Овечье стадо обладает коллективным сознанием. Законы нашего мира – общие для всех. Изучая, как работают эти законы в живой природе, можно соотносить полученные выводы с человеческим обществом, делая поправки с учетом наличия у человека дополнительных возможностей, которых лишены животные.
К этим возможностям относятся свобода выбора, способность ставить себе определенные цели и планировать, и т.д.
Коллективное поведение животных давно занимает учёных. Недавно было сделано интересное открытие, которое касается построения овечьего стада. Для этого французские учёные использовали математическую статистику. Было обнаружено, что овечье стадо имеет коллективное сознание и умеет выбирать эффективного лидера. Так что теперь называть пассивное сообщество «стадом баранов» не совсем корректно с научной точки зрения, сообщает проект AI-News.
Исследователи проанализировали траектории отдельных особей стада, вычислили общий пространственный порядок и направление их движения, а также оценили взаимосвязи между скоростями отдельных животных. Оказывается, каждая овца подстраивает собственную скорость и направление движения соотносительно с другими. А это уже считается проявлением коллективного поведения. Таким образом, стадо превращается в единую самоорганизующуюся систему. Но как именно животные решают, куда им идти или бежать?
Выяснилось, что информация распространяется по группе от конкретного лидера — сеть взаимодействия очень иерархична. Только вот лидеры, которые направляют движение всей группы, часто меняются. Каждая овца потенциально может переключаться с роли лидера на роль ведомого и обратно. Условие, при котором происходит смена лидера, – дополнительные знания, полезные отаре (например, знать, где выход из лабиринта, или местонахождение пищи), что позволяет эффективно эту группу направлять.
Таким образом, французские учёные доказали, что, регулярно меняя временного лидера, стадо баранов способно демонстрировать объединение информации и коллективный разум. Исследования коллективного поведения животных, в частности, используются для создания автономных роботов и обучения нейросетей — природа обычно находит максимально эффективные пути для решения разных задач.
Комментарии