Matematycznie najlepsza strategia poszukiwania pożywienia jest ewolucyjnie wbudowana w zwierzęta
W laboratorium Jimeny Berni w Sydney larwy muszek owocówek przemieszczają się w szalkach w poszukiwaniu jedzenia. Uczona wie, że larwy są wiecznie głodne i gdy tylko mogą poszukują pożywienia. Jednak w przypadku tych akurat larw sam sposób poszukiwania żywności był zaskakujący. Berni zmodyfikowała je bowiem genetycznie tak, by nie tylko nie miały funkcjonalnego mózgu, ale również by nie odbierały sygnałów dotykowych z otoczenia.
Berni, która specjalizuje się w badaniu układu nerwowego Drosophila, chciała wiedzieć, co powoduje, że larwa nadal żeruje, mimo iż została pozbawiona neuronów pozwalających jej na kontrolowanie mięśni oraz pozbawiona sygnałów z zewnątrz.
Okazało się, że larwy poruszały się według szczególnego wzorca, który jest dobrze znany współpracownikowi Berni, profesorowi Davidowi Simsowi z Marine Biological Association w Plymouth w Wielkiej Brytanii. Sposób poszukiwania pożywienia przez larwy owocówki był taki, jak... wykorzystywany przez rekiny.
Zwykle o tym, co zrobić dalej decydujemy dzięki odbieraniu sygnałów z otoczenia i łączeniu ich z informacjami przechowywanymi w mózgu. Jednak wielu zwierzętom brakuje użytecznych informacji np. pomagających ich znaleźć pożywienie. W takim wypadku, jak wiemy od ponad dwóch dekad, wiele gatunków zwierząt stosuje specyficzny typ przypadkowego ruchu, zwanego ruchem Levy'ego. To połączenie chaotycznych ruchów zestawione w odpowiedniej proporcji z ruchem po linii prostej. Tak np. poszukują pożywienia rekiny, albatrosy czy lisy. Kręcą się przez jakiś czas po swojej okolicy, a gdy niczego nie znajdą, przemierzają pewien odcinek w linii prostej i znowu zaczynają chaotycznie przeczesywać okolicę.
Jako, że wiele gatunków wykorzystuje ruch Levy'ego, sugeruje to, że ewolucja wyposażyła układ nerwowy zwierząt w możliwość generowania spontanicznego wzorca poszukiwań, który jest bardziej efektywny niż inne strategie poszukiwania na ślepo.
Biolodzy zainteresowali się ruchem Levy'ego, gdy w 1996 roku Ganghi Vishwanathan i jego zespół stwierdzili, że trasa lotu albatrosów wygląda, jak ruchy Levy'ego. Byłem wtedy doktorantem i chciałem lepiej zrozumieć wolną wolę, mówi Viswanathan, który obecnie jest profesorem fizyki na Federalnym Uniwersytecie Rio Grand do Norte w Brazylii. Uczony chciał przeanalizować wzorzec przemieszczania się ludzi, by sprawdzić, czy można do tego dopasować jakieś zasady statystyki. Jednak nie dysponował użytecznymi danymi. Okazało się, że istnieją informacje na temat ruchu albatrosów, więc uczony zajął się właśnie nim. Jego odkrycie, że albatrosy wykorzystują ruch Levy'ego, spotkało się z dużym zainteresowaniem biologów i ekologów, a sam Viswanathan zaczął bliżej badać to zagadnienie. Trzy lata później opublikował kolejną pracę, w której dowodził, że ruch Levy'ego to – z matematycznego punktu widzenia – najlepsza strategia poszukiwania pożywienia w sytuacji, gdy nie mamy żadnych danych na temat jego lokalizacji.
Praca zdobyła wielki rozgłos i wywołała równie wielkie kontrowersje. Trudno bowiem było uwierzyć, że zwierzęta spontanicznie wykorzystują najlepsze matematyczne strategie. Ponadto wciąż brak było większej liczby obserwacji to potwierdzających. Zoolodzy nie dysponowali dokładnymi danymi dotyczącymi sposobu poruszania się zbyt wielu gatunków dzikich zwierząt, a matematycy nie dysponowali odpowiednimi metodami ich analizowania. Jednak niektórzy uczeni postanowili bliżej przyjrzeć się temu problemowi.
