ABOUT THE SPEAKER
Deborah Gordon - Ecologist
By studying how ant colonies work without any one leader, Deborah Gordon has identified striking similarities in how ant colonies, brains, cells and computer networks regulate themselves.

Why you should listen

Ecologist Deborah M. Gordon has learned that ant colonies can work without central control by using simple interactions like how often the insects touch antennae. Contrary to the notion that colonies are organized by efficient ants, she has instead discovered that evolution has produced “noisy” systems that tolerate accident and respond flexibly to the environment. When conditions are tough, natural selection favors colonies that conserve resources.

Her studies of ant colonies have led her and her Stanford colleagues to the discovery of the “Anternet,” which regulates foraging in ants in the same way the internet regulates data traffic. But as she said to Wired in 2013, "Insect behavior mimicking human networks ... is actually not what’s most interesting about ant networks. What’s far more interesting are the parallels in the other direction: What have the ants worked out that we humans haven’t thought of yet?" Her latest exploration: How do ants behave in space?

More profile about the speaker
Deborah Gordon | Speaker | TED.com
TED2014

Deborah Gordon: What ants teach us about the brain, cancer and the Internet

デボラ・ゴードン: 脳や癌細胞とインターネット　アリ達が教えてくれる事

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生態学者のデボラ・ゴードンは砂漠や熱帯地方や彼女のキッチンなど、いたる所でアリを観察しています。この魅力的なトークの中で彼女は、私達の殆んどが何も考えずに追い払っている昆虫について、彼女が取りつかれている訳を説明してくれます。彼女は、アリの生態が私達の病気やテクノロジー、人間の脳についても学ぶ事があるのだと主張します。
- Ecologist
By studying how ant colonies work without any one leader, Deborah Gordon has identified striking similarities in how ant colonies, brains, cells and computer networks regulate themselves. Full bio

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00:13
I study調査 antsアリ
0
1099
1619
私はアリを研究しています
00:14
in the desert砂漠, in the tropicalトロピカル forest森林
1
2718
3297
砂漠や 熱帯林の中のアリや
00:18
and in my kitchenキッチン,
2
6015
1528
我が家のキッチンや
00:19
and in the hills丘 around Siliconシリコン Valley谷 where I liveライブ.
3
7543
4020
私の住むシリコンバレー周辺の丘でも
アリを調べています
00:23
I've recently最近 realized実現した that antsアリ
4
11563
1676
最近 私は ある事に気がつきました
00:25
are usingを使用して interactionsインタラクション differently異なって
5
13239
2278
アリ同士の「やりとり」は環境の違いで
00:27
in different異なる environments環境,
6
15517
1828
異なった使われ方になるということです
00:29
and that got me thinking考え
that we could learn学ぶ from this
7
17345
2000
また この事から
他のシステムについて
00:31
about other systemsシステム,
8
19345
1555
学ぶ事があるのではと考えました
00:32
like brains頭脳 and dataデータ networksネットワーク that we engineerエンジニア,
9
20900
5588
例えば 脳の仕組みや
私達が設計するデータネットワークや―
00:38
and even cancer癌.
10
26488
2846
癌についてでさえもです
00:41
So what all these systemsシステム have in common一般
11
29334
1752
これら全てのシステムには
00:43
is that there's no central中央 controlコントロール.
12
31086
2857
中央司令塔はないのです
00:45
An ant蟻 colonyコロニー consists〜する of sterile無菌 female女性 workers労働者 --
13
33943
3820
アリのコロニーは
生殖機能が無いメスの働きアリ ―
00:49
those are the antsアリ you see walking歩く around —
14
37763
2386
皆さんが歩いている所を
見かけるアリと
00:52
and then one or more reproductive生殖 females女性
15
40149
2156
最低1匹の生殖を行うメスで
成り立っています
00:54
who just lay寝る the eggs卵.
16
42305
2103
このメスはひたすら卵を産むだけで
00:56
They don't give any instructions指示.
17
44408
2009
誰にも指示を与えません
00:58
Even thoughしかし they're calledと呼ばれる queens女王,
18
46417
1984
「女王アリ」という名にもかかわらず―
01:00
they don't tell anybody誰 what to do.
19
48401
2165
なんら命令を出すわけではありません
01:02
So in an ant蟻 colonyコロニー, there's no one in charge電荷,
20
50566
3276
つまり コロニーに リーダーはおらず
01:05
and all systemsシステム like this withoutなし central中央 controlコントロール
21
53842
2778
この類の集中制御機能の無い
システムは全て
01:08
are regulated規制された usingを使用して very simple単純 interactionsインタラクション.
22
56620
3919
とても簡単な「やりとり」によって
制御されています
01:12
Antsアリ interact相互作用する usingを使用して smell臭い.
23
60549
2727
アリ同士のやりとりには
匂いが使われます
01:15
They smell臭い with their彼らの antennaeアンテナ,
24
63276
2187
触角でにおいを感じ取り
触角でコミュニケーションを取り合います
01:17
and they interact相互作用する with their彼らの antennaeアンテナ,
25
65463
2761
01:20
so when one ant蟻 touches触れる another別の with its antennaeアンテナ,
26
68224
3009
アリ同士は触角を
お互いに触れ合う事で
01:23
it can tell, for example例, if the other ant蟻
27
71233
1607
相手が同じ巣の仲間なのか
01:24
is a nestmateネストメイト
28
72840
1634
確認したり
01:26
and what task仕事 that other ant蟻 has been doing.
