ABOUT THE SPEAKER
Nicolas Perony - Animal scientist
Nicolas Perony models the movement of animal groups to understand: what is the individual behavior that guides the behavior of the larger society?

Why you should listen

Nicolas Perony started his career as a roboticist. But after one of his robots -- which was designed to follow a white line -- destroyed itself because of a lighting snafu on demo day, he realized that he was less interested in creating complicated robots and more interested in studying the complexity that already exists out there in the animal kingdom. He quickly changed course and is now a quantitative scientist at the Chair of Systems Design at ETH Zurich, where he studies the structure and dynamics of animal societies.

Perony conducts his research by placing GPS collars on animals like Bechstein's bats and meerkats, and studying the spacial data of the group. He creates models of the movement over time to see patterns. He then tries to ascertain at the simple rules that individuals in the animal group seem to be following that, when done en masse, result in the larger flow. In other words, he looks at the underlying mechanics that lead to the collective movement of animal groups.

More profile about the speaker
Nicolas Perony | Speaker | TED.com
TEDxZurich 2013

Nicolas Perony: Puppies! Now that I’ve got your attention, complexity theory

ניקולא פרוני: גורים! עכשיו כשיש לי את תשומת לבכם, תורת המורכבות

Filmed:
1,021,641 views

התנהגות בעלי החיים היא לא מסובכת, אבל זה מורכב. ניקולא פרוני חוקר בעלי חיים אינדבידואלים - בין אם הם טרייר סקוטי, עטלפים או סוריקטות - עוקבים אחר כללים פשוטים שבאופן קולקטיבי, יוצרים דפוסים גדולים יותר של התנהגות. איך מהמורכבות הזאת נולדת פשטות שיכולה לעזור להם להסתגל לנסיבות חדשות, כשהן עולות.
- Animal scientist
Nicolas Perony models the movement of animal groups to understand: what is the individual behavior that guides the behavior of the larger society? Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Scienceמַדָע,
0
3393
1228
מדע,
00:16
scienceמַדָע has allowedמוּתָר us to know so much
1
4621
3337
מדע אפשר לנו לדעת כל כך הרבה
00:19
about the farרָחוֹק reachesמגיע of the universeעוֹלָם,
2
7958
3026
על הבלתי מושג מאיתנו ביקום,
00:22
whichאיזה is at the sameאותו time tremendouslyמאוד importantחָשׁוּב
3
10984
3195
שבו בזמן הוא מאוד חשוב
00:26
and extremelyמְאוֹד remoteמְרוּחָק,
4
14179
2066
ומאוד מרוחק,
00:28
and yetעדיין much, much closerיותר קרוב,
5
16245
2459
ועדיין מאוד, מאוד קרוב,
00:30
much more directlyבאופן ישיר relatedקָשׁוּר to us,
6
18704
2091
הרבה יותר קשור ישירות אלינו,
00:32
there are manyרב things we don't really understandמבין.
7
20795
2468
יש הרבה דברים שאנחנו לא ממש מבינים.
00:35
And one of them is the extraordinaryיוצא דופן
8
23263
2129
ואחד מהם היא
00:37
socialחֶברָתִי complexityמוּרכָּבוּת of the animalsבעלי חיים around us,
9
25392
3326
המורכבות החברתית היוצאת מן הכלל
של בעלי החיים סביבנו,
00:40
and todayהיום I want to tell you a fewמְעַטִים storiesסיפורים
10
28718
2016
והיום אני רוצה לספר לכם כמה סיפורים
00:42
of animalבעל חיים complexityמוּרכָּבוּת.
11
30734
2008
על מורכבות בעלי החיים.
00:44
But first, what do we call complexityמוּרכָּבוּת?
12
32742
3350
אבל תחילה, למה אנחנו קוראים מורכבות?
00:48
What is complexמורכב?
13
36092
1487
מהי מורכבות?
00:49
Well, complexמורכב is not complicatedמסובך.
14
37579
3427
ובכן, מורכבות איננה סיבוך.
00:53
Something complicatedמסובך comprisesמורכב manyרב smallקָטָן partsחלקים,
15
41006
3448
משהו מורכב מכיל הרבה חלקים קטנים,
00:56
all differentשונה, and eachכל אחד of them
16
44454
2430
כולם שונים, ולכל אחד מהם
00:58
has its ownשֶׁלוֹ preciseמְדוּיָק roleתַפְקִיד in the machineryמְכוֹנוֹת.
17
46899
3104
יש את התפקיד המדוייק שלו במכונה.
01:02
On the oppositeמול, a complexמורכב systemמערכת
18
50003
2811
מנגד, מערכת מורכבת
01:04
is madeעָשׂוּי of manyרב, manyרב similarדוֹמֶה partsחלקים,
19
52814
2641
עשויה מחלקים רבים דומים רבים,
01:07
and it is theirשֶׁלָהֶם interactionאינטראקציה
20
55455
2008
וזו האינטראקציה שלהם
01:09
that producesייצור a globallyגלובלי coherentקוהרנטית behaviorהִתְנַהֲגוּת.
21
57463
3320
שמייצרת התנהגותגלובלית קוהרנטית.
01:12
Complexמורכב systemsמערכות have manyרב interactingאינטראקציה partsחלקים
22
60783
3836
למערכות מורכבות יש
הרבה חלקים באינטראקציה
01:16
whichאיזה behaveלְהִתְנַהֵג accordingלפי to simpleפָּשׁוּט, individualאִישִׁי rulesכללים,
23
64619
3426
שמתנהגים לפי כללים פשוטים, אינדבידואלים,
01:20
and this resultsתוצאות in emergentמתהווה propertiesנכסים.
24
68045
3349
והתוצאה של זה הן תכונות נובעות.
01:23
The behaviorהִתְנַהֲגוּת of the systemמערכת as a wholeכֹּל
25
71394
1888
את ההתנהגות של המערכת כשלם
01:25
cannotלא יכול be predictedניבא
26
73282
1668
לא ניתן לחזות
01:26
from the individualאִישִׁי rulesכללים only.
27
74950
2152
מהחוקים האינדבידואלים בלבד.
01:29
As Aristotleאריסטו wroteכתבתי,
28
77102
1810
כפי שכתב אריסטו.
01:30
the wholeכֹּל is greaterגדול יותר than the sumסְכוּם of its partsחלקים.
29
78912
3060
השלם הוא גדול מסך חלקיו.
