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.
Wetenschap, wetenschap heeft ons kennis gegeven over de verre uithoeken van het universum, wat zowel ontzettend belangrijk en ver van ons verwijderd is, en toch veel dichterbij, veel meer aan ons gerelateerd dan zoveel andere dingen die we niet echt begrijpen. En één van die dingen is de ongelooflijke sociale complexiteit van de dieren om ons heen, en vandaag wil ik jullie een aantal verhalen vertellen over complexiteit in het dierenrijk.
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.
Maar eerst moeten we complexiteit definiëren. Wat is complex? Complex is niet hetzelfde als ingewikkeld. Iets ingewikkelds bestaat uit vele kleine delen, allemaal anders van elkaar, en ieder deel heeft zijn eigen, nauwkeurige rol in de machine waar het deel van is. Daarentegen is een complex systeem gemaakt van heel veel gelijke delen en het is de interactie die het uiteindelijke samenhangende gedrag produceert. Complexe systemen hebben veel delen die samenwerken en die zich gedragen volgens simpele, individuele regels, en dit resulteert in waargenomen eigenschappen. Het gedrag van het systeem als een totaal kan niet voorspeld worden enkel aan de hand van de individuele regels. Zoals Aristoteles schreef: het geheel is meer dan de som der delen. Maar laten we van Aristoteles doorreizen naar een meer concreet voorbeeld van een complex systeem.
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.
Dit zijn Schotse terriërs. In het begin is het systeem chaotisch. Dan komt er een verandering: melk. Ieder individu begint in dezelfde richting te duwen, en dan gebeurt er dit. Het draaimolentje is een uitkomst van de interactie tussen de puppy's wiens enige regel het is om continu melk te drinken, en daarom dus in een bepaalde richting te duwen.
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.
Het gaat dus om het vinden van simpele regels van waaruit complexiteit zich ontwikkelt. Ik noem dit complexiteit vereenvoudigen, en dat is wat we doen in de vakgroep systeemontwerp bij ETH Zurich. We verzamelen data over dierpopulaties, analyseren complexe patronen, en proberen ze te verklaren. Het vergt natuurkundigen die samenwerken met biologen, met wiskundigen en computerwetenschappers, en het is de interactie tussen hen die die grensoverschrijdende vaardigheden produceert om deze problemen op te lossen. Ook hier is het geheel meer dan de som der delen. In zekere zin is samenwerking een voorbeeld van een complex systeem.
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.
En je kunt je afvragen aan welke kant sta ik, biologie of natuurkunde? Het is in feite net iets anders, en om het uit te leggen moet ik je een kort verhaal over mezelf vertellen. Toen ik klein was, bouwde ik graag dingen, gecompliceerde machines. Ik wilde dus elektrotechniek en robotica studeren, en mijn afstudeerproject ging over het bouwen van een robot: de ER-1. Die zag er zo uit. Hij zou informatie verzamelen over zijn omgeving en enkel een witte lijn op de grond volgen. Het was ontzettend ingewikkeld, maar het werkte prachtig in onze testkamer. Op de dag van de demonstratie waren de professors bijeen om ons te beoordelen. Dus brachten we ER-1 naar de evaluatiekamer. Het bleek dat het licht in die kamer net iets anders was. Het visuele systeem van de robot raakte in de war. Bij de eerste bocht in de lijn, verloor hij het spoor en knalde tegen de muur. We hadden er weken aan gebouwd, en het enige dat nodig was om het te vernietigen was een subtiele verandering in de lichtkleur in de evaluatiekamer. Toen realiseerde ik me dat hoe complexer de machine is, hoe groter de kans is dat het zal falen door iets compleet onverwachts. Ik besloot dat ik helemaal geen moeilijke dingen wilde maken. Ik wilde complexiteit begrijpen, de complexiteit van de wereld om ons heen, en dan vooral in het dierenrijk.
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.
Wat ons bij vleermuizen brengt. De Bechsteins vleermuis is een veelvoorkomende Europese vleermuizensoort. Het zijn erg sociale dieren. Ze nesten en slapen vooral samen. Ze leven in moederlijke kolonies, wat betekent dat iedere lente, de vrouwtjes samenkomen na de winterslaap, en dan blijven ze ongeveer zes maanden samen om hun jongen op te voeden. Ze dragen allemaal een hele kleine chip bij zich, wat betekent dat iedere keer dat één van hen één van deze speciaal uitgeruste vleermuisboxen binnenvliegt, we precies weten waar ze is, en belangrijker, we weten met wie ze is. Ik bestudeer slaapgenootschappen in vleermuizen, en dat ziet er zo uit. Overdag slapen de vleermuizen in enkele subgroepen in verschillende boxen. Het kan zijn dat de ene dag de groep zich verdeeld over twee boxen, maar op een andere dag, zitten ze allemaal samen zijn in één box, of verdelen ze zich tussen drie of meer boxen, en dat lijkt allemaal vrij chaotisch. Het heet fission-fusion dynamica, de eigenschap van een diergroep om zich regelmatig te splitsen en samen te voegen in verschillende subgroepen.
