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

Nikola Peroni (Nicolas Perony): Štenci! Sada, kad imam vašu pažnju, teorija kompleksnosti

Filmed:
1,021,641 views

Ponašanje životinja nije komplikovano, već je kompleksno. Nikolas Peroni izučava pojedinačne životinje dok prate jednostavna pravila koja na kolektivnom nivou prave veće obrasce ponašanja, bilo da su u pitanju škotski terijeri, slepi miševi ili merkati. On posmatra i to kako ova kompleksnost koja je proistekla iz jednostavnosti može da im pomogne da se prilagode novim situacijama u njihovom nastajanju.
- 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
ScienceNauka,
0
3393
1228
Nauka,
00:16
scienceНаука has allowedдозвољен us to know so much
1
4621
3337
nauka nam je omogućila
da toliko saznamo
00:19
about the farдалеко reachesдостигне of the universeуниверзум,
2
7958
3026
o granicama univerzuma,
00:22
whichкоја is at the sameисти time tremendouslyстрашно importantважно
3
10984
3195
što je ujedno izuzetno važno
00:26
and extremelyизузетно remoteремоте,
4
14179
2066
i veoma daleko,
00:28
and yetјош увек much, much closerближе,
5
16245
2459
a s druge strane mnogo, mnogo bliže,
00:30
much more directlyдиректно relatedповезан to us,
6
18704
2091
mnogo više direktno povezano sa nama
00:32
there are manyмноги things we don't really understandРазумем.
7
20795
2468
da mnoge stvari ne razumemo u potpunosti.
00:35
And one of them is the extraordinaryизузетно
8
23263
2129
I jedna od njih je zapanjujuća
00:37
socialсоцијално complexityсложеност of the animalsЖивотиње around us,
9
25392
3326
društvena kompleksnost životinja
koje nas okružuju,
00:40
and todayданас I want to tell you a fewнеколико storiesприче
10
28718
2016
i danas želim da vam ispričam
nekoiko priča
00:42
of animalживотиња complexityсложеност.
11
30734
2008
u vezi sa životinjskom kompleksnošću.
00:44
But first, what do we call complexityсложеност?
12
32742
3350
Ali prvo, šta je to kompleksnost?
00:48
What is complexкомплекс?
13
36092
1487
Šta je kompleks?
00:49
Well, complexкомплекс is not complicatedкомпликован.
14
37579
3427
Kompleks nije komplikovanost.
00:53
Something complicatedкомпликован comprisessastoji se od manyмноги smallмали partsделови,
15
41006
3448
Nešto komplikovano je sačinjeno
od više manjih delova,
00:56
all differentразличит, and eachсваки of them
16
44454
2430
različitih, a svaki od njih
00:58
has its ownвластити preciseпрецизно roleулога in the machineryмашина.
17
46899
3104
ima tačno utvrđenu ulogu u mašineriji.
01:02
On the oppositeсупротно, a complexкомплекс systemсистем
18
50003
2811
Sa druge strane, kompleksan sistem
01:04
is madeмаде of manyмноги, manyмноги similarслично partsделови,
19
52814
2641
je sačinjen od velikog broja sličnih delova,
01:07
and it is theirњихова interactionинтеракција
20
55455
2008
i njihova međusobna interakcija
01:09
that producesпроизводи a globallyглобално coherentkoherentan behaviorпонашање.
21
57463
3320
je ta koja proizvodi
celokupno koherentno ponašanje.
01:12
ComplexKompleks systemsсистема have manyмноги interactingинтерактивно partsделови
22
60783
3836
Kompleksni sistemi imaju
mnogo interaktivnih delova
01:16
whichкоја behaveпонашати се accordingу складу to simpleједноставно, individualпојединац rulesправила,
23
64619
3426
koji se ponašaju u skladu sa jednostavnim,
pojedinačnim pravilima,
01:20
and this resultsрезултате in emergentevolutivni propertiesсвојства.
24
68045
3349
a to rezultira pojavom
sistemskih svojstava.
01:23
The behaviorпонашање of the systemсистем as a wholeцела
25
71394
1888
Ponašanje sistema kao celine
01:25
cannotне може be predictedпредвидјено
26
73282
1668
ne može se predvideti
01:26
from the individualпојединац rulesправила only.
27
74950
2152
posmatranjem pojedinačnih pravila.
01:29
As AristotleAristotel wroteнаписао,
28
77102
1810
Kao što je Aristotel napisao,
01:30
the wholeцела is greaterвеће than the sumсум of its partsделови.
29
78912
3060
"celina je veća od zbira
njenih sastavnih delova".
01:33
But from AristotleAristotel, let's moveпотез ontoна
30
81972
2462
Sa Aristotela ćemo preći
01:36
a more concreteбетон exampleпример of complexкомплекс systemsсистема.
31
84434
3690
na konkretniji primer kompleksnog sistema.
01:40
These are ScottishŠkotski terriersOva rasa.
32
88124
1956
Ovo su škotski terijeri.
01:42
In the beginningпочетак, the systemсистем is disorganizedneorganizovani.
33
90080
3751
Na početku sistem je neorganizovan,
01:45
Then comesдолази a perturbationpometnja: milkмлеко.
34
93831
3801
Onda dolazi do zbrke: mleko.
01:49
EverySvaki individualпојединац startsпочиње pushinggura in one directionправац
35
97632
3850
Svako od njih počinje da gura
u jednom pravcu
01:53
and this is what happensсе дешава.
