ABOUT THE SPEAKER
Nicolas Perony - Animal scientist
Nicolas Perony models the movement of animal groups to understand: what is the individual behavior that guides the behavior of the larger society?

Why you should listen

Nicolas Perony started his career as a roboticist. But after one of his robots -- which was designed to follow a white line -- destroyed itself because of a lighting snafu on demo day, he realized that he was less interested in creating complicated robots and more interested in studying the complexity that already exists out there in the animal kingdom. He quickly changed course and is now a quantitative scientist at the Chair of Systems Design at ETH Zurich, where he studies the structure and dynamics of animal societies.

Perony conducts his research by placing GPS collars on animals like Bechstein's bats and meerkats, and studying the spacial data of the group. He creates models of the movement over time to see patterns. He then tries to ascertain at the simple rules that individuals in the animal group seem to be following that, when done en masse, result in the larger flow. In other words, he looks at the underlying mechanics that lead to the collective movement of animal groups.

More profile about the speaker
Nicolas Perony | Speaker | TED.com
TEDxZurich 2013

Nicolas Perony: Puppies! Now that I’ve got your attention, complexity theory

Николас Перони: Щеночки! Теперь, когда я привлёк ваше внимание, теория комплексности

Filmed:
1,021,641 views

Поведение животных не сложное, а комплексное. Николас Перони изучает, как отдельные особи — будь то шотландские терьеры, летучие мыши или сурикаты — следуют простым правилам, которые в совокупности создают более крупный шаблон поведения. Как эта комплексность, рождённая из простоты, может помочь им адаптироваться к новым возникающим обстоятельствам?
- Animal scientist
Nicolas Perony models the movement of animal groups to understand: what is the individual behavior that guides the behavior of the larger society? Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
ScienceНаука,
0
3393
1228
Наука.
00:16
scienceнаука has allowedпозволил us to know so much
1
4621
3337
Наука позволила нам узнать так много
00:19
about the farдалеко reachesдостигает of the universeвселенная,
2
7958
3026
о далёких просторах Вселенной,
00:22
whichкоторый is at the sameодна и та же time tremendouslyчрезвычайно importantважный
3
10984
3195
которая одновременно крайне важна
00:26
and extremelyочень remoteдистанционный пульт,
4
14179
2066
и невероятно далека,
00:28
and yetвсе же much, much closerближе,
5
16245
2459
и, тем не менее, она намного ближе,
00:30
much more directlyнепосредственно relatedСвязанный to us,
6
18704
2091
намного более тесно связана с нами,
00:32
there are manyмногие things we don't really understandПонимаю.
7
20795
2468
чем многие вещи,
которые мы не вполне понимаем.
00:35
And one of them is the extraordinaryнеобычайный
8
23263
2129
И одна из таких вещей — исключительная
00:37
socialСоциальное complexityсложность of the animalsживотные around us,
9
25392
3326
социальная комплексность
окружающих нас животных.
00:40
and todayCегодня I want to tell you a fewмало storiesистории
10
28718
2016
Сегодня я хочу рассказать вам
несколько историй
00:42
of animalживотное complexityсложность.
11
30734
2008
о комплексности животных.
00:44
But first, what do we call complexityсложность?
12
32742
3350
Но для начала, что мы называем
словом «комплексность»?
00:48
What is complexсложный?
13
36092
1487
Что значит «комплексный»?
00:49
Well, complexсложный is not complicatedсложно.
14
37579
3427
«Комлексный» не значит «сложный».
00:53
Something complicatedсложно comprisesвключает manyмногие smallмаленький partsчасти,
15
41006
3448
Что-то сложное состоит
из множества мелких частей,
00:56
all differentдругой, and eachкаждый of them
16
44454
2430
совершенно разных, и каждая из них
00:58
has its ownсвоя preciseточный roleроль in the machineryмашины.
17
46899
3104
имеет свою определённую роль в механизме.
01:02
On the oppositeнапротив, a complexсложный systemсистема
18
50003
2811
Напротив, комплексная система
01:04
is madeсделал of manyмногие, manyмногие similarаналогичный partsчасти,
19
52814
2641
включает в себя много-много
похожих частей,
01:07
and it is theirих interactionвзаимодействие
20
55455
2008
и именно их взаимодействие
01:09
that producesпроизводит a globallyглобально coherentпоследовательный behaviorповедение.
21
57463
3320
порождает согласованное
на глобальном уровне поведение.
01:12
ComplexСложный systemsсистемы have manyмногие interactingвзаимодействующий partsчасти
22
60783
3836
Комплексные системы имеют много
взаимодействующих частей,
01:16
whichкоторый behaveвести себя accordingв соответствии to simpleпросто, individualиндивидуальный rulesправила,
23
64619
3426
которые действуют согласно
отдельным простым правилам,
01:20
and this resultsРезультаты in emergentвыходящий propertiesсвойства.
24
68045
3349
что приводит к возникновению
новых свойств.
01:23
The behaviorповедение of the systemсистема as a wholeвсе
25
71394
1888
Поведение системы в целом
01:25
cannotне могу be predictedпредсказанный
26
73282
1668
невозможно предсказать,
01:26
from the individualиндивидуальный rulesправила only.
27
74950
2152
исходя только из отдельных правил.
01:29
As AristotleАристотель wroteписал,
28
77102
1810
Как писал Аристотель,
01:30
the wholeвсе is greaterбольшая than the sumсумма of its partsчасти.
