TEDxZurich 2013
Nicolas Perony: Puppies! Now that I’ve got your attention, complexity theory
Nicolas Perony: Yavru köpekler! Dikkatinizi çekebildiğe göre: karmaşıklık teorisi
Filmed:
Readability: 4.5
1,021,641 views
Hayvan davranışı komplike değildir, fakat karmaşıktır. Nicolas Perony hayvanların -- örneğin İskoç Teriyeri, yarasalar veya mirketlerin --, bir araya geldiklerinde daha büyük davranış eğilimlerine yol açan basit davranış kurallarını ve basitlikten doğmuş bu karmaşıklığın, hayvanların ortaya çıkan yeni koşullara adapte olmasını nasıl sağladığını inceliyor.
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? Full bio
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
Science,
0
3393
1228
Bilim,
00:16
science has allowed us to know so much
1
4621
3337
bilim evrenin uzak ufukları hakkında
00:19
about the far reaches of the universe,
2
7958
3026
birçok şey bilmemizi sağlarken
00:22
which is at the same time tremendously important
3
10984
3195
aynı anda hem çok büyük bir öneme sahip
00:26
and extremely remote,
4
14179
2066
ve bize çok uzak olan,
00:28
and yet much, much closer,
5
16245
2459
fakat aynı zamanda çok daha yakın
00:30
much more directly related to us,
6
18704
2091
ve bizimle çok daha yakından ilgili
00:32
there are many things we don't really understand.
7
20795
2468
pek anlamadığımız birçok şey var.
00:35
And one of them is the extraordinary
8
23263
2129
Bunlardan biri çevremizdeki hayvanların
00:37
social complexity of the animals around us,
9
25392
3326
olağanüstü sosyal karmaşıklığıdır
00:40
and today I want to tell you a few stories
10
28718
2016
ve bugün size hayvanların karmaşıklıkları
00:42
of animal complexity.
11
30734
2008
hakkında birkaç şey anlatmak istiyorum.
00:44
But first, what do we call complexity?
12
32742
3350
Fakat önce, karmaşıklığı nasıl tanımlarız?
00:48
What is complex?
13
36092
1487
Karmaşık nedir?
00:49
Well, complex is not complicated.
14
37579
3427
Karmaşık, karışık değildir.
00:53
Something complicated comprises many small parts,
15
41006
3448
Karışık bir şey hepsi birbirinden farklı
00:56
all different, and each of them
16
44454
2430
birçok küçük parçadan oluşur ve hepsi de
00:58
has its own precise role in the machinery.
17
46899
3104
sistem içerisinde kendi özel rolüne sahiptir.
01:02
On the opposite, a complex system
18
50003
2811
Buna karşılık, karmaşık bir sistem
01:04
is made of many, many similar parts,
19
52814
2641
birbirine benzeyen birçok küçük parçadan meydana gelir
01:07
and it is their interaction
20
55455
2008
ve çevreyle uyumlu davranışı ortaya çıkaran
01:09
that produces a globally coherent behavior.
21
57463
3320
bu parçaların birbiriyle etkileşimidir.
01:12
Complex systems have many interacting parts
22
60783
3836
Karmaşık sistemler basit, kendine özgü kurallara göre
01:16
which behave according to simple, individual rules,
23
64619
3426
hareket eden birçok etkileşimli parça barındırır
01:20
and this results in emergent properties.
24
68045
3349
ve bu yeni özellikler doğurur.
01:23
The behavior of the system as a whole
25
71394
1888
Sistemin bir bütün olarak işleyişi
01:25
cannot be predicted
26
73282
1668
birbirinden bağımsız
01:26
from the individual rules only.
27
74950
2152
kurallara bakarak öngörülemez.
01:29
As Aristotle wrote,
28
77102
1810
Aristo'nun dediği gibi:
01:30
the whole is greater than the sum of its parts.
29
78912
3060
Bütün, parçaların toplamından fazlasıdır.
01:33
But from Aristotle, let's move onto
30
81972
2462
Fakat Aristo'yu bir kenara bırakıp,
01:36
a more concrete example of complex systems.
31
84434
3690
karmaşık sistemlere daha somut bir örnek verelim.
01:40
These are Scottish terriers.
32
88124
1956
Bunlar İskoç Teriyerleri.
01:42
In the beginning, the system is disorganized.
33
90080
3751
Başlangıçta, organize bir sistemleri yoktu.
