تكشف أسراب الحيوانات عن نوع جديد من الذكاء

غالبًا ما تحل الحيوانات مشاكلها معًا. فالنمل يعثر على الطعام، والطيور تحلق في السماء، والأسماك تتحرك كجسم واحد. لا يوجد قائد يوجه العمل، فكل فرد يتبع قواعد محلية بسيطة.

عندما تتصرف العديد من الحيوانات معًا، يظهر الذكاء على مستوى المجموعة. استكشف علماء من جامعة برلين التقنية هذا الذكاء الجماعي لفهم كيف يخلق التعاون سلوكًا منظمًا في الطبيعة، وكيف يساعد البشر على تصميم أنظمة أفضل.

الذكاء الجماعي للحيوانات

تمتلك النملة الواحدة معلومات محدودة للغاية. رؤيتها ضيقة وذاكرتها قصيرة. ومع ذلك، تجد المستعمرة الطعام، وتختار المسارات الفعالة، وتتكيف بعد التغيرات المفاجئة. لا يصدر قائد الأوامر. تتبع كل نملة قواعد أساسية مثل تتبع آثار الروائح أو تجنب الاصطدامات. من خلال هذه الأفعال الصغيرة، ينشأ حل المشكلات على مستوى المجموعة.

يصف العلماء هذه النتائج بالذكاء الجماعي. تنشأ حلول المجموعة من التفاعلات المحلية بدلاً من التخطيط أو القيادة. يبحث البحث في السلوك الجماعي في كيفية خلق قواعد بسيطة لأنماط معقدة عبر الزمان والمكان. تتبع مسارات النمل، وأسراب الطيور، وأسراب الأسماك أفكارًا مماثلة.

مجال قائم على العديد من التخصصات

يربط السلوك الجماعي للحيوانات بين علم الأحياء والفيزياء والرياضيات والذكاء الاصطناعي. يركز البحث على التنظيم الذاتي، أي ظهور النظام دون سيطرة مركزية. تؤكد ورقة بحثية جديدة أن التقدم المستقبلي يعتمد على تعاون أقوى بين مختلف المجالات.

مؤلفا الورقة، فالنتين ليشيفال وباول رومانتشوك، خبيران في معهد البيولوجيا النظرية (ITB) بجامعة هومبولت في برلين، ألمانيا. المؤلفان أيضًا عضوان في مجموعة التميز في علوم الذكاء (SCIoI) في برلين. تُركز الأبحاث في هذا المركز على دراسة الذكاء كنتيجة للتفاعل بين الحيوانات والمجموعات والأنظمة الأخرى، بدلاً من اعتباره سمة ثابتة في الدماغ.

لماذا تُغير الأدوات الجديدة كل شيء؟

يدخل البحث في السلوك الجماعي مرحلة جديدة بفضل التطور التكنولوجي السريع. إذ تتبع أنظمة التتبع الآلية جميع الحيوانات في المجموعة في آن واحد. وتسجل الطائرات المسيّرة الحركة عبر مساحات شاسعة. ويكشف الذكاء الاصطناعي عن أنماط خفية في مجموعات البيانات الضخمة.

وتتيح تجارب الواقع الافتراضي تحكمًا دقيقًا في البيئات أثناء الدراسات على الحيوانات. وتُمكّن هذه الأدوات العلماء من مراقبة المجموعات بأكملها بدلاً من الأفراد المعزولين. وتكشف البيانات الدقيقة الآن كيف تُشكل التفاعلات المحلية أنماطًا واسعة النطاق. ومع ذلك، لا تستطيع التكنولوجيا وحدها الإجابة عن الأسئلة العميقة. ويوضح ليشيفال ورومانتشوك أن التقدم يتطلب أفكارًا ونماذج مشتركة بين مختلف التخصصات.

