Teoria roiului

Foto: Christian Ziegler

Pe vremuri credeam că furnicile știu ce fac.

Text: Peter Miller

Cele care mărșăluiau pe blatul dulapului meu din bucătărie păreau atât de sigure pe ele, încât m-am gândit că aveau un plan, că știau unde se duc și ce trebuie să facă. Altfel cum ar putea furnicile să organizeze autostrăzi, să construiască mușuroaie sofisticate, să lanseze incursiuni de proporții epice și să facă toate celelalte chestii pe care le fac?

Se pare că m-am înșelat. Furnicile nu sunt niște mici ingineri, arhitecți sau războinici inteligenți – cel puțin, nu ca indivizi. Când e vorba să decidă ce urmează să facă, cele mai multe furnici nu au nici cea mai vagă idee. „Dacă urmărești o furnică încercând să facă ceva, vei fi impresionat de inepția ei“ – spune Deborah M. Gordon, biolog la Universitatea Stanford.

Cum explicăm atunci succesul celor aproximativ 12.000 de specii de furnici cunoscute de pe Pământ? Trebuie să fi învățat și ele ceva în 140 de milioane de ani.

„Furnicile nu sunt deștepte – spune Gordon. Coloniile de furnici sunt.“ O colonie poate rezolva probleme de neconceput pentru fiecare furnică în parte, cum ar fi să găsească drumul cel mai scurt spre cea mai bună sursă de hrană, să împartă diverse sarcini lucrătoarelor sau să apere un teritoriu de vecini. Poate că furnicile sunt mici făpturi prostuțe, ca indivizi, dar când alcătuiesc o colonie reacționează rapid și eficient la condițiile de mediu. Furnicile folosesc ceea ce se numește inteligență colectivă.

De unde provine ea ridică una dintre întrebările fundamentale din natură: cum se combină acțiunile simple ale indivizilor pentru a alcătui comportamentul complex al unui grup? Cum reușesc sute de albine să ia o decizie critică referitoare la stupul lor, dacă multe dintre ele nu sunt de acord? Ce anume permite unui banc de heringi să-și coordoneze mișcările atât de precis, încât își poate modifica direcția într-o clipită, ca un organism unitar, argintiu? Abilitățile colective ale unor asemenea animale – dintre care niciunul nu are imaginea completă a situației, dar fiecare contribuie la succesul grupului – par miraculoase chiar și în ochii biologilor care le cunosc cel mai bine. Totuși în ultimele câteva decenii cercetătorii au descoperit elemente uimitoare.

Un element-cheie pentru o colonie de furnici, de pildă, este că nu are niciun șef. Nu există generali care să comande furnicile-soldat. Nu există manageri care să le dea ordine furnicilor lucrătoare. Regina nu are niciun alt rol în afară de cel de a depune ouă. Chiar și cu o jumătate de milion de furnici, o colonie funcționează perfect, fără niciun fel de conducere – sau, cel puțin, fără una pe care noi să o putem recunoaște. În schimb, se bazează pe nenumărate interacțiuni între furnicile individuale, fiecare dintre ele urmând niște reguli simple, general acceptate. Oamenii de știință descriu un asemenea sistem ca fiind autoorganizat.

Să luăm problema alocării sarcinilor de lucru. În Deșertul Arizona, unde Deborah Gordon studiază furnicile-roșii-secerătoare (Pogonomyrmex barbatus), o colonie calculează în fiecare dimineață câte lucrătoare să trimită în căutarea hranei. Numărul se poate modifica, în funcție de condiții. Au descoperit cumva de curând un depozit de semințe gustoase? E posibil să fie nevoie de mai multe furnici pentru a căra prada. Mușuroiul a fost afectat de o furtună în noaptea trecută? E posibil ca mai multe lucrătoare să fie reținute acasă pentru reparații. O furnică poate fi azi lucrătoare în cuib, iar mâine – gunoier. Dar cum reușește colonia să facă aceste adaptări, dacă nimeni nu conduce treaba? Gordon are o teorie.

