Kolektivno vedenje | Proti AI

Ribolov za vpogled

Kolektivno vedenje je mogoče opaziti povsod okoli nas. Kar v resnici opredeljuje modele kolektivnega vedenja, je to, da ni globalnega orkestratorja, ki bi usmerjal nobeno moč, temveč je veliko posameznih agentov, ki med seboj lokalno komunicirajo ali sodelujejo, kar jim omogoča, da se uskladijo ali uskladijo s prebivalstvom.

Kolektivno vedenje lahko začnemo modelirati v dveh načinih, lagrangijskem ali eulerskem. Za model Lagrangian je strategija modeliranja zasnovana individualno, kjer se gibanje vsakega posameznika simulira na podlagi preprostih pravil za njihove interakcije: pogojev razdalje med člani skupine. To nato omogoča upoštevanje nastajajočih kolektivnih predlogov. Ta oblika modeliranja je močno vplivala na pretekle raziskave migracije in gibanja rib, osredotočene na gensko določene vzorce. Skoraj v vsakem okolju na svetu živijo prebivalci, ki se močno zanašajo na svoje fizično okolje; okoljih, ki se spreminjajo v različnih stopnjah sprememb in močno dajejo prednost posameznikom, ki se lahko učijo.

Za proučevanje premikov kobilic je bil uporabljen pristop Eulerijevega modeliranja za združevanje v kombinaciji s Projektivno simulacijo (prejšnja objava bloga je vse o tem). Osredotočilo se je predvsem na razvoj gostote živali z uporabo enačb, ki so podobne statistični mehaniki ali dinamiki tekočin. Rezultati študije kobilic so pokazali, da je "samotno kobilico postalo nestabilno, ko je gostota populacije dosegla kritično vrednost." To je lahko zelo koristno za razumevanje ravnanja z invazivnimi vrstami, kot so invazije žuželk.

Ampak zakaj?

"Razumevanje, kako družbeni vpliv oblikuje biološke procese, je osrednji izziv, bistven za doseganje napredka na različnih področjih, od organizacije in razvoja usklajenega kolektivnega delovanja med celicami ali živalmi do dinamike izmenjave informacij v človeški družbi."

"Med kugami puščavska kobilica lahko škodi preživljanju ene desetine svetovnega prebivalstva." (Organizacija Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo)

Statistično modeliranje z novimi AI tehnikami ima velik potencial pri osvetljevanju skritih mehanizmov za kolektivnim vedenjem. Omogočajo širitev empiričnih študij, ki pomagajo in so privedle do razvoja nove matematike in izboljšav numeričnih simulacijskih algoritmov.

Preostali del tega spletnega dnevnika bo osvetlil raziskavo, opravljeno na oddelku za kolektivno vedenje Max Planck s sedežem na Univerzi v Konstanzu na jugu Nemčije. Trenutno imajo tri laboratorije, ki jih vodita Iain Couzin, direktor oddelka, Damien Farine, in Alex Jordan. "Max Planck Society ima svetovno vodilno mesto s 33 Nobelovimi priznanji za njihove znanstvenike."

Osredotočil se bom na delo dr. Iaina Couzina in njegovega raziskovanja o ribjih šolah: "njegovo delo želi razkriti temeljna načela, na katerih temelji kolektivno vedenje."

Šola rib

Uporaben sistem za študij od:

  • Številne izzive morajo rešiti v nepredvidljivem okolju.
  • Vsak posameznik prevzame senzorične podatke in reagira na določena gibanja, ki sovpadajo s populacijo.

Živali usklajujejo gibanje, da se izognejo plenilcem kot enoti. Napovedi so za kolektivno vedenje težavne, saj obstaja veliko novih lastnosti. Nekatere ali večina so lahko nepričakovane lastnosti posameznih komponent. Zato so šole rib, preprosta organizacija, za nas še vedno tako skrivnostne.

Katera pravila uporabljajo za prevajanje senzoričnih znakov?

Izzivi in ​​namestitev laboratorija

Pri poskusu sledenja rib, ki se premikajo v delih sekunde, postane dokaj težko! Sodobna tehnologija jim je omogočila, da imajo kamere z zelo visoko hitrostjo slike stotine krat na sekundo slediti gibanju vsakega posameznika.

Izvedli so ga v velikem zaprtem rezervoarju, polnem rib. Uporabili so štiri strešne kamere, ki so bile časovno sinhronizirane skupaj, nato pa so grafalno zašili potoke v en velik pogled na rezervoar.

Cilj je bil uporabiti matematične in računske tehnike, da bi ugotovili, kako posamezniki prejemajo zapletene senzorične informacije in jih v delih sekunde pretvorijo v gibanje.

Laboratorijski vpogled

Kvantitativno dokazuje in razkriva, kako nastajajoča kolektivna vedenja izhajajo iz interakcij gibanj posameznih agentov znotraj sistema. S stotimi poskusi, ki so jih predstavili ribi iz devetih družin, je ekipi dr. Couzina uspelo pokazati, da odločitve o pobegu rib urejajo ohranjeni sklopi pravil odločanja.

Kako ravnanje posameznika vpliva na vedenje skupine?

Zbiranje in testiranje podatkov iz resničnega sveta

Študija je potekala v rdečem morju in je bila še posebej neprijetna.

Skupine od 3–4 posameznikov do 20–30, ker je sledenje podatkov z divjimi živalmi težko, dodajanje kolektivnega vedenja pa doda več zapletenosti. Manjše skupine omogočajo boljše podrobnosti in vizualizacije.

Tri kamere so bile postavljene okoli glave koral, kjer živijo neokusno. Kamere so posnele 120 sličic na sekundo, ker se ribe lahko vrnejo v korale v 5 do 6 posnetkih.

  • Nato so bile uporabljene značilnosti za posamezne ribe, na primer, ali moški ali samica, majhna ali velika, prevladujoča ali podrejena ...

Kako lahko te lastnosti vplivajo na vedenje skupine, ko reagirajo na dražljaj?

  1. Ipad, ki utripa (dražljaj)
  2. Kdo reagira prvi, drugi, tretji?
  3. Kdo ima vizualni dostop do dražljajev?
  4. Kdo vidi, katere druge posameznike (družbene informacije)?

Ko je tehnologija dovolj napredovala, želi skupina raziskati več sto tisoč teh posameznikov, hkrati pa tudi natančno vedeti, kateri posameznik je.

Resnični vpogled

Če pogledamo živalske kolektive, je neznanje in neinformiranost pravzaprav zelo pozitivna stvar. Neznani posamezniki so na nek način uspeli demokratizirati vedenje skupine, tako da so skrajne posameznikom preprečili nesorazmerni vpliv na skupino.

Dezinformacije

Mediji, kjer se iste informacije prenašajo na milijone posameznikov.

  1. V bistvu zmoti zmožnost kolektivne inteligence, ki temelji na tem, da se ne pove, kaj naj si misli, ampak na dokazih, ki jih je vsak posameznik našel za rešitev problema.
  2. V skupinah živali znova in znova ugotavljamo, da so razvijale strategije, da ne bi imele preveč koreliranih informacij.

Toda ali se v človeški družbi morda preveč zanašamo na informacije?

Navedena dela