01:45
Then comes a perturbation: milk.
34
93831
3801
Sonra, bir dış faktör geliyor: süt.
01:49
Every individual starts pushing in one direction
35
97632
3850
Her birey diğerini bir yönde ittirmeye başlıyor
01:53
and this is what happens.
36
101482
3309
ve ortaya bu çıkıyor.
01:56
The pinwheel is an emergent property
37
104791
2826
Sonradan ortaya çıkan bu fırıldak hareketi
01:59
of the interactions between puppies
38
107617
1903
yavrular arasında, tek amacı süte erişimi
02:01
whose only rule is to try to keep access to the milk
39
109520
3910
sürekli tutmaya çalışmak olan, bu sebepten
02:05
and therefore to push in a random direction.
40
113430
3607
rastgele bir yönde ittirmeye yol açan bir özellik.
02:09
So it's all about finding the simple rules
41
117037
3975
Yani, olay sadece karmaşıklığa yol açan
02:13
from which complexity emerges.
42
121012
2758
basit kuralları bulabilmekte.
02:15
I call this simplifying complexity,
43
123770
2940
Ben buna karmaşıklığı basitleştirmek diyorum
02:18
and it's what we do at the chair of systems design
44
126710
2135
ve ETH Zurich Sistem Dizaynı bölümünde
02:20
at ETH Zurich.
45
128845
1977
yaptığımız şey bu,
02:22
We collect data on animal populations,
46
130822
3705
hayvan toplulukları hakkında veriler topluyoruz,
02:26
analyze complex patterns, try to explain them.
47
134527
3811
karmaşık motifleri analiz ediyoruz ve onları açıklamaya çalışıyoruz.
02:30
It requires physicists who work with biologists,
48
138338
2619
Biyologlar, matematikçiler
02:32
with mathematicians and computer scientists,
49
140957
2723
ve bilgisayar bilimcileriyle çalışan fizikçilerin
02:35
and it is their interaction that produces
50
143680
2820
ve onlar arasındaki etkileşimin
02:38
cross-boundary competence
51
146500
1714
birleşimiyle
02:40
to solve these problems.
52
148214
1578
çözüme ulaşmak mümkün oluyor.
02:41
So again, the whole is greater
53
149792
2272
Ve yine, bütün,
02:44
than the sum of the parts.
54
152064
1400
parçaların toplamından fazlası.
02:45
In a way, collaboration
55
153464
2150
Bir açıdan, işbirliği de
02:47
is another example of a complex system.
56
155614
3491
karmaşık sisteme başka bir örnektir.
02:51
And you may be asking yourself
57
159105
1876
Belki soruyorsunuzdur,
02:52
which side I'm on, biology or physics?
58
160981
2817
ben ne taraftayım, biyoloji mi fizik mi?
02:55
In fact, it's a little different,
59
163798
2111
Aslında, bu biraz farklı
02:57
and to explain, I need to tell you
60
165909
1589
ve açıklamak için size kendimle ilgili
02:59
a short story about myself.
61
167498
2342
kısa bir hikaye anlatacağım.
03:01
When I was a child,
62
169840
1727
Ben çocukken,
03:03
I loved to build stuff, to
create complicated machines.
create complicated machines.
63
171567
4109
birşeyler yapmaya, karmaşık makineler üretmeye bayılırdım.
03:07
So I set out to study electrical engineering
64
175676
2737
Bu yüzden elektrik mühendisliği
03:10
and robotics,
65
178413
1552
ve robotik okumaya başladım.
03:11
and my end-of-studies project
66
179965
2093
Master projem
03:14
was about building a robot called ER-1 --
67
182058
2926
ER-1 adında bir robot yapmaktı.
03:16
it looked like this—
68
184984
1930
Böyle görünen,
03:18
that would collect information from its environment
69
186914
2371
çevreden bilgi toplayarak
03:21
and proceed to follow a white line on the ground.
70
189285
3498
yerdeki beyaz bir çizgiyi takip eden bir robot.
03:24
It was very, very complicated,
71
192783
2379
Bu oldukça karışıktı
03:27
but it worked beautifully in our test room,
72
195162
2984
fakat test odamızda oldukça güzel bir şekilde çalıştı.
03:30
and on demo day, professors had
assembled to grade the project.
assembled to grade the project.
73
198146
3453
Ve gösterim gününde profesörlerin projeye not vermesi için
03:33
So we took ER-1 to the evaluation room.