Furnicile comunică prin atingere și miros. Când o furnică se întâlnește cu o alta, o adulmecă cu antenele, pentru a afla dacă cealaltă aparține aceluiași mușuroi și unde a lucrat. (Furnicile care lucrează în afara cuibului miros altfel decât cele care rămân înăuntru.) Înainte de a pleca din cuib, în fiecare zi, furnicile care caută hrană așteaptă, în mod normal, întoarcerea patrulelor plecate dis-de-dimineață. Când acestea intră în mușuroi, își ating rapid antenele cu căutătoarele.

„Când o căutătoare are contact cu o furnică din patrulă, este un stimul pentru ea să iasă din mușuroi – spune Gordon. Dar căutătoarea are nevoie de câteva contacte, la intervale nu mai mari de zece secunde, înainte de a ieși.“

Ca să vadă cum funcționează acest mecanism, Gordon și colaboratorul ei, Michael Greene, de la Universitatea din Colorado, Denver, au capturat furnicile care plecau din mușuroi în patrulă într-o dimineață. După ce au așteptat o jumătate de oră, au simulat întoarcerea furnicilor, aruncând mărgele de sticlă la intrarea în mușuroi, la intervale regulate – unele mărgele erau impregnate cu mirosul patrulelor, unele – cu mirosul lucrătoarelor de întreținere, iar altele nu aveau miros. Numai mărgelele impregnate cu mirosul patrulelor le stimulau pe căutătoare să părăsească mușuroiul. Concluzia: căutătoarele se folosesc de ritmicitatea întâlnirilor lor cu furnicile din patrulă pentru a stabili dacă pot să iasă din mușuroi în condiții de siguranță. (Dacă te întâlnești cu furnicile din patrulă în ritmul potrivit, e timpul să pleci în căutarea hranei. Dacă nu, e mai bine să aștepți. E posibil ca afară să bată un vânt prea puternic sau să aștepte o șopârlă înfometată.) După ce furnicile pleacă să caute hrana și încep să o aducă în mușuroi, altele li se alătură, în funcție de ritmul în care căutătoarele se întorc.

„O căutătoare nu se întoarce până nu a găsit ceva – spune Gordon. Cu cât e mai puțină hrană, cu atât durează mai mult până când o găsește și se întoarce cu ea. Cu cât e mai multă hrană, cu atât se va întoarce mai rapid. Deci nu cineva anume decide dacă e o zi bună pentru căutat hrană. Decide colectivul, nu o anumită furnică.“

Iată cum funcționează inteligența roiului: făpturi simple care urmează reguli simple, fiecare acționând în funcție de informația locală. Nicio furnică nu are imaginea de ansamblu a ceea ce se întâmplă. Nicio furnică nu-i spune alteia ce să facă. Unele specii de furnici fac acest lucru mai sofisticat decât altele (Temnothorax albipennis, de pildă, poate evalua calitatea unei potențiale locații pentru cuib folosind criterii multiple). Dar în final – spune Iain Couzin, biolog la universitățile Oxford și Princeton – nu este necesară existența unui lider. „Chiar și comportamentele complexe pot fi coordonate de interacțiuni relativ simple“ – spune el.

Inspirat de eleganța acestei idei, Marco Dorigo, expert în computere la Université Libre, din Bruxelles, și-a folosit în 1991 cunoștințele despre comportamentul furnicilor pentru a crea proceduri matematice de rezolvare a unor probleme umane deosebit de complexe, ca, de pildă, stabilirea traseelor pentru camioane, programarea curselor aeriene sau ghidarea roboților militari.

