Vào ngày khô, có những cộng đồng bớt kiếm ăn, nên chúng khác biệt về cách quản lý sự đánh đổi giữa việc chịu mất nước nhằm đi kiếm hạt về và việc có lại nước từ hạt. Chúng tôi gắng tìm hiểu tại sao vài cộng đồng ít chịu kiếm ăn hơn, bằng việc coi lũ kiến như những nơ-ron, và dùng mô hình của khoa học thần kinh. Cũng như nơ-ron tích lũy kích thích từ những nơ-ron khác để kích hoạt, một chú kiến tích lũy kích thích từ những con kiến khác để quyết định có đi kiếm ăn không. Chúng tôi muốn tìm ra liệu có sự khác biệt nhỏ nào trong các cộng đồng về lượng tương tác mỗi con kiến cần để sẵn sàng ra ngoài kiếm ăn, khi cộng đồng ấy ít đi kiếm ăn.
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.
Điều này làm nảy ra một câu hỏi tương tự về não bộ. Ta nói đến não nói chung, nhưng đương nhiên, mỗi bộ não lại khác nhau, có lẽ một vài cá nhân hay hoàn cảnh trong đó những đặc tính điện của nơ-ron đòi hỏi cần nhiều kích thích hơn để được kích hoạt, khiến có sự khác biệt trong chức năng não.
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.
Để hỏi câu hỏi về sự tiến hóa, ta cần biết về thành công của sinh sản. Đây là bản đồ của vùng nghiên cứu mà tôi đã lần theo các cộng đồng kiến thợ suốt 28 năm, bằng tuổi thọ của một cộng đồng kiến. Mỗi chấm là một cộng đồng kiến và kích cỡ chấm biểu diễn các thế hệ con cháu chúng có, bởi chúng tôi có thể dùng biến thể gen để tìm cộng đồng bố mẹ tương ứng với cộng đồng con cái, tức tìm được cộng đồng nào là con cái của con kiến chúa, được sinh ra từ cộng đồng cha mẹ nào. Tôi quá ư xúc động khi sau bao năm, đã tìm ra, ví dụ, ở cộng đồng 154, tôi đã quan sát nó hàng năm, có một bà kiến đã lên chức bà cố. Đây là gia đình con gái của bà, đây là gia đình cháu bà kiến ấy, và đây là gia đình của cô chắt gái. Khi thực hiện điều này, tôi nhận ra những cộng đồng con cái cũng giống cộng đồng cha mẹ trong cách chọn lựa ngày nào nóng quá, sẽ không ra ngoài kiếm ăn, và nhà của lũ kiến con cháu xa nhà cha mẹ tới mức chúng hiếm khi gặp nhau nên lũ kiến con cháu này không thể học theo cha mẹ được. Vậy bước tiếp theo là xét xem những biến thể gene có quy định sự giống nhau này không
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.
Rồi tôi đặt câu hỏi ai làm giỏi hơn? Trong thời gian nghiên cứu, đặc biệt 10 năm qua, đã có một trận hạn hán nghiêm trọng ở Tây Nam Hoa Kỳ, thành ra, các cộng đồng giữ nước, ở trong tổ khi trời nắng nóng, cố hy sinh kiếm càng nhiều thức ăn càng tốt, là những cộng đồng đông con cháu hơn. Suốt thời gian này, tôi nghĩ cộng đồng số 154 yếu kém hơn rồi, vì vào những ngày khô hạn, chỉ một hàng kiến chậm rãi đi kiếm mồi, trong khi những cộng đồng khác hăng hái đi ra, kiếm được vô khối thức ăn, nhưng thực ra, cộng đồng 154 lại thành công hơn cả. Đó là một nữ chúa. Đó là một bà cố kiến hiếm hoi còn sống. Theo tôi hiểu, đây là lần đầu chúng ta có thể lần theo sự tiến hóa đang diễn ra hành vi thu lượng trong một cộng đồng động vật và tìm ra cơ chế vận hành tốt nhất trong đó.
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.
