Science, science has allowed us to know so much about the far reaches of the universe, which is at the same time tremendously important and extremely remote, and yet much, much closer, much more directly related to us, there are many things we don't really understand. And one of them is the extraordinary social complexity of the animals around us, and today I want to tell you a few stories of animal complexity.
Ciencia. La ciencia nos ha permitido conocer mucho los confines del universo, lo que es a la vez enormemente importante y extremadamente remoto. Sin embargo, más cerca, mucho más directamente relacionado con nosotros, hay muchas cosas que no entendemos del todo. Y una de ellas es la extraordinaria complejidad social de los animales que nos rodean y hoy quiero contarles algunas historias de la complejidad animal.
But first, what do we call complexity? What is complex? Well, complex is not complicated. Something complicated comprises many small parts, all different, and each of them has its own precise role in the machinery. On the opposite, a complex system is made of many, many similar parts, and it is their interaction that produces a globally coherent behavior. Complex systems have many interacting parts which behave according to simple, individual rules, and this results in emergent properties. The behavior of the system as a whole cannot be predicted from the individual rules only. As Aristotle wrote, the whole is greater than the sum of its parts. But from Aristotle, let's move onto a more concrete example of complex systems.
Pero antes, ¿a qué llamamos complejidad? ¿Qué es complejo? Bueno, complejo no es complicado. Algo complicado comprende muchas piezas pequeñas, todas diferentes, y cada una tiene su papel preciso en la maquinaria. Por el contrario, un sistema complejo está hecho de muchas, muchas partes similares y es su interacción la que produce un comportamiento globalmente coherente. Los sistemas complejos tienen muchas partes que interactúan que se comportan según reglas simples, individuales y esto genera propiedades emergentes. El comportamiento del sistema como un todo no puede deducirse solo de las reglas individuales. Como escribió Aristóteles: "el todo es más que la suma de las partes". Pero vayamos de Aristóteles, a un ejemplo más concreto de sistemas complejos.
These are Scottish terriers. In the beginning, the system is disorganized. Then comes a perturbation: milk. Every individual starts pushing in one direction and this is what happens. The pinwheel is an emergent property of the interactions between puppies whose only rule is to try to keep access to the milk and therefore to push in a random direction.
Los terriers escoceses. Al principio, el sistema está desorganizado. Luego viene una perturbación: la leche. Cada individuo empieza a empujar en una dirección y esto es lo que sucede. El molinete es una propiedad emergente de las interacciones entre los cachorros cuya única regla es tratar de mantener el acceso a la leche y, por lo tanto, empujar en una dirección aleatoria.
So it's all about finding the simple rules from which complexity emerges. I call this simplifying complexity, and it's what we do at the chair of systems design at ETH Zurich. We collect data on animal populations, analyze complex patterns, try to explain them. It requires physicists who work with biologists, with mathematicians and computer scientists, and it is their interaction that produces cross-boundary competence to solve these problems. So again, the whole is greater than the sum of the parts. In a way, collaboration is another example of a complex system.
Así que solo se trata de encontrar las reglas simples desde las que emerge la complejidad. Yo llamo a esto complejidad simplificada y es lo que hacemos en la cátedra de diseño de sistemas en la ETH Zúrich. Recopilamos datos sobre las poblaciones animales, analizamos los patrones complejos, y tratamos de explicarlos. Requiere que los físicos trabajen con los biólogos, con los matemáticos y con científicos de la computación, y es su interacción la que produce la capacidad transfronteriza para resolver estos problemas. Así que de nuevo, el todo es más que la suma de las partes. En cierto modo, la colaboración es otro ejemplo de sistema complejo. Y posiblemente te estés preguntando
And you may be asking yourself which side I'm on, biology or physics? In fact, it's a little different, and to explain, I need to tell you a short story about myself. When I was a child, I loved to build stuff, to create complicated machines. So I set out to study electrical engineering and robotics, and my end-of-studies project was about building a robot called ER-1 -- it looked like this— that would collect information from its environment and proceed to follow a white line on the ground. It was very, very complicated, but it worked beautifully in our test room, and on demo day, professors had assembled to grade the project. So we took ER-1 to the evaluation room. It turned out, the light in that room was slightly different. The robot's vision system got confused. At the first bend in the line, it left its course, and crashed into a wall. We had spent weeks building it, and all it took to destroy it was a subtle change in the color of the light in the room. That's when I realized that the more complicated you make a machine, the more likely that it will fail due to something absolutely unexpected. And I decided that, in fact, I didn't really want to create complicated stuff. I wanted to understand complexity, the complexity of the world around us and especially in the animal kingdom.