29
78912
3060
«целое больше, чем сумма его частей».
01:33
But from AristotleАристотель, let's moveпереехать ontoна
30
81972
2462
Перейдём от Аристотеля
01:36
a more concreteбетон exampleпример of complexсложный systemsсистемы.
31
84434
3690
к более конкретному примеру
комплексных систем.
01:40
These are Scottishшотландский terriersтерьеры.
32
88124
1956
Это шотландские терьеры.
01:42
In the beginningначало, the systemсистема is disorganizedдезорганизованный.
33
90080
3751
Сначала система дезорганизована.
01:45
Then comesвыходит a perturbationвозмущение: milkмолоко.
34
93831
3801
затем появляется
причина беспорядка — молоко.
01:49
Everyкаждый individualиндивидуальный startsначинается pushingтолкая in one directionнаправление
35
97632
3850
Каждая особь начинает толкаться
в одном направлении,
01:53
and this is what happensпроисходит.
36
101482
3309
и вот что происходит.
01:56
The pinwheelзавихрение is an emergentвыходящий propertyимущество
37
104791
2826
Круговорот — это новое свойство,
возникающее
01:59
of the interactionsвзаимодействия betweenмежду puppiesщенки
38
107617
1903
в результате взаимодействия между щенками,
02:01
whoseчья only ruleправило is to try to keep accessдоступ to the milkмолоко
39
109520
3910
чья единственная цель —
добраться до молока
02:05
and thereforeследовательно to pushОт себя in a randomслучайный directionнаправление.
40
113430
3607
и, следовательно,
двигаться в случайном направлении.
02:09
So it's all about findingобнаружение the simpleпросто rulesправила
41
117037
3975
В основе лежат простые правила,
02:13
from whichкоторый complexityсложность emergesвозникает.
42
121012
2758
из которых возникает комплексность.
02:15
I call this simplifyingупрощение complexityсложность,
43
123770
2940
Я называю это упрощением комплексности,
02:18
and it's what we do at the chairстул of systemsсистемы designдизайн
44
126710
2135
и это то, чем мы занимаемся
на кафедре проектирования систем
02:20
at ETHETH ZurichЦюрих.
45
128845
1977
в Высшей технической школе Цюриха.
02:22
We collectсобирать dataданные on animalживотное populationsпопуляции,
46
130822
3705
Мы собираем данные о популяциях животных,
02:26
analyzeанализировать complexсложный patternsузоры, try to explainобъяснять them.
47
134527
3811
анализируем комплексные модели,
пробуем их объяснить.
02:30
It requiresтребует physicistsфизики who work with biologistsбиологам,
48
138338
2619
Для этого физики должны
сотрудничать с биологами,
02:32
with mathematiciansматематики and computerкомпьютер scientistsученые,
49
140957
2723
математиками и программистами,
02:35
and it is theirих interactionвзаимодействие that producesпроизводит
50
143680
2820
и именно их взаимодействие
02:38
cross-boundaryкросс-граничное competenceкомпетентность
51
146500
1714
порождает расширенные возможности
02:40
to solveрешать these problemsпроблемы.
52
148214
1578
для решения данных проблем.
02:41
So again, the wholeвсе is greaterбольшая
53
149792
2272
И снова, целое больше,
02:44
than the sumсумма of the partsчасти.
54
152064
1400
чем сумма его частей.
02:45
In a way, collaborationсотрудничество
55
153464
2150
В каком-то смысле сотрудничество —
02:47
is anotherдругой exampleпример of a complexсложный systemсистема.
56
155614
3491
ещё один пример комплексной системы.
02:51
And you mayмай be askingпросить yourselfсам
57
159105
1876
Вы можете спрашивать себя:
02:52
whichкоторый sideбоковая сторона I'm on, biologyбиология or physicsфизика?
58
160981
2817
«На какой я стороне: биологии или физики?»
02:55
In factфакт, it's a little differentдругой,
59
163798
2111
На самом деле, всё немного иначе,
02:57
and to explainобъяснять, I need to tell you
60
165909
1589
и чтобы объяснить это,
мне нужно рассказать вам
02:59
a shortкороткая storyистория about myselfсебя.
61
167498
2342
короткую историю о себе.
03:01
When I was a childребенок,
62
169840
1727
Когда я был маленьким,
03:03
I lovedлюбимый to buildстроить stuffматериал, to
createСоздайте complicatedсложно machinesмашины.
63
171567
4109
я любил строить различные вещи,
изобретать сложные машины.
03:07
So I setзадавать out to studyизучение electricalэлектрический engineeringинжиниринг
64
175676
2737
Поэтому я решил изучать электротехнику
03:10
and roboticsробототехника,
65
178413
1552
и робототехнику,
03:11
and my end-of-studiesистекшие исследования projectпроект
66
179965
2093
и моя дипломная работа
03:14
was about buildingздание a robotробот calledназывается ER-ER-1 --
67
182058
2926
была о создании робота
под названием ER-1, —
03:16
it lookedсмотрел like this—
68
184984
1930
выглядел он вот так —
03:18
that would collectсобирать informationИнформация from its environmentОкружающая среда
69
186914
2371
который собирал информацию
из окружающей его среды
03:21
and proceedпродолжить to followследовать a whiteбелый lineлиния on the groundземля.
70
189285
3498
и следовал белой линии на полу.
03:24
It was very, very complicatedсложно,
71
192783
2379
Это было очень, очень сложно,
03:27
but it workedработал beautifullyкрасиво in our testконтрольная работа roomкомната,
72
195162
2984
но он прекрасно работал
в нашей тестовой комнате.
