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Qu'ont en commun les moisissures visqueuses et les acheteurs en ligne?

2021

La moisissure visqueuse, les fourmis et le système de recommandation de produits d'Amazon pourraient prendre des décisions exactement de la même manière, selon une nouvelle étude.

Pour arriver à cette conclusion, Bernd Meyer et son équipe ont étudié le comportement de la moisissure visqueuse - qui n'est pas une plante, un champignon ou un animal, mais un réseau mal organisé de cellules individuelles - et l'a collée dans un labyrinthe. Les deux voies conduisaient à des flocons d'avoine, qui sont apparemment le snack préféré des moisissures visqueuses, mais l'un des chemins était sombre et l'autre était rempli d'une lumière clignotante, que la moisissure déteste. Grossier.

La moisissure visqueuse a fait la chose la plus sensée: avoir son gâteau et le manger aussi. Ou plutôt, avoir ses flocons d'avoine et le recul de la lumière. Paradoxalement, la moisissure visqueuse semblait mieux effectuer ses tâches avec l'interférence. Le réacheminement causé par le faisceau incriminé semblait affiner leur capacité de prise de décision.

«De petites erreurs dans le processus de décision… rendent les décisions de [slime mold] moins précises, mais beaucoup plus souples, déclare Meyer.

En d'autres termes, explique-t-il, la moisissure visqueuse doit «se tromper pour bien faire les choses». Qui s'est déjà senti aussi rassuré par un document de recherche sur la matière visqueuse?

Il est peut-être plus pertinent, pour les scientifiques non spécialistes du slime, d’avoir la possibilité d’extrapoler cette recherche sur un blob jaune néon à l’ensemble de l’humanité. Et aux algorithmes que nous utilisons pour acheter des choses.

Le processus de prise de décision pour la moisissure visqueuse n'est pas aussi complexe ni plus conscient que pour l'homme, mais le calcul sous-jacent semble être le même. La moisissure, comme tout autre être vivant, est "auto-organisée, ce qui signifie qu'elle dispose d'un moyen d'évaluer son environnement et de tenter de se protéger et de protéger ses intérêts. Ce principe d'auto-organisation a, du moins dans les communautés qui parlent sérieusement La recherche de Meyer ajoute une compréhension de l’impact du «bruit» sur l’auto-organisation.

En science, le bruit n’est pas simplement sonore, c’est tout ce qui interfère avec la norme. Et, au moins au niveau juste avant que cela ne vous rende complètement fou, le bruit encourage les organismes à s’adapter à leur environnement. Dans l'une des précédentes études de Meyer, son équipe a surveillé l'effet du "bruit" sur les fourmis, qui sont des organismes beaucoup plus complexes et interconnectés que la moisissure visqueuse, alors qu'elles tentaient de se nourrir. (Les fourmis, en passant, comme les vers de farine et les toniques riches en nutriments fabriqués en laboratoire. Miam.) Le "bruit" dérangeait les fourmis et leur donnait une nouvelle forme de comportement, mais il les encourageait également à prendre des décisions avantageuses plus rapidement, une compétence importante lorsque vous ' Nous luttons constamment pour obtenir des ressources.

«Nous avons besoin que les individus se heurtent à la tendance afin de pouvoir adapter notre décision collective avec souplesse», a déclaré Meyer. «Que cela se produise à cause d’une rébellion consciente, ou parce que ces personnes ne disposent pas d’informations sur l’évolution de la tendance, ou s’il se trompe tout simplement, cela n’a pas d’importance. Ce qui compte, c’est qu’ils vont à l’encontre de la tendance.

Mais quel est le lien avec Amazon? Il s’agit essentiellement de mécanismes de renforcement. Si le bruit déclenche un changement brusque, de la boue glacée - ou d'autres organismes, les humains inclus - peuvent réaliser que leur comportement précédent était une grave erreur. Mais les organismes pourraient facilement trouver que c'est aussi un énorme succès. Si tel est le cas, la popularité engendre la popularité, a déclaré Meyer, et un écart par rapport à ce que l'on fait habituellement peut créer une nouvelle normale.

Le système de recommandation d'Amazon suit les mêmes mécanismes, selon Meyer. Les algorithmes qui recommandent des produits aux consommateurs sont aléatoires, basés sur des modèles statistiques de ce que Amazon pense que vous pourriez vouloir. Mais en envoyant ces recommandations à des millions de personnes, les algorithmes finissent par se renforcer, au fur et à mesure que les utilisateurs suivent et achètent réellement les choses qui leur sont recommandées. Meyer va jusqu'à dire que "si vous regardez simplement les formules de nos journaux, vous ne serez pas en mesure de dire si vous regardez la description de ant fourrage ... ou un système de recommandation sur un site de commerce électronique".

La relation réelle entre le processus de prise de décision de Slime Mould et celui d'un humain reste à démontrer, mais Meyer et d'autres chercheurs s'y intéressent. Envoyons du bon "bruit" à leur manière.

Et peut-être que Slime, Inc. Amazon pourrait apprendre une ou deux choses en cours de route.

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