Слизевик проливает свет на интеллект организмов без нейронов

Как организмы без мозга принимают решения? Большинство форм жизни лишены мозга, а подавляющее большинство организмов на Земле вообще не имеют нейронов. Растения, грибы и бактерии сталкиваются с той же проблемой, что и люди — им нужно делать оптимальный выбор в сложном и изменчивом мире, чтобы выжить, — но часто без помощи даже простой нервной системы.

Команда исследователей из Технологического института Нью-Джерси (NJIT), Сиднейского университета, Университета Шеффилда и Университета Лидса изучила эту проблему на примере одноклеточного слизевика Physarum polycephalum. Эта гигантская клетка, обитающая в тенистых, прохладных и влажных районах лесов, может разрастаться до нескольких квадратных метров. Она распространяется в поисках добычи (грибов, бактерий, разлагающейся растительной массы), вытягивая похожие на ложноножки отростки.

Не будучи ни растением, ни животным, ни грибом, P. polycephalum стал неожиданным объектом для изучения когнитивных способностей благодаря впечатляющим навыкам решения задач. В предыдущих исследованиях было показано, что слизевик может решать лабиринты, делать сложный выбор, предвосхищать периодические события, запоминать места, строить эффективные транспортные сети и даже принимать иррациональные решения — способность, долгое время считавшуюся побочным продуктом работы мозга.

В данном исследовании учёные проверили способность слизевика к принятию решений с помощью классического теста для людей, птиц и других организмов с мозгом — задачи о двухруком бандите (two-armed bandit problem). В этой задаче испытуемый имеет два рычага, каждый из которых даёт случайно определяемую награду. Один рычаг в среднем даёт более высокую награду. Задача участника — решить, когда прекратить исследовать оба варианта и перейти к использованию только одного, чтобы максимизировать выигрыш. Этот феномен называется компромиссом между исследованием и эксплуатацией (exploration-exploitation tradeoff).

Исследователи адаптировали тест для слизевика, предоставив ему выбор исследовать два противоположных направления. В каждом направлении организм встречал отдельные участки с пищей, распределённые более или менее регулярно. В одном направлении таких участков было больше. Учёные наблюдали, как далеко слизевик будет исследовать каждое направление, прежде чем переключиться на эксплуатацию только одного из них.

Результаты экспериментов показали, что слизевик сравнивает относительное качество нескольких вариантов, чаще всего выбирая направление с более высокой общей концентрацией пищи. Он способен суммировать количество встреченных участков пищи в каждом направлении, а также количество пищи на каждом участке, чтобы принимать правильные и адаптивные решения о направлении дальнейшего движения.

Алгоритм принятия решений слизевика можно математически описать как тенденцию эксплуатировать среду пропорционально полученному в прошлом опыте вознаграждению. По вычислительной сложности этот алгоритм находится между простыми реактивными эвристиками и требующими больших вычислений алгоритмами оптимальной производительности, при этом демонстрируя очень хорошие относительные результаты.

«Работа с Physarum постоянно бросает вызов нашим предубеждениям о минимальном биологическом „оборудовании“, необходимом для сложного поведения», — говорит Саймон Гарнье, доцент биологии в NJIT и главный исследователь.

Хотя биологический субстрат этого алгоритма ещё предстоит идентифицировать, данное исследование даёт представление о древних механизмах принятия решений и предполагает, что фундаментальные принципы принятия решений, обработки информации и даже познания являются общими для разнообразных биологических систем.