03:30
and on demoдемонстрация day, professorsпрофессора had
assembledсобранный to gradeкласс the projectпроект.
73
198146
3453
В день демонстрации профессор решил
поставить мне оценку за этот проект.
03:33
So we tookвзял ER-ER-1 to the evaluationоценка roomкомната.
74
201607
2902
Мы отнесли ER-1 в комнату для оценки.
03:36
It turnedоказалось out, the lightлегкий in that roomкомната
75
204509
2310
Оказалось, освещение в этой комнате
03:38
was slightlyнемного differentдругой.
76
206819
1819
было немного другим.
03:40
The robot'sробота visionвидение systemсистема got confusedсмущенный.
77
208638
2331
Система технического зрения робота
была сбита.
03:42
At the first bendизгиб in the lineлиния,
78
210969
1761
На первом изгибе линии
03:44
it left its courseкурс, and crashedразбившийся into a wallстена.
79
212730
3739
он потерял курс и врезался в стену.
03:48
We had spentпотраченный weeksнедель buildingздание it,
80
216469
2087
Мы потратили недели на то,
чтобы его построить,
03:50
and all it tookвзял to destroyуничтожить it
81
218556
1673
а чтобы его разрушить
03:52
was a subtleтонкий changeизменение in the colorцвет of the lightлегкий
82
220229
2656
понадобилось едва заметное
изменение освещения
03:54
in the roomкомната.
83
222885
1596
в комнате.
03:56
That's when I realizedпонял that
84
224481
1515
В тот момент я понял,
03:57
the more complicatedсложно you make a machineмашина,
85
225996
2327
что, чем создаваемая машина сложнее,
04:00
the more likelyвероятно that it will failпотерпеть неудачу
86
228323
2039
тем более вероятно,
что она выйдет из строя
04:02
dueв связи to something absolutelyабсолютно unexpectedнеожиданный.
87
230362
2563
по совсем неожиданной причине.
04:04
And I decidedприняли решение that, in factфакт,
88
232925
1830
И я решил, что, по сути,
04:06
I didn't really want to createСоздайте complicatedсложно stuffматериал.
89
234755
3013
я не особо хотел
создавать сложные механизмы.
04:09
I wanted to understandПонимаю complexityсложность,
90
237768
2942
Я хотел понимать комплексность,
04:12
the complexityсложность of the worldМир around us
91
240710
1988
комплексность мира вокруг нас
04:14
and especiallyособенно in the animalживотное kingdomКоролевство.
92
242698
2405
и, в особенности, животного мира.
04:17
WhichКоторый bringsприносит us to batsлетучие мыши.
93
245103
3320
Что приводит нас к летучим мышам.
04:20
Bechstein'sBechstein-х batsлетучие мыши are a commonобщий
speciesвид of EuropeanЕвропейская batsлетучие мыши.
94
248423
3051
Ночницы Бехштейна — распространённые
в Европе летучие мыши.
04:23
They are very socialСоциальное animalsживотные.
95
251474
1413
Они очень общительные.
04:24
MostlyВ основном they roostнасест, or sleepспать, togetherвместе.
96
252887
3291
Чаще всего они гнездятся или спят вместе.
04:28
And they liveжить in maternityматеринство coloniesколонии,
97
256178
1679
И они живут в матриархальных колониях,
04:29
whichкоторый meansозначает that everyкаждый springвесна,
98
257857
1540
что означает, что каждую весну
04:31
the femalesженщины meetвстретить after the winterзима hibernationзимняя спячка,
99
259397
3258
самки встречаются после зимней спячки
04:34
and they stayоставаться togetherвместе for about sixшесть monthsмесяцы
100
262655
2089
и остаются вместе на примерно полгода,
04:36
to rearзадний theirих youngмолодой,
101
264744
2486
чтобы выращивать детёнышей.
04:39
and they all carryнести a very smallмаленький chipчип,
102
267230
2805
Все они носят крошечные чипы,
04:42
whichкоторый meansозначает that everyкаждый time one of them
103
270035
1871
поэтому каждый раз, когда кто-то из них
04:43
entersвходит one of these speciallyспециально equippedоборудованный batлетучая мышь boxesящики,
104
271906
3057
попадает в один из специально
оборудованных «домиков»,
04:46
we know where she is,
105
274963
1643
мы знаем, где она находится,
04:48
and more importantlyважно,
106
276606
1169
и, что гораздо важнее,
04:49
we know with whomкого she is.
107
277775
2563
мы знаем, с кем она.
04:52
So I studyизучение roostingсидит на ветках associationsассоциации in batsлетучие мыши,
108
280338
3694
Я изучаю сообщества летучих мышей.
04:56
and this is what it looksвыглядит like.
109
284032
2445
Вот как это выглядит.
04:58
DuringВ течение the day, the batsлетучие мыши roostнасест
110
286477
2442
Днём летучие мыши спят
05:00
in a numberномер of sub-groupsподгруппы in differentдругой boxesящики.
111
288919
2304
подгруппами в разных домиках.
05:03
It could be that on one day,
112
291223
1929
Может быть так, что сегодня
05:05
the colonyколония is splitТрещина betweenмежду two boxesящики,
113
293152
2220
колония разделена между двумя домиками,
05:07
but on anotherдругой day,
114
295372
1300
но на следующий день
05:08
it could be togetherвместе in a singleОдин boxкоробка,
115
296672
2241
они могут быть все в одном домике,
05:10
or splitТрещина betweenмежду threeтри or more boxesящики,
116
298913
2316
или разделиться между тремя
или более домиками.