29
74474
4236
相手の行動を知ることができます
01:30
So here you see a lot of antsアリ moving動く around
30
78710
3200
これは研究用アリーナです
沢山のアリが動き回り
01:33
and interacting相互作用する in a lab研究室 arenaアリーナ
31
81910
1933
相互に関わっています
01:35
that's connected接続された by tubesチューブ to two other arenasアリーナ.
32
83843
3438
他の２つのアリーナと チューブで
つながっています
01:39
So when one ant蟻 meets会う another別の,
33
87281
2504
アリ同士が接触する際には
01:41
it doesn't matter問題 whichどの ant蟻 it meets会う,
34
89785
2089
相手が誰かに関わらず
01:43
and they're actually実際に not transmitting送信する
35
91874
1885
複雑な信号や
メッセージのやりとりは
01:45
any kind種類 of complicated複雑な signal信号 or messageメッセージ.
36
93759
3465
全く行っていません
01:49
All that matters問題 to the ant蟻 is the rateレート
37
97224
2111
アリにとって重要なのは
01:51
at whichどの it meets会う other antsアリ.
38
99335
2821
他のアリに出会う頻度なんです
01:54
And all of these interactionsインタラクション, taken撮影 together一緒に,
39
102156
2757
そして このような出会いを総合して
01:56
produce作物 a networkネットワーク.
40
104913
2505
ネットワークを 構成しています
01:59
So this is the networkネットワーク of the antsアリ
41
107418
2210
これが アリの出会いの 相互作用が創る
02:01
that you just saw moving動く around in the arenaアリーナ,
42
109628
2644
アリーナの内部のネットワークです
02:04
and it's this constantly常に shiftingシフト networkネットワーク
43
112272
3287
この絶えず変化するネットワークは
02:07
that produces生産する the behavior動作 of the colonyコロニー,
44
115559
2520
コロニー全体の行動となって現れます
02:10
like whetherかどうか all the antsアリ are hiding隠蔽 inside内部 the nestネスト,
45
118079
2881
全てのアリが巣内に籠もるとか
02:12
or how manyたくさんの are going out to forage飼料.
46
120960
2694
何匹が 収穫に出るかなどを
決めているのです
02:15
A brain脳 actually実際に works作品 in the same同じ way,
47
123654
1759
実は 脳も同じように機能していますが
02:17
but what's great about antsアリ is
48
125413
1500
アリの良いところは
02:18
that you can see the whole全体 networkネットワーク as it happens起こる.
49
126913
4867
ネットワーク全体をリアルタイムで
観察出来る事です
02:23
There are more than 12,000 species種 of antsアリ,
50
131780
3100
アリはあらゆる環境下に生息し
02:26
in everyすべて conceivable考えられる environment環境,
51
134880
2125
12,000種にものぼります
02:29
and they're usingを使用して interactionsインタラクション differently異なって
52
137005
2649
それぞれの異なった
環境の問題に対応する為に―
02:31
to meet会う different異なる environmental環境 challenges挑戦.
53
139654
2768
「やりとり」を様々な形で利用しています
02:34
So one important重要 environmental環境 challengeチャレンジ
54
142422
2305
まず どのシステムもが直面する
02:36
that everyすべて systemシステム has to deal対処 with
55
144727
1870
環境上の課題は
02:38
is operatingオペレーティング costsコスト, just what it takes
56
146597
2083
システムの維持に必要な
02:40
to run走る the systemシステム.
57
148680
2265
「運転コスト」です
02:42
And another別の environmental環境 challengeチャレンジ is resourcesリソース,
58
150945
2548
もう1つの環境上の
課題は「資源」です
02:45
finding所見 them and collecting収集する them.
59
153493
2336
「資源」を見つけ出し
集めるという事です
02:47
In the desert砂漠, operatingオペレーティング costsコスト are high高い
60
155829
2783
砂漠では 水が乏しい為
02:50
because water水 is scarce乏しい,
61
158612
1773
システム運用コストは
高くなります
02:52
and the seed-eating種子を食べる antsアリ that I study調査 in the desert砂漠
62
160385
2499
私が砂漠で観察した
植物の種を食べるアリは
02:54
have to spend費やす water水 to get water水.
63
162884
2900
水を得るために
水を消費しなければなりません
02:57
So an ant蟻 outside外側 foraging餌食,
64
165784
2139
巣の外で収穫活動をしているアリは
02:59
searching検索 for seeds種子 in the hotホット sun太陽,
65
167923
2037
灼熱の太陽に照らされている為に
03:01
just loses敗れる water水 into the air空気.
66
169960
2007
体内の水分が蒸発してしまうからです
03:03
But the colonyコロニー gets取得 its water水
67
171967
1664
でも コロニーは種に含まれる
03:05
by metabolizing代謝する the fats脂肪 out of the seeds種子
68
173631
1766
脂肪を代謝することにより
03:07
that they eat食べる.
69
175397
1934
水を得ています
03:09
So in this environment環境, interactionsインタラクション are used
70
177331
3159
このような環境下では
アリ間のやりとりが
03:12
to activate活性化する foraging餌食.
71
180490
1549
収穫行動を促進させます
03:14
An outgoing外に出る forager飼い犬 doesn't go out unless限り
72
182039
2264
収穫に向かうアリは
戻ってくるアリとの
03:16
it gets取得 enough十分な interactionsインタラクション with returning返す foragers飼い犬,
73
184303
2573
やりとりが十分でなければ
巣から出ません
03:18
and what you see are the returning返す foragers飼い犬
74
186876
1990
これは 収穫を終えたアリの隊列が
03:20
going into the tunnelトンネル, into the nestネスト,
75
188866
1824
巣に戻るためにトンネルを
通過する様子ですが
03:22
and meeting会議 outgoing外に出る foragers飼い犬 on their彼らの way out.
