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.
Mokslas, mokslas leido mums sužinoti tiek daug apie tolimiausius visatos kampus, kas tuo pat metu yra ir ypatingai svarbu, ir ypatingai tolima, bet daug artimiau, daug labiau susieta su mumis nei daugelis dalykų, kurių išties nesuprantame. Ir vienas jų yra neįsivaizduojamas mus supančių gyvūnų socialinis kompleksiškumas, ir šiandien norėčiau jums papasakoti kelias istorijas apie gyvūnų kompleksiškumą.
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.
Bet visų pirma, ką mes vadiname kompleksiškumu? Kas yra kompleksiška? Na, kompleksiška tai nėra sudėtinga. Kažką sudėtingo sudaro daugybė mažų dalių, kurių kiekviena skirtinga ir turinti tikslią funkciją šioje mašinoje. Ir atvirkščiai, kompleksinė sistema sudaryta iš daugybės panašių dalių, ir būtent jų tarpusavio sąveika sukuria vientisą elgseną sistemos mąstu. Tokios sistemos turi daug sąveikaujančių dalių kurios veikia pagal paprastas, individualias taisykles, ir to rezultatas yra išryškėjančios savybės. Sistemos kaip vieneto elgsena negali būti nuspėta žinant tik individų elgsenos taisykles. Kaip rašė Aristotelis, visuma yra daugiau nei jos dalių suma. Bet nuo Aristotelio pereikime prie konkretesnių kompleksinių sistemų pavyzdžių.
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.
Štai škotų terjerai. Iš pradžių, sistema yra padrika. Tada atsiranda perturbacija: pienas. Kiekvienas individas ima stumti į vieną pusę ir štai kas įvyksta. Besisukantis ratas yra išryskėjanti savybė atsiradusi dėl sąveikos tarp šuniukų, kurių vienintelė taisyklė yra stengtis gauti pieno ir dėl to stumti kitus atsitiktine kryptimi.
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.
Tad tereikia atrasti tas paprastas taisykles, iš kurių išryškėja kompleksiškumas. Aš tai vadinu kompleksiškumo paprastinimu, ir tai yra ką mes veikiame Sistemų dizaino katedroje Ciuricho Valstybiniame Technologijų Institute. Renkame duomenis apie gyvūnų populiacijas, tiriame jų kompleksiškumą ir bandome tai aiškinti. Tam reikia kad fizikų, kurie dirbtų su biologais, su matematikais ir informatikais, ir būtent jų bendradarbiavimas sukuria tarpdisciplinines žinias, kurių reikia sprendžiant šias problemas. Vėlgi, visuma yra daugiau nei atskirų dalių suma. Tam tikra prasme šis bendradarbiavimas yra dar vienas kompleksinės sistemos pavyzdys.
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.
Ir jūs turbūt klausiate savęs kurioje srityje esu aš, biologijoje ar fizikoje? Iš tikrųjų, yra kiek kitaip, ir kad paaiškinčiau, turiu jums papasakoti trumpą istoriją apie save. Kai buvau vaikas, mėgdavau statyti, kurti sudėtingas mašinas. Todėl ėmiausi studijuoti elektros inžinerijos ir robotikos, ir savo bakalaurinio darbo projektui kūriau robotą vardu ER-1 -- jis atrodė taip -- kuris turėjo rinkti informaciją apie savo aplinką ir naudojantis ja judėti pagal baltą liniją ant grindų. Tai buvo labai labai sudėtinga, bet testavimo kambaryje veikė gražiai, ir demostracijos dieną visi profesoriai susirinko vertinti projekto. Taigi mes nunešėme ER-1 į vertinimo kambarį ir pasirodė, kad šviesa tame kambaryje buvo šiek tiek kitokia. Roboto regos sistema susimaišė. Pirmajame linijos posūkyje robotas išklydo iš kelio ir trenkėsi į sieną. Mes sugaišome savaites jį statydami, o jam sunaikinti tereikėjo neryškaus apšvietimo spalvos pokyčio kambaryje. Tada supratau, kad kuo sudetingesnė yra tavo sukurta mašina, tuo labiau tikėtina, kad ji suges dėl ko nors visai netikėto. Ir nutariau, kad aš išties nenorėjau kurti sudėtingų dalykų. Norėjau suprasti kompleksiškumą, kompleksiškumą mus supančiame pasaulyje ir ypač gyvūnų karalystėje.
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.
