Nicolas Perony: Puppies! Now that I've got your attention, complexity theory

129,310 views ・ 2014-01-30

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

Vertaald door: Axel Saffran Nagekeken door: Faye Vogely
00:15
Science,
0
15393
1228
Wetenschap,
00:16
science has allowed us to know so much
1
16621
3337
wetenschap heeft ons kennis gegeven
00:19
about the far reaches of the universe,
2
19958
3026
over de verre uithoeken van het universum,
00:22
which is at the same time tremendously important
3
22984
3195
wat zowel ontzettend belangrijk
00:26
and extremely remote,
4
26179
2066
en ver van ons verwijderd is,
00:28
and yet much, much closer,
5
28245
2459
en toch veel dichterbij,
00:30
much more directly related to us,
6
30704
2091
veel meer aan ons gerelateerd
00:32
there are many things we don't really understand.
7
32795
2468
dan zoveel andere dingen die we niet echt begrijpen.
00:35
And one of them is the extraordinary
8
35263
2129
En één van die dingen is de ongelooflijke
00:37
social complexity of the animals around us,
9
37392
3326
sociale complexiteit van de dieren om ons heen,
00:40
and today I want to tell you a few stories
10
40718
2016
en vandaag wil ik jullie een aantal verhalen vertellen
00:42
of animal complexity.
11
42734
2008
over complexiteit in het dierenrijk.
00:44
But first, what do we call complexity?
12
44742
3350
Maar eerst moeten we complexiteit definiëren.
00:48
What is complex?
13
48092
1487
Wat is complex?
00:49
Well, complex is not complicated.
14
49579
3427
Complex is niet hetzelfde als ingewikkeld.
00:53
Something complicated comprises many small parts,
15
53006
3448
Iets ingewikkelds bestaat uit vele kleine delen,
00:56
all different, and each of them
16
56454
2430
allemaal anders van elkaar, en ieder deel
00:58
has its own precise role in the machinery.
17
58899
3104
heeft zijn eigen, nauwkeurige rol in de machine waar het deel van is.
01:02
On the opposite, a complex system
18
62003
2811
Daarentegen is een complex systeem
01:04
is made of many, many similar parts,
19
64814
2641
gemaakt van heel veel gelijke delen
01:07
and it is their interaction
20
67455
2008
en het is de interactie
01:09
that produces a globally coherent behavior.
21
69463
3320
die het uiteindelijke samenhangende gedrag produceert.
01:12
Complex systems have many interacting parts
22
72783
3836
Complexe systemen hebben veel delen die samenwerken
01:16
which behave according to simple, individual rules,
23
76619
3426
en die zich gedragen volgens simpele, individuele regels,
01:20
and this results in emergent properties.
24
80045
3349
en dit resulteert in waargenomen eigenschappen.
01:23
The behavior of the system as a whole
25
83394
1888
Het gedrag van het systeem als een totaal
01:25
cannot be predicted
26
85282
1668
kan niet voorspeld worden
01:26
from the individual rules only.
27
86950
2152
enkel aan de hand van de individuele regels.
01:29
As Aristotle wrote,
28
89102
1810
Zoals Aristoteles schreef:
01:30
the whole is greater than the sum of its parts.
29
90912
3060
het geheel is meer dan de som der delen.
01:33
But from Aristotle, let's move onto
30
93972
2462
Maar laten we van Aristoteles doorreizen naar
01:36
a more concrete example of complex systems.
31
96434
3690
een meer concreet voorbeeld van een complex systeem.
01:40
These are Scottish terriers.
32
100124
1956
Dit zijn Schotse terriërs.
01:42
In the beginning, the system is disorganized.
33
102080
3751
In het begin is het systeem chaotisch.
01:45
Then comes a perturbation: milk.
34
105831
3801
Dan komt er een verandering: melk.
01:49
Every individual starts pushing in one direction
35
109632
3850
Ieder individu begint in dezelfde richting te duwen,
01:53
and this is what happens.
36
113482
3309
en dan gebeurt er dit.
01:56
The pinwheel is an emergent property
37
116791
2826
Het draaimolentje is een uitkomst
01:59
of the interactions between puppies
38
119617
1903
van de interactie tussen de puppy's
02:01
whose only rule is to try to keep access to the milk
39
121520
3910
wiens enige regel het is om continu melk te drinken,
02:05
and therefore to push in a random direction.
40
125430
3607
en daarom dus in een bepaalde richting te duwen.
02:09
So it's all about finding the simple rules
41
129037
3975
Het gaat dus om het vinden van simpele regels
02:13
from which complexity emerges.
