Как изучение навигации (робо)голубей изменило моё представление об их интеллекте
Велосипедная инфраструктура в Нидерландах прекрасна, и велосипедисты в моём родном Утрехте были бы самыми счастливыми в мире, если бы не одно: голуби. Они часто выходят на велодорожки, что заставило меня в детстве считать их глупыми. Много лет спустя я вновь задумался об их интеллекте, изучая новую статью в журнале PLOS Biology о коллективном интеллекте и маршрутах полёта.
Исследование биологов Такао Сасаки и Доры Биро (2017) показало, как голуби летят домой из определённой точки. Сначала они находят окольный путь, а затем воспроизводят его при каждом следующем выпуске. Однако, когда неопытных голубей объединяли с опытными, их новый маршрут становился чуть эффективнее.
Учёные заменяли самого опытного голубя в паре на наивного в нескольких «поколениях». Стабильные пары продолжали летать по одному (более длинному) пути, а смена поколений заставляла каждое новое поколение немного приближаться к самому прямому маршруту от А до Б. Некоторые учёные видят в этом пример кумулятивной культуры — поведения, которое передаётся через социальное обучение, улучшается и повторяется во времени.
Меня заинтересовало, как голуби этого добиваются. Сасаки и Биро предположили, что птицы могут объединять информацию и оценивать свою эффективность. Я же задался вопросом, возможны ли кумулятивные улучшения маршрута без сложного интеллекта. Для проверки я создал компьютерную модель — упрощённых «робоголубей».
Модель робоголубя состояла из четырёх компонентов:
- Примерное знание цели (дом) по солнцу и магнитному полю Земли.
- Социальная близость — тенденция летать вместе, выравнивая направление.
- Память на маршрут — использование ориентиров для воспроизведения пути.
- Плавность траектории — избегание резких поворотов.
Как и в эксперименте с реальными голубями, я запускал роботов поодиночке, в парах и со сменой поколений. Несмотря на упрощённость (без общения и сложных мыслительных процессов), роботы успешно летели из А в Б, запоминали свои пути и показывали кумулятивные улучшения.
Манипулируя настройками модели, я выяснил условия, при которых пары со сменой поколений превосходили контрольную группу. Также я смог отключать компоненты, чтобы показать, что для улучшений необходимы направление к цели, социальная близость и память на маршрут.
Почему маршруты улучшались? Неопытный робоголубь учился пути у опытного. Но ключевую роль играло то, что у наивного голубя не было предустановленного маршрута, зато было примерное знание цели. Это делало его чуть более склонным сбиваться с пути в направлении цели, что незаметно смещало новый маршрут пары в сторону большей эффективности.
Исследование показало, что кумулятивные улучшения маршрута могут происходить без общения или сложной мысли. Для этого достаточно примерного знания цели, памяти на прошлые пути и стремления держаться вместе.
Значит ли это, что голуби действительно глупы?
Моя модель воспроизвела пути, похожие на данные Сасаки и Биро, и показала, что птицы могут действовать «тупо». Однако оценки параметров модели были весьма разнообразными и немного различались для одиночных полётов, стабильных пар и смены поколений.
Это означает, что голуби — не автоматы: отдельные птицы вели себя по-разному и, возможно, даже адаптировались к обстоятельствам. Хотя их поведение в целом соответствует модели, они могут делать и что-то умное, что модель не улавливает.
Пример этого можно найти в исследовании 2021 года инженера Габриэле Валентини и коллег, которые анализировали данные Сасаки и Биро. Они изучили, кто берёт на себя «лидерство» в парах из опытных и неопытных голубей. Оказалось, что навигация в парах удивительно демократична: и наивные, и опытные голуби инициировали поиск улучшений маршрута. Это уже похоже на форму интеллекта — даже если новые маршруты иногда случайно пересекают велодорожку.