01:33
But from Aristotleאריסטו, let's moveמהלך \ לזוז \ לעבור ontoעַל גַבֵּי
30
81972
2462
אבל מאריסטו, בואו נעבור
01:36
a more concreteבטון exampleדוגמא of complexמורכב systemsמערכות.
31
84434
3690
לדוגמא מוחשית יותר של מערכות מורכבות.
01:40
These are Scottishסקוטי terriersטרייר.
32
88124
1956
אלו הם כלבי טרייר סקוטיים.
01:42
In the beginningהתחלה, the systemמערכת is disorganizedלא מאורגנים.
33
90080
3751
בהתחלה, המערכת לא מאורגנת.
01:45
Then comesבא a perturbationתְזָזִית: milkחלב.
34
93831
3801
אז מגיעה ההסטה: חלב.
01:49
Everyכֹּל individualאִישִׁי startsמתחיל pushingדוחף in one directionכיוון
35
97632
3850
כל פרט מתחיל בדחיפה לכיוון אחד
01:53
and this is what happensקורה.
36
101482
3309
וזה מה שקורה.
01:56
The pinwheelגלגל שיני is an emergentמתהווה propertyנכס
37
104791
2826
השבשבת היא תכונה נובעת
01:59
of the interactionsאינטראקציות betweenבֵּין puppiesגורים
38
107617
1903
של האינטראקציה בין גורים
02:01
whoseשל מי only ruleכְּלָל is to try to keep accessגִישָׁה to the milkחלב
39
109520
3910
שהחוק היחידי הוא לנסות לשמור על גישה לחלב
02:05
and thereforeלכן to pushלִדחוֹף in a randomאַקרַאִי directionכיוון.
40
113430
3607
ולכן לדחוף בכיוונים אקראיים.
02:09
So it's all about findingמִמצָא the simpleפָּשׁוּט rulesכללים
41
117037
3975
אז זה הכל נוגע למציאת חוקים פשוטים
02:13
from whichאיזה complexityמוּרכָּבוּת emergesמתגלה.
42
121012
2758
מהם המורכבות עולה.
02:15
I call this simplifyingמפשט complexityמוּרכָּבוּת,
43
123770
2940
אני קורה לזה פישוט של מורכבות,
02:18
and it's what we do at the chairכִּסֵא of systemsמערכות designלְעַצֵב
44
126710
2135
וזה מה שאנחנו עושים במחלקת תכנון המערכות
02:20
at ETHETH Zurichציריך.
45
128845
1977
ב ETH ציריך.
02:22
We collectלאסוף dataנתונים on animalבעל חיים populationsאוכלוסיות,
46
130822
3705
אנחנו אוספים מידע על אוכלוסיות של חיות,
02:26
analyzeלְנַתֵחַ complexמורכב patternsדפוסי, try to explainלהסביר them.
47
134527
3811
מנתחים תבניות מורכבות, מנסים להסביר אותן.
02:30
It requiresדורש physicistsפיסיקאים who work with biologistsביולוגים,
48
138338
2619
זה דורש פיסיקאים שעובדים עם ביולוגים,
02:32
with mathematiciansמתמטיקאים and computerמַחשֵׁב scientistsמדענים,
49
140957
2723
עם מתמטיקאים ומדעני מחשב.
02:35
and it is theirשֶׁלָהֶם interactionאינטראקציה that producesייצור
50
143680
2820
וזה החיבור בינהם שיוצר
02:38
cross-boundaryחוצה גבולות competenceיְכוֹלֶת
51
146500
1714
יכולת חוצת גבולות
02:40
to solveלִפְתוֹר these problemsבעיות.
52
148214
1578
כדי לפתור בעיות.
02:41
So again, the wholeכֹּל is greaterגדול יותר
53
149792
2272
אז שוב, השלם גדול
02:44
than the sumסְכוּם of the partsחלקים.
54
152064
1400
מסכום חלקיו.
02:45
In a way, collaborationשיתוף פעולה
55
153464
2150
בדרך מסויימת, שיתוף פעולה
02:47
is anotherאַחֵר exampleדוגמא of a complexמורכב systemמערכת.
56
155614
3491
היא דוגמה נוספת למערכת מורכבת.
02:51
And you mayמאי be askingשואל yourselfעַצמְךָ
57
159105
1876
ואתם אולי תשאלו את עצמכם
02:52
whichאיזה sideצַד I'm on, biologyביולוגיה or physicsפיזיקה?
58
160981
2817
באיזה צד אני, ביולוגיה או פיסיקה?
02:55
In factעוּבדָה, it's a little differentשונה,
59
163798
2111
למעשה, זה מעט שונה,
02:57
and to explainלהסביר, I need to tell you
60
165909
1589
וכדי להסביר, אני צריך לספר לכם
02:59
a shortקצר storyכַּתָבָה about myselfעצמי.
61
167498
2342
סיפור קצר על עצמי.
03:01
When I was a childיֶלֶד,
62
169840
1727
כשהייתי ילד,
03:03
I lovedאהוב to buildלִבנוֹת stuffדברים, to
createלִיצוֹר complicatedמסובך machinesמכונה.
63
171567
4109
אהבתי לבנות דברים, ליצור מכונות מורכבות.
03:07
So I setמַעֲרֶכֶת out to studyלימוד electricalחַשׁמַלִי engineeringהַנדָסָה
64
175676
2737
אז יצאתי ללמוד הנדסת חשמל
03:10
and roboticsרובוטיקה,
65
178413
1552
ורובוטיקה,
03:11
and my end-of-studiesסוף הלימודים projectפּרוֹיֶקט
66
179965
2093
ופרוייקט סיום הלימודים שלי
03:14
was about buildingבִּניָן a robotרוֹבּוֹט calledשקוראים לו ER-ER-1 --
67
182058
2926
היה לבנות רובוט שנקרא ER-1 --
03:16
it lookedהביט like this—
68
184984
1930
הוא נראה כך --
03:18
that would collectלאסוף informationמֵידָע from its environmentסביבה
69
186914
2371
שיאסוף מידע מהסביבה שלו
03:21
and proceedלהמשיך to followלעקוב אחר a whiteלבן lineקַו on the groundקרקע, אדמה.
70
189285
3498
וימשיך לעקוב אחרי קו לבן על הקרקע.
03:24
It was very, very complicatedמסובך,
71
192783
2379
זה היה מאוד, מאוד מסובך,
03:27
but it workedעבד beautifullyיָפֶה in our testמִבְחָן roomחֶדֶר,
72
195162
2984
אבל זה עבד נפלא בחדר הבדיקה שלנו,
03:30
and on demoהַדגָמָה day, professorsפרופסורים had
assembledהתאספו to gradeכיתה the projectפּרוֹיֶקט.