36
101482
3309
i evo šta se dešava.
01:56
The pinwheelvetrenjaиu is an emergentevolutivni propertyимовина
37
104791
2826
Vetrenjača je sistemsko svojstvo
01:59
of the interactionsинтеракције betweenизмеђу puppiesštenci
38
107617
1903
uzajamnog delovanja štenaca
02:01
whoseчије only ruleправило is to try to keep accessприступ to the milkмлеко
39
109520
3910
čije je jedino pravilo da zadrže pristup mleku
02:05
and thereforeстога to pushпусх in a randomслучајно directionправац.
40
113430
3607
i zato guraju u nasumičnom pravcu.
02:09
So it's all about findingпроналажење the simpleједноставно rulesправила
41
117037
3975
Radi se o nalaženju jednostavnih pravila
02:13
from whichкоја complexityсложеност emergesсе појављује.
42
121012
2758
iz kojih kompleksnost proizilazi.
02:15
I call this simplifyingpojednostavljivanje complexityсложеност,
43
123770
2940
Ja ovo zovem uprošćavanjem složenosti,
02:18
and it's what we do at the chairстолица of systemsсистема designдизајн
44
126710
2135
i to je ono što mi na čelu
projektovanja sistema radimo
02:20
at ETHZAR TVOJA ZurichZurich.
45
128845
1977
na ETH univerzitetu u Cirihu.
02:22
We collectсакупити dataподаци on animalживотиња populationsпопулације,
46
130822
3705
Skupljamo podatke o životinjskoj populaciji,
02:26
analyzeанализирај complexкомплекс patternsобрасци, try to explainобјасни them.
47
134527
3811
analiziramo kompleksne obrasce,
pokušavamo da ih objasnimo.
02:30
It requiresзахтева physicistsфизичари who work with biologistsбиолози,
48
138338
2619
Potrebni su fizičari
koji rade sa biolozima,
02:32
with mathematiciansматематичари and computerрачунар scientistsнаучници,
49
140957
2723
sa matematičarima
i kompjuterskim naučnicima,
02:35
and it is theirњихова interactionинтеракција that producesпроизводи
50
143680
2820
i njihova interakcija proizvodi
02:38
cross-boundaryCross-granice competenceкомпетентност
51
146500
1714
međugraničnu kompetenciju
02:40
to solveреши these problemsпроблеми.
52
148214
1578
za rešavanje ovih problema.
02:41
So again, the wholeцела is greaterвеће
53
149792
2272
Još jednom, celina je veća
02:44
than the sumсум of the partsделови.
54
152064
1400
od zbira njenih sastavnih delova.
02:45
In a way, collaborationсарадња
55
153464
2150
Na neki način, saradnja
02:47
is anotherдруги exampleпример of a complexкомплекс systemсистем.
56
155614
3491
je još jedan primer kompleksnog sistema.
02:51
And you mayможе be askingпитајући yourselfсами
57
159105
1876
Možda ćete se zapitati
02:52
whichкоја sideстрана I'm on, biologyбиологија or physicsфизика?
58
160981
2817
na čijoj sam strani, biologa ili fizičara?
02:55
In factчињеница, it's a little differentразличит,
59
163798
2111
Zapravo, malo je drugačije,
02:57
and to explainобјасни, I need to tell you
60
165909
1589
i da bih objasnio moraću da vam ispričam
02:59
a shortкратак storyприча about myselfЈа сам.
61
167498
2342
kratku priču o sebi.
03:01
When I was a childдете,
62
169840
1727
Kad sam bio dete,
03:03
I lovedвољен to buildизградити stuffствари, to
createстворити complicatedкомпликован machinesмашине.
63
171567
4109
voleo sam da gradim stvari,
da pravim složene mašine.
03:07
So I setкомплет out to studyстудија electricalелектрични engineeringинжењеринг
64
175676
2737
Te sam otišao da studiram
električno inženjerstvo
03:10
and roboticsrobotike,
65
178413
1552
i robotiku,
03:11
and my end-of-studieskraj za studije projectпројекат
66
179965
2093
i moj projekat na kraju studija
03:14
was about buildingзграде a robotробот calledпозвани ER-ER-1 --
67
182058
2926
je bio pravljenje robota nazvanog ER-1
03:16
it lookedпогледао like this—
68
184984
1930
koji je izgledao ovako
03:18
that would collectсакупити informationинформације from its environmentЖивотна средина
69
186914
2371
koji bi sakupljao informacije iz svog okruženja
03:21
and proceedНаставите to followпратити a whiteбео lineлине on the groundземља.
70
189285
3498
i koji bi pratio belu liniju na zemlji.
03:24
It was very, very complicatedкомпликован,
71
192783
2379
Bio je vrlo, vrlo složen,
03:27
but it workedрадио је beautifullyлијепо in our testтест roomсоба,
72
195162
2984
ali je odlično radio u našoj sobi za testiranje,
03:30
and on demodemo day, professorsпрофесори had
assembledсастављен to gradeграде the projectпројекат.
73
198146
3453
i na dan prezentovanja,
profesori su se okupili da ocene projekat,
03:33
So we tookузела ER-ER-1 to the evaluationevaluacija roomсоба.
74
201607
2902
Odneli smo ER-1 u sobu za procenu.