05:13
and that all seemsкажется ratherскорее erraticнеустойчивый, really.
117
301229
2927
Этот порядок кажется
довольно неустойчивым.
05:16
It's calledназывается fission-fusionделения слитый dynamicsдинамика,
118
304156
3203
Это называется динамикой
разделения-слияния —
05:19
the propertyимущество for an animalживотное groupгруппа
119
307359
1713
свойство группы животных
05:21
of regularlyрегулярно splittingрасщепление and mergingобъединение
120
309072
2178
регулярно разделяться и объединяться
05:23
into differentдругой subgroupsподгруппы.
121
311250
1661
в разные подгруппы.
05:24
So what we do is take all these dataданные
122
312911
2562
Мы собираем все эти данные
05:27
from all these differentдругой daysдней
123
315473
1662
по разным дням
05:29
and poolбассейн them togetherвместе
124
317135
1504
и объединяем их вместе,
05:30
to extractэкстракт a long-termдолгосрочный associationассоциация patternшаблон
125
318639
2617
чтобы извлечь образец долгосрочных связей
05:33
by applyingприменение techniquesметоды with networkсеть analysisанализ
126
321256
2505
с помощью методов сетевого анализа
05:35
to get a completeполный pictureкартина
127
323761
1621
для получения полной картины
05:37
of the socialСоциальное structureсостав of the colonyколония.
128
325382
2537
социальной структуры колонии.
05:39
Okay? So that's what this pictureкартина looksвыглядит like.
129
327919
4265
Готовы? Вот как выглядит эта картина.
05:44
In this networkсеть, all the circlesкруги
130
332184
2394
В этой сети все кружочки —
05:46
are nodesузлы, individualиндивидуальный batsлетучие мыши,
131
334578
2777
это узлы, отдельные летучие мыши,
05:49
and the linesлинии betweenмежду them
132
337355
1583
а линии между ними —
05:50
are socialСоциальное bondsоблигации, associationsассоциации betweenмежду individualsиндивидуумы.
133
338938
3664
это социальные связи,
отношения между особями.
05:54
It turnsвитки out this is a very interestingинтересно pictureкартина.
134
342602
2678
Оказалось, что это
очень интересная картина.
05:57
This batлетучая мышь colonyколония is organizedорганизованная
135
345280
1982
Эта колония летучих мышей организована
05:59
in two differentдругой communitiesсообщества
136
347262
1868
в двух разных объединениях,
06:01
whichкоторый cannotне могу be predictedпредсказанный
137
349130
1839
что не может быть предсказано,
06:02
from the dailyежедневно fission-fusionделения слитый dynamicsдинамика.
138
350969
2249
исходя из ежедневной динамики
разделения-слияния.
06:05
We call them crypticскрытый socialСоциальное unitsединицы.
139
353218
3550
Мы называем их загадочными
социальными единицами.
06:08
Even more interestingинтересно, in factфакт:
140
356768
1616
Ещё более интересно то,
06:10
Everyкаждый yearгод, around Octoberоктября,
141
358384
2364
что каждый год примерно в октябре
06:12
the colonyколония splitsрасколы up,
142
360748
1561
колония разделяется,
06:14
and all batsлетучие мыши hibernateзимовать separatelyв отдельности,
143
362309
2698
и все летучие мыши
впадают в спячку по отдельности.
06:17
but yearгод after yearгод,
144
365007
1461
Но спустя год,
06:18
when the batsлетучие мыши come togetherвместе again in the springвесна,
145
366468
3073
когда весной летучие мыши
снова собираются вместе,
06:21
the communitiesсообщества stayоставаться the sameодна и та же.
146
369541
2590
сообщества остаются без изменений.
06:24
So these batsлетучие мыши rememberзапомнить theirих friendsдрузья
147
372131
2720
То есть летучие мыши помнят своих друзей
06:26
for a really long time.
148
374851
1830
на протяжении долгого времени.
06:28
With a brainголовной мозг the sizeразмер of a peanutарахис,
149
376681
2474
Имея мозг размером с арахис,
06:31
they maintainподдерживать individualizedиндивидуализированный,
150
379155
2125
они поддерживают индивидуализированные,
06:33
long-termдолгосрочный socialСоциальное bondsоблигации,
151
381280
2142
долгосрочные социальные связи,
06:35
We didn't know that was possibleвозможное.
152
383422
1724
о возможности которых мы не знали.
06:37
We knewзнал that primatesприматы
153
385146
1759
Мы знали, что приматы,
06:38
and elephantsслоны and dolphinsдельфины could do that,
154
386905
2568
слоны и дельфины, способны на это,
06:41
but comparedв сравнении to batsлетучие мыши, they have hugeогромный brainsмозги.
155
389473
2628
но по сравнению с летучими мышами
они имеют мозг огромного размера.
06:44
So how could it be
156
392101
2399
Так как же это возможно,
06:46
that the batsлетучие мыши maintainподдерживать this complexсложный,
157
394500
1951
что летучие мыши поддерживают комплексную
06:48
stableстабильный socialСоциальное structureсостав
158
396451
1688
устойчивую социальную структуру
06:50
with suchтакие limitedограниченное cognitiveпознавательный abilitiesспособности?
159
398139
3532
с такими весьма ограниченными
когнитивными способностями?