74
201607
2902
ER-1'i değerlendirme odasına soktuk.
03:36
It turned out, the light in that room
75
204509
2310
Sonradan anlaşıldı ki odadaki ışık
03:38
was slightly different.
76
206819
1819
normalde olduğundan biraz farklıymış.
03:40
The robot's vision system got confused.
77
208638
2331
Robotun görüş sistemi şaşırmıştı.
03:42
At the first bend in the line,
78
210969
1761
çizgideki ilk dönüşte
03:44
it left its course, and crashed into a wall.
79
212730
3739
robot yoldan çıktı ve duvara çarptı.
03:48
We had spent weeks building it,
80
216469
2087
Robotu yapmak için haftalarımızı harcamamıza rağmen
03:50
and all it took to destroy it
81
218556
1673
odadaki ışığın rengindeki
03:52
was a subtle change in the color of the light
82
220229
2656
ufak bir değişim onu bozmaya
03:54
in the room.
83
222885
1596
yetti.
03:56
That's when I realized that
84
224481
1515
O zaman anladım ki
03:57
the more complicated you make a machine,
85
225996
2327
bir makineyi ne kadar karmaşık yaparsanız
04:00
the more likely that it will fail
86
228323
2039
tamamen beklenmeyen bir sebepten dolayı
04:02
due to something absolutely unexpected.
87
230362
2563
başarısız olma ihtimali o kadar artar.
04:04
And I decided that, in fact,
88
232925
1830
Ve aslında karmaşık bir şeyler
04:06
I didn't really want to create complicated stuff.
89
234755
3013
yapmak istemediğime karar verdim.
04:09
I wanted to understand complexity,
90
237768
2942
Karmaşıklığı anlamak istiyordum.
04:12
the complexity of the world around us
91
240710
1988
Çevremizdeki ve özellikle de
04:14
and especially in the animal kingdom.
92
242698
2405
hayvanlar alemindeki karmaşıklığı.
04:17
Which brings us to bats.
93
245103
3320
Bu da bizi yarasalara getiriyor.
04:20
Bechstein's bats are a common
species of European bats.
species of European bats.
94
248423
3051
Bechstein yarasaları Avrupa'da yaygın bir türdür.
04:23
They are very social animals.
95
251474
1413
Oldukça sosyal hayvanlardır.
04:24
Mostly they roost, or sleep, together.
96
252887
3291
Çoğunlukla birlikte tünüyor veya uyuyorlar.
04:28
And they live in maternity colonies,
97
256178
1679
Anaç koloniler halinde yaşıyorlar,
04:29
which means that every spring,
98
257857
1540
dişiler kış uykusundan sonra
04:31
the females meet after the winter hibernation,
99
259397
3258
her bahar bir araya geliyor
04:34
and they stay together for about six months
100
262655
2089
ve yavrularını büyütmek için
04:36
to rear their young,
101
264744
2486
yaklaşık altı ay beraber yaşıyor.
04:39
and they all carry a very small chip,
102
267230
2805
Ve hepsi oldukça küçük bir çip taşıyor.
04:42
which means that every time one of them
103
270035
1871
Ne zaman yarasalardan biri bu özel
04:43
enters one of these specially equipped bat boxes,
104
271906
3057
yarasa kutularından birine girse
04:46
we know where she is,
105
274963
1643
nerede olduğunu biliyoruz,
04:48
and more importantly,
106
276606
1169
ve daha da önemlisi
04:49
we know with whom she is.
107
277775
2563
kiminle olduğunu biliyoruz.
04:52
So I study roosting associations in bats,
108
280338
3694
Ben de yarasalardaki tüneme davranışlarını inceledim
04:56
and this is what it looks like.
109
284032
2445
ve ortaya çıkan bu oldu.
04:58
During the day, the bats roost
110
286477
2442
Gün boyunca, yarasalar farklı kutularda
05:00
in a number of sub-groups in different boxes.
111
288919
2304
farklı gruplara ayrılarak tünüyorlar
05:03
It could be that on one day,
112
291223
1929
bir gün koloni
05:05
the colony is split between two boxes,
113
293152
2220
iki kutuya dağılmış olabilirken
05:07
but on another day,
114
295372
1300
başka bir gün
05:08
it could be together in a single box,
115
296672
2241
hepsi aynı kutuda beraber
05:10
or split between three or more boxes,
116
298913
2316
veya üç ya da daha fazla kutuya dağılmış olabiliyor.