Jednym z nich był Sims. Jego badania długoszparów wykazały, że rzeczywiście w poszukiwaniu planktonu wykorzystują one ruch Levy'ego. Było to tak widoczne w uzyskanych danych, że Sims przeanalizował dostępne informacje dotyczące ruchu żarłaczy błękitnych, samogłowowatych, pingwinów, tuńczyków i żółwi skórzastych. Wszędzie, w większym lub mniejszym stopniu, widoczne były ruchy Levy'ego. Coraz więcej dowodów wskazywało na to, że gdy zwierzę nie pamięta, gdzie jest pożywienie, lub gdy nie ma żadnych informacji na ten temat, spontanicznie wykorzystuje ruchy Levy'ego.
W środowisku biologów pojawił się spór o to, czy wykorzystywanie ruchów Levy'ego wyewoluowało dlatego, że jest to najlepsza strategia znalezienia pożywienia czy też zwierzęta stosują tę strategię, gdyż wiedzą, że pożywienie i informacja na jego temat jest rozłożona tak, a nie inaczej. Wiemy bowiem, że niektóre gatunki małp wykorzystują ruchy Levy'ego gdy eksplorują otoczenia, ale wszystko wskazuje na to, że jednak wykorzystują zmysły do odnalezienia w ten sposób pożywienia. Nie są to więc ruchy spontaniczne.
Co więcej, wiemy też, że ruchy Levy'ego są wykorzystywane m.in. przez limfocyty T podczas poruszania się w mózgu czy też przez pyłki i nasiona podczas rozprzestrzeniania się otoczeniu. Jest to więc zagadnienie złożone, wykraczające poza pojedyncze przypadki i mechanizmy. Np. niektórzy naukowcy twierdzą, że przyczyną wykorzystywania przez albatrosy ruchów Levy'ego jest fakt, że w rzeczywistości zapachy roznoszą się zgodnie z ruchami Levy'ego, a albatrosy jedynie podążają ich drogą.
I właśnie po to, by sprawdzić prawdziwość tej hipotezy, Berni i Sims przeprowadzili eksperymenty na larwach owocówek. Pozbawili je mózgu i wszelkich zmysłów, by sprawdzić, czy ruchy Levy'ego są generowane spontanicznie czy też są odpowiedzią na sygnały z zewnątrz.
Ich najnowsze badania wykazały, że zwierzęta pozbawione sygnałów z zewnątrz spontanicznie korzystają z ruchów Levy'ego. Teraz już nie powinniśmy pytać czy ale kiedy zwierzęta wykorzystują ruchy Levy'ego. Ponadto wrodzona zdolność do ich generowania musi mieć podłoże ewolucyjne, mówi Viswanathan.
Berni i jej zespół rozpoczęli już kolejny etap badań. Wyizolowali układ nerwowy owocówki i badają jego aktywność pod mikroskopem. Do pracy zaangażowano też zaawansowane modele matematyczne. Inne grupy naukowe prowadzą badania, które wskazują, że rych Levy'ego są wykorzystywane też przez nicienie i dżdżownice.
Komentarze (12)
Sławko, 15 czerwca 2020, 17:44
Przecież dokładnie tak samo zbieram grzyby. Jak nic nie znajduję, to idę w inne miejsce i przeczesuję okolicę itd. Owszem, wybieram okolicę, gdzie widzę z daleka, że mogę się tam spodziewać grzybów, ale de facto cały proces także wygląda jak ruchy Levy'ego. Nie szukam grzybów idąc przez las metr po metrze.
tempik, 15 czerwca 2020, 19:54
To chyba trochę nietypowo. Ja obserwuję 3 algorytmy u grzybiarzy, a właściwie 4.
1: podążanie laserowo wyznaczoną ścieżką z nosem przy ziemi, nawrót i tak cały zagajnik
2: podążanie za innym grzybiarzem, nawet jak ten po prostu idzie w krzaki wy..rać się
3: podążanie w miejsce gdzie nie ma ludzi, przecież tam muszą być grzyby!
4: lot motyla, totalny chaos.