Giờ đây, Internet dùng các thuật toán để điều hành dòng chảy dữ liệu, cũng giống như cách những con kiến thợ dùng để điều phối dòng kiến đi kiếm mồi. Sự tương đồng này gọi là gì? Sẽ có anternet (mạng kiến). (Vỗ tay) Vậy dữ liệu không rời máy nguồn nếu không nhận được tín hiệu là có đủ dải thông (bandwidth) để truyền đi. Vào thời kỳ đầu của Internet, khi phí vận hành còn đắt đỏ nhất thiết phải đảm bảo không mất đi dữ liệu nào, thì hệ thống được thiết lập để các tương tác sẽ kích hoạt dòng dữ liệu. Thật thú vị khi lũ kiến dùng thuật toán cũng giống như thuật toán ta mới nghĩ ra đây, nhưng ta chỉ biết chun chút về thuật toán của loài kiến, và chúng đã có 130 triệu năm để tiến hóa thành những con siêu việt nhất. Tôi nghĩ, có lẽ một vài loài trong số 12.000 loài kiến đều có những thuật toán thú vị cho mạng dữ liệu mà chính ta không ngờ tới.
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.
Vậy khi phí vận hành thấp thì sao? Phí vận hành thấp ở các vùng nhiệt đới, bởi ở đó ẩm và dễ dàng đi ra ngoài. Nhưng kiến cũng nhiều và đa dạng ở vùng nhiệt đới nên có nhiều cạnh tranh. Loài này dùng nguồn tài nguyên nào, loài kia cũng muốn dùng nguồn đó cùng một lúc. Vậy trong môi trường này, tương tác lại được dùng theo cách ngược lại. Hệ thống vận hành nếu không có gì tiêu cực xảy ra. Một loài kiến mà tôi nghiên cứu đã vây quanh những cái cây của con kiến tha mồi đi từ tổ đến nguồn thức ăn và ngược lại, cứ vòng quanh như thế, nếu không có gì tiêu cực xảy ra, giống như tương tác với các con kiến thuộc loài kiến khác. Đây là ví dụ về an ninh của loài kiến. Ở giữa, có một con kiến chui đầu mình vào để đóng cửa tổ lại khi có tương tác với một loài kiến khác. Kia là những con kiến nhỏ chạy vòng quanh bụng vểnh lên trời. Nhưng ngay khi mối đe dọa qua đi, đường vào tổ lại mở ra, có lẽ cũng có tình huống trong an ninh mạng, chi phí vận hành xuống thấp đến mức ta có thể tạm thời chặn truy cập khi có một mối đe dọa khẩn cấp nào đó, rồi sau lại mở cổng, thay vì cố xây một pháo đài hay tường lửa vĩnh viễn.
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.
Một thách thức môi trường khác tất cả các hệ thống phải đối mặt là tài nguyên, tìm và thâu lượm chúng. Loài kiến đã tìm giải pháp cho vấn đề tìm kiếm tổng hợp, là vấn đề hiện được quan tâm trong ngành rô-bốt học, bởi ta biết rằng thay vì gửi một robot đơn lẻ, phức tạp, đắt tiền đi khám phá một hành tinh khác, hoặc đi tìm kiếm trong một tòa nhà hỏa hoạn, có lẽ sẽ hiệu quả hơn nếu sai một nhóm robot rẻ tiền hơn trao đổi chỉ những thông tin tiểu tiết đó là cách của loài kiến. Loài kiến Ác-hen-ti-na xây mạng lưới tìn kiếm mở rộng. Chúng rất giỏi xử lí các vấn đề chính yếu trong tìm kiếm tổng hợp, là cán cân giữa một mặt tìm kiếm kĩ càng một mặt bao quát được một diện tích rộng. Cách chúng làm là khi có nhiều con trong không gian hẹp, mỗi con tìm kiếm kĩ càng bởi đã có các con khác ngay bên đang tìm kiếm, nhưng khi chỉ có ít con trên diện rộng, chúng cần giãn ra để bao được rộng hơn. Tôi nghĩ chúng dùng tương tác để đánh giá mật độ, khi đông đúc, chúng hay