03:36
It turnedокренуо се out, the lightсветло in that roomсоба
75
204509
2310
Ispostavilo se da je svetlo u toj sobi
03:38
was slightlyмало differentразличит.
76
206819
1819
malo drugačije.
03:40
The robot'sRobot je visionвизија systemсистем got confusedзбуњено.
77
208638
2331
Robotov vidni sistem se poremetio.
03:42
At the first bendбенд in the lineлине,
78
210969
1761
Pri prvom savijanju na liniji,
03:44
it left its courseкурс, and crashedсрушио into a wallзид.
79
212730
3739
skrenuo je s puta i zakucao se u zid.
03:48
We had spentпотрошено weeksнедељама buildingзграде it,
80
216469
2087
Proveli smo nedelje praveći ga,
03:50
and all it tookузела to destroyуништити it
81
218556
1673
i sve što je bilo potrebno da ga uništi
03:52
was a subtleсуптилно changeпромена in the colorбоја of the lightсветло
82
220229
2656
je neznatna promena u boji svetla
03:54
in the roomсоба.
83
222885
1596
u sobi.
03:56
That's when I realizedреализован that
84
224481
1515
Upravo tada sam shvatio
03:57
the more complicatedкомпликован you make a machineмашина,
85
225996
2327
da što složeniju mašinu napraviš,
04:00
the more likelyвероватно that it will failпропасти
86
228323
2039
veća je šansa da neće uspeti
04:02
dueдуе to something absolutelyапсолутно unexpectedнеочекивано.
87
230362
2563
zbog nečeg sasvim neočekivanog.
04:04
And I decidedодлучио that, in factчињеница,
88
232925
1830
I odlučio sam, da zapravo,
04:06
I didn't really want to createстворити complicatedкомпликован stuffствари.
89
234755
3013
nisam želeo da pravim komplikovane stvari.
04:09
I wanted to understandРазумем complexityсложеност,
90
237768
2942
Želeo sam da razumem kompleksnost,
04:12
the complexityсложеност of the worldсвет around us
91
240710
1988
kompleksnost sveta oko nas,
04:14
and especiallyпосебно in the animalживотиња kingdomКраљевство.
92
242698
2405
a posebno u životinjskom carstvu.
04:17
WhichŠto bringsдоноси us to batsслепи мисеви.
93
245103
3320
Što nas dovodi do slepih miševa.
04:20
Bechstein'sBehљtajn je batsслепи мисеви are a commonзаједнички
speciesврсте of EuropeanEvropski batsслепи мисеви.
94
248423
3051
Bahtinov slepi miš je česta vrsta u Evropi.
04:23
They are very socialсоцијално animalsЖивотиње.
95
251474
1413
Oni su vrlo društvene životinje.
04:24
MostlyUglavnom they roostvratilo kao bumerang, or sleepспавај, togetherзаједно.
96
252887
3291
Obično se gnezde i spavaju zajedno.
04:28
And they liveживи in maternitymaterinstvo coloniesколоније,
97
256178
1679
I žive u materinskoj koloniji,
04:29
whichкоја meansзначи that everyсваки springпролеће,
98
257857
1540
što znači da svakog proleća,
04:31
the femalesženke meetсусрет after the winterзима hibernationstanje hibernacije,
99
259397
3258
ženke se sastaju nakon zimske hibernacije
04:34
and they stayостани togetherзаједно for about sixшест monthsмесеци
100
262655
2089
i ostaju zajedno oko 6 meseci
04:36
to rearзадњи theirњихова youngмлади,
101
264744
2486
da odgajaju mlade,
04:39
and they all carryносити a very smallмали chipчип,
102
267230
2805
i sve one nose vrlo mali čip,
04:42
whichкоја meansзначи that everyсваки time one of them
103
270035
1871
što znači da kad god jedna od njih
04:43
entersулази one of these speciallyspecijalno equippedопремљен batшишмиш boxesкутије,
104
271906
3057
uđe u jednu od ovih
specijalno opremljenih kutija
04:46
we know where she is,
105
274963
1643
znamo gde je,
04:48
and more importantlyважно,
106
276606
1169
i što je važnije,
04:49
we know with whomкога she is.
107
277775
2563
znamo s kim je.
04:52
So I studyстудија roostingodmaraju associationsUdruženja in batsслепи мисеви,
108
280338
3694
Ja proučavam zajednice
koje se gnezde zajedno,
04:56
and this is what it looksизглед like.
109
284032
2445
i to izgleda ovako.
04:58
DuringTokom the day, the batsслепи мисеви roostvratilo kao bumerang
110
286477
2442
Tokom dana slepi miševi se gnezde
05:00
in a numberброј of sub-groupspodgrupa in differentразличит boxesкутије.
111
288919
2304
u mnogobrojnim podgrupama
u različitim kutijama.
05:03
It could be that on one day,
112
291223
1929
Može se desiti da je jednog dana
05:05
the colonyколонија is splitразделити betweenизмеђу two boxesкутије,
113
293152
2220
kolonija podeljena u dve kutije,
05:07
but on anotherдруги day,
114
295372
1300
ali drugog dana
05:08
it could be togetherзаједно in a singleједно boxбок,
115
296672
2241
su možda zajedno u jednoj kutiji,
05:10
or splitразделити betweenизмеђу threeтри or more boxesкутије,
116
298913
2316
ili su raspoređeni u 3 ili više kutija,
05:13
and that all seemsИзгледа ratherприлично erraticерратиц, really.