În Houston, de pildă, o companie, numită American Air Liquide, folosește de ceva vreme o strategie bazată pe comportamentul furnicilor pentru a gestiona o problemă complexă de business. Compania produce gaze industriale și medicale, în special azot, oxigen și hidrogen, în aproximativ o sută de locații din SUA, și le livrează către 6.000 de locații, folosind conducte, automotoare și 400 de camioane. Piețele de energie neregularizate din unele regiuni (prețul electricității se modifică la fiecare 15 minute în anumite regiuni din Texas) adaugă încă un element de complexitate.

„În acest moment, în Houston prețul este de 44 de dolari pe megawatt, pentru un client industrial – spune Charles N. Harper, care supervizează sistemul de aprovizionare de la Air Liquide. Noaptea trecută, prețul a urcat la 64 de dolari, iar luni, când a venit un front de aer rece, a urcat la 210 dolari.“ Compania avea nevoie de o metodă prin care să controleze toate aceste variabile.

Colaborând cu Bios Group (actualmente NuTech Solutions), companie specializată în inteligență artificială, Air Liquide a creat un model pe computer, bazat pe un algoritm inspirat de comportamentul lucrătoarelor plecate după hrană din specia furnicilor-argentiniene (Linepithema humile), o specie care stochează substanțe chimice numite feromoni.

„Când aceste furnici aduc mâncarea în mușuroi, lasă în urma lor o dâră de feromoni, care le indică altor furnici să plece să aducă și ele hrană – explică Harper. Dâra de feromoni se consolidează de fiecare dată când o furnică iese și apoi se întoarce, cam ca atunci când faci o cărare în pădure ca să aduni lemne. Ca urmare, am creat un program, care trimite miliarde de furnici-software să descopere unde sunt cele mai puternice dâre de feromoni, pentru traseele camioanelor noastre.“

Furnicile au dezvoltat o metodă eficientă de a găsi rutele cele mai bune din împrejurimi. De ce să nu le urmăm exemplul? Așa că Air Liquide a combinat abordarea furnicilor cu alte tehnici ale inteligenței artificiale, pentru a ține cont de fiecare permutare din programul uzinei, condițiile meteorologice și traseele camioanelor – milioane de posibile decizii și rezultate pe zi. În fiecare noapte, prognozele privind cererea și costurile de producție sunt introduse în acest model.

„Durează patru ore pentru a rula acest program, chiar și pe cele mai puternice computere pe care le avem – spune Harper. Dar la ora șase, în fiecare dimineață, avem o soluție care ne spune cum ne vom organiza în ziua respectivă.“

Șoferii camioanelor au avut nevoie de ceva vreme pentru a se obișnui cu noul sistem. În loc să livreze gaz de la uzina cea mai apropiată de un client, așa cum procedau înainte, șoferii erau acum puși să ridice încărcătura de la uzina care producea la cel mai scăzut preț, chiar dacă se afla mai departe.

„«Vrei să conduc o sută cincizeci de kilometri?» Pentru șoferi, nu era prea logic“ – spune Harper. Dar pentru companie, economiile realizate au fost impresionante. „Sunt imense. Absolut imense.“

Și alte companii au profitat de pe urma imitării furnicilor. În Italia și Elveția, flotile de camioane care transportă lapte și produse lactate, păcură și diverse produse alimentare folosesc regulile furnicilor căutătoare ca să găsească cele mai bune trasee pentru livrări. În Anglia și Franța, companiile telefonice au făcut conectări mai rapide programând mesajele să poarte feromoni virtuali prin rețea, la fel cum furnicile lasă semnale pentru alte furnici, indicându-le cele mai bune trasee.

Când vorbim despre inteligența roiului, furnicile nu sunt singurele insecte care ne-ar putea învăța lucruri utile. Pe o mică insulă bătută de briză, în largul coastelor sudice din Maine, Thomas Seeley, biolog la Universitatea Cornell, studiază de ceva vreme abilitatea aproape supranaturală a albinelor de a lua decizii corecte. Având până la 50.000 de lucrătoare într-un singur stup, albinele și-au dezvoltat metode de a trece peste diferențele individuale de opinie, ca să facă ceea ce e mai bun pentru colonie. Dacă și oamenii ar putea fi la fel de eficienți în săli de ședințe, comitete bisericești și întruniri ale consiliilor orășenești – spune Seeley –, ne-ar fi mai ușor să luăm decizii privitoare la propriile noastre vieți.