Ja stosuję 1+4 w zależności od gatunku na jaki poluję.
lester, 16 czerwca 2020, 00:48
Przez cały artykuł miałem z tyłu głowy tę myśl. To chyba jakiś atawizm
Ja modyfikuję 1 zależnie od tego co widzę na perymetrze. Może nie jest to dokładne przetrząśnięcie młodniaka, ale prawie zawsze zaraz przypałęta się pkt.2 - wtedy bierz co twoje byle szybciej i idź byle dalej od takiego "kleszcza". Za pkt.2 to bym zabijał delikwentów. Trójka to u mnie klasyka - lubię w lesie być sam, nawet jeśli mniej zbiorę. A czwórka to kiedy są grzyby i nie mam obranego celu do którego po woli, ale konsekwentnie podążam
Sławko, 16 czerwca 2020, 09:49
Opisywałem sytuację sam na sam z lasem i grzybami. Pojawienie się konkurenta/ów chyba zawsze zmienia strategię zwłaszcza, gdy zaczyna on włazić na "twój" upatrzony rewir. Z tego właśnie powodu sam za innymi grzybiarzami nie łażę.
W tym chaosie może też kryć się metoda. Przeanalizuj ten chaos (użyj GPS-a), a może odkryjesz, że tak naprawdę stosujesz jakiś algorytm, o którym nie zdajesz sobie sprawy. Te ruchów Levy'ego także mogą pozornie wyglądać na chaos, zwłaszcza dla kogoś, kto nie zna tematu.
Afordancja, 16 czerwca 2020, 10:17
hm... to ja mam całkiem inną strategię i żadną z pozostałych.
5. Patrzysz jakie drzewa rosną gdzie, dołączasz doświadczenie z poprzednich eskapad (jeżeli w tym lesie to analizujesz te miejsca gdzie ostatnio coś było). I w zależności od rodzaju drzew czy też podłoża idziesz tam szukać.
GrupoCzytacz, 16 czerwca 2020, 10:19
Zagadnienie losowych strategii poszukiwaczych jest badane od wielu lat. Odwołuje się ono do dwóch ważnych koncepcji: ruchu Browna i lotów Levy'ego, które mają swój bardziej fizyczny odpowiednik - spacery Levy'ego. Ruch Browna ze względu na małe długości skoków słabo nadaje się do przeszukiwania dużych obszarów, a przez to do poszukiwania zasobów które nie występują w obfitości i są rozrzucone w dużym obszarze. W takiej sytuacji, ze względu duże prawdopodobieństwo wykonania długiego skoku o wiele lepsze własności mają loty Levy'ego. Dlatego istnieją sytuacje, kiedy to właśnie spacery Levy'ego, a właściwie obcięte spacery Levy'ego mogą być optymalne. W spacerach Levy'ego zwierzę porusza się ze skończoną prędkością a długości skoków losowane są rozkładu prawdopodobieństwa, który ma ogony typu prawa potęgowego. Dzięki temu pojawiają się sekwencje długich i krótkich skoków. Dodatkowo długie przemieszczenia są przerywane, gdy zostanie "coś" znalezione. Wszysko to sprawia, że trajektoria nie jest ograniczona do małego obszaru przestrzeni.
Sytuacja jest oczywiście bardziej złożona. Optymalne strategie poszukiwawcze mogą się barzdzo różnić. Znaczenie ma między innymi to czy poszukiwanie jest destruktywne/niedestruktywne, czy zasoby odtwarzają się, jak rozmieszczone są zasoby, ile ich jest, czy położenie zasobów jest przewidywalne, czy zwierzę zna dany obszar .... . Zwierzęta także uczą się, wykorzystują korelacje, mogą przekazywać sobie informacje (np. mrówki, pszczoły), ... . Dlatego wydaje się, że na losowe strategie poszukiwacze należy patrzyć się jako na pierwsze, bardzo zgrubne przybliżenie. Stosowane głównie w poaczątkowych etapach poszukiwań wtedy, gdy na prawdę nie wiemy gdzie szukać.
Praca o albatrosach z 1996 roku istotnie wywołała kontrowersje. Stało się tak jednak nie dlatego, że trudno było zaakceptować "losowe stretegie poszukiwawcze", tylko dlatego, że uzyskane dane zostały nie w pełni poprawnie zinterpretowane. Statystyczne własności ruchu Browna, lotów Levy'ego oraz spacerów Levy'ego są doskonale znane i akceptowane.
