一連の人気のある子供向け映画に助けられて、アリや魚などの最小の動物でさえ、人間のような社会的能力と機能の完全なセットを割り当てることがよくあります.ただし、アリの小さな脳を考えると、戦略計画などの複雑なタスクを実行できる可能性は低いと思われます.
しかし、アリは決して一人ではありません。彼らは常にコロニーの一部であり、数千、さらには数百万の他のアリで構成されている場合があります。典型的な先見性を持って、19 世紀にチャールズ ダーウィンは、コロニー自体を単一の生物と見なすべきであると提案しました。したがって、アリの行動の複雑さを調査するときは、コロニーのレベルでも行う必要があります。
私たちは、アリのコロニーが、リーダーの恩恵を受けなくても、驚くほど賢明な「集合的な」グループ決定を下せることを以前から知っていました。たとえば、食料源への最短経路を見つけたり、複数の食料源から最適なものを選択して利用したりできます。彼らは、個々のアリが互いに通信することによってこれを行います.彼らが通信する重要な方法は、フェロモン トレイルを敷設することです。アリが小道を歩けば歩くほど、フェロモン トレイルは強くなります。この増幅により、コロニーにとって好ましい 1 つの経路が生まれます。つまり、コロニーは集合的な決定を下したのです。増幅に基づくこのシステムの欠点は、柔軟性に欠けることです。フェロモンはしばらくすると消えますが、アリのコロニーはその決定に「閉じ込められる」ことがあります。これは、たとえば、決定が下された後に食料源の品質が変化した場合に問題になる可能性があります.
ドイツのレーゲンスブルク大学の Carolin Hübner と Tomer Czaczkes は、超生物 (彼らの場合はアリのコロニー) がリスクの高い選択肢を好むのか、それとも安全な賭けを好むのかを知りたがっていました。たとえば、人間は一般的に「リスクを嫌う」ことが知られています。確実に 100 ドルを受け取るか、50% の確率で 200 ドルを手に入れるかの選択肢が与えられた場合、ほとんどの人は確実な見返りを求めます。彼らはアリ Lasius niger のコロニーを提供しました 2 つの給餌ステーション:1 つは適度な甘さの甘いシロップを提供し、もう 1 つの「危険な」オプションは非常に甘いシロップと非常に薄めたシロップを切り替え続けました。ただし、平均して、両方のオプションで同じ量の砂糖が提供されました.超生物はどちらを好むでしょうか?彼らの決定は、おそらくアリがそのオプションにすぐに閉じ込められるため、変動するフィーダーの最初の品質に大きく依存しますか?それとも、アリは決定プロセスを十分に延ばして、評価後にリスクのないオプションを選択できますか?
驚いたことに、アリはほとんどの場合、採食者の 1 つを明確に選択していましたが、安全な方法と危険な方法のどちらにも好みはありませんでした。意外なことに、フェロモンに基づく集合的意思決定の古典的な理解とは対照的に、フィーダーの選択は、可変フィーダーの初期品質によって非常に弱く影響を受けるだけでした.植民地は、早すぎる集合的決定が発生するのを防ぐために、決定プロセスをバッファリングできるようです.研究者たちは、アリがどのようにしてこれを行ったのかよくわかっていませんが、おそらくメカニズムは、個々のアリがフェロモン トレイルを覆す記憶であるか、または異なるアリがフェロモンを産み、追跡するための異なる戦略を持っている可能性があります。
ここで初期の違いの増幅を緩和できるもう 1 つの要因は、負のフィードバックです。 Lasius niger 働きアリは、すでにフェロモンでマークされている道にフェロモンを蓄積する量を減らし (Czaczkes et al., 2013a)、道で他のアリに繰り返し遭遇すると、フェロモンの蓄積を減らします (Czaczkes, Grüter, &Ratnieks, 2013b)。このような負のフィードバックシステムは、最初の違いが修正されるのを妨げていた可能性があります。このようなシステムは明らかに集合的な意思決定を妨げませんが、予測不可能な振動 (最初に 1 つのオプションが勝ち、次に別のオプション) を動かし、最終的にオプションの 1 つにランダムに固定される可能性があります。
「植民地によるこの選好の欠如について興味深いことは、それが完全に合理的であることです」と、研究を行ったキャロリン・ヒューブナーは言います。 「結局のところ、両方のオプションの最終的な見返りは同じでした。」
アリはグループとして、両方のオプションの価値を統合し、それらが同じであると結論付けることができるようです.
科学者たちは、アリのコロニーが集合的な決定を下す方法を研究することで、複雑なグループが変化する環境にどのように適応できるかについて、より深い洞察を得たいと考えています。これは私たち全員にとって非常に重要です。私たちの世界がより複雑になるにつれて、集合的な意思決定戦略は、私たちの生活を組織化する上ですでに重要な役割を果たしています.ルーティング アルゴリズムと航空管制官は、動的で複雑な問題を解決するためにアリに着想を得たアルゴリズムを既に採用しています。
これらの調査結果は、集団的意思決定中のリスク選好という題名の記事で説明されています。アリのコロニーはリスクに無関心な集団的選択を行います。これは最近、Animal Behaviour 誌に掲載されました。 この作業は、レーゲンスブルク大学の Carolin Hübner と Tomer Czaczkes によって実施されました。