05:13
and that all seems rather erratic, really.
117
301229
2927
Ve bu aslen oldukça düzensiz gibi görünüyor.
05:16
It's called fission-fusion dynamics,
118
304156
3203
Buna birleşme-ayrılma dinamikleri deniyor,
05:19
the property for an animal group
119
307359
1713
düzenli olarak farklı alt gruplara
05:21
of regularly splitting and merging
120
309072
2178
birleşip ayrılan hayvan gruplarının
05:23
into different subgroups.
121
311250
1661
bir özelliği.
05:24
So what we do is take all these data
122
312911
2562
Bizim yaptığımız ise farklı günlerde alınmış
05:27
from all these different days
123
315473
1662
bütün bu verileri
05:29
and pool them together
124
317135
1504
bir araya getirerek
05:30
to extract a long-term association pattern
125
318639
2617
ağ analizi içeren tekniklerle
05:33
by applying techniques with network analysis
126
321256
2505
koloninin sosyal yapısına dair
05:35
to get a complete picture
127
323761
1621
uzun vadeli bir
05:37
of the social structure of the colony.
128
325382
2537
model ortaya çıkarmak.
05:39
Okay? So that's what this picture looks like.
129
327919
4265
Ve işte ortaya çıkan resim bu.
05:44
In this network, all the circles
130
332184
2394
Bu ağda, bütün noktalar
05:46
are nodes, individual bats,
131
334578
2777
ayrı birer yarasayı
05:49
and the lines between them
132
337355
1583
ve aralarındaki çizgiler de
05:50
are social bonds, associations between individuals.
133
338938
3664
bireyler arasındaki bağı, ilişkiyi ifade ediyor.
05:54
It turns out this is a very interesting picture.
134
342602
2678
Ve ortayan çıkan manzara oldukça ilginç.
05:57
This bat colony is organized
135
345280
1982
Bu yarasa kolonisi
05:59
in two different communities
136
347262
1868
günlük birleşme-ayrılma dinamikleriyle
06:01
which cannot be predicted
137
349130
1839
tahmin edilemeyecek bir şekilde
06:02
from the daily fission-fusion dynamics.
138
350969
2249
iki farklı topluluğa ayrılıyor.
06:05
We call them cryptic social units.
139
353218
3550
Biz bu topluluklara örtük sosyal birimler adını verdik.
06:08
Even more interesting, in fact:
140
356768
1616
Daha da ilginç olanı,
06:10
Every year, around October,
141
358384
2364
her yıl, ekim ayı dolaylarında
06:12
the colony splits up,
142
360748
1561
koloni dağılıyor
06:14
and all bats hibernate separately,
143
362309
2698
ve bütün yarasalar bağımsız olarak uykuya yatıyor.
06:17
but year after year,
144
365007
1461
Fakat her geçen yıl
06:18
when the bats come together again in the spring,
145
366468
3073
yarasalar baharda yeniden bir araya geldiğinde
06:21
the communities stay the same.
146
369541
2590
topluluklar aynı kalıyor.
06:24
So these bats remember their friends
147
372131
2720
Yani yarasalar oldukça uzun bir süre
06:26
for a really long time.
148
374851
1830
arkadaşlarını hatırlıyor.
06:28
With a brain the size of a peanut,
149
376681
2474
Yer fıstığı boyutunda beyinleriyle,
06:31
they maintain individualized,
150
379155
2125
bireyselliklerini koruyabiliyor,
06:33
long-term social bonds,
151
381280
2142
uzun vadeli bağlar kurabiliyorlar.
06:35
We didn't know that was possible.
152
383422
1724
Bunun mümkün olduğunu bilmiyorduk.
06:37
We knew that primates
153
385146
1759
Primatların,
06:38
and elephants and dolphins could do that,
154
386905
2568
fillerin ve yunusların bunu yapabildiğini biliyorduk
06:41
but compared to bats, they have huge brains.
155
389473
2628
fakat yarasalara kıyasla onların beyinleri devasa kalıyor.
06:44
So how could it be
156
392101
2399
Yani nasıl olur da
06:46
that the bats maintain this complex,
157
394500
1951
yarasalar böyle kısıtlı bilişsel yetenekleriyle
06:48
stable social structure
158
396451
1688
bu kadar karmaşık ve stabil
06:50
with such limited cognitive abilities?
