Život pčele zavisi od uspešnog sakupljanja nektara sa cveća za pravljenje meda. Odlučiti koji cvet će najverovatnije ponuditi nektar je neverovatno teško.
Da biste to uradili kako treba, potrebno je pravilno odmeriti suptilne naznake o vrsti cveta, starosti i istoriji — najbolji pokazatelji da cvet može da sadrži sićušnu kap nektara. Pogrešno shvatanje je u najboljem slučaju gubljenje vremena, au najgorem znači izlaganje smrtonosnom predatoru koji se krije u cveću.
U novom istraživanju objavljenom danas u eLife-u, naš tim izveštava kako pčele donose ove složene odluke.
Izazvali smo pčele poljem veštačkog cveća napravljenog od obojenih diskova kartona, od kojih je svaki ponudio sićušnu kap šećernog sirupa. Različite boje „cveća“ su se razlikovale po verovatnoći da ponude šećer, a takođe su se razlikovale u tome koliko dobro pčele mogu da procene da li lažni cvet nudi nagradu ili ne.
Stavili smo sićušne, bezopasne tragove boje na poleđinu svake pčele i snimili svaku posetu pčele u cvetnom nizu. Zatim smo koristili kompjuterski vid i mašinsko učenje da bismo automatski izdvojili položaj i putanju leta pčele. Na osnovu ovih informacija mogli bismo da procenimo i precizno odredimo vreme za svaku odluku koju su pčele donele.
Otkrili smo da su pčele vrlo brzo naučile da identifikuju cveće koje najviše vredi. Brzo su procenili da li da prihvate ili odbiju cvet, ali zbunjujuće je da su njihovi tačni izbori u proseku bili brži (0,6 sekundi) od njihovih netačnih izbora (1,2 sekunde).
Ovo je suprotno od onoga što smo očekivali.
Obično kod životinja — pa čak i u veštačkim sistemima — tačna odluka traje duže od netačne odluke. Ovo se zove kompromis između brzine i tačnosti.
Ovaj kompromis se dešava zato što određivanje da li je odluka ispravna ili pogrešna obično zavisi od toga koliko dokaza imamo da donesemo tu odluku. Više dokaza znači da možemo doneti tačniju odluku — ali za prikupljanje dokaza je potrebno vreme. Dakle, tačne odluke su obično spore, a netačne brže.
Brzina-tačnost se tako često dešava u inženjerstvu, psihologiji i biologiji, da biste to skoro mogli nazvati „zakonom psihofizike“. A ipak se činilo da pčele krše ovaj zakon.
Jedine druge životinje za koje se zna da prevazilaze kompromis između brzine i preciznosti su ljudi i primati.
Kako onda pčela, sa svojim sićušnim, ali izvanrednim mozgom, može biti u rangu sa primatima?
Da bismo razjasnili ovo pitanje, okrenuli smo se računarskom modelu, pitajući koja svojstva bi sistem morao da ima da bi pobedio kompromis između brzine i tačnosti.
Izgradili smo veštačke neuronske mreže sposobne da obrađuju senzorne podatke, uče i donose odluke. Uporedili smo performanse ovih veštačkih sistema odlučivanja sa stvarnim pčelama. Iz ovoga bismo mogli da identifikujemo šta sistem mora da ima da bi pobedio kompromis.
Odgovor je ležao u davanju odgovora „prihvatam“ i „odbijam“ različite vremenske granice dokaza. Evo šta to znači – pčele su prihvatile cvet samo ako su na prvi pogled bile sigurne da je nagrađivan. Ako su imali bilo kakvu nesigurnost, odbili su je.
Ovo je bila strategija nesklona riziku i značila je da su pčele možda propustile neko cveće za nagrađivanje, ali je uspešno usmerila svoje napore samo na cveće sa najboljim šansama i najboljim dokazima da im se obezbedi šećer.
Naš kompjuterski model o tome kako su pčele donosile brze i tačne odluke dobro je preslikao i njihovo ponašanje i poznate puteve pčelinjeg mozga.
Naš model je uverljiv za to kako su pčele tako efikasni i brzi donosioci odluka. Štaviše, daje nam šablon za to kako bismo mogli da gradimo sisteme — kao što su autonomni roboti za istraživanje ili rudarenje — sa ovim funkcijama.