76
190690
2636
収穫に向かうアリたちと
接触し合っています
03:25
This makes作る senseセンス for the ant蟻 colonyコロニー,
77
193326
1623
これは理にかなっています
03:26
because the more foodフード there is out there,
78
194949
2323
沢山の餌があれば あるほど
03:29
the more quickly早く the foragers飼い犬 find it,
79
197272
1851
それを見つける時間が短くなるので
03:31
the fasterもっと早く they come back,
80
199123
1236
出たアリがすぐに戻り
03:32
and the more foragers飼い犬 they send送信する out.
81
200359
2801
より沢山のアリを
送り出す仕組みになっています
03:35
The systemシステム works作品 to stay滞在 stopped停止,
82
203160
2507
これは通常止まっていて
03:37
unless限り something positiveポジティブ happens起こる.
83
205667
2015
好条件下でのみ稼動するシステムです
03:39
So interactionsインタラクション function関数 to activate活性化する foragers飼い犬.
84
207682
3881
アリ間のやりとりが
収穫活動を促進するのです
03:43
And we've私たちは been studying勉強する
the evolution進化 of this systemシステム.
85
211563
2907
私達は このシステムの
進化についても研究しています
03:46
First of all, there's variation変化.
86
214470
1091
まず コロニーによる
03:47
It turnsターン out that coloniesコロニー are different異なる.
87
215561
2479
微妙な違いに注目しました
03:50
On dryドライ days日々, some coloniesコロニー forage飼料 lessもっと少なく,
88
218040
2696
乾燥時に収穫活動を
減らすコロニーもあります
03:52
so coloniesコロニー are different異なる in how
89
220736
1505
つまり コロニーによって
03:54
they manage管理する this trade-offトレード・オフ
90
222241
1354
トレードオフの管理 つまり
03:55
betweenの間に spending支出 water水 to searchサーチ for seeds種子
91
223595
3168
どれだけ 水分を消費して種を探し
03:58
and getting取得 water水 back in the form形 of seeds種子.
92
226763
3320
見返りに種から水分を得るかの
管理に差があるのです
04:02
And we're trying試す to understandわかる why
93
230083
1719
私たちは 収穫活動を減らす―
04:03
some coloniesコロニー forage飼料 lessもっと少なく than othersその他
94
231802
2140
コロニーが存在する訳を
04:05
by thinking考え about antsアリ as neuronsニューロン,
95
233942
2325
アリをニューロン（神経細胞）に見立てて
04:08
usingを使用して modelsモデル from neuroscience神経科学.
96
236267
2338
神経科学のモデルから
理解しようとしています
04:10
So just as a neuronニューロン adds追加する up its stimulation刺激
97
238605
2674
神経細胞が
外部からの刺激を加算して
04:13
from other neuronsニューロン to decide決めます whetherかどうか to fire火災,
98
241279
2006
発火するかを決めるように
04:15
an ant蟻 adds追加する up its stimulation刺激 from other antsアリ
99
243285
2885
アリも 他のアリとの
やりとりの量を加算して
04:18
to decide決めます whetherかどうか to forage飼料.
100
246170
2023
収穫を行うか 決めています
04:20
And what we're looking for is whetherかどうか there mightかもしれない be
101
248193
1637
ですので コロニーによる
04:21
small小さい differences相違 among中 coloniesコロニー
102
249830
1992
微妙な違い―
04:23
in how manyたくさんの interactionsインタラクション each各 ant蟻 needsニーズ
103
251822
3314
それぞれのアリが
収穫に向かうのに必要な―
04:27
before it's willing喜んで to go out and forage飼料,
104
255136
1926
やりとりの量に差があって
04:29
because a colonyコロニー like that would forage飼料 lessもっと少なく.
105
257062
3767
それが コロニーの収穫活動の減少に
つながるのかを模索しています
04:32
And this raises起き上がる an analogous類似 question質問 about brains頭脳.
106
260829
3139
これは 脳に対しても
同様な疑問を投げかけます
04:35
We talk about the brain脳,
107
263968
1412
よく 脳について話をしますが
04:37
but of courseコース everyすべて brain脳 is slightly少し different異なる,
108
265380
2890
もちろん それぞれの脳も微妙に違い
04:40
and maybe there are some individuals個人
109
268270
1379
それぞれの性質や
04:41
or some conditions条件
110
269649
1319
それぞれの状況によって
04:42
in whichどの the electrical電気 propertiesプロパティ of neuronsニューロン are suchそのような
111
270968
3222
ニューロンの電気的特性等に
違いが生じ
04:46
that they require要求する more stimulus刺激 to fire火災,
112
274190
3870
発火に より多量の刺激が
必要になり
04:50
and that would lead鉛 to differences相違 in brain脳 function関数.
113
278060
3726
その差が脳の機能の
違いに繋がるかもしれません
04:53
So in order注文 to ask尋ねる evolutionary進化的 questions質問,
114
281786
2334
進化の過程を知る為には
04:56
we need to know about reproductive生殖 success成功.
115
284120
2679
繁殖に成功しているかどうか
知る必要があります
04:58
This is a map地図 of the study調査 siteサイト
116
286799
2325
これは私が28年間
05:01
where I have been tracking追跡 this population人口
117
289124
2553
アリ数の追跡調査を行ってきた地域の
05:03
of harvester収穫機 ant蟻 coloniesコロニー for 28 years年,
118
291677
3293
収穫アリのコロニーの地図です
05:06
whichどの is about as long as a colonyコロニー lives人生.
