Диалоги (июль 2003 г.)

Но, несмотря на это, общий результат поиска всё же таков, что ручейник всё-таки прикрепляет в основном приличные частицы. Почему он использует такой алгоритм, почему такие гипотезы выдвигает? Дело в том, что в природе не бывает случайного распределения чего бы то ни было. В реальных ручьях и плоские частицы и круглые, и мелкие и крупные не перемешаны случайно. Наоборот, однородные частицы собраны в определённых местах, в зависимости от течения, в зависимости от глубины. Поэтому, если ручейник где-то находит хорошие частицы, то в реальной жизни это означает, что здесь нужно остаться и искать дальше. Мы провели такой эксперимент, который бы при систематическом исследовании среды завёл бы ручейника в тупик. Просто он не смог бы найти то, что ему нужно. Можно показать, как это выглядело: экспериментальная установка, которая представляла собой просто небольшой коридор, который весь был засыпан песком, но на одном его небольшом участке вперемешку с песком были и скорлупки.

А.Ж. Валентин Анатольевич, правильно ли я понимаю, что речь идёт вот о чём. Алгоритм, который отрабатывает ручейник, построен не на той гипотезе, что искомые частицы распределены равномерно случайно, а он построен на гипотезе, что эти частицы в среде распределены неравномерно.

А.Г. Произвольно сгруппированы.

В.Н. Где-то они собраны…

А.Ж. Эти события, что называется, коррелируют между собой.

В.Н. Да, алгоритм поиска базируется на этой гипотезе, которую откуда-то знает ручейник, точнее, его поведение «знает». Мы, может быть, к этому ещё вернёмся, а в эксперименте происходит вот что.

Если бы ручейник попал за пределы участка со скорлупой и стал бы проверять каждую песчинку, то он увяз бы в песке и в буквальном, и в переносном смысле, потому что песчинок в коридоре – тысячи. Но ручейник действует иначе. Если он находится на участке со скорлупой и находит скорлупку, то он её приклеивает, а затем начинает ощупывать частицы вокруг себя. Есть два варианта результатов этого поиска. Либо он находит, в конце концов, ещё скорлупку, приклеивает её и процесс повторяется, а ручейник остаётся на месте. Или же ему выпадает такая неудача, что вместо скорлупки он находит несколько песчинок подряд. Сначала ручейник с ними долго возится, потому что, как я говорил, он «ждёт» чего-то от них. Потом это опробование каждой очередной частицы становится всё короче и короче, и, в конце концов, ручейник сдвигается с места и начинает ползти. И вот когда он натыкается на скорлупку во время такого движения, шансов на то, что он не то что её прикрепит, а даже просто станет её пробовать, осматривать, вернее, ощупывать, гораздо меньше. Даже если он и берёт скорлупку, то может её бросить тут же, не успев разобраться, а что это такое.

А.Г. Ничего хорошего он не ждёт от неё.

В.Н. Да, ничего хорошего не ждёт.

А.Ж. То есть, он уже чего-то ожидает, он уже какую-то гипотезу выдвинул.

В.Н. Что получается в результате? Ручейник может выйти за пределы участка со скорлупой и двигаться дальше по коридору. Ещё раз повторю, что если бы он начал пробовать песчинки в коридоре, то застрял бы там надолго. Но, как правило, ручейник их не пробует, а очень быстро пробегает этот коридор, потому что не ждёт ничего хорошего. Конечно, он иногда может взять какую-то песчинку и тут же бросить её. Иногда может даже приклеить, если она более плоская, чем другие. Но это исключения, и ручейник, в конце концов, возвращается на участок со скорлупой. И здесь, когда он натыкается на скорлупку, то чаще всего её берёт. Но, тем не менее, из-за того что он двигается и «ничего хорошего не ждёт», ручейник может и проскочить несколько раз этот участок. Но опять-таки, эксперименты с десятками личинок показывают, что они в целом, строят свои домики на этом участке и строят из скорлупок. Другими словами, эта не очень, казалось бы, рациональная стратегия предсказания по единичным событиям позволяет ручейникам в целом выигрывать.

Мы это проверяли, построив математическую модель, где правила поведения, о которых я говорю, были заложены в программу. И модель подтвердила, что этих правил достаточно для того, чтобы ручейники собирались и строили именно на том участке, где есть скорлупки. Здесь, естественно, возникает такой вопрос: когда мы моделируем, мы вводим правила, но это ничего не говорит о механизме управления поведением, то есть о том, откуда берутся эти правила. Единственное, что можно здесь сделать, с моей точки зрения, – это предложить следующую аналогию.