Ловля теории коллективного поведения

Исследователи из Университета Цукубы использовали продвинутые метрики из теории информации для описания коллективного поведения небольших стай рыб аю. Они обнаружили, что общая динамика заметно отличалась для групп из трёх и более особей по сравнению с меньшими группами, даже на очень коротких временных масштабах. Эта работа может помочь пролить свет на фундаментальные проблемы теории сложности и способствовать разработке кооперативных биомиметических роевых роботов.

Некоторые из самых сложных научных вопросов сегодня связаны с одной фундаментальной проблемой: как сложная динамика может возникать из простых локальных взаимодействий? Например, стаи рыб и птиц могут двигаться и поворачивать почти идеально синхронно без какого-либо контроля «сверху» от лидера. Для продвижения в этом вопросе используется интегрированная теория информации (IIT), предоставляющая математический аппарат для измерения того, как информация передаётся туда и обратно от индивидов к группе в целом.

Команда под руководством профессора Такаюки Ниидзато из Университета Цукубы изучала плавание рыб аю, мелких рыб, родственных корюшковым. Аю случайным образом отбирали и помещали в аквариум группами по две, три, четыре или пять рыб.

Профессор Ниидзато объясняет: «Траектория каждой рыбы отслеживалась, и компьютер вычислял три бинарных параметра для каждой рыбы на каждом временном шаге. Эти параметры были следующими: находится ли рыба-субъект близко к другой рыбе, поворачивает ли рыба и находится ли другая рыба в её поле зрения. Мы обнаружили, что за времена от 40 миллисекунд до одной секунды группа из трёх рыб вела себя совсем иначе, чем пара».

В этом исследовании «интегрированная информация» количественно определяла, в какой степени причину и следствие в системе можно объяснить репертуарами её компонентов. А «интегрированная концептуальная информация» использовалась как выражение коллективного действия группы рыб, грубо говоря — насколько поведение отдельных членов зависит от поведения группы.

«Цель IIT — попытаться сместить парадигму от "что система делает" к "что система есть". Первое пытается анализировать систему на основе наблюдаемого поведения, а второе — определить её внутреннюю причинную структуру», — говорит профессор Ниидзато.

Эта работа может помочь продвинуться в решении действительно сложных вопросов, касающихся групповой динамики, которая естественным образом возникает, когда простые компоненты объединяются в сложную группу. Это также может помочь в разработке «роевых» роботов, которые, подобно стаям рыб или колониям муравьёв, используют этот принцип для достижения сложных целей.