117
301229
2927
i sve to izgleda prilično haotično.
05:16
It's calledпозвани fission-fusionfisijske fuzije dynamicsдинамика,
118
304156
3203
To se zove dinamika fizije i fuzije,
05:19
the propertyимовина for an animalживотиња groupгрупа
119
307359
1713
svojstvo grupe životinja
05:21
of regularlyredovno splittingrazdvajanje and mergingObjedinjavanje
120
309072
2178
koje se često razdvajaju i sastavljaju
05:23
into differentразличит subgroupspodgrupa.
121
311250
1661
u različite podgrupe.
05:24
So what we do is take all these dataподаци
122
312911
2562
Mi sakupimo ove podatke
05:27
from all these differentразличит daysдана
123
315473
1662
iz svih ovih različitih dana
05:29
and poolбазен them togetherзаједно
124
317135
1504
i spojimo ih
05:30
to extractекстракт a long-termдугорочни associationудружење patternобразац
125
318639
2617
da bismo izvukli dugoročne
šablone povezivanja
05:33
by applyingприменом techniquesтехнике with networkмрежа analysisанализа
126
321256
2505
primenjujući tehnike analize mreže
05:35
to get a completeкомплетан pictureслика
127
323761
1621
da bismo dobili celokupnu sliku
05:37
of the socialсоцијално structureструктура of the colonyколонија.
128
325382
2537
društvene strukture kolonije.
05:39
Okay? So that's what this pictureслика looksизглед like.
129
327919
4265
U redu? Ovako izgleda ova slika.
05:44
In this networkмрежа, all the circlesкругови
130
332184
2394
U ovoj mreži, svi krugovi
05:46
are nodesčvorovi, individualпојединац batsслепи мисеви,
131
334578
2777
su čvorovi, pojedinačni slepi miševi,
05:49
and the linesлиније betweenизмеђу them
132
337355
1583
a linije između njih
05:50
are socialсоцијално bondsобвезнице, associationsUdruženja betweenизмеђу individualsпојединци.
133
338938
3664
su društvene veze,
povezanost između jedinki.
05:54
It turnsокреће се out this is a very interestingзанимљиво pictureслика.
134
342602
2678
Ispostavlja se da je ovo
vrlo interesantna slika.
05:57
This batшишмиш colonyколонија is organizedорганизован
135
345280
1982
Ova kolonija slepih miševa je podeljena
05:59
in two differentразличит communitiesзаједнице
136
347262
1868
na dve različite zajednice
06:01
whichкоја cannotне може be predictedпредвидјено
137
349130
1839
koje ne mogu da se predvide
06:02
from the dailyдневно fission-fusionfisijske fuzije dynamicsдинамика.
138
350969
2249
iz dnevne dinamike fizije i fuzije.
06:05
We call them crypticzagonetno socialсоцијално unitsјединице.
139
353218
3550
Zovemo ih kodirane društvene jedinice.
06:08
Even more interestingзанимљиво, in factчињеница:
140
356768
1616
Što je još interesantnije,
06:10
EverySvaki yearгодине, around OctoberOktobra,
141
358384
2364
svake godine, oko oktobra,
06:12
the colonyколонија splitsSplit up,
142
360748
1561
kolonija se raziđe,
06:14
and all batsслепи мисеви hibernateu stanju hibernacije separatelyодвојено,
143
362309
2698
i svi slepi miševi hiberniraju odvojeno,
06:17
but yearгодине after yearгодине,
144
365007
1461
ali godinu za godinom
06:18
when the batsслепи мисеви come togetherзаједно again in the springпролеће,
145
366468
3073
kada se u proleće ponovo okupe
06:21
the communitiesзаједнице stayостани the sameисти.
146
369541
2590
zajednice ostaju iste.
06:24
So these batsслепи мисеви rememberзапамтити theirњихова friendsпријатељи
147
372131
2720
Ovi slepi miševi pamte svoje prijatelje
06:26
for a really long time.
148
374851
1830
veoma dugo.
06:28
With a brainмозак the sizeвеличине of a peanutkikiriki,
149
376681
2474
Sa mozgom veličine kikirikija,
06:31
they maintainуспоставити individualizedposvećujete,
150
379155
2125
oni čuvaju samostalne,
06:33
long-termдугорочни socialсоцијално bondsобвезнице,
151
381280
2142
dugoročne društvene veze.
06:35
We didn't know that was possibleмогуће.
152
383422
1724
Nismo znali da je to moguće.
06:37
We knewзнала that primatesпримати
153
385146
1759
Znali smo da primati
06:38
and elephantsслонови and dolphinsDelfini could do that,
154
386905
2568
i slonovi, i delfini mogu to da rade,
06:41
but comparedУ поређењу to batsслепи мисеви, they have hugeогромно brainsмозга.
155
389473
2628
ali u poređenju sa slepim miševima
imaju ogromne mozgove.
06:44
So how could it be
156
392101
2399
Pa kako je moguće
06:46
that the batsслепи мисеви maintainуспоставити this complexкомплекс,
157
394500
1951
da slepi miševi održavaju kompleksne,
06:48
stableстабилна socialсоцијално structureструктура
158
396451
1688
stabilne društvene strukture
06:50
with suchтаква limitedограничен cognitiveкогнитивни abilitiessposobnosti?