gặp nhau và tìm kĩ hơn. Những loài kiên skhacs nhau dùng những thuật toán khác nhau bởi chúng đã tiến hóa để ứng phó với những tài nguyên khác nhau, và có lẽ rất hữu ích khi biết điều này. Gần đây chúng tôi bắt lũ kiến giải một bài toán tìm kiếm tổng hợp trong môi trường khắc nghiệt không trọng lực ở Trung Tâm Không Gian Quốc Tế. Khi mới xem hình này, tôi nghĩ: Ôi không, chúng xây nhà dựng đứng lên rồi nhưng rồi tồi nhận ra, đương nhiên, cũng chả sao. Vấn đề ở đây là lũ kiến đã nỗ lực hết sức để trụ lại trên tường hay trên sàn hay bất cứ nơi nào chúng ít được tương tác. Mối quan hệ giữa mật độ đông đúc và tần số gặp nhau đã bị nhiễu. Vẫn đang phân tích dữ liệu, tôi chưa biết kết quả. Sẽ rất thú vị khi biết các loài khác xử trí ra sao trước vấn đề này trong những môi trường khác nhau trên trái đất, nên chúng tôi đã lập chương trình khuyến khích trẻ em quanh thế giới thí nghiệm với những loài khác nhau. Rất đơn giản. Có thể thực hiện với nguyên liệu rẻ tiền. Qua đó, chúng tôi dựng bản đồ toàn cầu về thuật toán của loài kiến trong tìm kiếm tổng hợp. Tôi nghĩ, có lẽ, những loài kiến xâm lấn những loài làm tổ trong các tòa nhà khá giỏi chuyện này bởi chúng ở ngay trong bếp nhà bạn bởi chúng rất giỏi tìm nước và thức ăn.
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.
Nguồn tài nguyên quen thuộc nhất của lũ kiến là picnic, đây là một cụm tài nguyên. Có một miếng trái cây, tức gần đấy cũng có thêm miếng nữa, và các con kiến chuyên lần mò những cụm tài nguyên sẽ tương tác để gọi các tân binh. Khi con kiến này gặp con kia, hay khi gặp chất dịch con kiến khác để lại trên đất, nó sẽ đổi hướng để đi theo hướng phát ra tương tác, đó cũng là cách loài kiến tìm đến ăn picnic cùng bạn.
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.
Tôi cho rằng, ta cũng có thể qua loài kiến, hiểu thêm về bệnh ung thư. Trước tiên, rõ ràng, có thể làm nhiều điều để ngăn ngừa ung thư bằng cách không cho phép người ta truyền ra hay bán những chất độc kích thích tế bào ung thư phát triển trong cơ thể nhưng loài kiến chả giúp được chuyện này bởi chúng không đầu độc chính cộng đồng mình. Nhưng ta cũng học được từ loài kiến về cách chữa bệnh ung thư. Có rất nhiều loại ung thư. Mỗi loại bắt nguồn từ một bộ phân trong cơ thể, khi ung thư lan ra di căn vào các mô chúng bắt đầu ăn các bộ phận. Nếu nhìn theo góc nhìn của tế bào ung thư di căn giai đoạn đầu, khi chúng bắt đầu nhìn quanh tìm những tài nguyên chúng cần, nếu các tài nguyên ấy là một cụm chúng sẽ phát tín hiệu để gọi tân binh và nếu ta tìm ra được cách chúng thu hút tân binh thì chắc sẽ có thể đặt bẫy để tóm gọm chúng trước khi chúng hoành hành.
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.
Loài kiến dùng tương tác trong những cách khác nhau trong những môi trường khác nhau và từ đó, ta có thể rút ra bài học về các hệ thống vận hành mà không cần điều khiển trung ương. Chỉ dùng sự tương tác, các cộng đồng kiến đã vận hành tài tình suốt hơn 130 triệu năm qua. Chúng ta có thể học hỏi nhiều điều từ chúng.
Thank you.
Xin cảm ơn.
(Applause)
(Vỗ tay)