42
133012
2758
van waaruit complexiteit zich ontwikkelt.
02:15
I call this simplifying complexity,
43
135770
2940
Ik noem dit complexiteit vereenvoudigen,
02:18
and it's what we do at the chair of systems design
44
138710
2135
en dat is wat we doen in de vakgroep systeemontwerp
02:20
at ETH Zurich.
45
140845
1977
bij ETH Zurich.
02:22
We collect data on animal populations,
46
142822
3705
We verzamelen data over dierpopulaties,
02:26
analyze complex patterns, try to explain them.
47
146527
3811
analyseren complexe patronen, en proberen ze te verklaren.
02:30
It requires physicists who work with biologists,
48
150338
2619
Het vergt natuurkundigen die samenwerken met biologen,
02:32
with mathematicians and computer scientists,
49
152957
2723
met wiskundigen en computerwetenschappers,
02:35
and it is their interaction that produces
50
155680
2820
en het is de interactie tussen hen die
02:38
cross-boundary competence
51
158500
1714
die grensoverschrijdende vaardigheden produceert
02:40
to solve these problems.
52
160214
1578
om deze problemen op te lossen.
02:41
So again, the whole is greater
53
161792
2272
Ook hier is het geheel meer
02:44
than the sum of the parts.
54
164064
1400
dan de som der delen.
02:45
In a way, collaboration
55
165464
2150
In zekere zin is samenwerking
02:47
is another example of a complex system.
56
167614
3491
een voorbeeld van een complex systeem.
02:51
And you may be asking yourself
57
171105
1876
En je kunt je afvragen
02:52
which side I'm on, biology or physics?
58
172981
2817
aan welke kant sta ik, biologie of natuurkunde?
02:55
In fact, it's a little different,
59
175798
2111
Het is in feite net iets anders,
02:57
and to explain, I need to tell you
60
177909
1589
en om het uit te leggen moet ik je
02:59
a short story about myself.
61
179498
2342
een kort verhaal over mezelf vertellen.
03:01
When I was a child,
62
181840
1727
Toen ik klein was,
03:03
I loved to build stuff, to create complicated machines.
63
183567
4109
bouwde ik graag dingen, gecompliceerde machines.
03:07
So I set out to study electrical engineering
64
187676
2737
Ik wilde dus elektrotechniek
03:10
and robotics,
65
190413
1552
en robotica studeren,
03:11
and my end-of-studies project
66
191965
2093
en mijn afstudeerproject
03:14
was about building a robot called ER-1 --
67
194058
2926
ging over het bouwen van een robot: de ER-1.
03:16
it looked like this—
68
196984
1930
Die zag er zo uit.
03:18
that would collect information from its environment
69
198914
2371
Hij zou informatie verzamelen over zijn omgeving
03:21
and proceed to follow a white line on the ground.
70
201285
3498
en enkel een witte lijn op de grond volgen.
03:24
It was very, very complicated,
71
204783
2379
Het was ontzettend ingewikkeld,
03:27
but it worked beautifully in our test room,
72
207162
2984
maar het werkte prachtig in onze testkamer.
Op de dag van de demonstratie waren de professors bijeen om ons te beoordelen.
03:30
and on demo day, professors had assembled to grade the project.
73
210146
3453
03:33
So we took ER-1 to the evaluation room.
74
213607
2902
Dus brachten we ER-1 naar de evaluatiekamer.
03:36
It turned out, the light in that room
75
216509
2310
Het bleek dat het licht in die kamer
03:38
was slightly different.
76
218819
1819
net iets anders was.
03:40
The robot's vision system got confused.
77
220638
2331
Het visuele systeem van de robot raakte in de war.
03:42
At the first bend in the line,
78
222969
1761
Bij de eerste bocht in de lijn,
03:44
it left its course, and crashed into a wall.
79
224730
3739
verloor hij het spoor en knalde tegen de muur.
03:48
We had spent weeks building it,
80
228469
2087
We hadden er weken aan gebouwd,
03:50
and all it took to destroy it
81
230556
1673
en het enige dat nodig was om het te vernietigen
03:52
was a subtle change in the color of the light
82
232229
2656
was een subtiele verandering in de lichtkleur
03:54
in the room.
83
234885
1596
in de evaluatiekamer.
03:56
That's when I realized that
84
236481
1515
Toen realiseerde ik me dat
03:57
the more complicated you make a machine,
85
237996
2327
hoe complexer de machine is,
04:00
the more likely that it will fail
86
240323
2039
hoe groter de kans is dat het zal falen
04:02
due to something absolutely unexpected.
87
242362
2563
door iets compleet onverwachts.