În ultimul deceniu, Seeley, Kirk Visscher, de la Universitatea din California, Riverside, și alții au studiat colonii de albine (Apis mellifera), pentru a vedea cum își aleg un nou cămin. La sfârșitul primăverii, când stupul cel vechi devine prea aglomerat, în mod obișnuit o colonie se divide, iar regina, câțiva trântori și aproximativ jumătate dintre albinele lucrătoare zboară la mică distanță și se adună ciorchine pe ramura unui copac. Aici, albinele își fac bivuac, în timp ce o mică parte din ele pleacă să caute o nouă locuință. Ideal ar fi ca noua locație să fie o scorbură într-un copac, mult deasupra solului, cu o mică gaură de intrare, orientată spre sud, și multe cămăruțe în interior, pentru pui și miere. După ce o colonie alege o locație, de obicei nu se va mai muta de acolo, așa că trebuie să ia decizia corectă.

Pentru a afla cum anume procedează, echipa lui Seeley a aplicat picături de vopsea și mici etichete de plastic, cu ajutorul cărora să identifice toate cele 4.000 de albine din câteva mici roiuri pe care le-au transportat în Insula Appledore, unde se află Laboratorul Marin Shoals. Acolo, într-o serie de experimente, au eliberat fiecare roi pentru a localiza cutiile destinate cuiburilor, pe care cercetătorii le plasaseră pe o latură a insulei, de un kilometru lungime, unde se găsesc tufișuri din belșug, dar copaci sau alte locuri bune pentru cuibărit, aproape deloc.

În cadrul unui test, au amplasat cinci asemenea cutii: patru care nu erau suficient de mari și una care era aproape perfectă. În scurt timp, albinele cercetașe au apărut la toate cele cinci cutii. Când s-au întors la roi, fiecare dintre acestea a executat un dans legănat, îndemnând și alte cercetașe să se ducă să vadă ce și cum. (Aceste dansuri includeau un cod care trimitea către una sau alta dintre cutii.) Forța fiecărui dans reflecta entuziasmul cercetașei pentru locul respectiv. După o vreme, zeci de cercetașe dansau de mama focului cu piciorușele lor micuțe, unele pentru o locație, altele pentru alta, și un norișor de albine bâzâiau în jurul fiecărei cutii.

Momentul decisiv nu s-a produs în ciorchinele principal de albine, ci afară, în jurul cutiilor, unde se adunau tot mai multe cercetașe. De îndată ce numărul de cercetașe vizibile lângă intrarea într-o cutie ajungea aproximativ la 15 – un prag confirmat și de alte experimente –, albinele de la cutia respectivă simțeau că se întrunise cvorumul și se întorceau la roi cu vestea.

„A fost o întrecere – spune Seeley. Care locație avea să adune prima 15 albine?“

Cercetașele din cutia aleasă se răspândeau apoi prin roi, anunțând că era timpul să se mute. După ce toate albinele se încălzeau, decolau către noul lor cămin, care s-a dovedit a fi cea mai bună dintre cele cinci cutii –, lucru care nu a surprins pe nimeni.

Regulile albinelor pentru luarea de decizii – caută o diversitate de opțiuni, încurajează o competiție liberă între idei și folosește un mecanism eficient pentru a îngusta plaja de opțiuni – l-au impresionat pe Seeley atât de puternic, încât acum el le folosește la Cornell, în departamentul său.