73
198146
3453
וביום הדמו, פרופסורים התקבצו לתת ציון לפרוייקט.
03:33
So we tookלקח ER-ER-1 to the evaluationהַעֲרָכָה roomחֶדֶר.
74
201607
2902
אז לקחנו את ER-1 לחדר ההערכה.
03:36
It turnedפנה out, the lightאוֹר in that roomחֶדֶר
75
204509
2310
מסתבר, שהאור בחדר
03:38
was slightlyמְעַט differentשונה.
76
206819
1819
היה מעט שונה.
03:40
The robot'sשל רובוט visionחָזוֹן systemמערכת got confusedמְבוּלבָּל.
77
208638
2331
הראיה של הרובוט התבלבלה.
03:42
At the first bendלְכּוֹפֵף in the lineקַו,
78
210969
1761
בעיקול הראשון של הקו,
03:44
it left its courseקוּרס, and crashedהתרסק into a wallקִיר.
79
212730
3739
הוא עזב את המסלול, והתרסק בקיר.
03:48
We had spentמוּתַשׁ weeksשבועות buildingבִּניָן it,
80
216469
2087
בילינו שבועות בלבנות אותו,
03:50
and all it tookלקח to destroyלהרוס it
81
218556
1673
וכל מה שהיה צריך כדי להשמיד אותו
03:52
was a subtleעָדִין changeשינוי in the colorצֶבַע of the lightאוֹר
82
220229
2656
היה שינוי עדין בצבע האור
03:54
in the roomחֶדֶר.
83
222885
1596
שבחדר.
03:56
That's when I realizedהבין that
84
224481
1515
אז הבנתי
03:57
the more complicatedמסובך you make a machineמְכוֹנָה,
85
225996
2327
שככל שתעשו את המכונה מורכבת יותר,
04:00
the more likelyסָבִיר that it will failלְהִכָּשֵׁל
86
228323
2039
יש סיכוי גדול יותר שהיא תיכשל
04:02
dueעקב to something absolutelyבהחלט unexpectedבלתי צפוי.
87
230362
2563
בשל משהו לחלוטין לא צפוי.
04:04
And I decidedהחליט that, in factעוּבדָה,
88
232925
1830
והחלטתי אז, למעשה,
04:06
I didn't really want to createלִיצוֹר complicatedמסובך stuffדברים.
89
234755
3013
שאני לא רוצה ליצור דברים מסובכים.
04:09
I wanted to understandמבין complexityמוּרכָּבוּת,
90
237768
2942
רציתי להבין מורכבות.
04:12
the complexityמוּרכָּבוּת of the worldעוֹלָם around us
91
240710
1988
המורכבות של העולם סביבנו
04:14
and especiallyבמיוחד in the animalבעל חיים kingdomמַלְכוּת.
92
242698
2405
ובעיקר את ממלכת החי.
04:17
Whichאיזה bringsמביא us to batsעטלפים.
93
245103
3320
מה שמביא אותי לעטלפים.
04:20
Bechstein'sשל בכשתיין batsעטלפים are a commonמשותף
speciesמִין of Europeanאֵירוֹפִּי batsעטלפים.
94
248423
3051
עטלפי בשטיין הם עטלפים ארופאיים נפוצים.
04:23
They are very socialחֶברָתִי animalsבעלי חיים.
95
251474
1413
הם חיה מאוד חברותית.
04:24
Mostlyבעיקר they roostלוּל, or sleepלִישׁוֹן, togetherיַחַד.
96
252887
3291
הם ישנים או מקננים בעיקר יחד.
04:28
And they liveלחיות in maternityאִמָהוּת coloniesמושבות,
97
256178
1679
והם חיים בקהילות אמהיות,
04:29
whichאיזה meansאומר that everyכֹּל springאביב,
98
257857
1540
שזה אומר שכל אביב,
04:31
the femalesנקבות meetלִפְגוֹשׁ after the winterחוֹרֶף hibernationתַרְדֵמָה,
99
259397
3258
הנקבות נפגשות אחרי תרדמת החורף,
04:34
and they stayשָׁהוּת togetherיַחַד for about sixשֵׁשׁ monthsחודשים
100
262655
2089
והן נשארות יחד לכשישה חודשים
04:36
to rearאחורי theirשֶׁלָהֶם youngצָעִיר,
101
264744
2486
לגדל את הצאצאים,
04:39
and they all carryלשאת a very smallקָטָן chipשְׁבָב,
102
267230
2805
והן ינשאו צ'יפ מאוד קטן,
04:42
whichאיזה meansאומר that everyכֹּל time one of them
103
270035
1871
שאומר שכל פעם שאחת מהן
04:43
entersנכנס one of these speciallyבמיוחד equippedמְצוּיָד batעטלף boxesתיבות,
104
271906
3057
נכנסת לאחת מקופסאות העטלפים המיוחדות האלו,
04:46
we know where she is,
105
274963
1643
אנחנו יודעים איפה היא,
04:48
and more importantlyחשוב,
106
276606
1169
וחשוב יותר,
04:49
we know with whomמִי she is.
107
277775
2563
אנחנו יודעים עם מי היא.
04:52
So I studyלימוד roostingרוסט associationsאסוציאציות in batsעטלפים,
108
280338
3694
אז אני חוקר יחסי קינון בעטלפים,
04:56
and this is what it looksנראה like.
109
284032
2445
וכך זה נראה.
04:58
Duringבְּמַהֲלָך the day, the batsעטלפים roostלוּל
110
286477
2442
במהלך היום, העטלפים מקננים
05:00
in a numberמספר of sub-groupsתת-קבוצות in differentשונה boxesתיבות.
111
288919
2304
במספר תתי קבוצות בקופסאות שונות.
05:03
It could be that on one day,
112
291223
1929
זה יכול להיות שביום אחד,
05:05
the colonyמוֹשָׁבָה is splitלְפַצֵל betweenבֵּין two boxesתיבות,
113
293152
2220
הקולוניה מחולקת בין שתי קופסאות,
05:07
but on anotherאַחֵר day,
114
295372
1300
אבל ביום אחר,
05:08
it could be togetherיַחַד in a singleיחיד boxקופסא,
115
296672
2241
הם יכולים להיות יחד בקופסה אחת,
05:10
or splitלְפַצֵל betweenבֵּין threeשְׁלוֹשָׁה or more boxesתיבות,
116
298913
2316
או להתחלק בין שלוש קופסאות או יותר,
05:13
and that all seemsנראה ratherבמקום erraticבִּלתִי יָצִיב, really.