04:04
And I decided that, in fact,
88
244925
1830
Ik besloot dat
04:06
I didn't really want to create complicated stuff.
89
246755
3013
ik helemaal geen moeilijke dingen wilde maken.
04:09
I wanted to understand complexity,
90
249768
2942
Ik wilde complexiteit begrijpen,
04:12
the complexity of the world around us
91
252710
1988
de complexiteit van de wereld om ons heen,
04:14
and especially in the animal kingdom.
92
254698
2405
en dan vooral in het dierenrijk.
04:17
Which brings us to bats.
93
257103
3320
Wat ons bij vleermuizen brengt.
04:20
Bechstein's bats are a common species of European bats.
94
260423
3051
De Bechsteins vleermuis is een veelvoorkomende Europese vleermuizensoort.
04:23
They are very social animals.
95
263474
1413
Het zijn erg sociale dieren.
04:24
Mostly they roost, or sleep, together.
96
264887
3291
Ze nesten en slapen vooral samen.
04:28
And they live in maternity colonies,
97
268178
1679
Ze leven in moederlijke kolonies,
04:29
which means that every spring,
98
269857
1540
wat betekent dat iedere lente,
04:31
the females meet after the winter hibernation,
99
271397
3258
de vrouwtjes samenkomen na de winterslaap,
04:34
and they stay together for about six months
100
274655
2089
en dan blijven ze ongeveer zes maanden samen
04:36
to rear their young,
101
276744
2486
om hun jongen op te voeden.
04:39
and they all carry a very small chip,
102
279230
2805
Ze dragen allemaal een hele kleine chip bij zich,
04:42
which means that every time one of them
103
282035
1871
wat betekent dat iedere keer dat één van hen
04:43
enters one of these specially equipped bat boxes,
104
283906
3057
één van deze speciaal uitgeruste vleermuisboxen binnenvliegt,
04:46
we know where she is,
105
286963
1643
we precies weten waar ze is,
04:48
and more importantly,
106
288606
1169
en belangrijker,
04:49
we know with whom she is.
107
289775
2563
we weten met wie ze is.
04:52
So I study roosting associations in bats,
108
292338
3694
Ik bestudeer slaapgenootschappen in vleermuizen,
04:56
and this is what it looks like.
109
296032
2445
en dat ziet er zo uit.
04:58
During the day, the bats roost
110
298477
2442
Overdag slapen de vleermuizen
05:00
in a number of sub-groups in different boxes.
111
300919
2304
in enkele subgroepen in verschillende boxen.
05:03
It could be that on one day,
112
303223
1929
Het kan zijn dat de ene dag
05:05
the colony is split between two boxes,
113
305152
2220
de groep zich verdeeld over twee boxen,
05:07
but on another day,
114
307372
1300
maar op een andere dag,
05:08
it could be together in a single box,
115
308672
2241
zitten ze allemaal samen zijn in één box,
05:10
or split between three or more boxes,
116
310913
2316
of verdelen ze zich tussen drie of meer boxen,
05:13
and that all seems rather erratic, really.
117
313229
2927
en dat lijkt allemaal vrij chaotisch.
05:16
It's called fission-fusion dynamics,
118
316156
3203
Het heet fission-fusion dynamica,
05:19
the property for an animal group
119
319359
1713
de eigenschap van een diergroep
05:21
of regularly splitting and merging
120
321072
2178
om zich regelmatig te splitsen en samen te voegen
05:23
into different subgroups.
121
323250
1661
in verschillende subgroepen.
05:24
So what we do is take all these data
122
324911
2562
We voegen al deze data
05:27
from all these different days
123
327473
1662
van al deze verschillende dagen bij elkaar
05:29
and pool them together
124
329135
1504
om er een genootschapspatroon op de lange termijn uit te halen
05:30
to extract a long-term association pattern
125
330639
2617
05:33
by applying techniques with network analysis
126
333256
2505
door netwerkanalyse-technieken toe te passen
05:35
to get a complete picture
127
335761
1621
om een compleet beeld te krijgen
05:37
of the social structure of the colony.
128
337382
2537
van de sociale structuur van de kolonie.
05:39
Okay? So that's what this picture looks like.
129
339919
4265
Dit is dan het totaalbeeld.
05:44
In this network, all the circles
130
344184
2394
In dit netwerk zijn alle cirkels
05:46
are nodes, individual bats,
131
346578
2777
knooppunten, individuele vleermuizen,
05:49
and the lines between them
132
349355
1583
en de lijnen tussen deze knooppunten
05:50
are social bonds, associations between individuals.
133
350938
3664
zijn de sociale banden tussen individuen.