159
398139
3532
bir sosyal yapı kurabiliyorlar?
06:53
And this is where complexity brings an answer.
160
401671
2889
Ve karmaşıklık bizi işte burada bir yanıta ulaştırıyor.
06:56
To understand this system,
161
404560
2141
Bu sistemi anlamak için,
06:58
we built a computer model of roosting,
162
406701
2797
tüneme üzerine basit, bağımsız kurallara sahip
07:01
based on simple, individual rules,
163
409498
2018
bir bilgisayar modeli geliştirdik
07:03
and simulated thousands and thousands of days
164
411516
2435
ve sanal bir yarasa kolonisiyle binlerce günlük
07:05
in the virtual bat colony.
165
413951
2019
simulasyon yaptık.
07:07
It's a mathematical model,
166
415970
2124
Bu matematiksel bir model,
07:10
but it's not complicated.
167
418094
1954
fakat karışık değil.
07:12
What the model told us is that, in a nutshell,
168
420048
3098
Model kısaca bize gösteriyor ki,
07:15
each bat knows a few other colony members
169
423146
3186
her yarasa diğer birkaç koloni üyesini
07:18
as her friends, and is just slightly more likely
170
426332
2488
arkadaşı olarak tanıyor ve onunla birlikte tünemeye
07:20
to roost in a box with them.
171
428820
2510
biraz daha yatkın oluyor.
07:23
Simple, individual rules.
172
431330
2444
Basit, bağımsız kurallar.
07:25
This is all it takes to explain
173
433774
1712
Yarasaların sosyal karmaşıklığını anlamak
07:27
the social complexity of these bats.
174
435486
2389
açıklamak için sadece bu yetiyor.
07:29
But it gets better.
175
437875
1718
Fakat daha iyisi de var.
07:31
Between 2010 and 2011,
176
439593
2848
2010-2011 arasında
07:34
the colony lost more than two thirds of its members,
177
442441
3453
koloni üyelerinin üçte ikisinden fazlasını
07:37
probably due to the very cold winter.
178
445894
2986
muhtemelen soğuk kış yüzünden kaybetmişti.
07:40
The next spring, it didn't form two communities
179
448880
3144
Sonraki bahar, koloni her yıl yaptığı gibi,
07:44
like every year,
180
452024
1271
bu kez küçüklüğünden dolayı
07:45
which may have led the whole colony to die
181
453295
2203
bütün koloninin ölümüne sebep olabilecek
07:47
because it had become too small.
182
455498
2095
bölünmeyi tercih etmedi.
07:49
Instead, it formed a single, cohesive social unit,
183
457593
5373
Bunun yerine birbirine bağlı,
tek bir sosyal yapı oluşturdu,
tek bir sosyal yapı oluşturdu,
07:54
which allowed the colony to survive that season
184
462966
2732
koloninin mevsimi canlı çıkarmasını
07:57
and thrive again in the next two years.
185
465698
3104
ve sonraki iki yıl içinde yeniden büyümesini sağladı.
08:00
What we know is that the bats
186
468802
1778
Biliyoruz ki yarasalar,
08:02
are not aware that their colony is doing this.
187
470580
2907
kolonilerinin böyle birşey yaptığından habersizdi.
08:05
All they do is follow simple association rules,
188
473487
3546
Yarasaların tek yaptıkları basit bağlanma kurallarını uygulamaktı
08:09
and from this simplicity
189
477033
1349
ve bu basit kurallardan
08:10
emerges social complexity
190
478382
2441
topluluğun yapısındaki
08:12
which allows the colony to be resilient
191
480823
2840
dramatik değişimlere direnmelerini sağlayan
08:15
against dramatic changes
in the population structure.
in the population structure.
192
483663
2981
sosyal karmaşıklık ortaya çıktı.
08:18
And I find this incredible.
193
486644
2694
Ben bunu olağanüstü buluyorum.
08:21
Now I want to tell you another story,
194
489338
2084
Şimdi size başka bir hikaye anlatmak istiyorum,
08:23
but for this we have to travel from Europe
195
491422
1555
fakat bunun için Avrupa'dan
08:24
to the Kalahari Desert in South Africa.
196
492977
3048
Güney Afika'daki Kalahari Çölü'ne gideceğiz.
08:28
This is where meerkats live.
197
496025
2027
Burası mirketlerin yaşadığı yer.
08:30
I'm sure you know meerkats.