117
301229
2927
וזה נראה די אקראי, למעשה,
05:16
It's calledשקוראים לו fission-fusionהיתוך ביקוע dynamicsדִינָמִיקָה,
118
304156
3203
זה נקרא דינמיקת היתוך- ביקוע,
05:19
the propertyנכס for an animalבעל חיים groupקְבוּצָה
119
307359
1713
התכונה של קבוצת חיות
05:21
of regularlyבאופן קבוע splittingפְּצִיחָה and mergingמיזוג
120
309072
2178
שמתחלקת ומתמזגת באופן רגיל
05:23
into differentשונה subgroupsתת קבוצות.
121
311250
1661
לתת קבוצות שונות.
05:24
So what we do is take all these dataנתונים
122
312911
2562
אז מה שאנחנו עושים זה לקחת את המידע הזה
05:27
from all these differentשונה daysימים
123
315473
1662
מכל הימים השונים
05:29
and poolבריכה them togetherיַחַד
124
317135
1504
ולאסוף אותם יחד
05:30
to extractלחלץ a long-termטווח ארוך associationאִרגוּן patternתַבְנִית
125
318639
2617
כדי למצות דוגמת שיוך לטווח ארוך
05:33
by applyingיישום techniquesטכניקות with networkרֶשֶׁת analysisאָנָלִיזָה
126
321256
2505
על ידי ישום שיטות של אנליזת רשתות
05:35
to get a completeלְהַשְׁלִים pictureתְמוּנָה
127
323761
1621
כדי לקבל את התמונה המלאה
05:37
of the socialחֶברָתִי structureמִבְנֶה of the colonyמוֹשָׁבָה.
128
325382
2537
של המבנה החברתי של הקולוניה.
05:39
Okay? So that's what this pictureתְמוּנָה looksנראה like.
129
327919
4265
אוקיי? אז כך התמונה נראית.
05:44
In this networkרֶשֶׁת, all the circlesמעגלים
130
332184
2394
ברשת הזו, כל המעגלים
05:46
are nodesצמתים, individualאִישִׁי batsעטלפים,
131
334578
2777
הם צמתים, עטלפים בודדים,
05:49
and the linesקווים betweenבֵּין them
132
337355
1583
והקוים בינהם
05:50
are socialחֶברָתִי bondsקשרים, associationsאסוציאציות betweenבֵּין individualsיחידים.
133
338938
3664
הם קשרים חברתיים, קישורים בין פרטים.
05:54
It turnsפונה out this is a very interestingמעניין pictureתְמוּנָה.
134
342602
2678
מסתבר שזו תמונה מאוד מעניינת.
05:57
This batעטלף colonyמוֹשָׁבָה is organizedמְאוּרגָן
135
345280
1982
מושבת העטלפים הזו מאורגנת
05:59
in two differentשונה communitiesקהילות
136
347262
1868
בשתי קהילות שונות
06:01
whichאיזה cannotלא יכול be predictedניבא
137
349130
1839
שלא ניתן לחזות אותן
06:02
from the dailyיום יומי fission-fusionהיתוך ביקוע dynamicsדִינָמִיקָה.
138
350969
2249
מדינמיקת ההיתוך-ביקוע היום יומית.
06:05
We call them crypticנִסתָר socialחֶברָתִי unitsיחידות.
139
353218
3550
אנחנו קוראים להם יחידות חברתיות קריפיטיות.
06:08
Even more interestingמעניין, in factעוּבדָה:
140
356768
1616
אפילו מעניין יותר, למעשה:
06:10
Everyכֹּל yearשָׁנָה, around Octoberאוֹקְטוֹבֶּר,
141
358384
2364
כל שנה, סביב אוקטובר,
06:12
the colonyמוֹשָׁבָה splitsפיצולים up,
142
360748
1561
המושבה מתחלקת,
06:14
and all batsעטלפים hibernateתרדמה separatelyלְחוּד,
143
362309
2698
וכל העטלפים חורפים בנפרד,
06:17
but yearשָׁנָה after yearשָׁנָה,
144
365007
1461
אבל שנה אחרי שנה,
06:18
when the batsעטלפים come togetherיַחַד again in the springאביב,
145
366468
3073
כשהעטלפים מתאחדים שוב באביב,
06:21
the communitiesקהילות stayשָׁהוּת the sameאותו.
146
369541
2590
הקהילות נשארות אותו הדבר.
06:24
So these batsעטלפים rememberלִזכּוֹר theirשֶׁלָהֶם friendsחברים
147
372131
2720
אז העטלפים האלה זוכרים את החברים שלהם
06:26
for a really long time.
148
374851
1830
לזמן ממש ארוך.
06:28
With a brainמוֹחַ the sizeגודל of a peanutבֹּטֶן,
149
376681
2474
עם מוח בגודל של בוטן,
06:31
they maintainלְתַחְזֵק individualizedאישית,
150
379155
2125
הם שומרים על קשרים
06:33
long-termטווח ארוך socialחֶברָתִי bondsקשרים,
151
381280
2142
יחודיים ארוכי טווח,
06:35
We didn't know that was possibleאפשרי.
152
383422
1724
לא ידענו שזה אפשרי.
06:37
We knewידע that primatesפרימטים
153
385146
1759
אנחנו ידענו שפרימטים
06:38
and elephantsפילים and dolphinsדולפינים could do that,
154
386905
2568
ופילים ודולפינים יכולים לעשות זאת,
06:41
but comparedבהשוואה to batsעטלפים, they have hugeעָצוּם brainsמוֹחַ.
155
389473
2628
אבל יחסית לעטלפים, יש להם מוחות ענקיים.
06:44
So how could it be
156
392101
2399
אז איך זה יכול להיות
06:46
that the batsעטלפים maintainלְתַחְזֵק this complexמורכב,
157
394500
1951
שהעטלפים שומרים על המבנה
06:48
stableיַצִיב socialחֶברָתִי structureמִבְנֶה
158
396451
1688
החברתי המורכב והיציב הזה
06:50
with suchכגון limitedמוגבל cognitiveקוגניטיבית abilitiesיכולות?
159
398139
3532
עם יכולות קוגניטיביות כל כך מוגבלות?
06:53
And this is where complexityמוּרכָּבוּת bringsמביא an answerתשובה.
160
401671
2889
ושם המורכבות מביאה את התשובה.