119
294970
2262
この年数は
コロニーの寿命とほぼ同じです
05:09
Each各 symbolシンボル is a colonyコロニー,
120
297232
2099
各シンボルは コロニー
05:11
and the sizeサイズ of the symbolシンボル is
how manyたくさんの offspring子孫 it had,
121
299331
3266
大きさは 子孫の数を表しています
05:14
because we were ableできる to use genetic遺伝的な variation変化
122
302597
1913
遺伝子の情報を利用して
05:16
to match一致 up parent親 and offspring子孫 coloniesコロニー,
123
304510
2711
親と子孫をマッチさせ
05:19
that is, to figure数字 out whichどの coloniesコロニー
124
307221
3297
どのコロニーが
２世代目女王アリによって―
05:22
were founded設立 by a daughter娘 queen女王
125
310518
1925
設けられたのか
更には
05:24
produced生産された by whichどの parent親 colonyコロニー.
126
312443
2068
どの親コロニーの
出身なのか解明しました
05:26
And this was amazing素晴らしい for me, after all these years年,
127
314511
2002
そして長年の調査の末
驚きの事実が判明しました
05:28
to find out, for example例, that colonyコロニー 154,
128
316513
3128
例えば この154番のコロニーは
05:31
whom誰 I've known既知の well for manyたくさんの years年,
129
319641
2176
私が 長年調査しているのですが
05:33
is a great-grandmother曽祖母.
130
321817
1819
第一世代の
親コロニーです
05:35
Here'sここにいる her daughter娘 colonyコロニー,
131
323636
1740
これが 娘のコロニーで
05:37
here'sここにいる her granddaughter孫娘 colonyコロニー,
132
325376
2684
これが 孫のコロニーです
05:40
and these are her great-granddaughter偉大な孫娘 coloniesコロニー.
133
328060
2392
そして これらは
ひ孫世代のコロニーになります
05:42
And by doing this, I was ableできる to learn学ぶ
134
330452
2025
この調査によって
解った事は
05:44
that offspring子孫 coloniesコロニー resemble似ている parent親 coloniesコロニー
135
332477
3283
子孫と親コロニーは
05:47
in their彼らの decisions決定 about whichどの days日々 are so hotホット
136
335760
2217
どのくらい暑ければ収穫に出ないかの
05:49
that they don't forage飼料,
137
337977
1778
判断が似ています
05:51
and the offspring子孫 of parent親 coloniesコロニー
138
339755
1464
この子孫のコロニーは
親コロニーとは
05:53
liveライブ so far遠い from each各 other that the antsアリ never meet会う,
139
341219
2906
決して出会うことの無いほど
離れているので
05:56
so the antsアリ of the offspring子孫 colonyコロニー
140
344125
2289
子孫コロニーのアリは
親コロニーから
05:58
can't be learning学習 this from the parent親 colonyコロニー.
141
346414
2244
この知識を教わったはずはありません
06:00
And so our next次 stepステップ is to look
142
348658
1381
ですから 次のステップは
06:02
for the genetic遺伝的な variation変化
underlying根底にある this resemblance類似.
143
350039
5276
この相似を生み出す
遺伝子の違いを探す事です
06:07
So then I was ableできる to ask尋ねる, okay, who'sだれの doing better?
144
355315
4125
そこから どのアリが 繁栄しているかを
探ることもできます
06:11
Over the time of the study調査,
145
359440
1460
これまでの研究の中で
06:12
and especially特に in the past過去 10 years年,
146
360900
1465
特にこの10年間は
06:14
there's been a very severe厳しい and deepening深まる drought干ばつ
147
362365
3308
南西部アメリカでは
06:17
in the Southwestern南西部 U.S.,
148
365673
2127
厳しい干ばつに襲われていますが
06:19
and it turnsターン out that the
coloniesコロニー that conserve節約する water水,
149
367800
3053
水を節約するために
06:22
that stay滞在 in when it's really hotホット outside外側,
150
370853
4429
猛暑の日は 巣の中に留まり
06:27
and thusしたがって sacrifice犠牲 getting取得 as much foodフード as possible可能,
151
375282
2632
最大限の収穫を犠牲にするコロニーが
06:29
are the onesもの more likelyおそらく to have offspring子孫 coloniesコロニー.
152
377914
2945
より’多くの子孫を残す事が解りました
06:32
So all this time, I thought that colonyコロニー 154
153
380859
2269
それまで 154番のコロニーは
06:35
was a loser敗者, because on really dryドライ days日々,
154
383128
2670
「負け組」だと考えていました
06:37
there'd赤い be just this trickle細流 of foraging餌食,
155
385798
1868
特に乾燥した日には収穫をほとんどせず
06:39
while the other coloniesコロニー were out
156
387666
1591
その間 他のコロニーは収穫に出て
06:41
foraging餌食, getting取得 lots of foodフード,
157
389257
2117
沢山の餌を手に入れていたからです
06:43
but in fact事実, colonyコロニー 154 is a huge巨大 success成功.
158
391374
3020
しかし 154番コロニーは
沢山の子孫を残しました
06:46
She's a matriarch長女.
159
394394
1332
彼女は偉大な女王です
06:47
She's one of the rareまれな great-grandmothers曽祖母 on the siteサイト.
160
395726
3052
この場所で稀な
３世代のコロニーを築き上げました
06:50
To my knowledge知識, this is the first time
161
398778
2785
私の知る限り
初めてではないでしょうか
06:53
that we've私たちは been ableできる to trackトラック
162
401563
1639
自然な動物群の集団行動が
06:55
the ongoing進行中の evolution進化 of collective集団 behavior動作
163
403202
3001
進化する過程を追跡調査して
06:58
in a naturalナチュラル population人口 of animals動物
164
406203
2117
どの行動によって
07:00
and find out what's actually実際に workingワーキング bestベスト.