„Am aplicat regulile învățate de la albine pentru a conduce ședințele de la facultate“ – spune el. Seeley cere grupului său să identifice toate opțiunile, să facă o vreme un schimb de idei, apoi să-și exprime părerea prin vot secret. „Exact așa procedează roiul de albine, lăsând grupului timpul necesar pentru a scoate la lumină cele mai bune idei, care să și câștige. De obicei, oamenii sunt destul de receptivi la asta.“

De fapt, aproape orice grup care adoptă regulile albinelor va deveni mai inteligent – spune James Surowiecki, autorul lucrării Înțelepciunea mulțimilor. Investitorii de la bursa de valori, oamenii de știință implicați într-un proiect de cercetare, chiar și copiii de la un iarmaroc care ghicesc numărul de bile dintr-un borcan pot să fie grupuri inteligente – spune el –, dacă membrii acestora sunt diverși, gândesc independent și utilizează un mecanism cum ar fi votul, licitația sau stabilirea unei valori medii pentru a lua o decizie colectivă.

Să luăm, de pildă, pariorii de la o cursă de cai. De ce prezic ei cu atâta acuratețe rezultatul unei curse? În momentul când caii pleacă de la bariera de start, cotele afișate pe tabelă, calculate pe baza tuturor pariurilor depuse, prezic aproape întotdeauna rezultatul cursei: în mod normal, caii cu cele mai mici cote termină primii, cei situați pe locul următor, după cote, termină pe locul doi în cursă și tot așa. Motivul – spune Surowiecki – este că pariurile mutuale reprezintă un mecanism aproape perfect de sondare a înțelepciunii mulțimii.

„Dacă te duci la curse, vei găsi un grup foarte divers: experți care își petrec toată ziua studiind atent formularele curselor zilnice, oameni care știu câte ceva despre anumite feluri de cai și alții care pariază la întâmplare, ca femeia căreia îi plac doar caii negri“ – spune el. Ca și albinele care încearcă să ia o decizie, pariorii adună tot felul de informații, nu sunt de acord între ei și ajung să-și distileze judecata colectivă când își depun pariurile.

De asta se întâmplă atât de rar să câștigi când pariezi pe un cal cu cotă foarte mare.

Există un părculeț lângă Casa Albă, în Washington, D.C., unde îmi place să privesc stolurile de porumbei care se rotesc pe deasupra traficului și a arborilor. Mai devreme sau mai târziu, păsările vin să se odihnească pe streșinile clădirilor din jurul parcului. Apoi ceva le tulbură și pleacă din nou în zbor sincronizat.

Păsările nu au un lider. Niciun porumbel nu le spune celorlalți ce să facă. În schimb, fiecare porumbel este foarte atent la cei de lângă el, fiecare pasăre se supune unor reguli simple în timp ce se rotește pe cer. Aceste reguli alcătuiesc un alt tip de inteligență colectivă – una care are mai puțin de-a face cu luarea de decizii și mai mult cu coordonarea precisă a mișcărilor.

Craig Reynolds, cercetător în domeniul graficii pe computer, a fost curios să afle care ar putea fi aceste reguli. Așa că, în 1986, a creat un program, aparent simplu, de direcționare a mișcării, numit „păsăroizi“. În această simulare, obiecte generice asemănătoare păsărilor primeau fiecare câte trei instrucțiuni: 1) să evite să înghesuie „păsăroizii“ din preajmă; 2) să zboare aproximativ în aceeași direcție cu „păsăroizii“ din preajmă; și 3) să stea aproape de „păsăroizii“ din preajma lor. Rezultatul, după punerea în mișcare pe ecranul unui computer, a fost o simulare convingătoare a stolului, incluzând mișcări realiste și imprevizibile.

Pe atunci, Reynolds căuta metode prin care să reprezinte în mod realist animalele în programe TV și în filme (Batman se întoarce, în 1992, a fost primul film care a utilizat metoda lui, prezentând un stol de lilieci și o armată de pinguini).

