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.
A tudomány, igen, a tudomány tette lehetővé számunkra, hogy annyi mindent megtudjunk a világegyetem távoli zugairól -- elképesztően fontos dolgokat, ám tőlünk idegeneket; holott a sokkal, de sokkal közelebbi, a bennünket közvetlenül érintő dolgok nagy részét sem értjük igazán. Az egyik ilyen, az a rendkívüli komplexitás, amely a körülöttünk élő állatok társas viselkedését jellemzi. Ma néhány történetet szeretnék elmesélni az állatok komplexitásáról.
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.
Először is tisztázzuk, mit nevezünk komplexitásnak. Mi is az, hogy komplex? Nos, a komplex nem azonos a komplikálttal. Ha valami komplikált, az sok kis részből áll, mindegyik más, és mindnek megvan a maga pontos szerepe a gépezetben. Ezzel ellentétben a komplex rendszer sok-sok hasonló részből áll, melyek kölcsönhatása teljes körű koherens viselkedést eredményez. A komplex rendszerek sok egymásra ható részből állnak, amelyek egyszerű, egyedi szabályok szerint viselkednek, és ezzel új tulajdonságok megjelenését eredményezik. A rendszer egészének viselkedését lehetetlen megjósolni csupán az egyedi szabályok alapján. Ahogy Arisztotelész írta, az egész több, mint a részek összessége. De hagyjuk Arisztotelészt, és nézzünk egy konkrétabb példát a komplex rendszerekre.
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.
Ezek itt skót terrierek. Kezdetben a rendszer szervezetlen. Aztán jön a zavaró tényező: a tej. Minden egyed elkezd egy irányba nyomulni, aminek ez lesz a vége. A szélforgószerűség, mint új tulajdonság, a kölykök közötti kölcsönhatás eredménye, ahol egyetlen szabály van: próbálj a tej közelében maradni, lökdösődj tehát véletlenszerűen.
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.
Arról szól a dolog, hogy keressünk olyan egyszerű szabályokat, amelyekből a komplexitás levezethető. Úgy hívom ezt, hogy a komplexitás egyszerűsítése -- ezzel foglalkozunk mi, ökológiai rendszerkutatók, a Zürichi Műszaki Egyetemen (ETH). Adatokat gyűjtünk az állatpopulációkról, komplex mintákat elemzünk, és igyekszünk megmagyarázni őket. Ehhez szükségünk van fizikusokra, biológusokra, matematikusokra és informatikai szakemberekre, hogy együttműködésük létrehozza azt az interdiszciplináris kompetenciát, ami a problémák megoldásához szükséges. Megismétlem: az egész több, mint a részek összege. Ha belegondolunk, az együttműködés egy további példa a komplex rendszerre.
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.
Önök most biztosan felteszik a kérdést, hogy én vajon biológus vagyok-e, vagy fizikus. A dolog valójában ennél összetettebb. Hogy elmagyarázzam, elmesélek egy rövid történetet magamról. Gyerekkoromban imádtam bütykölni és komplikált masinákat készíteni. Elhatároztam hát, hogy villamosmérnöki és robottechnikai irányban tanulok tovább. Így aztán a diplomafeladatom egy ER-1 nevű robot építése lett -- így nézett ki --, melynek információt kellett gyűjtenie a környezetéből, miközben egy fehér vonalat követett a talajon. Nagyon, de nagyon komplikált volt, de tökéletesen működött a tesztteremben. A bemutató napján a tanárok összegyűltek, hogy osztályozzák a projektet. Ezért bevittük ER-1-t az értékelő terembe. Kiderült, hogy abban a teremben a fény egy kicsit más volt. A robot vizuális rendszere összezavarodott. A vonal első kanyarjában letért a pályáról és nekirohant a falnak. Heteket töltöttünk a robot összeállításával, és csak annyi kellett a tönkre vágásához, hogy a fény színe egy csöppet megváltozzon a szobában. Ez volt az a pillanat, amikor ráébredtem, hogy minél bonyolultabbá teszel egy gépezetet, annál nagyobb az esély rá, hogy csődöt mond egy teljesen váratlan okból. Akkor határoztam el igazából, hogy nem akarok többé bonyolult dolgokat létrehozni. Ehelyett a komplexitást akartam megérteni -- a körülöttünk lévő világ komplexitását, különösképpen az állatvilágban.
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.