06:53
And this is where complexityсложность bringsприносит an answerответ.
160
401671
2889
Вот тут комплексность помогает с ответом.
06:56
To understandПонимаю this systemсистема,
161
404560
2141
Чтобы понять эту систему,
06:58
we builtпостроен a computerкомпьютер modelмодель of roostingсидит на ветках,
162
406701
2797
мы создали компьютерную модель
гнездования,
07:01
basedисходя из on simpleпросто, individualиндивидуальный rulesправила,
163
409498
2018
основанную на отдельных, простых правилах,
07:03
and simulatedсимулированный thousandsтысячи and thousandsтысячи of daysдней
164
411516
2435
и сымитировали тысячи и тысячи дней
07:05
in the virtualвиртуальный batлетучая мышь colonyколония.
165
413951
2019
в виртуальной колонии летучих мышей.
07:07
It's a mathematicalматематическая modelмодель,
166
415970
2124
Это математическая модель,
07:10
but it's not complicatedсложно.
167
418094
1954
но она не так уж и сложна.
07:12
What the modelмодель told us is that, in a nutshellореховая скорлупа,
168
420048
3098
Модель показывает, что, по сути,
07:15
eachкаждый batлетучая мышь knowsзнает a fewмало other colonyколония membersчлены
169
423146
3186
каждая летучая мышь считает
нескольких членов колонии
07:18
as her friendsдрузья, and is just slightlyнемного more likelyвероятно
170
426332
2488
своими друзьями
и она немного более склонна
07:20
to roostнасест in a boxкоробка with them.
171
428820
2510
к гнездованию в домике с ними.
07:23
Simpleпросто, individualиндивидуальный rulesправила.
172
431330
2444
Отдельные простые правила.
07:25
This is all it takes to explainобъяснять
173
433774
1712
Вот и всё, что требуется,
чтобы объяснить
07:27
the socialСоциальное complexityсложность of these batsлетучие мыши.
174
435486
2389
социальную комплексность
этих летучих мышей.
07:29
But it getsполучает better.
175
437875
1718
Но становится ещё интереснее.
07:31
BetweenМежду 2010 and 2011,
176
439593
2848
Между 2010 и 2011 годами
07:34
the colonyколония lostпотерял more than two thirdsтрети of its membersчлены,
177
442441
3453
колония потеряла
более двух третьих членов,
07:37
probablyвероятно dueв связи to the very coldхолодно winterзима.
178
445894
2986
вероятно, вследствие очень холодной зимы.
07:40
The nextследующий springвесна, it didn't formформа two communitiesсообщества
179
448880
3144
Следующей весной они
не образовали две общины,
07:44
like everyкаждый yearгод,
180
452024
1271
как каждый год до этого,
07:45
whichкоторый mayмай have led the wholeвсе colonyколония to dieумереть
181
453295
2203
что могло привести к смерти всей колонии,
07:47
because it had becomeстали too smallмаленький.
182
455498
2095
которая стала слишком малочисленной.
07:49
InsteadВместо, it formedсформированный a singleОдин, cohesiveсплоченной socialСоциальное unitЕд. изм,
183
457593
5373
Вместо этого они создали
сплочённую социальную единицу,
07:54
whichкоторый allowedпозволил the colonyколония to surviveуцелеть that seasonвремя года
184
462966
2732
что позволило колонии выжить в тот сезон
07:57
and thriveпроцветать again in the nextследующий two yearsлет.
185
465698
3104
и снова разрастись
в течение следующих двух лет.
08:00
What we know is that the batsлетучие мыши
186
468802
1778
Мы знаем, что летучие мыши
08:02
are not awareзнать that theirих colonyколония is doing this.
187
470580
2907
не осведомлены, что их колония это делает.
08:05
All they do is followследовать simpleпросто associationассоциация rulesправила,
188
473487
3546
Они просто следуют
простым правилам объединения,
08:09
and from this simplicityпростота
189
477033
1349
и из этой простоты
08:10
emergesвозникает socialСоциальное complexityсложность
190
478382
2441
возникает социальная комплексность,
08:12
whichкоторый allowsпозволяет the colonyколония to be resilientупругий
191
480823
2840
позволяющая колонии быть устойчивой
08:15
againstпротив dramaticдраматичный changesизменения
in the populationНаселение structureсостав.
192
483663
2981
к радикальным переменам
в структуре популяции.
08:18
And I find this incredibleнеимоверный.
193
486644
2694
Я нахожу это невероятным.
08:21
Now I want to tell you anotherдругой storyистория,
194
489338
2084
Теперь хочу рассказать вам другую историю,
08:23
but for this we have to travelпутешествовать from EuropeЕвропа
195
491422
1555
для чего нам придётся отправиться из Европы
08:24
to the KalahariKalahari Desertпустынный in Southюг AfricaАфрика.
196
492977
3048
в пустыню Калахари в Южной Африке.
08:28
This is where meerkatsсурикаты liveжить.
197
496025
2027
Это место, где живут сурикаты.
08:30
I'm sure you know meerkatsсурикаты.
198
498052
1500
Я уверен, вы знаете, кто они такие.
08:31
They're fascinatingочаровательный creaturesсущества.
199
499552
2106
Это удивительные существа.
08:33
They liveжить in groupsгруппы with a
very strictстрогий socialСоциальное hierarchyиерархия.
200
501658
2989
Они живут в группах с очень чёткой
социальной иерархией.