159
398139
3532
uz tako ograničene
kognitivne sposobnosti?
06:53
And this is where complexityсложеност bringsдоноси an answerодговор.
160
401671
2889
I upravo ovde nam kompleksnost
daje odgovor.
06:56
To understandРазумем this systemсистем,
161
404560
2141
Da bismo razumeli ovaj sistem,
06:58
we builtизграђен a computerрачунар modelмодел of roostingodmaraju,
162
406701
2797
napravili smo kompjuterski model
gnežđenja,
07:01
basedзаснован on simpleједноставно, individualпојединац rulesправила,
163
409498
2018
zasnovan na jednostavnim,
pojedinačnim pravilima
07:03
and simulatedсимулирано thousandsхиљаде and thousandsхиљаде of daysдана
164
411516
2435
i simuliranim hiljadama dana
07:05
in the virtualвиртуелно batшишмиш colonyколонија.
165
413951
2019
u virtuelnoj koloniji slepih miševa.
07:07
It's a mathematicalматематички modelмодел,
166
415970
2124
To je matematički model,
07:10
but it's not complicatedкомпликован.
167
418094
1954
ali nije komplikovan.
07:12
What the modelмодел told us is that, in a nutshellljusci,
168
420048
3098
Model nam je pokazao da, ukratko,
07:15
eachсваки batшишмиш knowsзна a fewнеколико other colonyколонија membersчланови
169
423146
3186
svaki slepi miš zna nekoliko pripadnika
druge kolonije
07:18
as her friendsпријатељи, and is just slightlyмало more likelyвероватно
170
426332
2488
kao svoje prijatelje
i verovatnije je da će
07:20
to roostvratilo kao bumerang in a boxбок with them.
171
428820
2510
se sa njima gnezditi u kutiji.
07:23
SimpleJednostavna, individualпојединац rulesправила.
172
431330
2444
Jednostavna, pojedinačna pravila.
07:25
This is all it takes to explainобјасни
173
433774
1712
Ovo je sve što je potrebno
da bi se objasnila
07:27
the socialсоцијално complexityсложеност of these batsслепи мисеви.
174
435486
2389
društvena kompleksnost ovih slepih miševa.
07:29
But it getsдобива better.
175
437875
1718
Ali postaje bolje.
07:31
BetweenIzmeđu 2010 and 2011,
176
439593
2848
Između 2010. i 2011,
07:34
the colonyколонија lostизгубљено more than two thirdsтрећина of its membersчланови,
177
442441
3453
kolonija je izgubila više od dve trećine
svojih članova,
07:37
probablyвероватно dueдуе to the very coldхладно winterзима.
178
445894
2986
verovatno zbog veoma hladne zime.
07:40
The nextследећи springпролеће, it didn't formобразац two communitiesзаједнице
179
448880
3144
Naredne godine, nisu oformili
dve zajednice,
07:44
like everyсваки yearгодине,
180
452024
1271
kao svake godine,
07:45
whichкоја mayможе have led the wholeцела colonyколонија to dieумрети
181
453295
2203
što bi možda dovelo
do izumiranja cele kolonije
07:47
because it had becomeпостати too smallмали.
182
455498
2095
jer je bila previše mala.
07:49
InsteadUmesto toga, it formedформирана a singleједно, cohesivekohezivna socialсоцијално unitјединица,
183
457593
5373
Umesto toga, oformili su jednu
kohezivnu duštvenu grupu
07:54
whichкоја allowedдозвољен the colonyколонија to surviveпреживети that seasonгодишње доба
184
462966
2732
koja je omogućila koloniji
da preživi tu sezonu
07:57
and thriveуспевају again in the nextследећи two yearsгодине.
185
465698
3104
i da napreduje sledeće dve godine.
08:00
What we know is that the batsслепи мисеви
186
468802
1778
Znamo da slepi miševi
08:02
are not awareсвесна that theirњихова colonyколонија is doing this.
187
470580
2907
nisu svesni da kolonija ovo radi.
08:05
All they do is followпратити simpleједноставно associationудружење rulesправила,
188
473487
3546
Oni samo prate jednostavna
pravila povezivanja,
08:09
and from this simplicityједноставност
189
477033
1349
i iz ove jednostavnosti
08:10
emergesсе појављује socialсоцијално complexityсложеност
190
478382
2441
proizilazi društvena kompleksnost
08:12
whichкоја allowsомогућава the colonyколонија to be resilientotporna
191
480823
2840
koja omogućava koloniji
da bude otpornija
08:15
againstпротив dramaticдраматично changesПромене
in the populationпопулација structureструктура.
192
483663
2981
na dramatične promene
u promeni populacije.
08:18
And I find this incredibleневероватан.
193
486644
2694
I meni je ovo neverovatno.
08:21
Now I want to tell you anotherдруги storyприча,
194
489338
2084
Sada želim da vam ispričam
još jednu priču,
08:23
but for this we have to travelпутовање from EuropeEurope
195
491422
1555
ali moramo da putujemo iz Evrope
08:24
to the KalahariKalahari DesertPustinja in SouthJug AfricaAfrika.
196
492977
3048
u pustinju Kalahari u Južnoj Africi.
08:28
This is where meerkatsmerkati liveживи.
197
496025
2027
Ovde žive merkati.
08:30
I'm sure you know meerkatsmerkati.
198
498052
1500
Siguran sam da znate šta su merkati.