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.
We voegen al deze data van al deze verschillende dagen bij elkaar om er een genootschapspatroon op de lange termijn uit te halen door netwerkanalyse-technieken toe te passen om een compleet beeld te krijgen van de sociale structuur van de kolonie. Dit is dan het totaalbeeld. In dit netwerk zijn alle cirkels knooppunten, individuele vleermuizen, en de lijnen tussen deze knooppunten zijn de sociale banden tussen individuen. Het blijkt dat dit een erg interessant beeld is. Deze vleermuizenkolonie is georganiseerd in twee verschillende gemeenschappen, wat niet voorspeld kan worden vanuit de dagelijke fission-fusion dynamica. We noemen ze cryptische sociale eenheden. Nog interessanter is dat ieder jaar, rond oktober, de kolonie zich verdeelt en alle vleermuizen apart overwinteren, maar ieder jaar, als de vleermuizen weer samenkomen in het voorjaar, zijn de gemeenschappen hetzelfde.
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?
Deze vleermuizen onthouden wie hun vrienden zijn voor een ontzettend lange tijd. Met een brein ter grootte van een pinda, behouden ze individuele, sociale relaties op de lange termijn. We wisten niet dat dat mogelijk was. We wisten dat primaten en olifanten en dolfijnen dit kunnen, maar vergeleken met vleermuizen hebben zij enorme breinen. Hoe is het mogelijk dat de vleermuizen deze complexe, stabiele, sociale structuur onderhouden met zulke beperkte cognitieve vermogens?
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.
Hier heeft complexiteitstheorie een antwoord. Om dit systeem te begrijpen, hebben we een computermodel van het nesten gebouwd, gebaseerd op simpele, individuele regels, en we simuleerden duizenden dagen in deze virtuele vleermuizenkolonie. Het is een wiskundig model, maar het is niet ingewikkeld. Kort samengevat: dit model toonde ons dat iedere vleermuis een paar andere vleermuizen uit de kolonie herkent als zijn vrienden, en zal die gewoon net iets eerder kiezen om mee te nesten. Simpele, individuele regels. Dit is het enige wat nodig is om de sociale complexiteit van deze vleermuizen te verklaren.
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.
Maar het wordt nog beter. Tussen 2010 en 2011, verloor de kolonie meer dan tweederde van haar leden, waarschijnlijk door de strenge winter. Het volgende voorjaar, vormde ze niet twee gemeenschappen zoals ieder jaar, wat de hele kolonie fataal had kunnen zijn omdat de groep te klein was geworden. In plaats daarvan vormde ze één enkele, samenhangende sociale eenheid, waardoor de kolonie dat seizoen overleefde en vervolgens weer groeide in de volgende twee jaar. We weten dat de vleermuizen zich niet bewust zijn dat de kolonie dit doet. Zij volgen enkele simpele associatie-regels en vanuit deze simpliciteit ontwikkelt zich een sociale complexiteit waardoor de kolonie bestand is tegen dramatische veranderingen in de structuur van de populatie. Ik vind dit ongelooflijk.
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.
Nu wil ik jullie een ander verhaal vertellen, maar hiervoor moeten we Europa verlaten en naar de Kalahari-woestijn in Zuid-Afrika reizen. Dit is waar stokstaartjes leven. Ik ga er vanuit dat je stokstaartjes kent. Het zijn fascinerende wezens. Ze leven in groepen met een heel strikte sociale rangorde. Er is één dominant paar met veel ondergeschikten, waarvan sommigen schildwachten zijn, anderen zijn babysitters, anderen voeden de jongen op, enzovoorts. We doen hele kleine GPS halsbanden om bij deze dieren om te kijken hoe ze zich samen verplaatsen en wat dit te maken heeft met hun sociale structuur. Er is een erg interessant voorbeeld van gezamenlijke beweging in stokstaartjes. Midden in het reservaat waar ze leven, ligt een weg. Op deze weg rijden auto's, dus het is gevaarlijk. Maar de stokstaartjes moeten oversteken om van de ene voederplaats naar de andere te komen. We vroegen ons af hoe ze dit doen. We kwamen erachter dat het dominante vrouwtje voornamelijk degene is die de groep naar de weg leidt, maar als het aankomt op daadwerkelijk de weg oversteken, geeft ze de leiding aan de ondergeschikten, alsof ze wil zeggen: "Vooruit, laat maar zien dat het veilig is." Ik wist echter niet welke gedragsregels de stokstaartjes volgen om deze verandering in de rand van de groep te laten gebeuren en of simpele regels genoeg waren om dit te verklaren.
