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

Nicolas Perony: Căţeluşi! Acum, că v-am atras atenţia, despre teoria complexităţii

Filmed:
1,021,641 views

Comportamentul animalelor nu e complicat, dar e complex. Nicolas Perony a studiat modul în care animalele luate individual - fie ele terrieri scoţieni, lilieci sau suricate - urmează reguli simple care, în colectiv, creează modele mai mari de comportament, şi modul în care această complexitate născută din simplitate le poate ajuta să se adapteze noilor condiţii, pe măsură ce acestea apar.
- 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
ScienceStiinta,
0
3393
1228
Ştiinţa.
00:16
scienceştiinţă has allowedpermis us to know so much
1
4621
3337
Ştiinţa ne-a permis să aflăm atât de multe
00:19
about the fardeparte reachesajunge of the universeunivers,
2
7958
3026
despre colţurile îndepărtate ale universului,
00:22
whichcare is at the samela fel time tremendouslyturbat importantimportant
3
10984
3195
care e în acelaşi timp
nemaipomenit de important
00:26
and extremelyextrem remotela distanta,
4
14179
2066
şi extraordinar de îndepărtat
00:28
and yetinca much, much closermai aproape,
5
16245
2459
şi totuşi mult, mult mai aproape,
00:30
much more directlydirect relatedlegate de to us,
6
18704
2091
mult mai direct asociat cu noi;
00:32
there are manymulți things we don't really understanda intelege.
7
20795
2468
sunt multe lucruri
pe care nu le înţelegem cu adevărat.
00:35
And one of them is the extraordinaryextraordinar
8
23263
2129
Şi unul dintre ele e extraordinara
00:37
socialsocial complexitycomplexitate of the animalsanimale around us,
9
25392
3326
complexitate socială a animalelor
din jurul nostru,
00:40
and todayastăzi I want to tell you a fewpuțini storiespovestiri
10
28718
2016
iar azi vreau să vă spun câteva istorisiri
00:42
of animalanimal complexitycomplexitate.
11
30734
2008
despre complexitatea animalelor.
00:44
But first, what do we call complexitycomplexitate?
12
32742
3350
Dar, întâi, ce numim complexitate?
00:48
What is complexcomplex?
13
36092
1487
Ce este complex?
00:49
Well, complexcomplex is not complicatedcomplicat.
14
37579
3427
Ei bine, complex înseamnă necomplicat.
00:53
Something complicatedcomplicat comprisescuprinde manymulți smallmic partspărți,
15
41006
3448
Ceva complicat conţine multe părţi mici,
00:56
all differentdiferit, and eachfiecare of them
16
44454
2430
toate diferite, şi fiecare dintre ele
00:58
has its ownpropriu preciseprecis rolerol in the machinerymașini.
17
46899
3104
îşi are propriul rol precis în maşinărie.
01:02
On the oppositeopus, a complexcomplex systemsistem
18
50003
2811
În schimb, un sistem complex
01:04
is madefăcut of manymulți, manymulți similarasemănător partspărți,
19
52814
2641
e alcătuit din multe, multe părţi similare
01:07
and it is theiral lor interactioninteracţiune
20
55455
2008
şi interacţiunea lor e cea
01:09
that producesproduce a globallyla nivel global coherentcoerent behaviorcomportament.
21
57463
3320
care produce un comportament
pe de-a-ntregul coerent.
01:12
ComplexComplexul systemssisteme have manymulți interactinginteracționând partspărți
22
60783
3836
Sistemele complexe au multe părţi
care interacţionează
01:16
whichcare behavecomporta accordingin conformitate to simplesimplu, individualindividual rulesnorme,
23
64619
3426
şi care se comportă conform
unor reguli simple, individuale,
01:20
and this resultsrezultate in emergentemergente propertiesproprietăţi.
24
68045
3349
iar acest fapt rezultă în proprietăţi emergente.
01:23
The behaviorcomportament of the systemsistem as a wholeîntreg
25
71394
1888
Comportamentul sistemului ca întreg
01:25
cannotnu poti be predicteda prezis
26
73282
1668
nu poate fi prezis
01:26
from the individualindividual rulesnorme only.
27
74950
2152
doar din regulile individuale.
01:29
As AristotleAristotel wrotea scris,
28
77102
1810
Cum spunea Aristotel,
01:30
the wholeîntreg is greatermai mare than the sumsumă of its partspărți.
29
78912
3060
întregul e mai mare
decât suma părţilor lui.
01:33
But from AristotleAristotel, let's movemișcare ontope
30
81972
2462
Hai să trecem de la Aristotel
01:36
a more concretebeton exampleexemplu of complexcomplex systemssisteme.
31
84434
3690
la un exemplu mai concret
de sisteme complexe.
01:40
These are ScottishScoţian terriersTerrieri.
32
88124
1956
Aceştia sunt terrieri scoţieni.
01:42
In the beginningînceput, the systemsistem is disorganizeddezorganizat.
33
90080
3751
La început, sistemul e dezorganizat.
01:45
Then comesvine a perturbationperturbarea: milklapte.
34
93831
3801
Apoi apare o perturbare: laptele.
01:49
EveryFiecare individualindividual startsîncepe pushingîmpingerea in one directiondirecţie
35
97632
3850
Fiecare individ începe
să împingă într-un sens
01:53
and this is what happensse întâmplă.