Ir tai mus atveda pas šikšnosparnius. Bechšteino pelėausiai yra dažna šikšnosparnių rūšis Europoje. Jie yra itin socialūs gyvūnai. Dauguma jų peri ir miega kartu. Ir jie gyvena motinystės kolonijose, kas reiškia, kad kiekvieną pavasarį patelės susitinka po žiemos miego ir leidžia laiką kartu apie 6 mėnesius augindamos savo jaunuosius, ir jie nešioja mažytę mikroschemą, kas reiškia, kad kaskart vienai jų užėjus į šią specialiąją šikšnosparnių dėžę mes žinome, kur ji yra, ir, kas dar svarbiau, mes žinome su kuo ji. Taigi aš tiriu šikšnosparnių perėjimo ryšius, ir tai atrodo štai taip. Dieną šikšnosparniai peri keletoje mažesnių grupių skirtingose dėžėse. Gali būti, kad vieną dieną kolonija pasidalinusi į dvi dėžes, bet kitą dieną jie visi vienoje, arba trijose ar daugiau dėžių, ir visa tai atrodo gana padrika, iš tikro. Tai vadinama skilimo-jungimosi dinamika, gyvūnų grupės savybė pastoviai skirtis į grupes ir vėl jungtis į skirtingus pogrupius.
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.
Taigi mes paimame visus šiuos duomenis iš visų skirtingų dienų ir sudedame kartu, kad ištrauktume ilgalaikę santykių struktūrą panaudodami metodus kaip tinklų analizė kad gautume pilną kolonijos socialinių struktūrų vaizdą. Gerai? Tai atrodo štai taip. Šiame tinkle visi taškai yra vienetai, atskiri šikšnosparniai, ir linijos tarp jų yra socialiniai ryšiai, ryšiai tarp atskirų individų. Pasirodo, kad tai labai įdomus piešinys. Ši šikšnosparnių kolonija persiskyrusi į dvi mažesnes kolonijas, kurių negalima nuspėti vien iš kasdienės skilimo-jungimosi dinamikos. Mes juos vadiname užšifruotais socialiniais vienetais. Kai kas, iš tikro, dar įdomiau: kasmet apie spalį kolonija išsidalina ir visi šikšnosparniai žiemoja atskirai, bet metai po metų, kai jie sugrįžta atgal pavasariui, bendruomenės išlieka tos pačios.
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?
Taigi šie šikšnosparniai prisimena savo draugus labai labai ilgam. Su žemės riešuto dydžio smegenimis jie išlaiko individualius ilgalaikius socialinius saitus. Mes nežinojome, kad tai įmanoma. Žinojome, kad primatai, ir drambliai, ir delfinai gali, bet jų smegenys daug didesnės už šikšnosparnių. Kaip taip gali būti, kad šikšnosparniai išlaiko šią sudėtingą, stabilią socialinę struktūrą su taip apribotomis kognityvinėmis galimybėmis?
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.
Ir štai čia kompleksiškumas mums duoda atsakymą. Norėdami suprasti šią sistemą mes sukūrėme kompiuterinį perėjimo modelį, paremtą paprastomis asmeninėmis taisyklėmis ir simuliavome tūkstančius tūkstančių dienų šioje virtualioje šikšnosparnių kolonijoje. Tai matematinis modelis, tačiau jis nėra sudėtingas. Iš esmės, šis modelis mums atskleidė, kad kiekvienas šikšnosparnis pažįsta bent keletą kolonijos narių, kuriuos laiko savo draugais, ir yra tik truputį labiau linkęs perėti kartu su jais. Paprastos, asmeninės taisyklės. Ir to pakanka paaiškinti šių šikšnosparnių socialinį kompleksiškumą.
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.
Bet gali būti dar geriau. Tarp 2010 ir 2011 kolonija prarado daugiau nei du trečdalius savo narių turbūt dėl itin šaltos žiemos. Kitą pavasarį jie nesuformavo dviejų bendruomenių kaip kasmet, dėl ko galbūt abi kolonijos būtų žuvę būdamos per mažos. Vietoje to, jie suformavo vientisą socialinį vienetą, kuris leido kolonijai išgyventi tą sezoną ir vėl suklestėti per kitus dvejus metus. Mes žinome tai, kad šikšnosparniai nežino, kad jų kolonija tai daro. Jie tiesiog vadovaujasi paprastomis taisyklėmis, ir iš šio paprastumo išryškėja socialinis kompleksiškumas, kuris leidžia kolonijai lengvai atsigauti įvykus didžiuliam populiacijos struktūros pokyčiui. Ir man tai yra neįtikėtina.
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.
Dabar noriu papasakoti dar vieną istoriją, bet tam turime iškeliauti iš Europos į Kalahari dykumą Pietų Afrikoje. Čia gyvena surikatos. Esu tikras, kad pažįstate surikatas. Jie žavūs padarai. Jie gyvena grupėse su labai griežta socialine hierarchija. Yra viena dominuojanti pora ir daug pavaldžių individų, kai kurie jų dirba sargais, kai kurie rūpinasi vaikais, kiti moko vaikus, ir t.t. Mes jiems užkabiname labai mažus GPS siųstuvus ir tiriame, kaip jie juda kartu, ir kaip tai veikia jų socialinę struktūrą. Ir yra vienas labai įdomus surikatų kolektyvinio judėjimo pavyzdys. Viduryje rezervato, kuriame jie gyvena, yra kelias. Šiame kelyje yra mašinų, todėl jis pavojingas. Bet surikatos turi jį praeiti, kad nusigautų iš vienos maitinimosi vietos į kitą. Ir mes uždavėme klausimą, kaip jie tai daro? Aptikome, kad dominuojanti patelė paprastai veda grupę prie kelio, bet kai reikia pereiti kelią, ji leidžia pirmiems žengti pavaldiniams, lyg sakydama Eikite pirmyn, pasakykite, ar saugu. Aš dar nežinojau, kokios surikatų elgesio taisyklės leidžia atsirasti tokiam pokyčiui grupės pakraštyje, ir ar tam paaiškinti pakanka paprastų taisyklių.
