Птицы, которые летают стаями, антилопы и зебры, которые бегают стадами и рыбы, которые сбиваются в косяки, делают это не просто так – очевидно, пребывание в коллективе даёт им какую-то выгоду.
Может быть, им так безопаснее, может быть, им так проще искать еду, может быть, в большой компании просто физически проще передвигаться – известно, например, что в больших стаях птицы действительно летают быстрее.
Исследователи из Уорикского университета в недавно опубликованной статье в PNAS попробовали объяснить стайное поведение, исходя из общего представления, что и птицы, и рыбы, и вообще все живые существа желают наибольшей свободы. Это значит, что им нужно как больше информации о том, что происходит вокруг – тогда, собрав сведения об окружающем пространстве, станет лучше понятно, куда можно двигаться. Проще говоря, птицы (будем для удобства говорить только о птицах) хотят знать все возможности – и оказывается, чтобы знать все возможности, нужно летать стаей.
За самими птицами авторы работы не наблюдали, но вместо этого построили виртуальную модель, в которой виртуальные «птицы» старались как можно больше «увидеть» вокруг себя. В их поведении быстро проявились несколько особенностей: во-первых, они стремились друг к другу, во-вторых, они повторяли движения соседей и, в-третьих, они старались не врезаться друг в друга. Иными словами, виртуальные «птицы» сформировали стаю, для которой можно было предсказать, куда она будет двигаться, сколько в ней «птиц» и т. д. – причём, что важно, параметры виртуальной стаи были близки тому, как ведут себя настоящие стаи, стада и косяки.
По словам авторов работы, алгоритм, описывающий поведение в стае, похож на алгоритм под названием дерево поиска, который используют, например, в шахматных программах: варианты игры выглядят как дерево, ветвящееся в узлах, в которых возможны разные повороты игры. Алгоритм выискивает в дереве поиска ту линию игры, которая даёт наибольшую выгоду.
У птичьих стай, стай насекомых, рыбьих косяков и пр. должны быть свои особенности, в чём-то отличающие их друг от друга – в конце концов, животные ориентируются не только по зрению, и живут они по-разному: кто-то в воде, кто-то в воздухе. Но, возможно, понять их реальное поведение будет проще, отталкиваясь от описанной виртуальной модели.
Не говоря уже о том, что эта модель может сильно пригодиться в самых разных областях, от клеточной биологии и психологии (наши сообщества, как в офисе, так и в социальной сети, легко уподобить стае или косяку, которые помогают нам просчитать будущее) и до робототехники с её стайными роботами-дронами.
Автор: Кирилл Стасевич