36
101482
3309
şi iată ce se întâmplă.
01:56
The pinwheelMessier is an emergentemergente propertyproprietate
37
104791
2826
Morișca e un efect rezultat
01:59
of the interactionsinteracțiuni betweenîntre puppiespui
38
107617
1903
din interacţiunile dintre căţei
02:01
whosea caror only ruleregulă is to try to keep accessacces to the milklapte
39
109520
3910
a căror singură regulă e să aibă
acces continuu la lapte
02:05
and thereforeprin urmare to pushApăsaţi in a randomîntâmplător directiondirecţie.
40
113430
3607
şi astfel să împingă într-un sens
la întâmplare.
02:09
So it's all about findingdescoperire the simplesimplu rulesnorme
41
117037
3975
Deci totul e să găseşti regulile simple
02:13
from whichcare complexitycomplexitate emergesapare.
42
121012
2758
din care reiese complexitatea.
02:15
I call this simplifyingsimplificarea complexitycomplexitate,
43
123770
2940
Numesc acest lucru
complexitatea simplificată;
02:18
and it's what we do at the chairscaun of systemssisteme designproiecta
44
126710
2135
e ceea ce facem la catedra
de proiectare a sistemelor
02:20
at ETHETH ZurichZurich.
45
128845
1977
la ETH Zurich.
02:22
We collectcolectarea datadate on animalanimal populationspopulații,
46
130822
3705
Adunăm informaţii despre
populaţiile de animale,
02:26
analyzea analiza complexcomplex patternsmodele, try to explainexplica them.
47
134527
3811
analizăm tiparele complexe,
încercăm să le interpretăm.
02:30
It requiresnecesită physicistsfizicienii who work with biologistsbiologi,
48
138338
2619
E nevoie de fizicieni care să lucreze cu biologi,
02:32
with mathematiciansmatematicieni and computercomputer scientistsoamenii de știință,
49
140957
2723
cu matematicieni şi cu informaticieni,
02:35
and it is theiral lor interactioninteracţiune that producesproduce
50
143680
2820
iar interacţiunea lor determină
02:38
cross-boundarylimita de cruce competencecompetență
51
146500
1714
capacitatea de interrelaţionare
02:40
to solverezolva these problemsProbleme.
52
148214
1578
pentru a rezolva aceste probleme.
02:41
So again, the wholeîntreg is greatermai mare
53
149792
2272
Din nou, întregul e mai mare
02:44
than the sumsumă of the partspărți.
54
152064
1400
decât suma părţilor lui.
02:45
In a way, collaborationcolaborare
55
153464
2150
Într-un fel, colaborarea
02:47
is anothero alta exampleexemplu of a complexcomplex systemsistem.
56
155614
3491
e un alt exemplu de sistem complex.
02:51
And you mayMai be askingcer yourselftu
57
159105
1876
Poate vă întrebaţi
02:52
whichcare sidelatură I'm on, biologybiologie or physicsfizică?
58
160981
2817
de partea cui sunt eu,
a biologiei sau a fizicii?
02:55
In factfapt, it's a little differentdiferit,
59
163798
2111
În realitate, e un pic diferit
02:57
and to explainexplica, I need to tell you
60
165909
1589
şi, ca să explic, trebuie să vă spun
02:59
a shortmic de statura storypoveste about myselfeu insumi.
61
167498
2342
o mică povestire despre mine.
03:01
When I was a childcopil,
62
169840
1727
Când eram copil,
03:03
I lovediubit to buildconstrui stuffchestie, to
createcrea complicatedcomplicat machinesmaşini.
63
171567
4109
îmi plăcea să construiesc lucruri,
să creez maşinării complicate.
03:07
So I seta stabilit out to studystudiu electricalelectric engineeringInginerie
64
175676
2737
Aşa că m-am apucat să studiez
ingineria electrică
03:10
and roboticsRobotica,
65
178413
1552
şi robotica,
03:11
and my end-of-studiesscop de studii projectproiect
66
179965
2093
iar proiectul meu de final
03:14
was about buildingclădire a robotrobot calleddenumit ER-ER-1 --
67
182058
2926
a fost despre construirea
unui robot numit ER-1,
03:16
it lookedprivit like this—
68
184984
1930
arăta aşa,
03:18
that would collectcolectarea informationinformație from its environmentmediu inconjurator
69
186914
2371
care urma să colecteze
informaţii din mediul său
03:21
and proceedcontinua to followurma a whitealb linelinia on the groundsol.
70
189285
3498
şi apoi să urmeze o linie albă de pe jos.
03:24
It was very, very complicatedcomplicat,
71
192783
2379
Era extrem de complicat,
03:27
but it workeda lucrat beautifullyfrumos in our testTest roomcameră,
72
195162
2984
dar a funcţionat minunat
în camera noastră de testare
03:30
and on demodemo day, professorsprofesori had
assembledasamblate to gradecalitate the projectproiect.
73
198146
3453
şi profesorii s-au adunat în ziua demonstraţiei
ca să dea o notă proiectului.
03:33
So we tooka luat ER-ER-1 to the evaluationevaluare roomcameră.
74
201607
2902
Aşa că l-am dus pe ER-1
în camera de evaluare.