És ez el is vezet minket a denevérekhez. A nagyfülű denevér egy Európában elterjedt fajta. Kifejezetten társas állatok. Általában együtt pihennek és alszanak. Szülőkolóniákat alkotnak, ami azt jelenti, hogy tavasszal, amikor a nőstények a magányos téli álom után találkoznak, együtt maradnak a következő hat hónapban, hogy felneveljék a kicsinyeiket. Mindegyik kapott egy kis chipet. Ha tehát egy nőstény bemegy valamelyik speciálisan kialakított denevérkamrába, tudjuk hogy hol van, és ami ennél is fontosabb, azt is tudjuk hogy éppen kivel van. Tehát én a denevérek pihenési társulásait tanulmányozom. Így néz ki a dolog. Napközben a denevérek alcsoportokat alkotva pihennek a különböző kamrákban. Van olyan nap, hogy a kolónia két kamra közt oszlik meg, és olyan is van, hogy mind együtt vannak egyazon kamrában, vagy szétoszlanak három vagy több kamrára, és így az egész felettébb kiszámíthatatlannak tűnik. Úgy hívják ezt, hogy hasadás-fúzió dinamika: amikor az állatok egy csoportja rendszeresen különböző alcsoportokra válik szét, majd újra egyesül.
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.
Azt csináltuk, hogy fogtuk az összes adatot, napról napra, majd az adathalmazban hosszú távú társulási mintákat kerestünk a hálózatelemzés eszközeinek alkalmazásával, hogy teljes képet kapjunk a kolónia társas szerkezetéről. OK? Tehát ez az ábra ezt mutatja be. Ebben a hálóban minden egyes kör egy csomópontot, egy denevéregyedet jelöl, a köztük lévő vonalak pedig az egyedek közötti társas kapcsolatokat mutatják. Ez az ábra nagyon érdekes dolgot tárt fel. A denevérkolónia két elkülönült közösségből áll, amire nem lehetett következtetni a napi hasadás-fúzió dinamikából. Úgy hívjuk az ilyent, hogy kriptoközösségi egység. Még ennél is érdekesebb, hogy minden évben, úgy október környékén, a kolónia feloszlik, és a denevérek külön-külön vonulnak téli álomra, de évről évre, amikor tavasszal megint összejönnek, a közösségek azonosak maradnak.
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?
Tehát ezek a denevérek sokáig emlékeznek a barátaikra. Mogyorónyi agyukkal képesek egyénített, hosszú távú közösségi kapcsolatok fenntartására. Eddig nem tudtuk, hogy ilyesmi létezhet. Azt tudtuk, hogy a főemlősök, az elefántok és a delfinek képesek erre, de ezeknek sokkal nagyobb agyuk van, mint egy denevérnek. Hogy lehet az, hogy a denevérek fenn tudnak tartani egy ilyen komplex, stabil közösségi struktúrát a maguk korlátozott kognitív képességével?
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.
A válasz a komplexitásban rejlik. Hogy a rendszert megértsük, egy számítógépes modellt készítettünk a pihenésükről, mely egyszerű, egyedi szabályokra épült, mellyel aztán több ezer napnyi szimuláció készült a virtuális denevérkolóniában. Ez egy matematikai modell, de nem bonyolult. A lényege, dióhéjban, a következő: minden denevérnek akad a kolóniában néhány barátja, és picivel valószínűbb, hogy velük egy kamrában pihen. Egyszerű, egyedi szabályok. Ennyi kell ahhoz, hogy megmagyarázzuk a denevérközösség komplexitását.
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.
De most jön a java! 2010-ről 2011-re a kolónia népessége több mint kétharmadával csökkent, valószínűleg a kemény tél miatt. 2011 tavaszán már nem két közösséget alkottak, ahogy addig éveken át, ami az egész kolónia kihalásához vezethetett volna a túl kis egyedszám miatt. Ehelyett csak egyetlen, összetartó közösség jött létre, ami lehetővé tette a kolónia számára a szezon túlélését, majd a rákövetkező két évben a további növekedést. Annyi biztos, hogy a denevérek nincsenek tudatában annak, hogy a kolóniájuk így működik. Mindössze annyit tesznek, hogy egyszerű társulási szabályokat követnek, és ebből az egyszerűségből ered az a közösségi komplexitás, amely ellenállóvá teszi a kolóniát a populációszerkezet drámai változásaival szemben. Ez egyszerűen elképesztő számomra!
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.
És most egy másik történet következik, ám ehhez el kell utaznunk Európából a dél-afrikai Kalahári sivatagba. Ez az a hely, ahol a szurikáták laknak. A szurikátákat nyilván ismerik. Lenyűgöző teremtmények! Csoportosan élnek, nagyon szigorú társadalmi hierarchiában. Adva van egy domináns pár sok alattvalóval. Vannak köztük őrszemek, vannak bébiszitterek, néhányan a kölyköket tanítják, és így tovább. A következőt csináltuk: apró GPS örveket tettünk az állatok nyakára hogy lássuk, hogyan mozognak együtt, és hogy ez milyen összefüggésben van a közösségi struktúrájukkal. Nos, nagyon érdekes példát találtunk az együttes mozgásra a szurikáták esetében. A rezervátum közepén, ahol élnek, egy országút található. Az úton autók járnak, tehát veszélyes. De a szurikátáknak át kell vágni rajta, hogy az egyik táplálékszerző helyről a másikra jussanak. Felmerült a kérdés, hogyan oldják meg ezt az állatok. Azt találtuk, hogy általában a domináns nőstény vezeti el a csoportot az útig, de amikor az átkelésre kerül a sor, átadja a vezetést az alattvalóknak, úgymond: "Menjetek csak: lássam, biztonságos-e." Akkor még nem tudtam, hogy milyen viselkedési szabályok vezérlik a szurikátákat, amikor ez a váltás bekövetkezik az út szélén; sőt azt sem, hogy egyszerű szabályokkal megmagyarázható-e a váltás.