Generalnie zachęcam do lektury oryginalnego artykułu:
https://www.quantamagazine.org/random-search-wired-into-animals-may-help-them-hunt-20200611
peceed, 20 czerwca 2020, 01:07
Widzę analogię do takiego żerowania w zdobywaniu przez siebie wiedzy: często wybierałem przypadkową książkę/artykuł i potem (w epoce interentu) podążałem za odnośnikami krążąc w temacie.
cyjanobakteria, 20 czerwca 2020, 01:22
To jest bardziej stos, FILO (first in, last out), a zakładek i plików z linkami tylko przybywa. Od czasu do czasu trzeba zrobić miękki reset
Antylogik, 23 czerwca 2020, 13:56
Dobrze piszesz, ale myślę, że mało kto tutaj rozumie o co w tym chodzi albo wydaje mu się, że rozumie, dlatego powinieneś dodać wyjaśnienie. Różnica między błądzeniem przypadkowym a ruchem Levy'ego jest taka, że to pierwsze ma skończoną wariancję, a to drugie nieskończoną, dlatego ogony rozkładu nie schodzą do zera (czyli ma grube ogony) jak w przypadku ruchu Browna i odchylenie może być dowolnie duże. Ponieważ w praktyce tak być nie może, stworzono model obciętych ruchów Levy'ego. Fakt nieskończoności wariancji jest możliwy dlatego, że matematyczny ruch jest nieciągły, a więc następują przeskoki w sposób nielokalny. Ta nielokalność jest możliwa tylko w świecie kwantowym, a w makroskali zawsze będziemy mieli do czynienia z ciągłością ruchu - w związku z tym to co nazywane tutaj jest ruchem w linii prostej w losowym przedziale czasu nie może być uznane za skok Levy'ego, a co za tym idzie cały opisany w tym artykule ruch nie jest ruchem Levy'ego sensu stricte, a jedynie jego przybliżeniem. Dlatego zapewne bardziej precyzyjny byłby jakiś model przełącznikowy, w którym losowy "skok" jest tak naprawdę ruchem deterministycznym po linii prostej.
peceed, 23 czerwca 2020, 20:08
Nigdy nie miałem serca kasować, dlatego wszystko trzymałem w sesjach - wychodzą bardzo zgrabne bryki, czasem na 150 - 200 "stron".
Oczywiście niezbędne są pionowe paski stron, (niektóre można dodatkowo przewijać)
Wyszedł pyszny dowcip o naukowcach
cyjanobakteria, 23 czerwca 2020, 21:26
Musisz mieć dużo RAMu W IT artykuły się szybko dezaktualizują, więc jak czegoś nie przeczytam w ciągu 2-3 lat, to wiedza ma już często małe znaczenie. W innych dziedzinach jest trochę lepiej, ale rozwój przyspiesza. Z resztą zauważyłem, że zmieniają mi się zainteresowania, więc często to, co chciałem przeczytać, później mnie już nie interesuje.
peceed, 23 czerwca 2020, 21:50
Jeszcze jedna obserwacja: to może być bardzo dobra prymitywna strategia wyżerania, konieczna do zastosowania w sytuacji, kiedy nie jesteśmy w stanie efektywnie pamiętać otoczenia.
Tak naprawdę należy na spojrzeć na to jako minimalizowanie szansy powrotu do miejsca gdzie już byliśmy.
I teraz bomba: statystyczna gęstość rozłożenia pożywienia nic nie zmienia w tym rozumowaniu, strategia wyżerania płynnie przechodzi w strategię poszukiwania wykorzystującą w najlepszy możliwy sposób bezstanową informację o tym gdzie byliśmy, a to czy już szukamy czy jeszcze wyżeramy to tylko funkcja gęstości pożywienia.
Najprostszy sposób na dodanie inteligencji do takiego postępowania to skracanie skoków gdy coś zjedliśmy (stąd ospałość po jedzeniu umożliwiającą penetrację lokalnych skupisk pożywienia, zwiększanie gdy robimy się lekko głodni (to ta irytacja/pobudzenie przed posiłkiem) i zmniejszanie wigoru po większym wysiłku (zmęczenie)
Jak widać wcale nie potrzeba wiele sterowania do takiego poruszania się, strategia wygląda na emergentną w banalny sposób.
Jak kupiłem sobie 8GB w 2007r. to wszyscy pytali się po co mi taka gigantyczna ilość pamięci
Nie powiedziałem że jakoś często wracałem do takich snapshotów, prawie nigdy. Po prostu było mi żal kasować informacje.