08:36
There is one dominantдоминирующий pairпара,
201
504647
1459
Есть одна доминирующая пара
08:38
and manyмногие subordinatesподчиненные,
202
506106
1382
и множество подчинённых;
08:39
some actingдействующий as sentinelsчасовые,
203
507488
1714
некоторые действуют, как хищники,
08:41
some actingдействующий as babysittersнянь,
204
509202
1337
другие — как няньки,
08:42
some teachingобучение pupsщенки, and so on.
205
510539
1897
третьи воспитывают детёнышей,
и так далее.
08:44
What we do is put very smallмаленький GPSGPS collarsошейники
206
512436
3321
Мы одели крошечные GPS ошейники
08:47
on these animalsживотные
207
515757
1525
на этих животных,
08:49
to studyизучение how they moveпереехать togetherвместе,
208
517282
1875
чтобы изучить, как они
перемещаются вместе
08:51
and what this has to do with theirих socialСоциальное structureсостав.
209
519157
3717
и как это соотносится
с их социальной структурой.
08:54
And there's a very interestingинтересно exampleпример
210
522874
1490
У сурикатов есть очень интересный пример
08:56
of collectiveколлектив movementдвижение in meerkatsсурикаты.
211
524364
2716
коллективного передвижения.
08:59
In the middleсредний of the reserveрезерв whichкоторый they liveжить in
212
527080
2367
Посреди парка, где они живут,
09:01
liesвранье a roadДорога.
213
529447
1209
пролегает дорога.
09:02
On this roadДорога there are carsлегковые автомобили, so it's dangerousопасно.
214
530656
3233
По этой дороге ездят автомобили,
так что она опасная.
09:05
But the meerkatsсурикаты have to crossпересекать it
215
533889
2284
Но сурикатам приходиться пересекать её,
09:08
to get from one feedingкормление placeместо to anotherдругой.
216
536173
2574
чтобы перейти от одного
места кормления к другому.
09:10
So we askedспросил, how exactlyв точку do they do this?
217
538747
4751
Мы задались вопросом:
как именно они это делают?
09:15
We foundнайденный that the dominantдоминирующий femaleженский пол
218
543498
1836
Мы заметили, что доминирующая самка —
09:17
is mostlyв основном the one who leadsприводит the groupгруппа to the roadДорога,
219
545334
2621
это, в основном, та,
которая ведёт группу к дороге,
09:19
but when it comesвыходит to crossingскрещивание it, crossingскрещивание the roadДорога,
220
547955
3272
но, когда нужно пересечь дорогу,
09:23
she givesдает way to the subordinatesподчиненные,
221
551227
2351
она уступает первенство подчинённым,
09:25
a mannerманера of sayingпоговорка,
222
553578
1777
как бы говоря:
09:27
"Go aheadвпереди, tell me if it's safeбезопасно."
223
555355
2682
«Идите вперёд, сообщите,
безопасно ли там».
09:30
What I didn't know, in factфакт,
224
558037
1664
Чего я не знал, так это того,
09:31
was what rulesправила in theirих behaviorповедение the meerkatsсурикаты followследовать
225
559701
3142
каким правилам поведения
следуют сурикаты
09:34
for this changeизменение at the edgeкрай of the groupгруппа to happenслучаться
226
562843
2925
для совершения этой замены,
09:37
and if simpleпросто rulesправила were sufficientдостаточно to explainобъяснять it.
227
565768
3850
и достаточно ли простых правил
для объяснения этого.
09:41
So I builtпостроен a modelмодель, a modelмодель of simulatedсимулированный meerkatsсурикаты
228
569618
3991
Поэтому я построил модель —
смоделированные сурикаты
09:45
crossingскрещивание a simulatedсимулированный roadДорога.
229
573609
1913
пересекают сымитированную дорогу.
09:47
It's a simplisticупрощенный modelмодель.
230
575522
1872
Это упрощённая модель.
09:49
Movingперемещение meerkatsсурикаты are like randomслучайный particlesчастицы
231
577394
2840
Передвигающиеся сурикаты
похожи на случайные частицы,
09:52
whoseчья uniqueуникальный ruleправило is one of alignmentвыравнивание.
232
580234
2222
единственное правило которых, —
это правило группировки.
09:54
They simplyпросто moveпереехать togetherвместе.
233
582456
2406
Они просто передвигаются вместе.
09:56
When these particlesчастицы get to the roadДорога,
234
584862
3184
Когда эти частички достигают дороги,
10:00
they senseсмысл some kindсвоего рода of obstacleпрепятствие,
235
588046
1942
они ощущают своего рода препятствие
10:01
and they bounceподпрыгивать againstпротив it.
236
589988
2084
и врезаются в него.
10:04
The only differenceразница
237
592072
1156
Единственным отличием
10:05
betweenмежду the dominantдоминирующий femaleженский пол, here in redкрасный,
238
593228
2042
между доминирующей самкой
(здесь показана красным)
10:07
and the other individualsиндивидуумы,
239
595270
1485
и другими особями
10:08
is that for her, the heightвысота of the obstacleпрепятствие,
240
596755
2554
является то, что для неё
высота препятствия,
10:11
whichкоторый is in factфакт the riskриск perceivedвоспринимается from the roadДорога,
241
599309
2505
что, по сути, и есть риск от дороги,
10:13
is just slightlyнемного higherвыше,
242
601814
1949
всего лишь немного больше;
10:15
and this tinyкрошечный differenceразница
243
603763
1661
и эта малюсенькая разница
10:17
in the individual'sиндивидуал ruleправило of movementдвижение
244
605424
1838
в правиле передвижения особи
10:19
is sufficientдостаточно to explainобъяснять what we observeнаблюдать,
245
607262
2446
достаточна для объяснения того,
что мы наблюдаем:
10:21
that the dominantдоминирующий femaleженский пол
246
609708
2560
доминирующая самка
10:24
leadsприводит her groupгруппа to the roadДорога
247
612268
1434
ведёт свою группу к дороге,
10:25
and then givesдает way to the othersдругие
248
613702
1670
а потом уступает первенство другим,
10:27
for them to crossпересекать first.