08:31
They're fascinatingфасцинантан creaturesстворења.
199
499552
2106
Oni su fascinantna bića.
08:33
They liveживи in groupsгрупе with a
very strictстрого socialсоцијално hierarchyхијерархија.
200
501658
2989
Žive u grupama sa vrlo striktnom
društvenom hijerarhijom.
08:36
There is one dominantдоминантан pairпар,
201
504647
1459
Postoji jedan dominantan par,
08:38
and manyмноги subordinatespodređenih,
202
506106
1382
i mnogo podređenih,
08:39
some actingглума as sentinelsStraћari,
203
507488
1714
neki su stražari,
08:41
some actingглума as babysittersdadilje,
204
509202
1337
neki su dadilje,
08:42
some teachingУчити pupsmladunci, and so on.
205
510539
1897
drugi podučavaju mlade, i tako dalje.
08:44
What we do is put very smallмали GPSGPS collarsogrlice
206
512436
3321
Mi smo stavili vrlo male GPS ogrlice
08:47
on these animalsЖивотиње
207
515757
1525
ovim životinjama
08:49
to studyстудија how they moveпотез togetherзаједно,
208
517282
1875
da bismo proučavali kako se kreću zajedno,
08:51
and what this has to do with theirњихова socialсоцијално structureструктура.
209
519157
3717
i kakve ovo ima veze
sa njihovom društvenom strukturom.
08:54
And there's a very interestingзанимљиво exampleпример
210
522874
1490
I postoji vrlo interesantan primer
08:56
of collectiveколектив movementпокрет in meerkatsmerkati.
211
524364
2716
kolektivnog kretanja merkata.
08:59
In the middleсредина of the reserveрезерва whichкоја they liveживи in
212
527080
2367
Na sredini rezervata u kome žive
09:01
liesлажи a roadпут.
213
529447
1209
postoji put.
09:02
On this roadпут there are carsаутомобили, so it's dangerousопасно.
214
530656
3233
Na ovom putu ima automobila,
znači opasno je.
09:05
But the meerkatsmerkati have to crossкрст it
215
533889
2284
Ali merkati moraju da ga pređu
09:08
to get from one feedinghranjenje placeместо to anotherдруги.
216
536173
2574
da bi prešli s jednog mesta hranjenja
na drugo.
09:10
So we askedпитао, how exactlyбаш тако do they do this?
217
538747
4751
Pa smo se zapitali,
kako tačno oni to postižu?
09:15
We foundнашао that the dominantдоминантан femaleзенски пол
218
543498
1836
Otkrili smo da je dominantna ženka
09:17
is mostlyуглавном the one who leadsводи the groupгрупа to the roadпут,
219
545334
2621
uglavnom ta koja predvodi grupu do puta,
09:19
but when it comesдолази to crossingпрелазак it, crossingпрелазак the roadпут,
220
547955
3272
ali što se tiče prelaženja puta,
09:23
she givesдаје way to the subordinatespodređenih,
221
551227
2351
daje prednost podređenima,
09:25
a mannerманир of sayingговорећи,
222
553578
1777
kao da im govori:
09:27
"Go aheadнапред, tell me if it's safeсигурно."
223
555355
2682
"Ajde idi, kaži mi da li je bezbedno."
09:30
What I didn't know, in factчињеница,
224
558037
1664
Ono što nisam znao, je zapravo
09:31
was what rulesправила in theirњихова behaviorпонашање the meerkatsmerkati followпратити
225
559701
3142
koja pravila ponašanja merkati slede
09:34
for this changeпромена at the edgeИвица of the groupгрупа to happenдесити се
226
562843
2925
prilikom ove promene na ivici grupe
09:37
and if simpleједноставно rulesправила were sufficientdovoljne to explainобјасни it.
227
565768
3850
i da li su jednostavna pravila
dovoljna da to objasne.
09:41
So I builtизграђен a modelмодел, a modelмодел of simulatedсимулирано meerkatsmerkati
228
569618
3991
Tako sam napravio model,
model simuliranih merkata
09:45
crossingпрелазак a simulatedсимулирано roadпут.
229
573609
1913
koji prelaze simulirani put.
09:47
It's a simplisticpojednostavljeno modelмодел.
230
575522
1872
To je pojednostavljen model.
09:49
MovingPomera meerkatsmerkati are like randomслучајно particlesчестице
231
577394
2840
Merkati koji se kreću
su kao nasumične čestice
09:52
whoseчије uniqueјединствен ruleправило is one of alignmentPoravnavanje.
232
580234
2222
čije je jedinstveno pravilo
da se poravnaju.
09:54
They simplyједноставно moveпотез togetherзаједно.
233
582456
2406
Oni se jednostavno kreću zajedno.
09:56
When these particlesчестице get to the roadпут,
234
584862
3184
Kad ove čestice dođu do puta,
10:00
they senseсмисао some kindкинд of obstacleprepreka,
235
588046
1942
one osete neku vrstu prepreke,
10:01
and they bounceodskok againstпротив it.
236
589988
2084
i odbiju se o nju.