06:56
To understandמבין this systemמערכת,
161
404560
2141
כדי להבין את המערכת הזו,
06:58
we builtבנוי a computerמַחשֵׁב modelדֶגֶם of roostingרוסט,
162
406701
2797
בנינו מודל מחשובי של קינון,
07:01
basedמבוסס on simpleפָּשׁוּט, individualאִישִׁי rulesכללים,
163
409498
2018
שמבוסס על חוקים פשוטים ויחידים,
07:03
and simulatedמדומה thousandsאלפים and thousandsאלפים of daysימים
164
411516
2435
ומדמים אלפי אלפים של ימים
07:05
in the virtualוירטואלי batעטלף colonyמוֹשָׁבָה.
165
413951
2019
במושבת העטלפים הוירטואלית.
07:07
It's a mathematicalמָתֵימָטִי modelדֶגֶם,
166
415970
2124
זה מודל מתמטי,
07:10
but it's not complicatedמסובך.
167
418094
1954
אבל זה לא מסובך.
07:12
What the modelדֶגֶם told us is that, in a nutshellקמצוץ,
168
420048
3098
מה שהמודל אמר לנו זה, בעיקרון,
07:15
eachכל אחד batעטלף knowsיודע a fewמְעַטִים other colonyמוֹשָׁבָה membersחברים
169
423146
3186
כל עטלף מכיר כמה חברים אחרים בקהילה
07:18
as her friendsחברים, and is just slightlyמְעַט more likelyסָבִיר
170
426332
2488
כחברים שלה, ויש סיכוי מעט גבוה יותר
07:20
to roostלוּל in a boxקופסא with them.
171
428820
2510
לקנן בקופסה איתם.
07:23
Simpleפָּשׁוּט, individualאִישִׁי rulesכללים.
172
431330
2444
חוקים יחידים פשוטים.
07:25
This is all it takes to explainלהסביר
173
433774
1712
זה כל מה שנדרש כדי להסביר
07:27
the socialחֶברָתִי complexityמוּרכָּבוּת of these batsעטלפים.
174
435486
2389
את המורכבות החברתית של העטלפים האלה.
07:29
But it getsמקבל better.
175
437875
1718
אבל זה נעשה טוב יותר.
07:31
Betweenבֵּין 2010 and 2011,
176
439593
2848
בין 2010 ו 2011,
07:34
the colonyמוֹשָׁבָה lostאבד more than two thirdsשליש of its membersחברים,
177
442441
3453
המושבה איבדה יותר משני שלישים מחבריה,
07:37
probablyכנראה dueעקב to the very coldקַר winterחוֹרֶף.
178
445894
2986
כנראה בשל החורף הקר.
07:40
The nextהַבָּא springאביב, it didn't formטופס two communitiesקהילות
179
448880
3144
באביב הבא, היא לא יצרה שתי קהילות
07:44
like everyכֹּל yearשָׁנָה,
180
452024
1271
כמו כל שנה,
07:45
whichאיזה mayמאי have led the wholeכֹּל colonyמוֹשָׁבָה to dieלָמוּת
181
453295
2203
מה שהיה מוביל למות כל המושבה
07:47
because it had becomeהפכו too smallקָטָן.
182
455498
2095
מפני שהיא הפכה קטנה מדי.
07:49
Insteadבמקום זאת, it formedנוצר a singleיחיד, cohesiveמלוכדת socialחֶברָתִי unitיחידה,
183
457593
5373
במקום, היא יצרה יחידה חברתית אחת מאוחדת,
07:54
whichאיזה allowedמוּתָר the colonyמוֹשָׁבָה to surviveלִשְׂרוֹד that seasonעונה
184
462966
2732
מה שאפשר למושבה לשרוד את העונה
07:57
and thriveלְשַׂגְשֵׂג again in the nextהַבָּא two yearsשנים.
185
465698
3104
ולשגשג שוב בשנתיים הבאות.
08:00
What we know is that the batsעטלפים
186
468802
1778
מה שאנחנו יודעים זה שהעטלפים
08:02
are not awareמוּדָע that theirשֶׁלָהֶם colonyמוֹשָׁבָה is doing this.
187
470580
2907
לא מודעים לזה שהקהילה שלהם עושה את זה.
08:05
All they do is followלעקוב אחר simpleפָּשׁוּט associationאִרגוּן rulesכללים,
188
473487
3546
כל מה שהם עושים זה לעקוב אחרי חוק שיוך פשוט,
08:09
and from this simplicityפַּשְׁטוּת
189
477033
1349
ומתוך הפשטות הזו
08:10
emergesמתגלה socialחֶברָתִי complexityמוּרכָּבוּת
190
478382
2441
נובעת מורכבות חברתית
08:12
whichאיזה allowsמאפשרים the colonyמוֹשָׁבָה to be resilientמִתאוֹשֵׁשׁ מַהֵר
191
480823
2840
שמאפשרת למושבה להיות עמידה
08:15
againstמול dramaticדְרָמָטִי changesשינויים
in the populationאוּכְלוֹסִיָה structureמִבְנֶה.
192
483663
2981
מול שינויים דרמטים במבנה האוכלוסיה.
08:18
And I find this incredibleמדהים.
193
486644
2694
ואני מוצא את זה מדהים.
08:21
Now I want to tell you anotherאַחֵר storyכַּתָבָה,
194
489338
2084
עכשיו אני רוצה לספר לכם סיפור אחר,
08:23
but for this we have to travelלִנְסוֹעַ from Europeאֵירוֹפָּה
195
491422
1555
אבל בשביל זה אנחנו צריכים לעבור מאירופה
08:24
to the Kalahariקלהארי Desertמִדבָּר in Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה.
196
492977
3048
למדבר קלהרי בדרום אפריקה.
08:28
This is where meerkatsמירקאטס liveלחיות.
197
496025
2027
שם הסוריקטות חיות.
08:30
I'm sure you know meerkatsמירקאטס.
198
498052
1500
אני בטוח שאתם מכירים את הסוריקטות.
08:31
They're fascinatingמַקסִים creaturesיצורים.
199
499552
2106
הם יצורים מרתקים.
08:33
They liveלחיות in groupsקבוצות with a
very strictקַפְּדָנִי socialחֶברָתִי hierarchyהִיֵרַרכִיָה.
200
501658
2989
הם חיים בקבוצות עם מבנה חברתי היררכי נוקשה,
08:36
There is one dominantדוֹמִינָנטִי pairזוג,
201
504647
1459
יש זוג דומיננטי אחד,
08:38
and manyרב subordinatesכפופים,
202
506106
1382
והרבה כפופים,
08:39
some actingמשחק as sentinelsזקיפים,
203
507488
1714
חלק משמשים כזקיפים,
08:41
some actingמשחק as babysittersבייביסיטר,
204
509202
1337
חלק משמשים כבייביסיטרים,
08:42
some teachingהוֹרָאָה pupsגורים, and so on.