198
498052
1500
Mirketleri eminim biliyorsunuzdur,
08:31
They're fascinating creatures.
199
499552
2106
büyüleyici canlılar.
08:33
They live in groups with a
very strict social hierarchy.
very strict social hierarchy.
200
501658
2989
Çok sıkı sosyal hiyerarşiye sahip gruplar halinde yaşarlar.
08:36
There is one dominant pair,
201
504647
1459
Bir dominant çift ve
08:38
and many subordinates,
202
506106
1382
bazıları gözcülük
08:39
some acting as sentinels,
203
507488
1714
ve bebek bakıcılığı
08:41
some acting as babysitters,
204
509202
1337
bazıları da yavrulara öğretmenlik
08:42
some teaching pups, and so on.
205
510539
1897
gibi görevler üstlenen astlar vardır.
08:44
What we do is put very small GPS collars
206
512436
3321
Biz de birlikte nasıl hareket ettiklerini
08:47
on these animals
207
515757
1525
ve bunun
08:49
to study how they move together,
208
517282
1875
sosyal yapılarıyla olan ilgisini
08:51
and what this has to do with their social structure.
209
519157
3717
anlamak için bu hayvanlara GPS tasmalar taktık.
08:54
And there's a very interesting example
210
522874
1490
Ve işte mirketlerdeki
08:56
of collective movement in meerkats.
211
524364
2716
kolektif davranışlara enteresan bir örnek.
08:59
In the middle of the reserve which they live in
212
527080
2367
Yaşadıkları bölgenin ortasından
09:01
lies a road.
213
529447
1209
bir yol geçmekte.
09:02
On this road there are cars, so it's dangerous.
214
530656
3233
Yolda araçlar var, yani tehlikeli.
09:05
But the meerkats have to cross it
215
533889
2284
Fakat mirketler bir beslenme yerinden
09:08
to get from one feeding place to another.
216
536173
2574
diğerine gitmek için karşıya geçmek zorundalar.
09:10
So we asked, how exactly do they do this?
217
538747
4751
Biz de sorduk, bunu nasıl yapıyorlar?
09:15
We found that the dominant female
218
543498
1836
Öğrendik ki grubu yola
09:17
is mostly the one who leads the group to the road,
219
545334
2621
yönlendiren çoğunlukla dominant dişi oluyor,
09:19
but when it comes to crossing it, crossing the road,
220
547955
3272
fakat olay yolun karşısına geçmeye gelince
09:23
she gives way to the subordinates,
221
551227
2351
dişi "devam edin, güvenli olup olmadığını
09:25
a manner of saying,
222
553578
1777
bana haber verin" dercesine
09:27
"Go ahead, tell me if it's safe."
223
555355
2682
yolu astlarına bırakıyor.
09:30
What I didn't know, in fact,
224
558037
1664
Bilmediğim şey ise,
09:31
was what rules in their behavior the meerkats follow
225
559701
3142
bu noktada mirket grubundaki bu değişikliğe
09:34
for this change at the edge of the group to happen
226
562843
2925
yol açan kuralların ne olduğu ve basit kaidelerin
09:37
and if simple rules were sufficient to explain it.
227
565768
3850
bunu açıklamaya yetip yetmeyeceğiydi.
09:41
So I built a model, a model of simulated meerkats
228
569618
3991
Ben de sanal mirketlerin sanal bir yolu
09:45
crossing a simulated road.
229
573609
1913
geçtiği bir model yaptım.
09:47
It's a simplistic model.
230
575522
1872
Basite indirgenmiş bir model.
09:49
Moving meerkats are like random particles
231
577394
2840
Tek kuralın dizilim olduğu, rastgele parçacıklar
09:52
whose unique rule is one of alignment.
232
580234
2222
gibi hareket eden mirketler.
09:54
They simply move together.
233
582456
2406
Sadece birlikte hareket ediyorlar.
09:56
When these particles get to the road,
234
584862
3184
Parçacıklar yola ulaştığında,
10:00
they sense some kind of obstacle,
235
588046
1942
bir çeşit engeli hissediyorlar
10:01
and they bounce against it.
236
589988
2084
ve karşısında dusaksıyorlar.