249
615372
2863
чтобы они пересекли её первыми.
10:30
GeorgeДжордж Boxкоробка, who was an Englishанглийский statisticianстатистик,
250
618235
3651
Джордж Бокс, британский статист,
10:33
onceодин раз wroteписал, "All modelsмодели are falseложный,
251
621886
2962
однажды написал: «Все модели ошибочны,
10:36
but some modelsмодели are usefulполезным."
252
624848
2059
но некоторые — полезны».
10:38
And in factфакт, this modelмодель is obviouslyочевидно falseложный,
253
626907
3197
И на деле эта модель очевидно ошибочна,
10:42
because in realityреальность, meerkatsсурикаты are
anything but randomслучайный particlesчастицы.
254
630104
3968
потому как в реальности сурикаты —
что угодно, но точно не случайные частицы.
10:46
But it's alsoтакже usefulполезным,
255
634072
1637
Но она также и полезна,
10:47
because it tellsговорит us that extremeэкстремальный simplicityпростота
256
635709
2749
потому что показывает нам,
что крайняя простота
10:50
in movementдвижение rulesправила at the individualиндивидуальный levelуровень
257
638458
3358
в правилах передвижения
на уровне особи
10:53
can resultрезультат in a great dealпо рукам of complexityсложность
258
641816
2351
может в результате привести
к невероятной комплексности
10:56
at the levelуровень of the groupгруппа.
259
644167
1938
на уровне группы.
10:58
So again, that's simplifyingупрощение complexityсложность.
260
646105
4056
Повторюсь, это упрощающая комплексность.
11:02
I would like to concludeзаключать
261
650161
1448
Я бы хотел завершить тем,
11:03
on what this meansозначает for the wholeвсе speciesвид.
262
651609
2817
что всё это значит для целого вида.
11:06
When the dominantдоминирующий femaleженский пол
263
654426
1664
Когда доминирующая самка
11:08
givesдает way to a subordinateподчиненный,
264
656090
1566
уступает первенство подчинённому,
11:09
it's not out of courtesyучтивость.
265
657656
2117
это происходит не из вежливости.
11:11
In factфакт, the dominantдоминирующий femaleженский пол
266
659773
1507
В действительности, доминирующая самка
11:13
is extremelyочень importantважный for the cohesionсплоченность of the groupгруппа.
267
661280
2519
крайне важна для сплочённости группы.
11:15
If she diesумирает on the roadДорога, the wholeвсе groupгруппа is at riskриск.
268
663799
3512
Если она умрёт на дороге,
вся группа окажется в опасности.
11:19
So this behaviorповедение of riskриск avoidanceуклонение
269
667311
2236
Поэтому нежелание рисковать —
11:21
is a very oldстарый evolutionaryэволюционный responseответ.
270
669547
2801
весьма закоренелая эволюционная реакция.
11:24
These meerkatsсурикаты are replicatingвоспроизводящий an evolvedэволюционировали tacticтактика
271
672348
3869
Сурикаты копируют развитую тактику,
11:28
that is thousandsтысячи of generationsпоколения oldстарый,
272
676217
2233
насчитывающую тысячи поколений,
11:30
and they're adaptingадаптация it to a modernсовременное riskриск,
273
678450
2414
и адаптируют её к современным рискам —
11:32
in this caseдело a roadДорога builtпостроен by humansлюди.
274
680864
3325
в данном случае, к дороге,
построенной людьми.
11:36
They adaptадаптироваться very simpleпросто rulesправила,
275
684189
2395
Они адаптируют очень простые правила,
11:38
and the resultingв результате complexсложный behaviorповедение
276
686584
2289
и основанное на них
комплексное поведение
11:40
allowsпозволяет them to resistоказывать сопротивление humanчеловек encroachmentпосягательство
277
688873
2956
позволяет им противостоять
человеческому вторжению
11:43
into theirих naturalнатуральный habitatестественная среда.
278
691829
2448
в их естественную среду обитания.
11:46
In the endконец,
279
694277
1802
В итоге,
11:48
it mayмай be batsлетучие мыши whichкоторый changeизменение theirих socialСоциальное structureсостав
280
696079
2700
это могут быть летучие мыши,
меняющие социальную структуру
11:50
in responseответ to a populationНаселение crashавария,
281
698779
2384
в ответ на резкое снижение популяции,
11:53
or it mayмай be meerkatsсурикаты
282
701163
1399
или сурикаты,
11:54
who showпоказать a novelроман adaptationприспособление to a humanчеловек roadДорога,
283
702562
3202
демонстрирующие новаторскую
адаптацию к людским дорогам,
11:57
or it mayмай be anotherдругой speciesвид.
284
705764
2685
или какой-нибудь другой вид.