205
510539
1897
חלק מלמדים את הגורים, וכך הלאה.
08:44
What we do is put very smallקָטָן GPSג'י.פי. אס collarsצווארונים
206
512436
3321
מה שאנחנו עושים זה לשים קולרי GPS זעירים
08:47
on these animalsבעלי חיים
207
515757
1525
על החיות האלו
08:49
to studyלימוד how they moveמהלך \ לזוז \ לעבור togetherיַחַד,
208
517282
1875
כדי לחקור איך הין נעות יחד,
08:51
and what this has to do with theirשֶׁלָהֶם socialחֶברָתִי structureמִבְנֶה.
209
519157
3717
ומה בין זה למבנה החברתי שלהם.
08:54
And there's a very interestingמעניין exampleדוגמא
210
522874
1490
ויש דוגמה מאוד מעניינת
08:56
of collectiveקולקטיבי movementתְנוּעָה in meerkatsמירקאטס.
211
524364
2716
של תנועה קולקטיבית בסוריקטות.
08:59
In the middleאֶמצַע of the reserveלְהַזמִין whichאיזה they liveלחיות in
212
527080
2367
באמצע השמורה בה הם חיים
09:01
liesשקרים a roadכְּבִישׁ.
213
529447
1209
יש כביש.
09:02
On this roadכְּבִישׁ there are carsמכוניות, so it's dangerousמְסוּכָּן.
214
530656
3233
בכביש יש מכוניות, אז זה מסוכן.
09:05
But the meerkatsמירקאטס have to crossלַחֲצוֹת it
215
533889
2284
אבל הסוריקטות צריכות לחצות אותו
09:08
to get from one feedingהַאֲכָלָה placeמקום to anotherאַחֵר.
216
536173
2574
כדי להגיע מאזור אכילה אחד לשני.
09:10
So we askedשאל, how exactlyבְּדִיוּק do they do this?
217
538747
4751
אז אנחנו שואלים, איך בדיוק הם עושים את זה?
09:15
We foundמצאתי that the dominantדוֹמִינָנטִי femaleנְקֵבָה
218
543498
1836
מצאנו שהנקבה הדומיננטית
09:17
is mostlyבעיקר the one who leadsמוביל the groupקְבוּצָה to the roadכְּבִישׁ,
219
545334
2621
היא זו שמובילה את הקבוצה לכביש,
09:19
but when it comesבא to crossingמעבר it, crossingמעבר the roadכְּבִישׁ,
220
547955
3272
אבל כשזה מגיע לחציה שלו, חציית הכביש,
09:23
she givesנותן way to the subordinatesכפופים,
221
551227
2351
היא נותנת זכות קדימה לכפופים אליה,
09:25
a mannerדֶרֶך of sayingפִּתגָם,
222
553578
1777
אפשר להגיד,
09:27
"Go aheadקָדִימָה, tell me if it's safeבטוח."
223
555355
2682
"תתקדמו, תגידו לי אם זה בטוח."
09:30
What I didn't know, in factעוּבדָה,
224
558037
1664
מה שלא ידעתי, למעשה,
09:31
was what rulesכללים in theirשֶׁלָהֶם behaviorהִתְנַהֲגוּת the meerkatsמירקאטס followלעקוב אחר
225
559701
3142
היה אחרי אילו חוקים בהתנהגות
שלהם הסוריקטות עוקבות
09:34
for this changeשינוי at the edgeקָצֶה of the groupקְבוּצָה to happenלִקְרוֹת
226
562843
2925
כדי שיקרה השינוי בקצה הקבוצה
09:37
and if simpleפָּשׁוּט rulesכללים were sufficientמַסְפִּיק to explainלהסביר it.
227
565768
3850
ואם חוקים פשוטים היו מספיקים כדי להסביר את זה.
09:41
So I builtבנוי a modelדֶגֶם, a modelדֶגֶם of simulatedמדומה meerkatsמירקאטס
228
569618
3991
אז אני בונה מודל, מודל של סוריקטות מדומות
09:45
crossingמעבר a simulatedמדומה roadכְּבִישׁ.
229
573609
1913
שחוצות כביש מדומה.
09:47
It's a simplisticפשטני modelדֶגֶם.
230
575522
1872
זה מודל מופשט.
09:49
Movingמעבר דירה meerkatsמירקאטס are like randomאַקרַאִי particlesחלקיקים
231
577394
2840
סוריקטות נעות הן כמו חלקיקים אקראיים
09:52
whoseשל מי uniqueייחודי ruleכְּלָל is one of alignmentיישור.
232
580234
2222
שהחוק האחד והיחודי הוא תאום.
09:54
They simplyבפשטות moveמהלך \ לזוז \ לעבור togetherיַחַד.
233
582456
2406
הם פשוט נעים יחד.
09:56
When these particlesחלקיקים get to the roadכְּבִישׁ,
234
584862
3184
כשהחלקיקים האלה מגיעים לכביש,
10:00
they senseלָחוּשׁ some kindסוג of obstacleמִכשׁוֹל,
235
588046
1942
הם חשים סוג מסויים של מכשול,
10:01
and they bounceלהקפיץ againstמול it.
236
589988
2084
והם מוחזרים מולו.
10:04
The only differenceהֶבדֵל
237
592072
1156
ההבדל היחיד
10:05
betweenבֵּין the dominantדוֹמִינָנטִי femaleנְקֵבָה, here in redאָדוֹם,
238
593228
2042
בין הנקבה השלטת, פה באדום,
10:07
and the other individualsיחידים,
239
595270
1485
והפרטים האחרים,
10:08
is that for her, the heightגוֹבַה of the obstacleמִכשׁוֹל,
240
596755
2554
הוא שבשבילה, גובה המכשול,
10:11
whichאיזה is in factעוּבדָה the riskלְהִסְתָכֵּן perceivedנתפס from the roadכְּבִישׁ,
241
599309
2505
שהיא למעשה הסיכון שהכביש נחשב,
10:13
is just slightlyמְעַט higherגבוה יותר,
242
601814
1949
הוא מעט גבוה יותר,
10:15
and this tinyזָעִיר differenceהֶבדֵל
243
603763
1661
וההבדל הזעיר הזה
10:17
in the individual'sשל הפרט ruleכְּלָל of movementתְנוּעָה
244
605424
1838
בחוקי התנועה של הפריטים
10:19
is sufficientמַסְפִּיק to explainלהסביר what we observeלצפות,
245
607262
2446
מספיק כדי להסביר את מה שאנחנו רואים,
10:21
that the dominantדוֹמִינָנטִי femaleנְקֵבָה
246
609708
2560
שהנקבה השלטת
10:24
leadsמוביל her groupקְבוּצָה to the roadכְּבִישׁ
247
612268
1434
מובילה את הקבוצה לכביש
10:25
and then givesנותן way to the othersאחרים
248
613702
1670
ואז נותנת לאחרים
10:27
for them to crossלַחֲצוֹת first.