03:36
It turnedîntoarse out, the lightușoară in that roomcameră
75
204509
2310
S-a dovedit că lumina din acea cameră
03:38
was slightlypuțin differentdiferit.
76
206819
1819
era uşor diferită.
03:40
The robot'srobot visionviziune systemsistem got confusedconfuz.
77
208638
2331
Sistemul de viziune al robotului
a fost derutat.
03:42
At the first bendîndoire in the linelinia,
78
210969
1761
La prima curbă din linie
03:44
it left its coursecurs, and crashedprăbușit into a wallperete.
79
212730
3739
şi-a părăsit cursul şi
a intrat într-un perete.
03:48
We had spenta petrecut weekssăptămâni buildingclădire it,
80
216469
2087
Ne petrecuserăm săptămâni
să-l construim
03:50
and all it tooka luat to destroydistruge it
81
218556
1673
şi tot ce a fost suficient să-l distrugă
03:52
was a subtlesubtil changeSchimbare in the colorculoare of the lightușoară
82
220229
2656
a fost o schimbare subtilă
a culorii luminii
03:54
in the roomcameră.
83
222885
1596
din cameră.
03:56
That's when I realizedrealizat that
84
224481
1515
Atunci am realizat că,
03:57
the more complicatedcomplicat you make a machinemaşină,
85
225996
2327
cu cât creezi o maşinărie mai complicată,
04:00
the more likelyprobabil that it will faileșua
86
228323
2039
cu atât mai mari sunt şansele
să dea erori
04:02
duedatorat to something absolutelyabsolut unexpectedneașteptat.
87
230362
2563
datorită unui fapt cu totul neaşteptat.
04:04
And I decideda decis that, in factfapt,
88
232925
1830
Şi am hotărât că, de fapt,
04:06
I didn't really want to createcrea complicatedcomplicat stuffchestie.
89
234755
3013
nu doream cu adevărat
să creez lucruri complicate.
04:09
I wanted to understanda intelege complexitycomplexitate,
90
237768
2942
Doream să înţeleg complexitatea,
04:12
the complexitycomplexitate of the worldlume around us
91
240710
1988
complexitatea lumii ce ne înconjoară
04:14
and especiallyin mod deosebit in the animalanimal kingdomregat.
92
242698
2405
şi mai ales cea din lumea animalelor.
04:17
WhichCare bringsaduce us to batslilieci.
93
245103
3320
Ceea ce ne duce la lilieci.
04:20
Bechstein'sBechstein pe batslilieci are a commoncomun
speciesspecie of EuropeanEuropene batslilieci.
94
248423
3051
Liliecii lui Bechstein sunt o specie comună
de lilieci europeni.
04:23
They are very socialsocial animalsanimale.
95
251474
1413
Sunt animale foarte sociale.
04:24
MostlyCea mai mare parte they roostadăpost, or sleepdormi, togetherîmpreună.
96
252887
3291
În cea mai mare parte,
dorm la un loc.
04:28
And they livetrăi in maternitymaternitate coloniescolonii,
97
256178
1679
Trăiesc în colonii maternale,
04:29
whichcare meansmijloace that everyfiecare springarc,
98
257857
1540
adică în fiecare primăvară
04:31
the femalesfemele meetîntâlni after the winteriarnă hibernationhibernare,
99
259397
3258
femelele se întâlnesc
după hibernarea de iarnă
04:34
and they staystau togetherîmpreună for about sixşase monthsluni
100
262655
2089
şi stau împreună vreo şase luni
04:36
to rearspate theiral lor youngtineri,
101
264744
2486
să-şi crească puii.
04:39
and they all carrytransporta a very smallmic chipcip,
102
267230
2805
Fiecare are ataşat un cip foarte mic,
04:42
whichcare meansmijloace that everyfiecare time one of them
103
270035
1871
deci de fiecare dată când unul dintre ei
04:43
entersintră one of these speciallyspecial equippedechipat batbăţ boxescutii,
104
271906
3057
intră într-un adăpost special amenajat
pentru lilieci,
04:46
we know where she is,
105
274963
1643
ştim unde se află
04:48
and more importantlyimportant,
106
276606
1169
şi, mai important,
04:49
we know with whompe cine she is.
107
277775
2563
ştim cu cine este.
04:52
So I studystudiu roostingadăpostire associationsasociaţiile in batslilieci,
108
280338
3694
Am studiat legăturile dintre lilieci
04:56
and this is what it looksarată like.
109
284032
2445
şi aşa arată ele.
04:58
DuringÎn timpul the day, the batslilieci roostadăpost
110
286477
2442
Pe timpul zilei, liliecii dorm
05:00
in a numbernumăr of sub-groupssub-grupe in differentdiferit boxescutii.
111
288919
2304
în subgrupuri, în adăposturi diferite.
05:03
It could be that on one day,
112
291223
1929
Se poate întâmpla ca într-o zi,
05:05
the colonycolonie is splitDespică betweenîntre two boxescutii,
113
293152
2220
colonia să se împartă
între două adăposturi,
05:07
but on anothero alta day,
114
295372
1300
dar, într-altă zi,
05:08
it could be togetherîmpreună in a singlesingur boxcutie,
115
296672
2241
se poate să stea împreună
într-un singur adăpost,
05:10
or splitDespică betweenîntre threeTrei or more boxescutii,
116
298913
2316
sau să se împartă
între 3 sau 4 adăposturi,
05:13
and that all seemspare rathermai degraba erraticneregulat, really.