Demonstrând puterea modelelor cu autoorganizare pentru a imita comportamentul roiului, Reynolds deschidea noi drumuri și pentru ingineria robotică. O echipă de roboți care își putea coordona acțiunile ca un stol de păsări putea oferi avantaje semnificative față de un robot solitar. Răspândit pe o suprafață mare, un grup putea să funcționeze ca o rețea puternică de senzori mobili, adunând informații despre ceea ce se află în jur. Dacă grupul întâlnea ceva neașteptat, putea să se adapteze și să reacționeze rapid, chiar dacă roboții din grup nu erau foarte sofisticați, la fel cum furnicile sunt capabile să vină cu soluții diferite prin încercare și eroare. Dacă un membru al grupului se defecta, alții îl puteau înlocui. Și, cel mai important, controlul grupului putea fi descentralizat, fără ca grupul să depindă de un lider.

Grupul lui Marco Dorigo, de la Bruxelles, conduce un efort european de creare a unui „roimanoid“ – un grup de roboți care să coopereze, având abilități complementare: „picioroboții“, care să transporte diverse lucruri pe sol, „mânoboții“, care să se cațere pe ziduri și să manevreze diverse obiecte, și „ochioboții“, care să zboare prin zonă, furnizând informații celorlalte unități.

Armata așteaptă cu nerăbdare să achiziționeze echipamente cu capabilități similare. Pe 20 ianuarie 2004, cercetătorii au lansat un roi de 66 de roboți de mici dimensiuni într-o clădire de birouri goală, la Fort A. P. Hill, un centru de instruire de lângă Fredericksburg, Virginia. Misiunea: să găsească ținte ascunse în clădire.

Deplasându-se rapid prin holul principal, roboții roșii, lungi de 30 cm, pivotau încoace și-ncolo pe cele trei rotițe ale lor, semănând foarte mult cu niște insecte mari. Cele opt sonare de pe fiecare unitate îi ajutau să evite coliziunile cu pereții sau cu alți roboți. În timp ce se răspândeau prin încăperi, fiecare căuta obiectele care îl interesau cu o cameră mică. Atunci când un robot se întâlnea cu altul, folosea echipamentele de rețea wireless pentru a face schimb de informații („Am explorat eu partea asta de clădire. Tu caută în altă parte!“)

În partea din spate a unei încăperi, un robot a reperat ceva dubios: o minge roz într-o nișă (roiul fusese instruit să caute orice obiect roz). Robotul a încremenit și a transmis o imagine către supervizorul său uman. În scurt timp, alți câțiva roboți au sosit la fața locului, delimitând un perimetru în jurul intrusului roz. În decurs de o jumătate de oră, toate cele șase obiecte ascunse fuseseră găsite. Echipa de cercetători care a derulat experimentul l-a declarat un succes total. Apoi a inițiat un alt test.

Demonstrația făcea parte din proiectul Centiboții, investigație care urmărea să stabilească dacă o sută de roboți ar putea să colaboreze într-o misiune. Dacă reușeau, echipe de roboți ar fi putut fi trimise într-o bună zi  într-un sat ostil, pentru a ataca teroriștii sau a localiza prizonieri; într-o clădire avariată de cutremur, pentru a găsi victime; într-un loc în care au fost deversate accidental substanțe chimice, pentru a examina reziduurile periculoase; sau de-a lungul granițelor, pentru a urmări eventuali intruși.

În natură, desigur, animalele se deplasează chiar și în număr mai mare. Asta pentru că, fiind membri ai unui grup mare, indiferent că este vorba de un stol, un banc sau o turmă, exemplarele individuale își cresc șansele de a detecta prădătorii, de a depista hrană, de a-și găsi o pereche sau de a urma traseul unei migrații. Pentru aceste animale, coordonarea mișcărilor în cadrul grupului poate fi o chestiune de viață și de moarte.