249
615372
2863
לחצות קודם.
10:30
Georgeג 'ורג' Boxקופסא, who was an Englishאנגלית statisticianסטָטִיסטִיקָן,
250
618235
3651
ג'ורג' בוקס, שהיה סטטיסטיקאי אנגלי,
10:33
onceפַּעַם wroteכתבתי, "All modelsמודלים are falseשֶׁקֶר,
251
621886
2962
כתב פעם, "כל המודלים שגויים,
10:36
but some modelsמודלים are usefulמוֹעִיל."
252
624848
2059
אבל חלק מהמודלים מועילים"
10:38
And in factעוּבדָה, this modelדֶגֶם is obviouslyמובן מאליו falseשֶׁקֶר,
253
626907
3197
ולמעשה, המודל הזה שגוי בברור,
10:42
because in realityמְצִיאוּת, meerkatsמירקאטס are
anything but randomאַקרַאִי particlesחלקיקים.
254
630104
3968
מפני שבמציאות, סוריקטות הן הכל חוץ מחלקיקים אקראיים.
10:46
But it's alsoגַם usefulמוֹעִיל,
255
634072
1637
אבל הוא גם מועיל,
10:47
because it tellsאומר us that extremeקיצוני simplicityפַּשְׁטוּת
256
635709
2749
מפני שהוא אומר לנו שפשטות קיצונית
10:50
in movementתְנוּעָה rulesכללים at the individualאִישִׁי levelרָמָה
257
638458
3358
בחוקי תנועה ברמת הפרטים
10:53
can resultתוֹצָאָה in a great dealעִסקָה of complexityמוּרכָּבוּת
258
641816
2351
יכולה ליצור מורכבות קיצונית
10:56
at the levelרָמָה of the groupקְבוּצָה.
259
644167
1938
ברמה הקבוצתית.
10:58
So again, that's simplifyingמפשט complexityמוּרכָּבוּת.
260
646105
4056
אז שוב, זה פישט את המורכבות.
11:02
I would like to concludeלְהַסִיק
261
650161
1448
הייתי רוצה לסכם
11:03
on what this meansאומר for the wholeכֹּל speciesמִין.
262
651609
2817
במה שזה אומר לכל המינים.
11:06
When the dominantדוֹמִינָנטִי femaleנְקֵבָה
263
654426
1664
כשנקבה דומיננטית
11:08
givesנותן way to a subordinateכָּפוּף,
264
656090
1566
נותנת לפקוד לעבור,
11:09
it's not out of courtesyדרך ארץ.
265
657656
2117
זה לא מאדיבות.
11:11
In factעוּבדָה, the dominantדוֹמִינָנטִי femaleנְקֵבָה
266
659773
1507
למעשה, הנקבה הדומננטית
11:13
is extremelyמְאוֹד importantחָשׁוּב for the cohesionהִתלַכְּדוּת of the groupקְבוּצָה.
267
661280
2519
היא חשובה מאוד לאיחוד הקבוצה.
11:15
If she diesמת on the roadכְּבִישׁ, the wholeכֹּל groupקְבוּצָה is at riskלְהִסְתָכֵּן.
268
663799
3512
אם היא מתה על הכביש, כל הקבוצה בסכנה.
11:19
So this behaviorהִתְנַהֲגוּת of riskלְהִסְתָכֵּן avoidanceהימנעות
269
667311
2236
אז ההתנהגות הזו של המנעות מסיכונים
11:21
is a very oldישן evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי responseתְגוּבָה.
270
669547
2801
היא תגובה אבולוציונית עתיקה.
11:24
These meerkatsמירקאטס are replicatingמשכפל an evolvedהתפתח tacticטקטיקה
271
672348
3869
הסוריקטות האלו משכפלים טקטיקה מפותחת
11:28
that is thousandsאלפים of generationsדורות oldישן,
272
676217
2233
שהיא בת אלפי דורות,
11:30
and they're adaptingהסתגלות it to a modernמוֹדֶרנִי riskלְהִסְתָכֵּן,
273
678450
2414
והם מאמצים אותה לסיכון מודרני,
11:32
in this caseמקרה a roadכְּבִישׁ builtבנוי by humansבני אנוש.
274
680864
3325
במקרה הזה כביש שנבנה על ידי אנשים.
11:36
They adaptלְהִסְתָגֵל very simpleפָּשׁוּט rulesכללים,
275
684189
2395
הם מתאימים חוקים מאוד פשוטים,
11:38
and the resultingוכתוצאה מכך complexמורכב behaviorהִתְנַהֲגוּת
276
686584
2289
וההתנהגות המורכבת שבאה כתוצאה
11:40
allowsמאפשרים them to resistלְהִתְנַגֵד humanבן אנוש encroachmentהַסָגַת גְבוּל
277
688873
2956
מאפשרת להם להתנגד לחדירה האנושית
11:43
into theirשֶׁלָהֶם naturalטִבעִי habitatבית גידול.
278
691829
2448
לסביבת המחיה הטבעית שלהם.
11:46
In the endסוֹף,
279
694277
1802
בסופו של דבר,
11:48
it mayמאי be batsעטלפים whichאיזה changeשינוי theirשֶׁלָהֶם socialחֶברָתִי structureמִבְנֶה
280
696079
2700
זה יכול להיות עטלפים שמשנים את המבנה החברתי שלהם
11:50
in responseתְגוּבָה to a populationאוּכְלוֹסִיָה crashלְהִתְרַסֵק,
281
698779
2384
כתגובה להתרסקות האוכלוסיה,
11:53
or it mayמאי be meerkatsמירקאטס
282
701163
1399
או סוריקטות
11:54
who showלְהַצִיג a novelרוֹמָן adaptationהִסתַגְלוּת to a humanבן אנוש roadכְּבִישׁ,
283
702562
3202
שמראות התאמה מרשימה לכביש אנושי,
11:57
or it mayמאי be anotherאַחֵר speciesמִין.
284
705764
2685
או שזה יכול להיות מין אחר.