117
301229
2927
şi totul pare mai degrabă dezordonat.
05:16
It's calleddenumit fission-fusionfisiune-fuziune dynamicsdinamică,
118
304156
3203
Se numeşte dinamica
de fisiune-fuziune,
05:19
the propertyproprietate for an animalanimal groupgrup
119
307359
1713
adică proprietatea unui grup de animale
05:21
of regularlyîn mod regulat splittingdivizarea and mergingUnirea
120
309072
2178
de a se împărţi şi a se uni regulat
05:23
into differentdiferit subgroupssubgrupe.
121
311250
1661
în subgrupuri diferite.
05:24
So what we do is take all these datadate
122
312911
2562
Noi luăm toate aceste informaţii
05:27
from all these differentdiferit dayszi
123
315473
1662
din toate aceste zile diferite
05:29
and poolpiscină them togetherîmpreună
124
317135
1504
şi le unificăm
05:30
to extractextrage a long-termtermen lung associationasociere patternmodel
125
318639
2617
pentru a scoate un tipar de asociere
pe termen lung
05:33
by applyingaplicarea techniquestehnici with networkreţea analysisanaliză
126
321256
2505
prin aplicarea tehnicilor
de analiză a reţelei
05:35
to get a completecomplet pictureimagine
127
323761
1621
ca să obţinem o imagine completă
05:37
of the socialsocial structurestructura of the colonycolonie.
128
325382
2537
a structurii sociale a coloniei.
05:39
Okay? So that's what this pictureimagine looksarată like.
129
327919
4265
Iată cum arată această imagine.
05:44
In this networkreţea, all the circlescerc
130
332184
2394
În această reţea, toate cercurile
05:46
are nodesnoduri, individualindividual batslilieci,
131
334578
2777
sunt puncte, lilieci individuali,
05:49
and the lineslinii betweenîntre them
132
337355
1583
iar liniile dintre ele
05:50
are socialsocial bondsobligațiuni, associationsasociaţiile betweenîntre individualspersoane fizice.
133
338938
3664
sunt legături sociale,
asocierile dintre indivizi.
05:54
It turnstransformă out this is a very interestinginteresant pictureimagine.
134
342602
2678
Rezultatul e un tipar foarte interesant.
05:57
This batbăţ colonycolonie is organizedorganizat
135
345280
1982
Această colonie de lilieci e organizată
05:59
in two differentdiferit communitiescomunități
136
347262
1868
în două comunităţi diferite
06:01
whichcare cannotnu poti be predicteda prezis
137
349130
1839
care nu pot fi prevăzute
06:02
from the dailyzilnic fission-fusionfisiune-fuziune dynamicsdinamică.
138
350969
2249
din dinamica zilnică de fisiune-fuziune.
06:05
We call them crypticcriptic socialsocial unitsUnități.
139
353218
3550
Le numim unităţi sociale ascunse.
06:08
Even more interestinginteresant, in factfapt:
140
356768
1616
Chiar mai interesant:
06:10
EveryFiecare yearan, around OctoberOctombrie,
141
358384
2364
în fiecare an, prin octombrie,
06:12
the colonycolonie splitsse împarte up,
142
360748
1561
colonia se împarte
06:14
and all batslilieci hibernatehibernare separatelyseparat,
143
362309
2698
şi fiecare liliac hibernează separat;
06:17
but yearan after yearan,
144
365007
1461
dar an după an,
06:18
when the batslilieci come togetherîmpreună again in the springarc,
145
366468
3073
când liliecii se reunesc primăvara,
06:21
the communitiescomunități staystau the samela fel.
146
369541
2590
comunităţile rămân la fel.
06:24
So these batslilieci remembertine minte theiral lor friendsprieteni
147
372131
2720
Deci aceşti lilieci îşi amintesc de prieteni
06:26
for a really long time.
148
374851
1830
pentru mult timp.
06:28
With a braincreier the sizemărimea of a peanutarahide,
149
376681
2474
Cu un creier cât o boabă de fasole,
06:31
they maintainmenţine individualizedindividualizat,
150
379155
2125
păstrează legături sociale
06:33
long-termtermen lung socialsocial bondsobligațiuni,
151
381280
2142
individuale, de lungă durată.
06:35
We didn't know that was possibleposibil.
152
383422
1724
Nu ştiam că aşa ceva era posibil.
06:37
We knewștiut that primatesprimate
153
385146
1759
Ştiam că primatele,
06:38
and elephantselefanți and dolphinsdelfinii could do that,
154
386905
2568
elefanţii şi delfinii pot face asta,
06:41
but comparedcomparativ to batslilieci, they have hugeimens brainscreier.
155
389473
2628
dar, comparativ cu liliecii,
aceştia au creiere imense.
06:44
So how could it be
156
392101
2399
Cum se poate
06:46
that the batslilieci maintainmenţine this complexcomplex,
157
394500
1951
ca liliecii să păstreze
o structură socială
06:48
stablegrajd socialsocial structurestructura
158
396451
1688
complexă, stabilă,
06:50
with suchastfel de limitedlimitat cognitivecognitiv abilitiesabilităţi?