si estoy del lado de la bilogía o de la física. De hecho, es algo diferente, y para explicarlo, necesito contarles una pequeña historia sobre mí. Cuando era chico, me encantaba construir cosas, crear máquinas complicadas. Así que me puse a estudiar ingeniería eléctrica y robótica. Mi proyecto final era construir un robot llamado ER-1 -- que se veía así -- que recopilaría información de su entorno y procedería a seguir una línea blanca en el suelo. Era muy, muy complicado, pero funcionó magníficamente en nuestra habitación de prueba. El día de la demostración, los profesores aprobarían el proyecto. Llevamos el ER-1 a la habitación de evaluación. Resultó ser que la luz del lugar era un poquito diferente. El sistema de visión del robot se confundió. En la primera curva de la línea, abandonó su curso y se estrelló contra una pared. Nos había llevado semanas construirlo y todo lo que tomó para destruirlo fue un cambio sutil en el color de la luz en la habitación. Ahí fue cuando me di cuenta de que cuanto más complicada haces una máquina, más probable es que falle debido a algo absolutamente inesperado. Y decidí que, de hecho, no quería crear cosas complicadas. Quería entender la complejidad, la complejidad del mundo que nos rodea y especialmente en el reino animal.
Which brings us to bats. Bechstein's bats are a common species of European bats. They are very social animals. Mostly they roost, or sleep, together. And they live in maternity colonies, which means that every spring, the females meet after the winter hibernation, and they stay together for about six months to rear their young, and they all carry a very small chip, which means that every time one of them enters one of these specially equipped bat boxes, we know where she is, and more importantly, we know with whom she is. So I study roosting associations in bats, and this is what it looks like. During the day, the bats roost in a number of sub-groups in different boxes. It could be that on one day, the colony is split between two boxes, but on another day, it could be together in a single box, or split between three or more boxes, and that all seems rather erratic, really. It's called fission-fusion dynamics, the property for an animal group of regularly splitting and merging into different subgroups.
Lo que nos lleva a los murciélagos. Los murciélagos Bechstein son una especie común de murciélagos europeos. Son animales muy sociales. La mayoría de ellos se posan o duermen juntos. Y viven en colonias de maternidad, lo que significa que cada primavera, las hembras se reúnen después de la hibernación de invierno y permanecen juntas durante unos 6 meses para criar a sus hijos. Todas ellas llevan un chip muy pequeño, por lo que cada vez que una de ellas entra en una de estas cajas especialmente equipadas para murciélagos, sabemos dónde está, y lo más importante, sabemos con quién está. Estudio las asociaciones para descansar en los murciélagos, y así se ve. De día, los murciélagos se posan en subgrupos en diferentes cajas. Podría ser que un día, la colonia se divida entre 2 cajas, pero otro día podrían estar juntos en una sola caja o dividirse en 3 o más cajas, y todo eso parece más bien errático, Se llama dinámica de la fisión-fusión a la propiedad de un grupo de animales de dividirse y fusionarse regularmente en diferentes subgrupos.