165
408320
4657
いちばん繁栄するのかを
明らかにしました
07:04
Now, the Internetインターネット uses用途 an algorithmアルゴリズム
166
412977
2421
インターネットは
データの流れの制御に
07:07
to regulate調整する the flowフロー of dataデータ
167
415398
2853
アルゴリズムを使用していますが
07:10
that's very similar類似 to the one
168
418251
2227
この仕組みは
07:12
that the harvester収穫機 antsアリ are usingを使用して to regulate調整する
169
420478
2376
収穫アリが 餌集めに送り出す個体数を
07:14
the flowフロー of foragers飼い犬.
170
422854
1541
制御する仕組みによく似ています
07:16
And guess推測 what we call this analogy類推?
171
424395
3366
この類似を なんと呼んでいるか
ご存知ですか？
07:19
The anternetインターネット is coming到来.
172
427761
1518
「anternet (アンターネット)」です
07:21
(Applause拍手)
173
429279
1721
（拍手）
07:23
So dataデータ doesn't leave離れる the sourceソース computerコンピューター
174
431000
3454
データの伝送路容量が
07:26
unless限り it gets取得 a signal信号 that there's enough十分な bandwidth帯域幅
175
434454
2861
十分に確保されているという
信号を受けるまで
07:29
for it to travel旅行 on.
176
437315
2729
発信元コンピュータはデータを
送出しません
07:32
In the early早い days日々 of the Internetインターネット,
177
440044
1441
インターネット初期は
07:33
when operatingオペレーティング costsコスト were really high高い
178
441485
2274
運用コストは非常に高く
07:35
and it was really important重要 not to lose失う any dataデータ,
179
443759
3227
データを紛失しない事が
極めて重要だったので
07:38
then the systemシステム was setセット up for interactionsインタラクション
180
446986
2157
システムは信号のやりとりによって
07:41
to activate活性化する the flowフロー of dataデータ.
181
449143
3062
データ送信を開始するように
設計されました
07:44
It's interesting面白い that the antsアリ are usingを使用して an algorithmアルゴリズム
182
452205
2385
アリが使用するアルゴリズムと
07:46
that's so similar類似 to the one that we recently最近 invented発明された,
183
454590
3896
近年発明されたシステムの酷似は
興味深いものがあります
07:50
but this is only one of a handful一握りの of ant蟻 algorithmsアルゴリズム
184
458486
2953
しかし それは私達が知っている
一握りのアリのアルゴリズムの
07:53
that we know about,
185
461439
1419
ほんの１つに過ぎません
07:54
and antsアリ have had 130 million百万 years年
186
462858
3193
一方 アリ達は1億3千万年の過程で
素晴らしいものを
07:58
to evolve進化する a lot of good onesもの,
187
466051
2026
数多く進化させてきました
08:00
and I think it's very likelyおそらく
188
468077
1506
ですから 他の12,000種の
08:01
that some of the other 12,000 species種
189
469583
2557
アルゴリズムの中には
08:04
are going to have interesting面白い algorithmsアルゴリズム
190
472140
2697
私達が考え付かなかった
08:06
for dataデータ networksネットワーク
191
474837
1024
データネットワークに関しての
08:07
that we haven't持っていない even thought of yetまだ.
192
475861
2697
役立つヒントが
あるに違いありません
08:10
So what happens起こる when operatingオペレーティング costsコスト are low低い?
193
478558
3085
では 運用コストが
低い場合はどうでしょう？
08:13
Operatingオペレーティング costsコスト are low低い in the tropics熱帯,
194
481643
1787
熱帯地方では 運用コストは下がります
08:15
because it's very humid湿気の多い, and it's easy簡単 for the antsアリ
195
483430
2096
なぜなら 多湿の為に
巣外での作業が
08:17
to be outside外側 walking歩く around.
196
485526
2824
アリの負担にならないからです
08:20
But the antsアリ are so abundant豊富
197
488350
1653
しかし 熱帯地方では
アリの数が多く
08:22
and diverse多様 in the tropics熱帯
198
490003
1818
種類も多く存在しますので
08:23
that there's a lot of competitionコンペ.
199
491821
2598
沢山の競争があります
08:26
Whateverなんでも resourceリソース one species種 is usingを使用して,
200
494419
1952
ある種が使っている資源は
08:28
another別の species種 is likelyおそらく to be usingを使用して that
201
496371
3172
別の種のアリも同時に
08:31
at the same同じ time.
202
499543
2379
狙っているかもしれません
08:33
So in this environment環境, interactionsインタラクション are used
203
501922
2608
ですので この環境では 「やりとり」は
08:36
in the opposite反対の way.
204
504530
1945
逆の目的で使われます
08:38
The systemシステム keeps維持する going
205
506475
1395
これは常に「オン」のシステムで
08:39
unless限り something negative負 happens起こる,
206
507870
1554
不都合がある場合のみ
ストップします
08:41
and one species種 that I study調査 makes作る circuits回路
207
509424
2167
私が観察したアリの１種は
08:43
in the trees木 of foraging餌食 antsアリ
208
511591
2159
木の幹や枝に収穫アリが経路を形成し
08:45
going from the nestネスト to a foodフード sourceソース and back,
209
513750
2981
巣と餌場との往復を
08:48
just round円形 and round円形,
210
516731
1329
何回も繰り返します
不都合が発生しない限り --
08:50
unless限り something negative負 happens起こる,
211
518060
1442
例えば 他の種のアリと
08:51
like an interactionインタラクション
212
519502
1609
08:53
with antsアリ of another別の species種.