159
398139
3532
având capacităţi cognitive
atât de limitate?
06:53
And this is where complexitycomplexitate bringsaduce an answerRăspuns.
160
401671
2889
Şi aici complexitatea vine cu un răspuns.
06:56
To understanda intelege this systemsistem,
161
404560
2141
Pentru a înţelege acest sistem,
06:58
we builtconstruit a computercomputer modelmodel of roostingadăpostire,
162
406701
2797
am construit un model computerizat
al odihnei,
07:01
basedbazat on simplesimplu, individualindividual rulesnorme,
163
409498
2018
având la bază reguli simple, individuale,
07:03
and simulatedsimulat thousandsmii and thousandsmii of dayszi
164
411516
2435
şi am simulat mii şi mii de zile
07:05
in the virtualvirtual batbăţ colonycolonie.
165
413951
2019
într-o colonie virtuală de lilieci.
07:07
It's a mathematicalmatematic modelmodel,
166
415970
2124
E un model matematic,
07:10
but it's not complicatedcomplicat.
167
418094
1954
dar nu e complicat.
07:12
What the modelmodel told us is that, in a nutshellscurt,
168
420048
3098
Pe scurt, modelul ne-a indicat
07:15
eachfiecare batbăţ knowsștie a fewpuțini other colonycolonie membersmembrii
169
423146
3186
că fiecare liliac are câţiva membri
din cealaltă colonie
07:18
as her friendsprieteni, and is just slightlypuțin more likelyprobabil
170
426332
2488
ca prieteni şi e mai probabil
07:20
to roostadăpost in a boxcutie with them.
171
428820
2510
să doarmă într-un adăpost cu ei.
07:23
SimpleSimplu, individualindividual rulesnorme.
172
431330
2444
Reguli simple, individuale.
07:25
This is all it takes to explainexplica
173
433774
1712
Asta e tot ce trebuie pentru a lămuri
07:27
the socialsocial complexitycomplexitate of these batslilieci.
174
435486
2389
complexitatea socială a acestor lilieci.
07:29
But it getsdevine better.
175
437875
1718
Dar e mai mult de-atât.
07:31
BetweenÎntre 2010 and 2011,
176
439593
2848
Între 2010 şi 2011,
07:34
the colonycolonie lostpierdut more than two thirdstreimi of its membersmembrii,
177
442441
3453
colonia a pierdut mai mult de
două treimi din membrii ei,
07:37
probablyprobabil duedatorat to the very coldrece winteriarnă.
178
445894
2986
probabil din cauza iernii foarte reci.
07:40
The nextUrmător → springarc, it didn't formformă two communitiescomunități
179
448880
3144
În primăvara următoare,
nu s-au format două comunităţi,
07:44
like everyfiecare yearan,
180
452024
1271
ca în fiecare an,
07:45
whichcare mayMai have led the wholeîntreg colonycolonie to diea muri
181
453295
2203
periclitând întreaga colonie
07:47
because it had becomedeveni too smallmic.
182
455498
2095
pentru că devenise prea mică.
07:49
InsteadÎn schimb, it formedformat a singlesingur, cohesivecoeziune socialsocial unitunitate,
183
457593
5373
În schimb, s-a format
o singură unitate socială,
07:54
whichcare allowedpermis the colonycolonie to survivesupravieţui that seasonsezon
184
462966
2732
care a permis coloniei
să supravieţuiască sezonului
07:57
and thriveprospera again in the nextUrmător → two yearsani.
185
465698
3104
şi să prospere iar în următorii doi ani.
08:00
What we know is that the batslilieci
186
468802
1778
Ce ştim e că liliecii
08:02
are not awareconștient that theiral lor colonycolonie is doing this.
187
470580
2907
nu sunt conştienţi
de ceea ce face colonia.
08:05
All they do is followurma simplesimplu associationasociere rulesnorme,
188
473487
3546
Tot ce fac e să urmeze
reguli simple de asociere
08:09
and from this simplicitysimplitate
189
477033
1349
şi din această simplitate
08:10
emergesapare socialsocial complexitycomplexitate
190
478382
2441
rezultă complexitatea socială
08:12
whichcare allowspermite the colonycolonie to be resilientrezistente
191
480823
2840
care permite coloniei să fie flexibilă
08:15
againstîmpotriva dramaticdramatic changesschimbări
in the populationpopulație structurestructura.
192
483663
2981
în faţa modificărilor dramatice
în structura populaţiei.
08:18
And I find this incredibleincredibil.
193
486644
2694
Şi asta mi se pare incredibil.
08:21
Now I want to tell you anothero alta storypoveste,
194
489338
2084
Acum vă voi spune altă poveste,
08:23
but for this we have to travelvoiaj from EuropeEuropa
195
491422
1555
dar pentru asta trebuie
să călătorim din Europa
08:24
to the KalahariKalahari DesertDesert in SouthSud AfricaAfrica.
196
492977
3048
până în deşertul Kalahari
din Africa de Sud.
08:28
This is where meerkatsmeerkats livetrăi.
197
496025
2027
Aici trăiesc suricatele.
08:30
I'm sure you know meerkatsmeerkats.
198
498052
1500
Sigur ştiţi suricatele.
08:31
They're fascinatingfascinant creaturescreaturi.
199
499552
2106
Sunt creaturi fascinante.