So what we do is take all these data from all these different days and pool them together to extract a long-term association pattern by applying techniques with network analysis to get a complete picture of the social structure of the colony. Okay? So that's what this picture looks like. In this network, all the circles are nodes, individual bats, and the lines between them are social bonds, associations between individuals. It turns out this is a very interesting picture. This bat colony is organized in two different communities which cannot be predicted from the daily fission-fusion dynamics. We call them cryptic social units. Even more interesting, in fact: Every year, around October, the colony splits up, and all bats hibernate separately, but year after year, when the bats come together again in the spring, the communities stay the same.
Lo que hacemos es tomar todos estos datos de todos estos días y juntarlos todos para extraer un patrón de asociación a largo plazo mediante la aplicación de técnicas de análisis de redes para obtener una imagen completa de la estructura social de la colonia. ¿De acuerdo? Así queda la imagen. En esta red, todos los círculos son nodos, murciélagos individuales, y las líneas entre ellos son los lazos sociales, las asociaciones entre individuos. Resulta que esta es una figura muy interesante. Esta colonia de murciélagos está organizada en 2 diferentes comunidades que no pueden predecirse a partir de la dinámica de fisión-fusión diaria. Los llamamos unidades sociales crípticas. Es aún más interesante, de hecho: Cada año, para octubre, la colonia se divide y todos los murciélagos hibernan por separado. Pero año tras año, cuando los murciélagos se reúnen de nuevo en la primavera, las comunidades se mantienen igual.
So these bats remember their friends for a really long time. With a brain the size of a peanut, they maintain individualized, long-term social bonds, We didn't know that was possible. We knew that primates and elephants and dolphins could do that, but compared to bats, they have huge brains. So how could it be that the bats maintain this complex, stable social structure with such limited cognitive abilities?
Así que estos murciélagos recuerdan a sus amigos por un tiempo muy largo. Con un cerebro del tamaño de un maní, mantienen vínculos sociales, individualizados a largo plazo. No sabíamos que eso era posible. Sabíamos que los primates, los elefantes y los delfines podían hacer eso, pero en comparación con los murciélagos, tienen grandes cerebros. Así que, ¿cómo puede ser que los murciélagos mantengan esta compleja estructura social estable con tan limitadas capacidades cognitivas?
And this is where complexity brings an answer. To understand this system, we built a computer model of roosting, based on simple, individual rules, and simulated thousands and thousands of days in the virtual bat colony. It's a mathematical model, but it's not complicated. What the model told us is that, in a nutshell, each bat knows a few other colony members as her friends, and is just slightly more likely to roost in a box with them. Simple, individual rules. This is all it takes to explain the social complexity of these bats.
Y aquí es donde la complejidad nos da una respuesta. Para entender este sistema, hemos construido un modelo informático de dormidero, basado en reglas simples, individuales, que simulan miles y miles de días en la colonia virtual de murciélagos. Es un modelo matemático, pero no es complicado. Lo que ese modelo nos dijo es que, en pocas palabras, cada murciélago reconoce a algunos de los otros miembros de la colonia como sus amigos y es un poco más probable que descanse en una caja con ellos. Simples reglas individuales. Esto es todo lo que se necesita para explicar la complejidad social de estos murciélagos.
But it gets better. Between 2010 and 2011, the colony lost more than two thirds of its members, probably due to the very cold winter. The next spring, it didn't form two communities like every year, which may have led the whole colony to die because it had become too small. Instead, it formed a single, cohesive social unit, which allowed the colony to survive that season and thrive again in the next two years. What we know is that the bats are not aware that their colony is doing this. All they do is follow simple association rules, and from this simplicity emerges social complexity which allows the colony to be resilient against dramatic changes in the population structure. And I find this incredible.