10:04
The only differenceразлика
237
592072
1156
Jedina razlika između
10:05
betweenизмеђу the dominantдоминантан femaleзенски пол, here in redцрвена,
238
593228
2042
dominantne ženke, ovde prikazane crveno,
10:07
and the other individualsпојединци,
239
595270
1485
i ostalih jedinki,
10:08
is that for her, the heightвисина of the obstacleprepreka,
240
596755
2554
je ta što je za nju visina prepreke,
10:11
whichкоја is in factчињеница the riskризик perceivedsmatra from the roadпут,
241
599309
2505
što je zapravo rizik
koji predstavlja put,
10:13
is just slightlyмало higherвише,
242
601814
1949
neznatno veća,
10:15
and this tinyситни differenceразлика
243
603763
1661
i ova mala razlika
10:17
in the individual'spojedinca ruleправило of movementпокрет
244
605424
1838
u indvidiualnom pravilu kretanja
10:19
is sufficientdovoljne to explainобјасни what we observeposmatrate,
245
607262
2446
je dovoljna da se objasni ono što vidimo,
10:21
that the dominantдоминантан femaleзенски пол
246
609708
2560
da dominantna ženka
10:24
leadsводи her groupгрупа to the roadпут
247
612268
1434
vodi njenu grupu do puta,
10:25
and then givesдаје way to the othersдруги
248
613702
1670
a onda daje prednost drugima
10:27
for them to crossкрст first.
249
615372
2863
kako bi oni prešli prvi.
10:30
GeorgeGeorge BoxKutija, who was an Englishengleski statisticianстатистичар,
250
618235
3651
Džordž Boks, engleski statističar,
10:33
onceједном wroteнаписао, "All modelsмодели are falseлажно,
251
621886
2962
jednom je napisao: "Svi modeli su lažni,
10:36
but some modelsмодели are usefulкорисно."
252
624848
2059
ali neki su korisni."
10:38
And in factчињеница, this modelмодел is obviouslyочигледно falseлажно,
253
626907
3197
I zapravo, ovaj model je očigledno lažan,
10:42
because in realityреалност, meerkatsmerkati are
anything but randomслучајно particlesчестице.
254
630104
3968
jer u stvarnosti, merkati su sve
osim nasumičnih čestica.
10:46
But it's alsoтакође usefulкорисно,
255
634072
1637
Ali je takođe koristan,
10:47
because it tellsкаже us that extremeекстремно simplicityједноставност
256
635709
2749
jer nam otkriva da ekstremna jednostavnost
10:50
in movementпокрет rulesправила at the individualпојединац levelниво
257
638458
3358
u pravilima kretanja na nivou jedinke
10:53
can resultрезултат in a great dealдоговор of complexityсложеност
258
641816
2351
može rezultirati velikom kompleksnošću
10:56
at the levelниво of the groupгрупа.
259
644167
1938
na nivou grupe.
10:58
So again, that's simplifyingpojednostavljivanje complexityсложеност.
260
646105
4056
Ponovo, to je uprošćavanje kompleksnosti.
11:02
I would like to concludeзакључити
261
650161
1448
Želeo bih da dam zaključak o tome
11:03
on what this meansзначи for the wholeцела speciesврсте.
262
651609
2817
zašto je ovo važno za celu vrstu.
11:06
When the dominantдоминантан femaleзенски пол
263
654426
1664
Kad dominantna ženka
11:08
givesдаје way to a subordinatepodređeni,
264
656090
1566
da prednost podređenom
11:09
it's not out of courtesyljubaznost.
265
657656
2117
to nije iz pristojnosti.
11:11
In factчињеница, the dominantдоминантан femaleзенски пол
266
659773
1507
Zapravo, dominantna ženka
11:13
is extremelyизузетно importantважно for the cohesionkohezije of the groupгрупа.
267
661280
2519
je ekstremno važna za koheziju grupe.
11:15
If she diesумире on the roadпут, the wholeцела groupгрупа is at riskризик.
268
663799
3512
Ako ona umre na putu
cela grupa je izložena riziku.
11:19
So this behaviorпонашање of riskризик avoidanceizbegavanje
269
667311
2236
Ovo ponašanje izbegavanja rizika
11:21
is a very oldстари evolutionaryеволуционарни responseодговор.
270
669547
2801
je vrlo star evolutivni odgovor.
11:24
These meerkatsmerkati are replicatingреплицирање an evolvedеволуирао tacticтактика
271
672348
3869
Ovi merkati oponašaju naprednu taktiku
11:28
that is thousandsхиљаде of generationsгенерације oldстари,
272
676217
2233
koja je stara hiljadama generacija,
11:30
and they're adaptingAdaptacija it to a modernмодеран riskризик,
273
678450
2414
i prilagođavaju je savremenim rizicima,
11:32
in this caseслучај a roadпут builtизграђен by humansљуди.
274
680864
3325
u ovom slučaju putu koji su izgradili ljudi.
11:36
They adaptприлагодити very simpleједноставно rulesправила,
275
684189
2395
Prilagođavaju vrlo jednostavna pravila,
11:38
and the resultingkoji su rezultat complexкомплекс behaviorпонашање
276
686584
2289
i rezultirajuće kompleksno ponašanje
11:40
allowsомогућава them to resistодолети humanљудско encroachmentprekoračenje
277
688873
2956
im omogućava da se odupru
ljudskom prodiranju
11:43
into theirњихова naturalприродно habitatстаниште.
278
691829
2448
u njihovo prirodno stanište.