„Este mult mai dificil pentru un prădător să evite să fie reperat de o mie de pești, decât să evite să fie reperat de un singur pește – spune Daniel Grünbaum, biolog la Universitatea Washington. Vestea apropierii unui prădător se răspândește rapid într-un banc de pești, pentru că fiecare individ simte, după comportamentul vecinilor săi, că se petrece ceva.“

Când un prădător atacă un banc de pești, grupul este capabil să se răspândească după modele care fac aproape imposibilă urmărirea unui individ. Grupul poate să explodeze într-o clipită, creând un fel de bulă mișcătoare în jurul prădătorului, ori poate să se fractureze în grupuri, înainte de a se reuni și a se îndepărta înot.

Și animalele de uscat procedează cam la fel, după cum a observat în 2003 Karsten Heuer, biolog expert în specii sălbatice, când el și soția sa, Leanne Allison, au urmărit o turmă uriașă de caribu timp de cinci luni. Călătorind pe o distanță de mai bine de o mie cinci sute de kilometri împreună cu animalele, ei au studiat migrația pornind din Yukon, teritoriul unde iernau, în nordul Canadei, și ajungând până în locurile unde își nasc puii, în Refugiul Arctic Național pentru Specii Sălbatice, din Alaska.

„Este greu de descris în cuvinte, dar când turma era în mișcare, semăna foarte mult cu umbra unui nor care trecea peste peisaj sau cu o masă de piese de domino care se dărâmau simultan și își schimbau direcția – spune Karsten. Era ca și cum fiecare animal știa ce avea să facă vecinul său și vecinul aceluia și așa mai departe. Nu existau anticipări sau reacții. Nu existau cauze și efecte. Pur și simplu se întâmpla.“

Într-o zi, când turma se strecura printr-o viroagă ca printr-o pâlnie, la liziera pădurii, Karsten și Leanne au zărit un lup care se apropia pe furiș. Turma a reacționat folosind un sistem clasic de apărare al roiului.

„Când lupul a ajuns la o anumită distanță de caribu, turma a devenit extrem de atentă – spune Karsten. Acum nu mai era nicio mișcare. Toate animalele s-au oprit, foarte vigilente, privind cu atenție.“ Încă o sută de metri și lupul a depășit un nou prag. „Cel mai apropiat caribu s-a întors și a fugit, iar această reacție s-a propagat ca un val prin întreaga turmă, până când toate animalele fugeau. Timpii de reacție erau parcă dintr-o altă lume. Animalele care erau cel mai aproape de lup, în partea din spate a turmei, arătau ca o pătură care se desface și se zdrențuiește, ceea ce, din perspectiva lupului, trebuie să fi fost extrem de derutant.“ Lupul a urmărit un caribu după altul, pierzând teren de fiecare dată când își schimba ținta. În final, turma a scăpat peste coama dealului, iar lupul a rămas gâfâind și înfulecând zăpadă.

Pentru fiecare caribu, riscurile nu ar fi putut fi mai mari, însă manevrele evazive ale turmei nu indicau panică, ci precizie. (Imaginați-vă ce haos s-ar produce dacă un lup înfometat ar fi eliberat într-o mulțime de oameni.) Fiecare caribu știa când e momentul să fugă și în ce direcție să se ducă, chiar dacă nu știa exact de ce. Niciun lider nu era răspunzător pentru coordonarea restului turmei. În schimb, fiecare animal se supunea unor reguli simple, perfecționate în mii de ani de atacuri ale lupilor.

Aceasta este calitatea inteligenței roiului. Indiferent că discutăm despre furnici, albine, porumbei sau caribu, ingredientele unui comportament de grup inteligent – control descentralizat, reacție la stimulii locali, reguli simple și fundamentale – se combină pentru a forma o strategie abilă de a face față unor situații complexe.