12:00
My messageהוֹדָעָה here -- and it's not a complicatedמסובך one,
285
708449
2793
המסר שלי הוא -- והוא לא מסובך,
12:03
but a simpleפָּשׁוּט one of wonderפֶּלֶא and hopeלְקַווֹת --
286
711242
2764
אלא אחד פשוט של פליאה ותקווה --
12:06
my messageהוֹדָעָה here is that animalsבעלי חיים
287
714006
3093
המסר שלי פה הוא שחיות
12:09
showלְהַצִיג extraordinaryיוצא דופן socialחֶברָתִי complexityמוּרכָּבוּת,
288
717099
2424
מראות מורכבות חברתית יוצאת דופן,
12:11
and this allowsמאפשרים them to adaptלְהִסְתָגֵל
289
719523
2441
וזה מאפשר להן להתאים את עצמן
12:13
and respondלְהָגִיב to changesשינויים in theirשֶׁלָהֶם environmentסביבה.
290
721964
3481
ולהגיב לשינויים בסביבה שלהם.
12:17
In threeשְׁלוֹשָׁה wordsמילים, in the animalבעל חיים kingdomמַלְכוּת,
291
725445
2768
בשלוש מילים, בממלכת החי,
12:20
simplicityפַּשְׁטוּת leadsמוביל to complexityמוּרכָּבוּת
292
728213
2774
פשטות מובילה למורכבות
12:22
whichאיזה leadsמוביל to resilienceכּוֹשֵׁר הִתאוֹשְׁשׁוּת.
293
730987
1483
שמובילה לגמישות.
12:24
Thank you.
294
732470
2284
תודה לכם.
12:26
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
295
734754
6680
(מחיאות כפיים)
12:42
Daniaדניה Gerhardtגרהרדט: Thank you very much, Nicolasניקולה,
296
750694
1953
דניה גרהרדט: תודה רבה לך, ניקולאס,
12:44
for this great startהַתחָלָה. Little bitbit nervousעַצבָּנִי?
297
752647
3279
על ההתחלה המעולה הזו, מעט לחוץ?
12:47
Nicolasניקולה Peronyפרוני: I'm okay, thanksתודה.
298
755926
1644
ניקולאס פרוני: אני בסדר, תודה.
12:49
DGDG: Okay, great. I'm sure a
lot of people in the audienceקהל
299
757570
2460
ד.ג: אוקיי, מעולה, אני בטוחה שהרבה אנשים בקהל
12:52
somehowאיכשהו triedניסה to make associationsאסוציאציות
300
760030
1864
איכשהו ניסו לעשות קישורים
12:53
betweenבֵּין the animalsבעלי חיים you were talkingשִׂיחָה about --
301
761894
1824
בין החיות שדיברת עליהן --
12:55
the batsעטלפים, meerkatsמירקאטס -- and humansבני אנוש.
302
763718
2056
העטלפים, הסוריקטות -- ואנשים.
12:57
You broughtהביא some examplesדוגמאות:
303
765774
1208
הבאת דוגמאות:
12:58
The femalesנקבות are the socialחֶברָתִי onesיחידות,
304
766982
1735
הנקבות הן החברתיות,
13:00
the femalesנקבות are the dominantדוֹמִינָנטִי onesיחידות,
305
768717
1713
הנקבות הן הדומיננטיות,
13:02
I'm not sure who thinksחושב how.
306
770430
1673
אני לא בטוחה מי חושב איך.
13:04
But is it okay to do these associationsאסוציאציות?
307
772103
2895
אבל האם זה בסדר לעשות קישורים?
13:06
Are there stereotypesסטריאוטיפים you can confirmלְאַשֵׁר in this regardלְהִתְיַחֵס
308
774998
2800
האם שיש סטראוטיפים שאתה יכול לאשר בהקשר הזה
13:09
that can be validתָקֵף acrossלְרוֹחָב all speciesמִין?
309
777798
3273
שיכולים להיות נכונים לכל המינים?
13:13
NPNP: Well, I would say there are alsoגַם
310
781071
1603
נ.פ: ובכן, הייתי אומר שיש גם
13:14
counter-examplesדוגמאות נגד to these stereotypesסטריאוטיפים.
311
782674
1952
דוגמאות נגדיות לסטראוטיפים האלה.
13:16
For examplesדוגמאות, in seaיָם horsesסוסים or in koalasקואלה, in factעוּבדָה,
312
784626
3140
לדוגמה, בסוסוני ים או בקואלות, למעשה,
13:19
it is the malesגברים who take careלְטַפֵּל of the youngצָעִיר always.
313
787766
3698
זה הזכר שמטפל בצעירים תמיד.
13:23
And the lessonשיעור is that it's oftenלעתים קרובות difficultקָשֶׁה,
314
791464
5041
והשיעור הוא שזה לרוב קשה,
13:28
and sometimesלִפְעָמִים even a bitbit dangerousמְסוּכָּן,
315
796505
1752
ולפעמים אפילו מסוכן מעט,
13:30
to drawלצייר parallelsמקבילות betweenבֵּין humansבני אנוש and animalsבעלי חיים.
316
798257
2672
לעשות השוואות בין אנשים לחיות.
13:32
So that's it.
317
800929
2106
אז זהו זה.
13:35
DGDG: Okay. Thank you very much for this great startהַתחָלָה.
318
803035
2846
ד.ג: אוקיי, תודה רבה לך על ההתחלה המעולה הזו.
13:37
Thank you, Nicolasניקולה Peronyפרוני.
319
805881
2080
תודה לך, ניקולאס פרוני.
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Tal Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Nicolas Perony - Animal scientist
Nicolas Perony models the movement of animal groups to understand: what is the individual behavior that guides the behavior of the larger society?

Why you should listen

Nicolas Perony started his career as a roboticist. But after one of his robots -- which was designed to follow a white line -- destroyed itself because of a lighting snafu on demo day, he realized that he was less interested in creating complicated robots and more interested in studying the complexity that already exists out there in the animal kingdom. He quickly changed course and is now a quantitative scientist at the Chair of Systems Design at ETH Zurich, where he studies the structure and dynamics of animal societies.

Perony conducts his research by placing GPS collars on animals like Bechstein's bats and meerkats, and studying the spacial data of the group. He creates models of the movement over time to see patterns. He then tries to ascertain at the simple rules that individuals in the animal group seem to be following that, when done en masse, result in the larger flow. In other words, he looks at the underlying mechanics that lead to the collective movement of animal groups.

More profile about the speaker
Nicolas Perony | Speaker | TED.com