11:46
In the endкрај,
279
694277
1802
Na kraju,
11:48
it mayможе be batsслепи мисеви whichкоја changeпромена theirњихова socialсоцијално structureструктура
280
696079
2700
to mogu biti slepi miševi
koji menjaju društvenu strukturu
11:50
in responseодговор to a populationпопулација crashцрасх,
281
698779
2384
kao odgovor na smanjenje populacije,
11:53
or it mayможе be meerkatsmerkati
282
701163
1399
ili merkati,
11:54
who showсхов a novelРоман adaptationадаптација to a humanљудско roadпут,
283
702562
3202
koji pokazuju neviđene adaptacije
na ljudski put,
11:57
or it mayможе be anotherдруги speciesврсте.
284
705764
2685
ili to može biti druga vrsta.
12:00
My messageпорука here -- and it's not a complicatedкомпликован one,
285
708449
2793
Moja poruka ovde, i nije komplikovana,
12:03
but a simpleједноставно one of wonderпитати се and hopeнадати се --
286
711242
2764
već jednostavna,
puna čuđenja i nadanja.
12:06
my messageпорука here is that animalsЖивотиње
287
714006
3093
Moja poruka je da životinje
12:09
showсхов extraordinaryизузетно socialсоцијално complexityсложеност,
288
717099
2424
pokazuju neverovatnu
društvenu kompleksnost
12:11
and this allowsомогућава them to adaptприлагодити
289
719523
2441
i to im omogućava da se prilagode
12:13
and respondодговори to changesПромене in theirњихова environmentЖивотна средина.
290
721964
3481
i odgovore na promene
u njihovom okruženju.
12:17
In threeтри wordsречи, in the animalживотиња kingdomКраљевство,
291
725445
2768
U tri reči, u životinjskom carstvu,
12:20
simplicityједноставност leadsводи to complexityсложеност
292
728213
2774
jednostavnost vodi kompleksnosti
12:22
whichкоја leadsводи to resilienceеластичност.
293
730987
1483
što vodi do otpornosti.
12:24
Thank you.
294
732470
2284
Hvala.
12:26
(ApplauseAplauz)
295
734754
6680
(Aplauz)
12:42
DaniaDanja GerhardtGerhard: Thank you very much, NicolasNikola,
296
750694
1953
Dania Gerhard: Nikolase, mnogo ti hvala
12:44
for this great startпочетак. Little bitмало nervousнервозан?
297
752647
3279
na ovom sjajnom početku.
Malo si nervozan?
12:47
NicolasNikola PeronyPerony: I'm okay, thanksХвала.
298
755926
1644
Nikola Peroni: Dobro sam, hvala.
12:49
DGDG: Okay, great. I'm sure a
lot of people in the audienceпублика
299
757570
2460
DG: Super. Sigurna sam
da su mnogi ljudi iz publike
12:52
somehowнекако triedПокушали to make associationsUdruženja
300
760030
1864
pokušali da pronađu vezu
12:53
betweenизмеђу the animalsЖивотиње you were talkingпричају about --
301
761894
1824
između životinja koje si pominjao -
12:55
the batsслепи мисеви, meerkatsmerkati -- and humansљуди.
302
763718
2056
slepih miševa, merkata - i ljudi.
12:57
You broughtдоведен some examplesпримери:
303
765774
1208
Izneo si neke primere:
12:58
The femalesženke are the socialсоцијално onesоне,
304
766982
1735
ženke su društvene,
13:00
the femalesženke are the dominantдоминантан onesоне,
305
768717
1713
ženke su dominantne,
13:02
I'm not sure who thinksмисли how.
306
770430
1673
nisam sigurna ko kako razmišlja.
13:04
But is it okay to do these associationsUdruženja?
307
772103
2895
Da li je u redu praviti te asocijacije?
13:06
Are there stereotypesстереотипи you can confirmпотврдите in this regardпоглед
308
774998
2800
Da li ovde postoje stereotipi
13:09
that can be validвалидно acrossпреко all speciesврсте?
309
777798
3273
koji važe za sve vrste?
13:13
NPNP: Well, I would say there are alsoтакође
310
781071
1603
NP: Pa, rekao bih da postoje
13:14
counter-exampleskontra-primeri to these stereotypesстереотипи.
311
782674
1952
i suprotni primeri ovim stereotipima.
13:16
For examplesпримери, in seaморе horsesкоњи or in koalaskoale, in factчињеница,
312
784626
3140
Na primer, kod morskih konja i koala,
13:19
it is the malesмушкарци who take careнега of the youngмлади always.
313
787766
3698
mužjaci su zapravo ti koji uvek
brinu o mladuncima.
13:23
And the lessonлекцију is that it's oftenчесто difficultтешко,
314
791464
5041
Naravoučenije je,
da je često teško,
13:28
and sometimesпонекад even a bitмало dangerousопасно,
315
796505
1752
a ponekad i pomalo opasno,
13:30
to drawнацртати parallelsparalele betweenизмеђу humansљуди and animalsЖивотиње.
316
798257
2672
povlačiti paralele između ljudi
i životinja.
13:32
So that's it.
317
800929
2106
To je to.
13:35
DGDG: Okay. Thank you very much for this great startпочетак.
318
803035
2846
DG: U redu. Mnogo ti hvala
za ovaj sjajan početak.
13:37
Thank you, NicolasNikola PeronyPerony.
319
805881
2080
Hvala, Nikola Peroni.
Translated by Marko Stojiljkovic
Reviewed by Ivana Korom

▲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