213
521111
2739
出くわしたりしない限り やめません
08:55
So here'sここにいる an example例 of ant蟻 securityセキュリティ.
214
523850
2937
アリのセキュリティの１例を
お見せしましょう
08:58
In the middle中間, there's an ant蟻
215
526787
1858
中央部で １匹のアリが
09:00
plugging差し込む the nestネスト entranceエントランス with its head頭
216
528645
2463
自らの頭で巣の入口を塞いでいますが
09:03
in response応答 to interactionsインタラクション with another別の species種.
217
531108
2993
これは他の種に出くわした結果です
09:06
Those are the little onesもの runningランニング around
218
534101
1659
相手は 腹部を上に曲げて
09:07
with their彼らの abdomens腹部 up in the air空気.
219
535760
2751
動き回っているアリです
09:10
But as soonすぐに as the threat脅威 is passed合格,
220
538511
2046
脅威が去るとすぐに
09:12
the entranceエントランス is open開いた again,
221
540557
2755
入口は 開けられます
09:15
and maybe there are situations状況
222
543312
1790
コンピュータのセキュリティでも
09:17
in computerコンピューター securityセキュリティ
223
545102
1089
状況によって
09:18
where operatingオペレーティング costsコスト are low低い enough十分な
224
546191
2206
運用コストが安い場合には
09:20
that we could just blockブロック accessアクセス temporarily一時的に
225
548397
3375
直面する脅威に対して
一時的に対応して
09:23
in response応答 to an immediate即時 threat脅威,
226
551772
2193
接続をブロックし
09:25
and then open開いた it again,
227
553965
2026
再度 接続を開始する方が
09:27
instead代わりに of trying試す to buildビルドする
228
555991
1269
恒久的なファイアウォールや
09:29
a permanent永久的な firewallファイアーウォール or fortress要塞.
229
557260
3980
フォートレスを築くよりも
効率的かもしれません
09:33
So another別の environmental環境 challengeチャレンジ
230
561240
1940
さて もう一つの環境問題
09:35
that all systemsシステム have to deal対処 with
231
563180
1695
全てのシステムにおいて
必要なのが
09:36
is resourcesリソース, finding所見 and collecting収集する them.
232
564875
5452
「資源」です
「資源」を見つけ 集める事です
09:42
And to do this, antsアリ solve解決する the problem問題
233
570327
1673
アリは この問題の解決に
09:44
of collective集団 searchサーチ,
234
572000
1258
集団探索を行っています
09:45
and this is a problem問題 that's of great interest利子
235
573258
1576
この行為は 現在ロボット工学で
09:46
right now in roboticsロボット工学,
236
574834
1484
注目されている問題です
09:48
because we've私たちは understood理解された that,
237
576318
1732
なぜなら 例えばですが
09:50
ratherむしろ than sending送信 a singleシングル,
238
578050
1614
他の星の探査や
09:51
sophisticated洗練された, expensive高価な robotロボット out
239
579664
3495
火災のビルの捜索などに
09:55
to explore探検する another別の planet惑星
240
583159
1417
洗練された高価な
09:56
or to searchサーチ a burning燃焼 building建物,
241
584576
2567
ロボットを１台使用するより
09:59
that instead代わりに, it mayかもしれない be more effective効果的な
242
587143
2600
最小限の情報を交換する
10:01
to get a groupグループ of cheaper安い robotsロボット
243
589743
4377
安価なロボットを複数使った方が
10:06
exchanging交換 only minimal最小限 information情報,
244
594120
2545
効率的だと考えられていますが
10:08
and that's the way that antsアリ do it.
245
596665
2799
これは まさにアリのやり方と同じなのです
10:11
So the invasive侵襲的 Argentineアルゼンチン ant蟻
246
599464
1765
侵略的な アルゼンチンアリは
10:13
makes作る expandable拡張可能な searchサーチ networksネットワーク.
247
601229
2330
拡張可能なサーチ網を形成します
10:15
They're good at dealing対処する with the mainメイン problem問題
248
603559
2273
このアリは 集団探索の重大な課題に
10:17
of collective集団 searchサーチ,
249
605832
1331
上手く対応しています
10:19
whichどの is the trade-offトレード・オフ betweenの間に
250
607163
2566
徹底的に探索するか
10:21
searching検索 very thoroughly徹底的に
251
609729
1336
広い面積を探索するかの
10:23
and coveringカバーする a lot of ground接地.
252
611065
1997
トレードオフの問題に対して
10:25
And what they do is,
253
613062
895
このアリのやり方は
10:25
when there are manyたくさんの antsアリ in a small小さい spaceスペース,
254
613957
2387
狭い面積に沢山のアリがいる場合
10:28
then each各 one can searchサーチ very thoroughly徹底的に
255
616344
2213
それぞれが
自分の周りを徹底的に探索します
10:30
because there will be another別の ant蟻 nearby近所の
256
618557
1624
なぜならその周辺は他のアリが
10:32
searching検索 over there,
257
620181
1357
すでに探索を行っているからです
10:33
but when there are a few少数 antsアリ
258
621538
1647
しかし より大きな範囲で
10:35
in a large大 spaceスペース,
259
623185
2055
数匹のアリしかいない場合は
10:37
then they need to stretchストレッチ out their彼らの pathsパス
260
625240
2414
遠くまで出向いて
10:39
to coverカバー more ground接地.
261
627654
1803
捜索範囲を広げる必要があります
10:41
I think they use interactionsインタラクション to assess評価する density密度,
262
629457
2954
アリ同士はやりとりから
密度を評価していると思います
10:44
so when they're really crowded混雑した,
263
632411
1229
非常に密な状況では
10:45
they meet会う more oftenしばしば,
264
633640
1102
仲間に頻繁に出会うので
10:46
and they searchサーチ more thoroughly徹底的に.