Pero se pone mejor. Entre 2010 y 2011, la colonia perdió más de dos tercios de sus miembros, probablemente debido a un invierno muy frío. La siguiente primavera, no se formaron dos comunidades como cada año, lo que podría haber hecho que toda la colonia muera porque se había vuelto pequeña. En cambio, se formó una sola unidad social cohesionada, que permitió que la colonia sobreviva esa temporada y vuelva a crecer en los dos años siguientes. Lo que sabemos es que los murciélagos no son conscientes de que su colonia está haciendo esto. Lo que hacen es aplicar unas simples reglas de asociación y de esta simplicidad emerge la complejidad social que permite a la colonia recuperarse de los profundos cambios en la estructura de la población. Y me parece increíble.
Now I want to tell you another story, but for this we have to travel from Europe to the Kalahari Desert in South Africa. This is where meerkats live. I'm sure you know meerkats. They're fascinating creatures. They live in groups with a very strict social hierarchy. There is one dominant pair, and many subordinates, some acting as sentinels, some acting as babysitters, some teaching pups, and so on. What we do is put very small GPS collars on these animals to study how they move together, and what this has to do with their social structure. And there's a very interesting example of collective movement in meerkats. In the middle of the reserve which they live in lies a road. On this road there are cars, so it's dangerous. But the meerkats have to cross it to get from one feeding place to another. So we asked, how exactly do they do this? We found that the dominant female is mostly the one who leads the group to the road, but when it comes to crossing it, crossing the road, she gives way to the subordinates, a manner of saying, "Go ahead, tell me if it's safe." What I didn't know, in fact, was what rules in their behavior the meerkats follow for this change at the edge of the group to happen and if simple rules were sufficient to explain it.
Ahora quiero contarles otra historia, pero tendremos que viajar desde Europa al desierto de Kalahari en Sudáfrica. Aquí es donde viven las suricatas. Estoy seguro de que conocen a las suricatas. Son criaturas fascinantes. Viven en grupos con una jerarquía social muy estricta. Hay una pareja dominante y muchos subordinados. Algunos hacen de centinelas, algunos de niñeras, algunos enseñan a los cachorros, y así sucesivamente. Lo que hicimos fue poner unos collares GPS muy pequeños en estos animales para estudiar cómo se mueven juntos y qué relación guarda esto con su estructura social. Y hay un ejemplo muy interesante del movimiento colectivo de las suricatas. En el medio de la reserva en la que viven hay una ruta. En esta ruta hay coches, por lo que es peligroso. Las suricatas tienen que cruzarla para ir de un lugar de alimentación a otro. Así que nos preguntamos, ¿exactamente cómo hacen esto? Descubrimos que la hembra dominante es generalmente la única que guía al grupo a la ruta, pero al momento de cruzarla, deja pasar a los subordinados, como diciendo, "Adelante, díganme si es seguro". Lo que yo no sabía era qué reglas de comportamiento seguían las suricatas para que este cambio tenga lugar y si podía explicarse con reglas simples.
So I built a model, a model of simulated meerkats crossing a simulated road. It's a simplistic model. Moving meerkats are like random particles whose unique rule is one of alignment. They simply move together. When these particles get to the road, they sense some kind of obstacle, and they bounce against it. The only difference between the dominant female, here in red, and the other individuals, is that for her, the height of the obstacle, which is in fact the risk perceived from the road, is just slightly higher, and this tiny difference in the individual's rule of movement is sufficient to explain what we observe, that the dominant female leads her group to the road and then gives way to the others for them to cross first. George Box, who was an English statistician, once wrote, "All models are false, but some models are useful." And in fact, this model is obviously false, because in reality, meerkats are anything but random particles. But it's also useful, because it tells us that extreme simplicity in movement rules at the individual level can result in a great deal of complexity at the level of the group. So again, that's simplifying complexity.