وأشار الباحثان إلى أن “العديد من الأسئلة المعقدة المتعلقة بالسلوك الجماعي لا يُمكن معالجتها إلا من خلال أطر نظرية متعددة ومناهج تجريبية مبتكرة”. فهم التفاعل بين الحيوانات يتمثل أحد التحديات الرئيسية في اكتشاف القواعد التي تُنظم التفاعل بين الأفراد. وتُعد أسراب الأسماك مثالًا جيدًا على ذلك. تعتمد الحركة على التجاذب والتوافق والتنافر. ت

ستخلص الأساليب الحديثة قواعد التفاعل من بيانات الحركة باستخدام الذكاء الاصطناعي. مع ذلك، تركز معظم الدراسات على عدد قليل من الأنواع المحفوظة في المختبرات. يُصعّب هذا التناول المحدود للأنواع المقارنة، ويُقيّد فهم التطور وعلم البيئة. تهدف الأبحاث المستقبلية إلى تطبيق أساليب مشتركة على العديد من الأنواع.

يتيح هذا النهج المقارنة بين الموائل والتاريخ التطوري. تكتسب الدراسات الميدانية المقترنة بالتجارب المختبرية أهمية متزايدة، لا سيما بالنسبة للأنظمة التي يصعب محاكاتها داخليًا، مثل شبكات النمل الكبيرة أو أسراب الأسماك الضخمة. التنوع داخل المجموعات نادرًا ما تتكون المجموعات من أفراد متطابقين. غالبًا ما يختلف الحجم ومستويات الطاقة والأدوار الاجتماعية والقدرة على التعلم. يؤثر هذا التنوع على حركة المجموعة واتخاذ القرارات.

تُظهر الأبحاث على قرود البابون أن الأفراد الأصغر حجمًا يتحملون تكاليف طاقة أعلى أثناء تنقل المجموعة. تكشف الدراسات على الطيور عن تأثير الروابط الزوجية على أنماط الحركة وتدفق المعلومات. تهدف النماذج المستقبلية إلى تضمين هذا التنوع بدلًا من افتراض تطابق الأفراد.

يتطلب تحقيق هذه الواقعية تعاونًا وثيقًا بين جمع البيانات وبناء النظرية. ربط الحركة بصنع القرار غالبًا ما تتناول الأبحاث الحركة الجماعية وصنع القرار الجماعي كمشكلتين منفصلتين. تصف نماذج الحركة كيفية بقاء المجموعات متماسكة. بينما تصف نماذج القرار كيفية اختيار المجموعات للمسارات أو الملاجئ. تجمع الحيوانات الحقيقية بين هاتين العمليتين. فالبحث عن الطعام، وتجنب المفترسات، والهجرة تتطلب حركة موجهة بأهداف ومعلومات.

يدعو ليشيفال ورومانتشوك إلى نماذج متكاملة تربط الحركة بصنع القرار عبر مختلف الأطر الزمنية. ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايدًا في هذا المجال. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تعلم استراتيجيات الحركة بناءً على النجاح في مهام مثل البحث عن الطعام أو البقاء. تساعد هذه النماذج في اختبارأفكارٌ حول الذاكرة والإدراك والتعلم لدى الحيوانات.

ما وراء الحيوانات

تؤثر أفكار السلوك الجماعي اليوم على العديد من المجالات. يستخدم علم الروبوتات الجماعية روبوتات بسيطة تتعاون دون قادة. تشمل التطبيقات المستقبلية الرصد البيئي، والزراعة، والبحث والإنقاذ، وإزالة الجزيئات البلاستيكية الدقيقة. كما تُسهم الأبحاث حول حركة الخلايا الجماعية في دراسات السرطان.

يستخدم المهندسون المعماريون نماذج السلوك الجماعي لتحسين إخلاء الحشود وسلامة المباني. الذكاء في تفاعلات الحيوانات يوفر البحث في السلوك الجماعي الآن إطارًا واسعًا لفهم التنسيق والذكاء في الأنظمة الحية والهندسية. تتبع مستعمرات النمل، وأسراب الروبوتات، ومجموعات الخلايا، والحشود البشرية مبادئ مشتركة للتفاعل والتنظيم الذاتي. من خلال دمج علم الأحياء والفيزياء والرياضيات والذكاء الاصطناعي، تعد الأبحاث المستقبلية بفهم أعمق لكيفية إحداث أفعال بسيطة نتائج ذكية دون قادة.

نُشرت الدراسة في مجلة الجمعية الملكية للعلوم التطبيقية.