265
634742
2465
より 徹底的な捜索を行うのです
10:49
Different異なる ant蟻 species種 must必須 use different異なる algorithmsアルゴリズム,
266
637207
3400
それぞれの種のアリに
様々なアルゴリズムがあるはずです
10:52
because they've彼らは evolved進化した to deal対処 with
267
640607
2522
なぜなら どのアリも色々な環境に
10:55
different異なる resourcesリソース,
268
643129
1671
対応しながら進化してきたからです
10:56
and it could be really useful有用 to know about this,
269
644800
2559
これを学ぶことは非常に役立つと考え
10:59
and so we recently最近 asked尋ねた antsアリ
270
647359
1642
アリに 極限の環境で
11:01
to solve解決する the collective集団 searchサーチ problem問題
271
649001
2450
集団捜索の問題を
11:03
in the extreme極端な environment環境
272
651451
1368
解いてもらうことにしました
11:04
of microgravity微小重力
273
652819
1558
国際宇宙ステーション内の
11:06
in the International国際 Spaceスペース Station駅.
274
654377
1976
微小重力環境での実験です
11:08
When I first saw this picture画像, I thought,
275
656353
1545
最初に写真を見た時は
11:09
Oh no, they've彼らは mounted取り付けられた the habitat生息地 vertically垂直に,
276
657898
2857
「うわっ アリの箱が垂直になっている！」
と思いましたが
11:12
but then I realized実現した that, of courseコース, it doesn't matter問題.
277
660755
2618
その後 「そうか 問題無いんだ」と
気付きました
11:15
So the ideaアイディア here is that the antsアリ
278
663373
2637
実験の目的は アリ達は―
11:18
are workingワーキング so hardハード to hangハング on
279
666010
1970
壁面や床面に
あたる場所へ
11:19
to the wall壁 or the floor床 or whateverなんでも you call it
280
667980
3057
しがみつくのに必死で
11:23
that they're lessもっと少なく likelyおそらく to interact相互作用する,
281
671037
3009
やりとりをする機会が減り
11:26
and so the relationship関係 betweenの間に
282
674046
1244
アリの密度と
11:27
how crowded混雑した they are and how oftenしばしば they meet会う
283
675290
2120
アリ同士が接触する頻度の関係が
11:29
would be messed乱された up.
284
677410
1725
めちゃくちゃになるか というものです
11:31
We're still analyzing分析する the dataデータ.
285
679135
1395
まだ データは分析中ですので
11:32
I don't have the results結果 yetまだ.
286
680530
1964
結果は解りませんが
11:34
But it would be interesting面白い to know
287
682494
1694
地球上でも 異なった環境で
11:36
how other species種 solve解決する this problem問題
288
684188
2459
様々な種の問題の解決方法を
11:38
in different異なる environments環境 on Earth地球,
289
686647
2564
知ることは 興味深い事です
11:41
and so we're setting設定 up a programプログラム
290
689211
1266
ですので 私達は
11:42
to encourage奨励します kids子供たち around the world世界
291
690477
2160
世界中の子供たちに
色々な種のアリで
11:44
to try this experiment実験 with different異なる species種.
292
692637
2536
この実験にトライしてもらう計画を
立てています
11:47
It's very simple単純.
293
695173
1767
非常に簡単で―
11:48
It can be done完了 with cheap安いです materials材料.
294
696940
2090
安価な材料で実験ができるので
11:51
And that way, we could make a globalグローバル map地図
295
699030
2833
世界中のアリの集団捜索に関する
11:53
of ant蟻 collective集団 searchサーチ algorithmsアルゴリズム.
296
701863
3347
アルゴリズム・マップも作成出来るかもしれません
11:57
And I think it's prettyかなり likelyおそらく that the invasive侵襲的 species種,
297
705210
2483
侵略的な種で建物の中に
11:59
the onesもの that come into our buildings建物,
298
707693
2149
侵入するタイプのものには
12:01
are going to be really good at this,
299
709842
1742
素晴らしいアルゴリズムがあるでしょう
12:03
because they're in your kitchenキッチン
300
711584
1848
台所にまで入って来て
12:05
because they're really good
at finding所見 foodフード and water水.
301
713432
3907
食糧や水をうまく探し出すのですから
12:09
So the most最も familiar身近な resourceリソース for antsアリ
302
717339
3265
アリがよく集まってくるのが
12:12
is a picnicピクニック,
303
720604
1315
ピクニックです
12:13
and this is a clusteredクラスタ化された resourceリソース.
304
721919
2145
これは まとまった資源です
12:16
When there's one pieceピース of fruitフルーツ,
305
724064
999
果物を見つけたら
12:17
there's likelyおそらく to be another別の pieceピース of fruitフルーツ nearby近所の,
306
725063
2515
そのすぐ側にも
果物があるはずですから
12:19
and the antsアリ that specialize特化する on clusteredクラスタ化された resourcesリソース
307
727578
3432
まとまった食糧に
特化している種のアリは
12:23
use interactionsインタラクション for recruitment募集.
308
731010
1942
「やりとり」を 仲間の召集に使います
12:24
So when one ant蟻 meets会う another別の,
309
732952
1277
ですから 他のアリや
12:26
or when it meets会う a chemical化学 deposited寄託
310
734229
1625
地面に残された匂いに
12:27
on the ground接地 by another別の,
311
735854
1736
出会った場合
12:29
then it changes変更 direction方向 to followフォローする
312
737590
1833
アリは方向転換をして
12:31
in the direction方向 of the interactionインタラクション,
313
739423
1573
やりとりの方に向かいます
12:32
and that's how you get the trailトレイル of antsアリ
314
740996
1977
このようにして ピクニックの食べ物に
12:34
sharing共有 your picnicピクニック.