10:04
The only difference
237
592072
1156
Kırmızıyla gösterilen
10:05
between the dominant female, here in red,
238
593228
2042
dominant dişi ve diğerleri arasındaki
10:07
and the other individuals,
239
595270
1485
tek fark
10:08
is that for her, the height of the obstacle,
240
596755
2554
dişi için engelin yüksekliği,
10:11
which is in fact the risk perceived from the road,
241
599309
2505
yani yolu geçmekten duyulan risk
10:13
is just slightly higher,
242
601814
1949
birazcık daha yüksek
10:15
and this tiny difference
243
603763
1661
ve bireyin hareket kuralındaki
10:17
in the individual's rule of movement
244
605424
1838
bu küçük farklıklık
10:19
is sufficient to explain what we observe,
245
607262
2446
gözlemlediğimiz şeyi açıklamaya yetiyor,
10:21
that the dominant female
246
609708
2560
yani dominant dişinin
10:24
leads her group to the road
247
612268
1434
grubunu yola yönlendirmesi
10:25
and then gives way to the others
248
613702
1670
ve daha önce geçmeleri için
10:27
for them to cross first.
249
615372
2863
yolu diğerlerine vermesini.
10:30
George Box, who was an English statistician,
250
618235
3651
Bir İngiliz istatistikçi George Box
10:33
once wrote, "All models are false,
251
621886
2962
zamanında şöyle yazmıştır: "Bütün modeller yanlıştır,
10:36
but some models are useful."
252
624848
2059
fakat bazıları kullanışlıdır."
10:38
And in fact, this model is obviously false,
253
626907
3197
Ve bu modelin yanlış olduğu açıktır, çünkü gerçekte
10:42
because in reality, meerkats are
anything but random particles.
anything but random particles.
254
630104
3968
mirketlerin rastgele parçacıklarla alakası yoktur.
10:46
But it's also useful,
255
634072
1637
Fakat aynı zamanda kullanışlı da,
10:47
because it tells us that extreme simplicity
256
635709
2749
çünkü bize, bireysel bazda son derece basit
10:50
in movement rules at the individual level
257
638458
3358
olan bu davranış kurallarının
10:53
can result in a great deal of complexity
258
641816
2351
grup bazında oldukça büyük bir karmaşıklık
10:56
at the level of the group.
259
644167
1938
sağladığını gösteriyor.
10:58
So again, that's simplifying complexity.
260
646105
4056
Ve yine yaptığımız, karmaşıklığı basitleştirmek.
11:02
I would like to conclude
261
650161
1448
Bunun bütün tür için
11:03
on what this means for the whole species.
262
651609
2817
ne anlama geldiğini açıklayarak kapatmak istiyorum.
11:06
When the dominant female
263
654426
1664
Dominant dişi
11:08
gives way to a subordinate,
264
656090
1566
yolu bir astına verdiğinde
11:09
it's not out of courtesy.
265
657656
2117
bunu nezaketten yapmıyor.
11:11
In fact, the dominant female
266
659773
1507
Aslında grubun birliği için
11:13
is extremely important for the cohesion of the group.
267
661280
2519
dominant dişi oldukça önem arz ediyor.
11:15
If she dies on the road, the whole group is at risk.
268
663799
3512
Eğer dişi yolda ölürse, bütün grup risk altında kalır.
11:19
So this behavior of risk avoidance
269
667311
2236
Yani bu riskten kaçınma davranışı
11:21
is a very old evolutionary response.
270
669547
2801
oldukça eski evrimsel bir tepki.
11:24
These meerkats are replicating an evolved tactic
271
672348
3869
Bu mirketler binlerce jenerasyon öncesine
11:28
that is thousands of generations old,
272
676217
2233
dayanan bu taktiği, bu örnekte
11:30
and they're adapting it to a modern risk,
273
678450
2414
insan yapımı bir yol olan
11:32
in this case a road built by humans.
274
680864
3325
modern risklere uyarlayarak uyguluyorlar.
11:36
They adapt very simple rules,
275
684189
2395
Bu oldukça basit kuralları özümsüyorlar
11:38
and the resulting complex behavior
276
686584
2289
ve bu durum, doğal yaşam alanlarındaki
11:40
allows them to resist human encroachment
277
688873
2956
insan işgalinden korunmalarını sağlayan
11:43
into their natural habitat.
278
691829
2448
karmaşık davranışların yolunu açıyor.
11:46
In the end,
279
694277
1802
Sonuç olarak,
11:48
it may be bats which change their social structure
280
696079
2700
bu, bir populasyon düşüşüne tepki olarak
11:50
in response to a population crash,
281
698779
2384
yarasaların sosyal yapılarını değiştirmesi
11:53
or it may be meerkats
282
701163
1399
veya mirketlerin
11:54
who show a novel adaptation to a human road,
283
702562
3202
insan yapımı yola adapte olmaları
11:57
or it may be another species.