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.
Tehát felállítottam egy modellt, amely szimulált szurikátákról szólt, melyek szimulált úton keltek át. Nagyon leegyszerűsített modellről van szó: a mozgó szurikáták véletlen részecskeként viselkednek, és az egyedüli szabály az igazodás. Egyszerűen együtt mozognak. Amikor a részecskék az úthoz érnek, az utat akadályként érzékelik, amikor beleütköznek. Csak annyi a különbség a domináns nőstény -- a piros színű -- és a többi egyed között, hogy számára az akadály magassága, ami az az átkelés kockázatának felel meg, egy kicsikét nagyobb, és ez a csekély különbség az egyedek mozgási szabályában elegendő a megfigyeltek megmagyarázására, azaz hogy a domináns nőstény az útig vezeti a csoportját, ahol is utat enged a többieknek, hogy azok keljenek át először. George Box angol statisztikus írja valahol: "Minden modell hamis, de némely modell hasznosnak bizonyul" És tényleg, ez a modell nyilvánvalóan hamis, hiszen a valóságban a szurikáták korántsem véletlen részecskék. De egyúttal hasznos is, mert megmutatja, hogy az a rendkívüli egyszerűség, amely az egyedek szintjén a mozgási szabályokban megnyilvánul, nagymértékű komplexitást eredményezhet a csoport szintjén. Tehát ismét a komplexitás egyszerűsítését látjuk.
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.
Most pedig lássuk, mit jelent ez a faj egészére nézve. Amikor a domináns nőstény utat enged egy alattvalójának, nem udvariasságból teszi. A domináns nőstény rendkívül fontos a csoport összetartása szempontjából. Ha elpusztul az országúton, az egész csoport veszélybe kerül. Tehát a kockázatkerülő viselkedés egy ősi evolúciós válasz. Ezek a szurikáták azt az evolúciós taktikát követik, amely több ezer generációra nyúlik vissza, adaptálva a régit egy modern kockázatra, ebben az esetben egy emberek által épített útra. Nagyon egyszerű szabályokat követnek, és az ebből eredő komplex viselkedés teszi lehetővé számukra az emberi beavatkozással szembeni védekezést, amely természetes élőhelyükön fenyegeti őket.
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.
Végeredményben akár a denevéreket nézzük, melyek közösségi szerkezetük megváltoztatásával reagálnak a populáció összeomlására, akár a szurikátákat, melyek újszerű adaptációt mutatnak egy emberi út esetében vagy más fajokat: ugyanaz az üzenet -- és nem egy bonyolult üzenetről van szó, hanem az ámulat és reménykedés egyszerű üzenetéről -- tehát az üzenetem az, hogy az állatok fantasztikus közösségi komplexitást mutatnak, és ez segíti őket abban, hogy alkalmazkodjanak, és reagáljanak a környezetükben bekövetkező változásokra. Három kulcsszó az állatvilághoz: az egyszerűség komplexitást szül, az pedig rugalmasságot, ellenálló képességet eredményez.
Thank you.
Köszönöm.
(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.
(Taps) Dania Gerhardt: Nagyon köszönöm, Nicolas, ezt a remek indítást. Ideges vagy egy picit? Nicolas Perony: Jól vagyok, kösz. DG: OK, nagyszerű. Szerintem sokan vannak itt olyanok, akik hasonlóságot véltek felfedezni az általad említett állatok -- a denevérek, a szurikáták -- és az emberek között. Mondtál egy pár példát is: A nőstények közösségiek, a nőstények dominánsak -- nem tudom, ki hogy gondolja. De megengedhető az efféle általánosítás? Léteznek sztereotípiák, amelyekre azt mondhatod, hogy minden fajra érvényesek? NP: Nos, szerintem vannak ellenpéldák is ezekre a sztereotípiákra. Például a tengeri csikók és a koalák esetében mindig a hím feladata a kicsinyek gondozása. Vagyis a tanulság az, hogy gyakran nehéz vagy kifejezetten veszélyes párhuzamot vonni az emberek és az állatok között. Ennyi! DG: OK, nagyon köszönöm ezt a remek indítást. Köszönöm, Nicolas Perony.