„Încă nu știm ce altceva mai putem face cu aceste informații – spune Eric Bonabeau, expert în teoria complexității și cercetător-șef la Icosystem Corporation, din Cambridge, Massachusetts. Noi nu suntem obișnuiți să rezolvăm probleme descentralizate pe căi descentralizate. Nu putem controla un fenomen emergent, precum traficul, punând semne de circulație și semafoare pretutindeni. Dar ideea de a modela traficul ca un sistem cu autoorganizare mi se pare absolut incitantă.“

Grupări sociale și politice au adoptat deja tactici ale roiului în formă primară. În timpul demonstrațiilor de masă de acum opt ani în Seattle, activiștii antiglobalizare au folosit dispozitive de comunicare mobile pentru a răspândi rapid veștile despre mișcările poliției, transformând o mulțime, altfel haotică, într-o „masă inteligentă“, capabilă să se disperseze și să se regrupeze ca un banc de pești.

Cele mai mari schimbări s-ar putea produce pe internet. Gândiți-vă cum folosește Google inteligența de grup pentru a găsi ce anume căutați. Când introduceți datele pentru o căutare, Google parcurge miliarde de pagini de web de pe serverele sale, pentru a le identifica pe cele mai relevante. Apoi le ordonează în funcție de numărul de pagini cu trimiteri către ele, numărând trimiterile ca pe voturi (cele mai populare site-uri au voturi mai „grele“, deoarece este mult mai probabil să fie de încredere).  Paginile care primesc cele mai multe voturi sunt listate primele în rezultatele căutării. În acest mod – spune Google  – „site-ul folosește inteligența colectivă a internetului pentru a stabili importanța unei pagini“.

Wikipedia, o enciclopedie gratuită bazată pe colaborare, s-a dovedit, de asemenea, a fi un mare succes, cu milioane de articole în peste 200 de limbi despre tot ce se află sub soare, fiecare articol putând fi scris de oricine sau editat de oricine. „Acum este posibil pentru un număr uriaș de oameni să gândească împreună, în modalități pe care nu ni le-am fi imaginat niciodată în urmă cu câteva decenii – spune Thomas Malone, de la noul Centru pentru Inteligență Colectivă, din cadrul MIT. Niciun om nu știe tot ce este necesar pentru a face față problemelor cu care ne confruntăm, ca societate, de pildă îngrijirea sănătății sau schimbarea climei, dar împreună, în colectiv, știm mult mai multe decât am reușit să aflăm până acum.“

Asemenea idei subliniază un adevăr important despre inteligența colectivă: mulțimile tind să fie înțelepte numai dacă indivizii care le alcătuiesc acționează responsabil și iau propriile lor decizii. Un grup nu poate fi inteligent dacă membrii săi se imită unul pe altul, sunt sclavii impulsurilor sau așteaptă să le spună altcineva ce să facă. Atunci când un grup este inteligent, indiferent că este alcătuit din albine sau avocați, se bazează pe membrii săi, fiecare făcându-și treaba. Pentru aceia dintre noi care, uneori, se întreabă dacă merită să recicleze încă o sticlă pentru a diminua impactul omului asupra planetei, concluzia este că acțiunile noastre contează, chiar dacă noi nu vedem în ce fel.

Gândiți-vă la o albină care merge prin interiorul stupului. Dacă un vânt rece lovește stupul, ea va tremura pentru a genera căldură și, în acest mod, va ajuta cel mai apropiat pui să se încălzească și el. Ea nu știe că sute de lucrătoare din alte părți ale stupului fac același lucru, în același timp, în avantajul generației viitoare.

„O albină nu vede niciodată imaginea de ansamblu mai mult decât tine sau decât mine – spune Thomas Seeley, expertul în albine. Niciunul dintre noi nu știe de ce anume are nevoie societatea, ca întreg, dar ne uităm în jur și spunem: «A, e nevoie de un voluntar la școală sau ca să tundă peluza din fața bisericii sau ca să ajute într-o campanie politică.»“

Dacă vă căutați un model într-o lume a complexității, există și variante mai nefericite decât să imitați o albină.



Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*