08:33
They livetrăi in groupsGrupuri with a
very strictstrict socialsocial hierarchyierarhie.
200
501658
2989
Trăiesc în grupuri cu o ierarhie socială
foarte strictă.
08:36
There is one dominantdominant pairpereche,
201
504647
1459
Există o pereche dominantă
08:38
and manymulți subordinatessubordonaţilor,
202
506106
1382
şi mulţi subordonaţi,
08:39
some actingactorie as sentinelssantinele,
203
507488
1714
unii având rol de santinele,
08:41
some actingactorie as babysittersBabysitter,
204
509202
1337
alţii de babysitteri,
08:42
some teachingînvățătură pupspuii, and so on.
205
510539
1897
alţii de educatori ai puilor şi tot aşa.
08:44
What we do is put very smallmic GPSGPS collarsa strînge
206
512436
3321
Am pus zgărzi foarte mici cu GPS
08:47
on these animalsanimale
207
515757
1525
la gâtul acestor animale
08:49
to studystudiu how they movemișcare togetherîmpreună,
208
517282
1875
pentru a studia cum se mişcă împreună
08:51
and what this has to do with theiral lor socialsocial structurestructura.
209
519157
3717
şi cum influenţează acest lucru
structura lor socială.
08:54
And there's a very interestinginteresant exampleexemplu
210
522874
1490
Iată un exemplu foarte interesant
08:56
of collectivecolectiv movementcirculaţie in meerkatsmeerkats.
211
524364
2716
de mişcare colectivă a suricatelor.
08:59
In the middlemijloc of the reserverezervă whichcare they livetrăi in
212
527080
2367
În mijlocul rezervaţiei în care trăiesc
09:01
liesminciuni a roaddrum.
213
529447
1209
trece un drum.
09:02
On this roaddrum there are carsautoturisme, so it's dangerouspericulos.
214
530656
3233
Pe drum circulă maşini, deci e periculos.
09:05
But the meerkatsmeerkats have to crosscruce it
215
533889
2284
Dar suricatele trebuie să-l traverseze
09:08
to get from one feedinghrănire placeloc to anothero alta.
216
536173
2574
pentru a ajunge de la
un punct de hrănire la altul.
09:10
So we askedîntrebă, how exactlyexact do they do this?
217
538747
4751
Ne-am întrebat cum reușesc?
09:15
We foundgăsite that the dominantdominant femaleFemeie
218
543498
1836
Am aflat că femela dominantă
09:17
is mostlyMai ales the one who leadsOportunitati the groupgrup to the roaddrum,
219
545334
2621
e în general cea care
conduce grupul la drum,
09:19
but when it comesvine to crossingtrecere it, crossingtrecere the roaddrum,
220
547955
3272
dar când trebuie să traverseze drumul,
09:23
she gives way to the subordinatessubordonaţilor,
221
551227
2351
dă întâietate subordonaţilor,
09:25
a mannermanieră of sayingzicală,
222
553578
1777
un fel de-a spune:
09:27
"Go aheadînainte, tell me if it's safesigur."
223
555355
2682
„Daţi-i drumul, spuneţi-mi
dacă e sigur.”
09:30
What I didn't know, in factfapt,
224
558037
1664
Ce nu ştiam, de fapt,
09:31
was what rulesnorme in theiral lor behaviorcomportament the meerkatsmeerkats followurma
225
559701
3142
erau regulile din comportament
pe care le urmau suricatele
09:34
for this changeSchimbare at the edgemargine of the groupgrup to happenîntâmpla
226
562843
2925
în cazul acestei schimbări
din partea liderului grupului,
09:37
and if simplesimplu rulesnorme were sufficientsuficiente to explainexplica it.
227
565768
3850
şi dacă regulile simple erau suficiente
pentru a o explica.
09:41
So I builtconstruit a modelmodel, a modelmodel of simulatedsimulat meerkatsmeerkats
228
569618
3991
Aşa că am construit un model
de suricate simulate
09:45
crossingtrecere a simulatedsimulat roaddrum.
229
573609
1913
care să treacă un drum simulat.
09:47
It's a simplisticsimplist modelmodel.
230
575522
1872
E un model simplist.
09:49
MovingMutarea meerkatsmeerkats are like randomîntâmplător particlesparticule
231
577394
2840
Suricatele în mişcare sunt
precum particulele aleatorii
09:52
whosea caror uniqueunic ruleregulă is one of alignmentAliniere.
232
580234
2222
al căror rol unic e cel de aliniere.
09:54
They simplypur şi simplu movemișcare togetherîmpreună.
233
582456
2406
Pur şi simplu se mişcă împreună.
09:56
When these particlesparticule get to the roaddrum,
234
584862
3184
Când aceste particule ajung la drum,
10:00
they sensesens some kinddrăguț of obstacleobstacol,
235
588046
1942
simt un fel de obstacol
10:01
and they bouncesaritura againstîmpotriva it.
236
589988
2084
şi se lovesc de el.