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.
Taigi aš sukūriau modelį, simuliuojantį surikatas einančias per simuliuotą kelią. Tai yra supaprastintas modelis. Judančios surikatos yra kaip atsitiktinės dalelės, kurių vienintelė funkcija yra išsidėstymas. Jos tiesiog juda kartu. Kai šios dalelės pasiekia kelią, jos pajunta kažkokią kliūtį ir į ją atsimuša. Vienintelis skirtumas tarp dominuojačiosios patelės, pažymėtos raudonai, ir kitų individų, yra tai, kad jai kliūties aukštis, kuris atspindi numanomą kelio riziką, yra tik truputį didesnis, ir šio mažyčio skirtumo individo judėjimo taisyklėje pakanka paaiškinti tam, ką matome, kad dominuojanti patelė veda grupę prie kelio, ir tada leidžia kitiems per kelią eiti pirmiems. Anglų statistikas George Box kartą rašė: Visi modeliai klaidingi, bet kai kurie yra naudingi. Ir šis modelis akivaizdžiai klaidingas, nes tikrovėje surikatos tikrai ne atsitiktinės dalelės. Bet tai ir labai naudingas, nes parodo, kad net visiškas paprastumas judėjimo taisyklėse individo lygmenyje gali sukurti ypatingą kompleksiškumą grupės lygmenyje. Tad vėlgi, tai kompleksiškumo paprastinimas.
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.
Norėčiau pabaigti pasakydamas, ką tai reiškia ištisai gyvūnų rūšiai. Kai dominuojanti patelė leidžia praeiti savo pavaldiesiems, tai ne dėl mandagumo. Dominuojanti patelė yra nepaprastai svarbi visai grupei. Jei ji žūsta, visai grupei iškyla grėsmė. Tad šis rizikos vengimas yra tabai senas evoliucinis atsakas. Šios surikatos kartoja evoliucijos sukurtą taktiką, kuri yra tūkstančių kartų senumo, ir jie tai pritaiko moderniam pavojui, kurį šiuo atveju sukelia žmonės kelyje. Jie pritaiko labai paprastas taisykles, ir dėl to atsirandantis kompleksinis elgesys leidžia jiems išvengti artėjančių žmonių savo naturaliame areale.
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.
Galų gale, tai gali būti šikšnosparniai, kurie keičia savo socialinę struktūrą taip atsakydami į jų populiacijos sugniuždymą, arba tai gali būti surikatos, kurios rodo jauną prisitaikymą žmonių keliui, arba tai gali būti kitos gyvūnų rūšys. Mano pranešimas -- ir jis nėra sudėtingas, bet paprastas, iš gėrėjimosi ir vilties -- mano pranešimas dabar yra tai, kad gyvūnai demonstruoja ypatingą socialinį kompleksiškumą, kuris leidžia jiems prisitaikyti ir reaguoti į pokyčius jų aplinkoje. Trimis žodžiais, gyvūnų karalystėje paprastumas kuria kompleksiškumą, ir tai veda į atsparumą.
Thank you.
Ačiū.
(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.
(Plojimai) Nicalas, dėkojame labai už šią puikią pradžią. Truputį jaudinatės? Ačiū, viskas gerai. Puiku. Aš esu įsitikinusi, kad dauguma žmonių auditorijoje kaip nors bandė sukurti asociacijas tarp gyvūnų apie kuriuos jūs kalbėjote šikšnosparnių, surikatų ir žmonių. Jūs pateikėte keletą pavyzdžių: patelės yra tos, kurios bendrauja, patelės yra dominuojančios, aš nelabai įsitikinusi kas kaip galvoja. Tačiau ar būtų teisinga daryti tokias išvadas? Galbūt yra stereotipų, kuriuos galėtumėte patvirtinti, kurie yra būdingi visoms rūšims. NP: Na, sakyčiau, kad taip pat yra stereotipams prieštaraujantys pavyzdžiai. Pavyzdžiui, tarp jūros arkliukų arba koalų, beje būtent patinai yra tie, kurie visada rūpinasi jaunikliais. Pamoka būtu ta, kad tai visada yra sunku, o kartais net ir labai pavojinga, vesti paraleles tarp žmonių ir gyvūnų. Tai tiek. DG: Gerai. Dėkoju už tikrai puikią pradžią. Ačiū, Nicolas Perony.