Представьте: вы находите новый ресторан с потрясающей едой и предлагаете друзьям в групповом чате встретиться там. Но побеждает в итоге старое привычное место.

В следующий раз попытайтесь убедить друзей одного за другим, а не всю группу сразу.

Исследования, которые мы с коллегами провели, используя рой роботов, показывают, что эта стратегия распределения информации по принципу «чем меньше, тем лучше» увеличивает вероятность того, что группа выберет лучший вариант. Наши результаты могут упростить разработку микроскопических роботов, работающих внутри тела, и повлиять на распространение информации в социальных сетях.

Мы изучили, как распространяются мнения в больших популяциях. Оказалось, что популяция неосведомленных особей цепляется за устаревшие убеждения и не принимает более доступные альтернативы, когда информация о новых вариантах распространяется среди всех сразу. А если они делятся информацией друг с другом по очереди, популяция лучше адаптируется к изменениям и соглашается с лучшим вариантом.

Сохраняя простоту

В нашем исследовании, опубликованном в июле 2021 года в журнале Science Robotics, мы создали рой автономных роботов, которые принимают коллективные решения о лучших доступных альтернативах и действуют в среде, меняющейся со временем. Мы обнаружили, что чем меньше, тем лучше: рои роботов с ограниченными социальными связями — имеется в виду количество других роботов, с которыми они могут общаться — адаптировались более эффективно, чем глобально связанные рои. Это противоречит распространенному в сетевой науке убеждению, что большее количество взаимосвязей всегда приводит к более эффективному обмену информацией. Мы показываем, что бывают ситуации, когда происходит обратное.

Все килоботы, диаметром и высотой менее полутора дюймов (3,8 см), взаимодействуют друг с другом с помощью инфракрасного света. Мы запрограммировали 50 роботов на очень простое поведение: случайные движения для исследования окружающей среды и основные правила голосования для обмена мнениями. Рой роботов сканирует неизвестную среду и коллективно выбирает лучший участок; например, лучшее место для строительства конструкции. Каждый робот формирует собственное мнение на основе сканирования окружающей среды и регулярно проверяет мнение одного случайного соседа. Если робот получает противоположное мнение, он сбрасывает свое, опрашивая других роботов. Это позволяет рою достичь консенсуса, не заходя в тупик.

В нашем исследовании простота индивидуального поведения — это не просто вопрос удобства. Это ключ к созданию роя роботов будущего. Например, микроскопических роботов, которые работают в теле, роботов с простыми компонентами, таких как биоразлагаемые роботы для очистки океана, и малобюджетных одноразовых роботов, которые могут быть повреждены или уничтожены в местах бедствий. Рои роботов с минимальным поведением также могут работать без присмотра человека в недоступных местах.

Природа знает правило

Чтобы написать алгоритмы управления роботами, мы построили математические модели, которые объясняют распространение мнений среди групп социально связанных, неинформированных людей. Этот процесс похож на коллективное принятие решений в других условиях, включая животных и людей.

В частности, наш алгоритм основан на поведении европейских пчел, когда они коллективно выбирают место для строительства будущего гнезда. Пчелы локально взаимодействуют друг с другом и обмениваются сообщениями голосования с помощью вибрации. Пчелиная семья принимает решения без какой-либо центральной власти.

Подобные коллективные решения можно наблюдать в косяках рыб, которые, кажется, знают правило «чем меньше, тем лучше». Фактически, недавнее исследование показало, что стайные рыбы сокращают свою социальную сеть — то есть количество рыб, на которых они обращают внимание — когда им нужно быстро усвоить новую информацию, например об источнике предполагаемой угрозы.

Застигнуты врасплох

Несмотря на то, что в природе существование правила «чем меньше, тем лучше» известно, мы не ожидали увидеть его в своем исследовании роя роботов. Мы тестировали сотни роботов, которые использовали модель коллективного поведения пчел, выбирающих место для гнезда. Эта модель позволяет рою принимать решения, которые оценивают вариант, исходя из того, сколько хороших новостей он получает, будь то показатели хорошего места для постройки гнезд или положительные отзывы о ресторанах. Это означает, что рой учитывает не только относительное качество вариантов, но и их абсолютное качество, то есть, достаточно ли хороша какая-либо из альтернатив.

Это соответствует тому, как обычно ведут себя организмы, включая человека. Например, если во всех открытых ресторанах подают блюда ниже вашего стандарта качества, вам не важно, что один ресторан на 5% лучше других — вы все равно не будете есть сегодня вне дома. Но если пара ресторанов очень хороша, выбор любого из них будет удовлетворительным, даже если разница в качестве между ними составляет 5%.

Реализуя это в рое роботов, мы ожидали, что чем больше каждый из них связан социальными связями, тем лучше рой адаптируется к изменениям окружающей среды. Это то, что предсказывается и наблюдается в большинстве моделей взаимосвязанных людей. Но мы обнаружили обратное: чем меньше была связана группа, тем лучше наш рой роботов реагировал на изменения.

Затем мы построили математическую модель, описывающую систему и объясняющую наблюдаемое явление. Изменения в окружающей среде обнаруживаются небольшой группой. В глобальной связанной сети перед небольшой группой стоит почти невыполнимая задача — попытаться опровергнуть устоявшееся мнение большинства, даже если изменения окружающей среды представляют собой лучшую альтернативу. Когда отдельные роботы взаимодействовали спорадически и немного, консервативное меньшинство легко получало поддержку и могло изменить мнение всей группы в тех случаях, когда мнение группы было не так сильно, как мнение меньшинства.

Уроки для социальных сетей

Эффект «чем меньше, тем лучше» сохраняется не во всех случаях. Мы наблюдали это явление в сетях, где люди следуют простым правилам и изменение мнения других не происходит мгновенно, а требует некоторого времени. У людей в определенных контекстах бывает простое реактивное поведение, которое не требует особых размышлений и, следовательно, может быть подвержено аналогичной динамике.

Люди глобально связаны через социальные сети, что влияет на распространение мнений в больших группах населения. Понимание того, как мнения меняются — и не меняются — имеет решающее значение для решения проблем цифровой эпохи.

Источник - ideanomics