12:00
My messageсообщение here -- and it's not a complicatedсложно one,
285
708449
2793
Моя мысль — и она не сложная,
а простая мысль
12:03
but a simpleпросто one of wonderзадаваться вопросом and hopeнадежда --
286
711242
2764
с изумлением и надеждой —
12:06
my messageсообщение here is that animalsживотные
287
714006
3093
моя идея в том, что животные
12:09
showпоказать extraordinaryнеобычайный socialСоциальное complexityсложность,
288
717099
2424
демонстрируют необычайную
социальную комплексность,
12:11
and this allowsпозволяет them to adaptадаптироваться
289
719523
2441
и это позволяет им адаптироваться
12:13
and respondотвечать to changesизменения in theirих environmentОкружающая среда.
290
721964
3481
и реагировать на изменения
в их окружающей среде.
12:17
In threeтри wordsслова, in the animalживотное kingdomКоролевство,
291
725445
2768
В трёх словах, в царстве животных
12:20
simplicityпростота leadsприводит to complexityсложность
292
728213
2774
простота ведёт к комплексности,
12:22
whichкоторый leadsприводит to resilienceупругость.
293
730987
1483
которая в свою очередь
ведёт к устойчивости.
12:24
Thank you.
294
732470
2284
Спасибо.
12:26
(ApplauseАплодисменты)
295
734754
6680
(Аплодисменты)
12:42
DaniaDania GerhardtГерхардт: Thank you very much, Nicolasникола,
296
750694
1953
Дания Герхарт: Большое спасибо, Николас,
12:44
for this great startНачало. Little bitнемного nervousнервное?
297
752647
3279
за такое превосходное начало.
Немного волнуешься?
12:47
Nicolasникола PeronyPerony: I'm okay, thanksблагодаря.
298
755926
1644
Николас Перони: Я в порядке, спасибо.
12:49
DGDG: Okay, great. I'm sure a
lot of people in the audienceаудитория
299
757570
2460
ДГ: Отлично. Уверена, что много
людей в аудитории
12:52
somehowкак-то triedпытался to make associationsассоциации
300
760030
1864
попытались создать связи
12:53
betweenмежду the animalsживотные you were talkingговорящий about --
301
761894
1824
между животными,
о которых ты говорил, —
12:55
the batsлетучие мыши, meerkatsсурикаты -- and humansлюди.
302
763718
2056
летучие мыши, сурикаты и люди.
12:57
You broughtпривел some examplesПримеры:
303
765774
1208
Ты привёл несколько примеров:
12:58
The femalesженщины are the socialСоциальное onesте,,
304
766982
1735
женские особи более общительны,
13:00
the femalesженщины are the dominantдоминирующий onesте,,
305
768717
1713
женские особи доминируют.
13:02
I'm not sure who thinksдумает how.
306
770430
1673
Не уверена, кто как думает.
13:04
But is it okay to do these associationsассоциации?
307
772103
2895
Нормально ли создавать такие объединения?
13:06
Are there stereotypesстереотипы you can confirmподтвердить in this regardчто касается
308
774998
2800
Разве ты не подтверждаешь стереотипы,
13:09
that can be validдействительный acrossчерез all speciesвид?
309
777798
3273
которые действительны для всех видов?
13:13
NPNP: Well, I would say there are alsoтакже
310
781071
1603
НП: Я бы сказал, существуют
13:14
counter-examplesконтрпримеры to these stereotypesстереотипы.
311
782674
1952
и противоположные
этим стереотипам примеры.
13:16
For examplesПримеры, in seaморе horsesлошади or in koalasкоалы, in factфакт,
312
784626
3140
Например, среди морских коньков или коал
13:19
it is the malesмужчины who take careзабота of the youngмолодой always.
313
787766
3698
именно мужские особи
всегда заботятся о потомстве.
13:23
And the lessonурок is that it's oftenдовольно часто difficultсложно,
314
791464
5041
А урок в том, что проводить параллель
между животными и людьми
13:28
and sometimesиногда even a bitнемного dangerousопасно,
315
796505
1752
всегда тяжело,
13:30
to drawпривлечь parallelsпараллели betweenмежду humansлюди and animalsживотные.
316
798257
2672
а иногда даже и опасно.
13:32
So that's it.
317
800929
2106
Вот и всё.
13:35
DGDG: Okay. Thank you very much for this great startНачало.
318
803035
2846
ДГ: Ясно. Спасибо большое
за это прекрасное начало.
13:37
Thank you, Nicolasникола PeronyPerony.
319
805881
2080
Спасибо, Николас Перони.
Translated by Alina Siluyanova
Reviewed by Olga Dmitrochenkova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Nicolas Perony - Animal scientist
Nicolas Perony models the movement of animal groups to understand: what is the individual behavior that guides the behavior of the larger society?

Why you should listen

Nicolas Perony started his career as a roboticist. But after one of his robots -- which was designed to follow a white line -- destroyed itself because of a lighting snafu on demo day, he realized that he was less interested in creating complicated robots and more interested in studying the complexity that already exists out there in the animal kingdom. He quickly changed course and is now a quantitative scientist at the Chair of Systems Design at ETH Zurich, where he studies the structure and dynamics of animal societies.

Perony conducts his research by placing GPS collars on animals like Bechstein's bats and meerkats, and studying the spacial data of the group. He creates models of the movement over time to see patterns. He then tries to ascertain at the simple rules that individuals in the animal group seem to be following that, when done en masse, result in the larger flow. In other words, he looks at the underlying mechanics that lead to the collective movement of animal groups.

More profile about the speaker
Nicolas Perony | Speaker | TED.com