315
742973
1413
アリの行列がやってくるわけです
12:36
Now this is a place場所 where I think we mightかもしれない be ableできる
316
744386
1695
この状況から癌について
12:38
to learn学ぶ something from antsアリ about cancer癌.
317
746081
3741
何か学べるかもしれません
12:41
I mean, first, it's obvious明らか that we could do a lot
318
749822
1981
もちろん
12:43
to prevent防ぐ cancer癌
319
751803
1610
癌予防のためには
12:45
by not allowing許す people to spread普及 around
320
753413
2577
私たちの体内で 癌の発生を促進する
12:47
or sell売る the toxins毒素 that promote促進する
321
755990
1944
有害物質の拡散や売買の禁止も
12:49
the evolution進化 of cancer癌 in our bodies体,
322
757934
2780
大切な事ですが
12:52
but I don't think the antsアリ can help us much with this
323
760714
2346
これは アリから学ぶ事はできません
12:55
because antsアリ never poison毒 their彼らの own自分の coloniesコロニー.
324
763060
3358
アリは自らコロニーを
有害物質で汚染しませんから
12:58
But we mightかもしれない be ableできる to learn学ぶ something from antsアリ
325
766418
1332
でも癌の治療法については
12:59
about treating治療する cancer癌.
326
767750
1763
学ぶ事があるかもしれません
13:01
There are manyたくさんの different異なる kinds種類 of cancer癌.
327
769513
2225
癌にも 沢山の種類があります
13:03
Each各 one originates起源 in a particular特に part部 of the body体,
328
771738
2978
それぞれの癌は体内の
決まった場所で発生し
13:06
and then some kinds種類 of cancer癌 will spread普及
329
774716
2966
その中のいくつかは 広がって
13:09
or metastasize転移する to particular特に other tissues組織
330
777682
2830
癌細胞が必要とする
13:12
where they must必須 be getting取得
resourcesリソース that they need.
331
780512
2880
資源を得られる細胞へ転移します
13:15
So if you think from the perspective視点
332
783392
1808
ですので 早期の
13:17
of early早い metastatic転移性の cancer癌 cells細胞
333
785200
1950
転移性がん細胞が
13:19
as they're out searching検索 around
334
787150
1623
必要とする資源を
13:20
for the resourcesリソース that they need,
335
788773
2317
探し回っているとき
13:23
if those resourcesリソース are clusteredクラスタ化された,
336
791090
1983
まとまった資源をみつけたら
13:25
they're likelyおそらく to use interactionsインタラクション for recruitment募集,
337
793073
3013
仲間を招集する
やりとりをするかもしれません
13:28
and if we can figure数字 out how
cancer癌 cells細胞 are recruiting募集,
338
796086
3093
もし 癌細胞が仲間を集める仕組みを
解明出来れば
13:31
then maybe we could setセット trapsトラップ
339
799179
2347
罠を仕掛け―
13:33
to catchキャッチ them before they become〜になる established設立.
340
801526
4049
癌細胞が定着する前に
捕えられるかもしれません
13:37
So antsアリ are usingを使用して interactionsインタラクション in different異なる ways方法
341
805575
3235
アリは 様々な環境の中
様々な方法で
13:40
in a huge巨大 variety品種 of environments環境,
342
808810
2602
「やりとり」を利用しています
13:43
and we could learn学ぶ from this
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811412
1821
私達はこれらの やりとりから
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about other systemsシステム that operate操作する
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813233
1777
他の「集中制御機能の無いシステム」―
13:47
withoutなし central中央 controlコントロール.
345
815010
2337
についても学ぶ事が出来ます
13:49
Using使用 only simple単純 interactionsインタラクション,
346
817347
1979
単純なやりとりを利用するのみで
13:51
ant蟻 coloniesコロニー have been performing実行する
347
819326
1795
アリのコロニーは驚くべき偉業を
13:53
amazing素晴らしい featsフィート for more than 130 million百万 years年.
348
821121
3633
１億３千万年以上成し遂げてきました
13:56
We have a lot to learn学ぶ from them.
349
824754
2140
私達はアリからまだまだ学ぶ事があるのです
13:58
Thank you.
350
826894
2738
ありがとう
14:01
(Applause拍手)
351
829632
2733
（拍手）
Translated by Takeshi Maeda
Reviewed by Akiko Hicks

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ABOUT THE SPEAKER
Deborah Gordon - Ecologist
By studying how ant colonies work without any one leader, Deborah Gordon has identified striking similarities in how ant colonies, brains, cells and computer networks regulate themselves.

Why you should listen

Ecologist Deborah M. Gordon has learned that ant colonies can work without central control by using simple interactions like how often the insects touch antennae. Contrary to the notion that colonies are organized by efficient ants, she has instead discovered that evolution has produced “noisy” systems that tolerate accident and respond flexibly to the environment. When conditions are tough, natural selection favors colonies that conserve resources.

Her studies of ant colonies have led her and her Stanford colleagues to the discovery of the “Anternet,” which regulates foraging in ants in the same way the internet regulates data traffic. But as she said to Wired in 2013, "Insect behavior mimicking human networks ... is actually not what’s most interesting about ant networks. What’s far more interesting are the parallels in the other direction: What have the ants worked out that we humans haven’t thought of yet?" Her latest exploration: How do ants behave in space?

More profile about the speaker
Deborah Gordon | Speaker | TED.com
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