284
705764
2685
veya başka bir tür olabilir.
12:00
My message here -- and it's not a complicated one,
285
708449
2793
Demek istediğim şey, --ki karışık değil,
12:03
but a simple one of wonder and hope --
286
711242
2764
merak ve umuttan doğan basit bir mesaj--
12:06
my message here is that animals
287
714006
3093
buradaki mesajım, hayvanlar
12:09
show extraordinary social complexity,
288
717099
2424
olağanüstü sosyal karmaşıklığa sahipler
12:11
and this allows them to adapt
289
719523
2441
ve bu onların çevredeki değişimlere
12:13
and respond to changes in their environment.
290
721964
3481
adapte olmalarını ve tepki vermelerini sağlıyor.
12:17
In three words, in the animal kingdom,
291
725445
2768
Üç kelimeye özetlersek, hayvanlar aleminde
12:20
simplicity leads to complexity
292
728213
2774
basitlik karmaşıklığa,
12:22
which leads to resilience.
293
730987
1483
karmaşıklık da uyuma yol açıyor.
12:24
Thank you.
294
732470
2284
Teşekkürler.
12:26
(Applause)
295
734754
6680
(Alkış)
12:42
Dania Gerhardt: Thank you very much, Nicolas,
296
750694
1953
Dania Gerhardt: Bu harika başlangıç için
12:44
for this great start. Little bit nervous?
297
752647
3279
çok teşekkürler Nicolas. Biraz gergin misin?
12:47
Nicolas Perony: I'm okay, thanks.
298
755926
1644
Nicolas Perony: İyiyim, teşekkürler.
12:49
DG: Okay, great. I'm sure a
lot of people in the audience
lot of people in the audience
299
757570
2460
DG: Tamam, harika. Eminim
12:52
somehow tried to make associations
300
760030
1864
seyircilerimizin birçoğu bahsettiğin
12:53
between the animals you were talking about --
301
761894
1824
hayvanları ilişkilendirmeye çabalamıştır --
12:55
the bats, meerkats -- and humans.
302
763718
2056
yarasalar, mirketler -- ve insanlar.
12:57
You brought some examples:
303
765774
1208
Bazı örnekler verdin:
12:58
The females are the social ones,
304
766982
1735
Dişiler sosyal olanlar,
13:00
the females are the dominant ones,
305
768717
1713
dişiler dominant olanlar,
13:02
I'm not sure who thinks how.
306
770430
1673
kimin nasıl düşündüğünü bilmiyorum.
13:04
But is it okay to do these associations?
307
772103
2895
Ama bu ilişkilendirmeleri yapmak doğru mu?
13:06
Are there stereotypes you can confirm in this regard
308
774998
2800
Bu açıdan onaylayabileceğin, tüm türler arasında geçerli
13:09
that can be valid across all species?
309
777798
3273
kalıplaşmış yargılar var mı?
13:13
NP: Well, I would say there are also
310
781071
1603
NP: Bu kalıpların tersi örnekler
13:14
counter-examples to these stereotypes.
311
782674
1952
olduğunu da söyleyebilirim.
13:16
For examples, in sea horses or in koalas, in fact,
312
784626
3140
Örneğin, denizatlarında veya koalalarda
13:19
it is the males who take care of the young always.
313
787766
3698
yavruların bakımını erkekler üstlenir.
13:23
And the lesson is that it's often difficult,
314
791464
5041
Buradan çıkarabileceğimiz şey
13:28
and sometimes even a bit dangerous,
315
796505
1752
insanlarla hayvanlar arasında paralellikler bulmak
13:30
to draw parallels between humans and animals.
316
798257
2672
çoğunlukla zor ve hatta biraz tehlikeli
13:32
So that's it.
317
800929
2106
Bu.
13:35
DG: Okay. Thank you very much for this great start.
318
803035
2846
DG: Tamam. Bu harika başlangıç için çok teşekkür ederim.
13:37
Thank you, Nicolas Perony.
319
805881
2080
Teşekkürler Nicolas Perony.
ABOUT THE SPEAKER
Nicolas Perony - Animal scientistNicolas 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.
Nicolas Perony | Speaker | TED.com