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.
Ik bouwde een model van gesimuleerde stokstaartjes die een gesimuleerde weg oversteken. Het is een simpel model. Bewegende stokstaartjes zijn willekeurige deeltjes wiens unieke regel samenblijven is. Ze bewegen zich simpelweg als een geheel. Wanneer deze deeltjes de weg bereiken, voelen ze een soort obstakel, ze botsen er tegen. Het enige verschil tussen het dominante vrouwtje, hier in het rood, en alle andere individuen is dat voor haar de hoogte van het obstakel, wat in feite het waargenomen risico van de weg is, net iets hoger is. Dit minieme verschil in de regel van samenzijn in het individu is genoeg om te verklaren wat we zien: het dominante vrouwtje leidt haar groep naar de weg en laat het dan aan de anderen over om eerst over te steken. George Box, een Engelse statisticus, schreef ooit: "Alle modellen zijn onjuist, maar sommige modellen zijn nuttig." Dit model is uiteraard nep, want in werkelijkheid zijn stokstaartjes alles behalve willekeurige deeltjes. Maar het is ook nuttig, want het laat ons zien dat extreme simpliciteit in bewegingsregels op het niveau van het individu kunnen resulteren in een behoorlijke complexiteit op het niveau van de groep. Dit is ook het simplificeren van complexiteit.
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.
Ik wil eindigen met wat dit betekent voor de gehele soort. Als het dominante vrouwtje plaats maakt voor een ondergeschikte, is het niet uit beleefdheid. Het dominante vrouwtje is extreem belangrijk voor de samenhang in de groep. Als zij sterft op de weg, loopt de hele groep risico. Dit risico-ontwijkende gedrag is een heel oude evolutionaire reactie. Deze stokstaartjes kopiëren een geëvolueerde tactiek die al duizenden generaties oud is. Die adapteren ze aan een modern risico, in dit geval een weg aangelegd door mensen. Ze gebruiken hele simpele regels, en het resulterende complexe gedrag stelt hen in staat om de menselijke indringing in hun habitat te weerstaan. Uiteindelijk
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.
kunnen het vleermuizen zijn die hun sociale structuur aanpassen aan een daling in de populatie, of het kunnen stokstaartjes zijn die een nieuwe aanpassing aan een weg laten zien, of het kan een andere diersoort zijn. Mijn boodschap hier -- geen moeilijke, maar een simpele boodschap van verwondering en hoop -- is dat dieren buitengewone sociale complexiteit tentoonspreiden, waardoor ze zich kunnen aanpassen aan, en reageren op veranderingen in hun omgeving. In drie woorden gezegd: in het dierenrijk leidt simpliciteit tot complexiteit wat leidt tot weerstandsvermogen.
Thank you.
Bedankt.
(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.
(Applaus) Dania Gerhardt: Heel erg bedankt, Nicolas, voor dit goede begin. Een beetje nerveus? Nicolas Perony: Het gaat wel, bedankt. Oké, super. Ik weet zeker dat veel mensen in het publiek proberen connecties te maken tussen de dieren waar jij het over had - de vleermuizen, de stokstaartjes - en mensen. Je noemde een aantal voorbeelden: de vrouwtjes zijn de sociale individuen, de vrouwtjes zijn de dominante individuen. Ik weet niet wie op welke manier denkt. Maar is het correct om deze link te leggen? Zijn er stereotypes waarvan je, in dit geval, kunt bevestigen dat ze gelden voor alle diersoorten? NP: Ik zou zeggen dat er ook tegenargumenten zijn voor deze stereotypes. Bijvoorbeeld, in zeepaardjes of in koala's, zijn het juist de mannetjes die altijd voor de jongen zorgen. En de les hier is dat het vaak moeilijk is, en soms zelfs een beetje gevaarlijk, om paralellen te trekken tussen mens en dier. Dat is mijn mening. DF: Oké. Heel erg bedankt voor dit geweldige begin. Bedankt, Nicolas Perony.