Entonces, construí un modelo, un modelo de simulación de suricatas cruzando una ruta simulada. Es un modelo simplista. Las suricatas en movimiento son como partículas aleatorias cuya única regla es la de alineación. Simplemente se mueven juntas. Cuando estas partículas llegan a la ruta, sienten algún tipo de obstáculo y rebotan contra él. La única diferencia entre la hembra dominante, aquí en rojo, y los otros individuos, es que para ella la altura del obstáculo, que es, de hecho, el riesgo percibido de la carretera, es sólo ligeramente superior y esta pequeña diferencia en la regla del movimiento individual es suficiente para explicar lo que observamos: que la hembra dominante lleva a su grupo a la carretera y luego les da paso a los otros para que crucen primero. George Box, que fue un estadístico inglés, una vez escribió: "Todos los modelos son falsos, pero algunos modelos son útiles". Por lo tanto, este modelo es obviamente falso, porque en la realidad las suricatas son cualquier cosa menos partículas aleatorias. Pero también es útil, porque nos dice que la extrema simplicidad de las reglas del movimiento a nivel individual puede generar una enorme complejidad en el nivel del grupo. Así que de nuevo, eso es simplificar la complejidad.
I would like to conclude on what this means for the whole species. When the dominant female gives way to a subordinate, it's not out of courtesy. In fact, the dominant female is extremely important for the cohesion of the group. If she dies on the road, the whole group is at risk. So this behavior of risk avoidance is a very old evolutionary response. These meerkats are replicating an evolved tactic that is thousands of generations old, and they're adapting it to a modern risk, in this case a road built by humans. They adapt very simple rules, and the resulting complex behavior allows them to resist human encroachment into their natural habitat.
Me gustaría concluir con lo que esto significa para toda la especie. Cuando la hembra dominante da paso a un subordinado, no es por cortesía. De hecho, la hembra dominante es extremadamente importante para la cohesión del grupo. Si ella muere en el camino, todo el grupo está en riesgo. Este comportamiento de evitación de riesgos es una respuesta evolutiva muy antigua. Estas suricatas están replicando una táctica evolutiva que tiene miles de generaciones de antigüedad, y se están adaptando a un riesgo moderno, en este caso una ruta construida por los seres humanos. Adaptan reglas muy simples y el comportamiento complejo resultante les permite resistir la invasión humana a su hábitat natural.
In the end, it may be bats which change their social structure in response to a population crash, or it may be meerkats who show a novel adaptation to a human road, or it may be another species. My message here -- and it's not a complicated one, but a simple one of wonder and hope -- my message here is that animals show extraordinary social complexity, and this allows them to adapt and respond to changes in their environment. In three words, in the animal kingdom, simplicity leads to complexity which leads to resilience.
Al final, pueden ser los murciélagos que cambian su estructura social en respuesta a descenso de la población, o pueden ser suricatas que muestran una original adaptación frente a una ruta humana, o puede ser otra especie. Mi mensaje -- y no es uno complejo, sino uno sencillo de asombro y esperanza -- mi mensaje es que los animales muestran una extraordinaria complejidad social, y esto les permite adaptarse y responder a los cambios en su entorno. Resumiendo, en el reino animal, la simplicidad conduce a la complejidad lo que conduce a la capacidad de recuperación.
Thank you.
Gracias.
(Applause) Dania Gerhardt: Thank you very much, Nicolas, for this great start. Little bit nervous? Nicolas Perony: I'm okay, thanks. DG: Okay, great. I'm sure a lot of people in the audience somehow tried to make associations between the animals you were talking about -- the bats, meerkats -- and humans. You brought some examples: The females are the social ones, the females are the dominant ones, I'm not sure who thinks how. But is it okay to do these associations? Are there stereotypes you can confirm in this regard that can be valid across all species? NP: Well, I would say there are also counter-examples to these stereotypes. For examples, in sea horses or in koalas, in fact, it is the males who take care of the young always. And the lesson is that it's often difficult, and sometimes even a bit dangerous, to draw parallels between humans and animals. So that's it. DG: Okay. Thank you very much for this great start. Thank you, Nicolas Perony.
(Aplausos)