Kada neuronaučnici razmišljaju o strategiji koju bi životinja mogla da koristi za obavljanje nekog zadatka – poput pronalaženja hrane, lova plena ili navigacije lavirintom – oni često predlažu jedan model koji postavlja najbolji način da životinja obavi posao.
Ali u stvarnom svetu, životinje — i ljudi — možda ne koriste optimalan način, koji može zahtevati intenzivan resurs. Umesto toga, oni koriste strategiju koja je dovoljno dobra da obavi posao, ali zahteva mnogo manje snage mozga.
U novom istraživanju koje se pojavilo u časopisu Science Advances, naučnici Janelia su pokušali da bolje razumeju moguće načine na koje bi životinja mogla uspešno da reši problem, osim samo najbolje strategije.
Rad pokazuje da postoji ogroman broj načina na koje životinja može da izvrši jednostavan zadatak traženja hrane. Takođe postavlja teorijski okvir za razumevanje ovih različitih strategija, kako su one međusobno povezane i kako različito rešavaju isti problem.
Neke od ovih manje nego savršenih opcija za izvršavanje zadatka funkcionišu skoro kao i optimalna strategija, ali uz mnogo manje napora, otkrili su istraživači, oslobađajući životinje da koriste dragocene resurse za obavljanje više zadataka.
„Čim se oslobodite savršenstva, iznenadili biste se koliko postoji mnogo načina za rešavanje problema“, kaže Cuhsuan Ma, postdoktor u laboratoriji Hermundstad, koji je vodio istraživanje.
Novi okvir bi mogao pomoći istraživačima da počnu da ispituju ove „dovoljno dobre“ strategije, uključujući zašto različiti pojedinci mogu prilagoditi različite strategije, kako ove strategije mogu funkcionisati zajedno i koliko su strategije generalizujuće za druge zadatke. To bi moglo pomoći da se objasni kako mozak omogućava ponašanje u stvarnom svetu.
„Mnoge od ovih strategija su one koje nikada ne bismo zamislili kao moguće načine za rešavanje ovog zadatka, ali one dobro funkcionišu, tako da je sasvim moguće da ih i životinje koriste“, kaže vođa grupe Janelia Ann Hermundstad. „Daju nam novi rečnik za razumevanje ponašanja.
Istraživanje je počelo pre tri godine kada je Ma počela da se pita o različitim strategijama koje bi životinja mogla da koristi da ostvari jednostavan, ali uobičajen zadatak: biranje između dve opcije gde se šansa da bude nagrađena vremenom menja.
Istraživači su bili zainteresovani da ispitaju grupu strategija koje spadaju između optimalnih i potpuno slučajnih rešenja: „mali programi“ koji imaju ograničene resurse, ali ipak obavljaju posao. Svaki program specificira drugačiji algoritam za vođenje akcija životinje na osnovu prošlih zapažanja, omogućavajući joj da služi kao model ponašanja životinja.
Kako se ispostavilo, postoji mnogo takvih programa — oko četvrt miliona. Da bi shvatili ove strategije, istraživači su prvo pogledali nekoliko onih sa najboljim učinkom. Iznenađujuće, otkrili su da u suštini rade istu stvar kao i optimalna strategija, uprkos tome što koriste manje resursa.
„Bili smo malo razočarani“, kaže mama. „Proveli smo sve ovo vreme tražeći ove male programe, i svi oni prate isto izračunavanje koje je polje već znalo kako da matematički izvede bez svih ovih napora.
Ali istraživači su bili motivisani da nastave da traže – imali su snažnu intuiciju da moraju postojati programi koji su dobri, ali drugačiji od optimalne strategije. Kada su pogledali dalje od najboljih programa, pronašli su ono što su tražili: oko 4.000 programa koji spadaju u ovu kategoriju „dovoljno dobrih“. I što je još važnije, više od 90% njih uradilo je nešto novo.
Mogli su tu da se zaustave, ali ih je podstaklo pitanje kolege Dženelijana: Kako su mogli da shvate koju strategiju koristi životinja?
Pitanje je podstaklo tim da zaroni duboko u ponašanje pojedinačnih programa i razvije sistematski pristup razmišljanju o čitavoj kolekciji strategija. Prvo su razvili matematički način da opišu međusobne odnose programa kroz mrežu koja je povezivala različite programe. Zatim su pogledali ponašanje opisano u strategijama, osmišljavajući algoritam koji bi otkrio kako jedan od ovih „dovoljno dobrih“ programa može da evoluira iz drugog.
Otkrili su da male promene u optimalnom programu mogu dovesti do velikih promena u ponašanju uz istovremeno očuvanje performansi. Ako su neka od ovih novih ponašanja takođe korisna u drugim zadacima, to sugeriše da bi isti program mogao biti dovoljno dobar za rešavanje niza različitih problema.
„Ako razmišljate o životinji koja nije specijalista koja je optimizovana da reši samo jedan problem, već generalista koja rešava mnoge probleme, ovo je zaista novi način da se to prouči“, kaže Ma.
Novi rad pruža okvir za istraživače da počnu razmišljati izvan pojedinačnih, optimalnih programa za ponašanje životinja. Sada je tim fokusiran na ispitivanje koliko su mali programi generalizirani za druge zadatke i dizajniranje novih eksperimenata kako bi se utvrdilo koji program životinja može koristiti da izvrši zadatak u realnom vremenu. Oni takođe rade sa drugim istraživačima u Janelia na testiranju njihovog teorijskog okvira.
„Na kraju krajeva, dobro razumevanje ponašanja životinje je suštinski preduslov za razumevanje načina na koji mozak rešava različite vrste problema, uključujući i one koje naši najbolji veštački sistemi rešavaju samo neefikasno, ako ih uopšte rešavaju“, kaže Hermundstad. „Ključni izazov je da životinje mogu koristiti veoma različite strategije nego što bismo u početku pretpostavili, a ovaj rad nam pomaže da otkrijemo taj prostor mogućnosti.“