10:04
The only differencediferență
237
592072
1156
Singura diferenţă
10:05
betweenîntre the dominantdominant femaleFemeie, here in redroșu,
238
593228
2042
între femela dominantă, aici în roşu,
10:07
and the other individualspersoane fizice,
239
595270
1485
şi ceilalţi indivizi
10:08
is that for her, the heightînălţime of the obstacleobstacol,
240
596755
2554
e că pentru ea, înălţimea obstacolului,
10:11
whichcare is in factfapt the riskrisc perceivedperceput from the roaddrum,
241
599309
2505
de fapt, riscul perceput faţă de drum,
10:13
is just slightlypuțin highersuperior,
242
601814
1949
e mai mare
10:15
and this tinyminuscul differencediferență
243
603763
1661
şi această diferenţă măruntă
10:17
in the individual'sindivid pe ruleregulă of movementcirculaţie
244
605424
1838
în regula de mişcare a individului
10:19
is sufficientsuficiente to explainexplica what we observeobserva,
245
607262
2446
e suficientă pentru a explica
ceea ce observăm:
10:21
that the dominantdominant femaleFemeie
246
609708
2560
că femela dominantă
10:24
leadsOportunitati her groupgrup to the roaddrum
247
612268
1434
îşi conduce grupul către drum
10:25
and then gives way to the othersalții
248
613702
1670
şi apoi face loc celorlalţi,
10:27
for them to crosscruce first.
249
615372
2863
să treacă ei primii.
10:30
GeorgeGeorge BoxCutie, who was an EnglishEngleză statisticianstatistician,
250
618235
3651
George Box, un statistician englez,
10:33
onceo singura data wrotea scris, "All modelsmodele are falsefals,
251
621886
2962
scria odată: „Toate modelele sunt false,
10:36
but some modelsmodele are usefulutil."
252
624848
2059
dar unele modele sunt folositoare.”
10:38
And in factfapt, this modelmodel is obviouslyevident falsefals,
253
626907
3197
Şi, de fapt, acest model e evident fals,
10:42
because in realityrealitate, meerkatsmeerkats are
anything but randomîntâmplător particlesparticule.
254
630104
3968
deoarece, în realitate, suricatele sunt orice,
numai nu particule aleatorii.
10:46
But it's alsode asemenea usefulutil,
255
634072
1637
Dar e şi folositor,
10:47
because it tellsspune us that extremeextrem simplicitysimplitate
256
635709
2749
căci ne spune că simplitatea extremă
10:50
in movementcirculaţie rulesnorme at the individualindividual levelnivel
257
638458
3358
în regulile de mişcare la nivel de individ
10:53
can resultrezultat in a great dealafacere of complexitycomplexitate
258
641816
2351
poate da naştere unei complexităţi măreţe
10:56
at the levelnivel of the groupgrup.
259
644167
1938
la nivel de grup.
10:58
So again, that's simplifyingsimplificarea complexitycomplexitate.
260
646105
4056
Iarăşi, asta înseamnă
complexitate simplificată.
11:02
I would like to concludeîncheia
261
650161
1448
Doresc să concluzionez
11:03
on what this meansmijloace for the wholeîntreg speciesspecie.
262
651609
2817
cu ce înseamnă asta
pentru întreaga specie.
11:06
When the dominantdominant femaleFemeie
263
654426
1664
Când femela dominantă
11:08
gives way to a subordinatesubordonate,
264
656090
1566
face loc unui subordonat,
11:09
it's not out of courtesycurtoazie.
265
657656
2117
nu o face din curtoazie.
11:11
In factfapt, the dominantdominant femaleFemeie
266
659773
1507
De fapt, femela dominantă
11:13
is extremelyextrem importantimportant for the cohesioncoeziune of the groupgrup.
267
661280
2519
e extrem de importantă
pentru coeziunea grupului.
11:15
If she diesmoare on the roaddrum, the wholeîntreg groupgrup is at riskrisc.
268
663799
3512
Dacă ea moare pe drum,
întregul grup e în pericol.
11:19
So this behaviorcomportament of riskrisc avoidanceevitarea
269
667311
2236
Deci acest comportament
de evitare a riscului.
11:21
is a very oldvechi evolutionaryevolutiv responseraspuns.
270
669547
2801
e un răspuns evolutiv foarte vechi.
11:24
These meerkatsmeerkats are replicatingreplicativ an evolvedevoluat tactictactică
271
672348
3869
Aceste suricate reproduc o tactică evoluată,
11:28
that is thousandsmii of generationsgenerații oldvechi,
272
676217
2233
veche de mii de generaţii
11:30
and they're adaptingadaptare it to a modernmodern riskrisc,
273
678450
2414
şi o adaptează la riscul modern,
11:32
in this casecaz a roaddrum builtconstruit by humansoameni.
274
680864
3325
în acest caz un drum construit de oameni.
11:36
They adaptadapta very simplesimplu rulesnorme,
275
684189
2395
Adaptează reguli foarte simple
11:38
and the resultingRezultate complexcomplex behaviorcomportament
276
686584
2289
şi comportamentul complex care rezultă
11:40
allowspermite them to resista rezista humanuman encroachmentapariţiei
277
688873
2956
le permite să reziste încălcării umane
11:43
into theiral lor naturalnatural habitathabitat.
278
691829
2448
a habitatului lor natural.
11:46
In the endSfârşit,
279
694277
1802
În final,
11:48
it mayMai be batslilieci whichcare changeSchimbare theiral lor socialsocial structurestructura
280
696079
2700
poate liliecii, care îşi schimbă structura socială
11:50
in responseraspuns to a populationpopulație crashprăbușire,
281
698779
2384
ca răspuns la o scădere bruscă a populaţiei,
11:53
or it mayMai be meerkatsmeerkats
282
701163
1399
sau poate suricatele,
11:54
who showspectacol a novelroman adaptationadaptare to a humanuman roaddrum,
283
702562
3202
care indică o nouă adaptare la drumul uman,
11:57
or it mayMai be anothero alta speciesspecie.
284
705764
2685
sau poate altă specie.
12:00
My messagemesaj here -- and it's not a complicatedcomplicat one,
285
708449
2793
Mesajul meu - şi nu e unul complicat,
12:03
but a simplesimplu one of wondermirare and hopesperanţă --
286
711242
2764
ci unul simplu, de admiraţie şi speranţă --
12:06
my messagemesaj here is that animalsanimale
287
714006
3093
mesajul meu e că animalele
12:09
showspectacol extraordinaryextraordinar socialsocial complexitycomplexitate,
288
717099
2424
arată o complexitate socială extraordinară
12:11
and this allowspermite them to adaptadapta
289
719523
2441
şi asta le permite să se adapteze
12:13
and respondrăspunde to changesschimbări in theiral lor environmentmediu inconjurator.
290
721964
3481
şi să răspundă modificărilor din mediul lor.
12:17
In threeTrei wordscuvinte, in the animalanimal kingdomregat,
291
725445
2768
În câteva cuvinte, în lumea animalelor,
12:20
simplicitysimplitate leadsOportunitati to complexitycomplexitate
292
728213
2774
simplitatea duce la complexitate,
12:22
whichcare leadsOportunitati to resilienceelasticitate.
293
730987
1483
care duce la flexibilitate.
12:24
Thank you.
294
732470
2284
Mulţumesc.
12:26
(ApplauseAplauze)
295
734754
6680
(Aplauze)
12:42
DaniaDobrica GerhardtGerhardt: Thank you very much, NicolasNicolas,
296
750694
1953
Dania Gerhardt: Mulţumesc foarte mult, Nicolas,
12:44
for this great startstart. Little bitpic nervousagitat?
297
752647
3279
pentru acest început grozav. Eşti un pic agitat?
12:47
NicolasNicolas PeronyPerony: I'm okay, thanksMulțumiri.
298
755926
1644
Nicolas Perony: Sunt bine, mulţumesc.
12:49
DGDG: Okay, great. I'm sure a
lot of people in the audiencepublic
299
757570
2460
DG: OK, foarte bine. Sunt sigură
că mulţi oameni din public
12:52
somehowoarecum triedîncercat to make associationsasociaţiile
300
760030
1864
au încercat cumva să facă asocieri
12:53
betweenîntre the animalsanimale you were talkingvorbind about --
301
761894
1824
între animalele de care ai vorbit,
12:55
the batslilieci, meerkatsmeerkats -- and humansoameni.
302
763718
2056
lilieci, suricate şi oameni.
12:57
You broughtadus some examplesexemple:
303
765774
1208
Ai dat nişte exemple:
12:58
The femalesfemele are the socialsocial onescele,
304
766982
1735
Femelele sunt cele sociale,
13:00
the femalesfemele are the dominantdominant onescele,
305
768717
1713
femelele sunt cele dominante,
13:02
I'm not sure who thinkscrede how.
306
770430
1673
nu sunt sigură cine cum gândeşte.
13:04
But is it okay to do these associationsasociaţiile?
307
772103
2895
Dar e în regulă să facem aceste asocieri?
13:06
Are there stereotypesstereotipuri you can confirma confirma in this regardprivință
308
774998
2800
Sunt ele stereotipuri pe care
le poţi confirma în această privinţă
13:09
that can be validvalabil acrosspeste all speciesspecie?
309
777798
3273
care pot fi valabile la toate speciile?
13:13
NPNP: Well, I would say there are alsode asemenea
310
781071
1603
NP: Aş spune că există şi
13:14
counter-examplescontra exemple to these stereotypesstereotipuri.
311
782674
1952
contra-exemple la aceste stereotipuri.
13:16
For examplesexemple, in seamare horsescai or in koalasKoala, in factfapt,
312
784626
3140
De exemplu, la caii de mare
sau la koala, masculii sunt,
13:19
it is the malesmasculi who take careîngrijire of the youngtineri always.
313
787766
3698
de fapt, cei care au
întotdeauna grijă de pui.
13:23
And the lessonlecţie is that it's oftende multe ori difficultdificil,
314
791464
5041
Lecţia care trebuie învăţată e că
deseori e dificil
13:28
and sometimesuneori even a bitpic dangerouspericulos,
315
796505
1752
şi uneori chiar un pic periculos
13:30
to drawa desena parallelsparalelele betweenîntre humansoameni and animalsanimale.
316
798257
2672
să facem paralele între oameni şi animale.
13:32
So that's it.
317
800929
2106
Asta e.
13:35
DGDG: Okay. Thank you very much for this great startstart.
318
803035
2846
DG: Bun. Mulţumesc foarte mult
pentru acest început grozav.
13:37
Thank you, NicolasNicolas PeronyPerony.
319
805881
2080
Mulţumim, Nicolas Perony.
Translated by Ancuta Diana Hatieganu
Reviewed by Ruxandra Spoiala

▲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