05:54
It turns out this is a very interesting picture.
134
354602
2678
Het blijkt dat dit een erg interessant beeld is.
05:57
This bat colony is organized
135
357280
1982
Deze vleermuizenkolonie is georganiseerd
05:59
in two different communities
136
359262
1868
in twee verschillende gemeenschappen,
06:01
which cannot be predicted
137
361130
1839
wat niet voorspeld kan worden
06:02
from the daily fission-fusion dynamics.
138
362969
2249
vanuit de dagelijke fission-fusion dynamica.
06:05
We call them cryptic social units.
139
365218
3550
We noemen ze cryptische sociale eenheden.
06:08
Even more interesting, in fact:
140
368768
1616
Nog interessanter is
06:10
Every year, around October,
141
370384
2364
dat ieder jaar, rond oktober,
06:12
the colony splits up,
142
372748
1561
de kolonie zich verdeelt
06:14
and all bats hibernate separately,
143
374309
2698
en alle vleermuizen apart overwinteren,
06:17
but year after year,
144
377007
1461
maar ieder jaar,
06:18
when the bats come together again in the spring,
145
378468
3073
als de vleermuizen weer samenkomen in het voorjaar,
06:21
the communities stay the same.
146
381541
2590
zijn de gemeenschappen hetzelfde.
06:24
So these bats remember their friends
147
384131
2720
Deze vleermuizen onthouden wie hun vrienden zijn
06:26
for a really long time.
148
386851
1830
voor een ontzettend lange tijd.
06:28
With a brain the size of a peanut,
149
388681
2474
Met een brein ter grootte van een pinda,
06:31
they maintain individualized,
150
391155
2125
behouden ze individuele,
06:33
long-term social bonds,
151
393280
2142
sociale relaties op de lange termijn.
06:35
We didn't know that was possible.
152
395422
1724
We wisten niet dat dat mogelijk was.
06:37
We knew that primates
153
397146
1759
We wisten dat primaten
06:38
and elephants and dolphins could do that,
154
398905
2568
en olifanten en dolfijnen dit kunnen,
06:41
but compared to bats, they have huge brains.
155
401473
2628
maar vergeleken met vleermuizen hebben zij enorme breinen.
06:44
So how could it be
156
404101
2399
Hoe is het mogelijk
06:46
that the bats maintain this complex,
157
406500
1951
dat de vleermuizen deze complexe,
06:48
stable social structure
158
408451
1688
stabiele, sociale structuur onderhouden
06:50
with such limited cognitive abilities?
159
410139
3532
met zulke beperkte cognitieve vermogens?
06:53
And this is where complexity brings an answer.
160
413671
2889
Hier heeft complexiteitstheorie een antwoord.
06:56
To understand this system,
161
416560
2141
Om dit systeem te begrijpen,
06:58
we built a computer model of roosting,
162
418701
2797
hebben we een computermodel van het nesten gebouwd,
07:01
based on simple, individual rules,
163
421498
2018
gebaseerd op simpele, individuele regels,
07:03
and simulated thousands and thousands of days
164
423516
2435
en we simuleerden duizenden dagen
07:05
in the virtual bat colony.
165
425951
2019
in deze virtuele vleermuizenkolonie.
07:07
It's a mathematical model,
166
427970
2124
Het is een wiskundig model,
07:10
but it's not complicated.
167
430094
1954
maar het is niet ingewikkeld.
07:12
What the model told us is that, in a nutshell,
168
432048
3098
Kort samengevat: dit model toonde ons dat
07:15
each bat knows a few other colony members
169
435146
3186
iedere vleermuis een paar andere vleermuizen uit de kolonie herkent
07:18
as her friends, and is just slightly more likely
170
438332
2488
als zijn vrienden, en zal die gewoon net iets eerder kiezen
07:20
to roost in a box with them.
171
440820
2510
om mee te nesten.
07:23
Simple, individual rules.
172
443330
2444
Simpele, individuele regels.
07:25
This is all it takes to explain
173
445774
1712
Dit is het enige wat nodig is om
07:27
the social complexity of these bats.
174
447486
2389
de sociale complexiteit van deze vleermuizen te verklaren.
07:29
But it gets better.
175
449875
1718
Maar het wordt nog beter.
07:31
Between 2010 and 2011,
176
451593
2848
Tussen 2010 en 2011,
07:34
the colony lost more than two thirds of its members,
177
454441
3453
verloor de kolonie meer dan tweederde van haar leden,
07:37
probably due to the very cold winter.
178
457894
2986
waarschijnlijk door de strenge winter.
07:40
The next spring, it didn't form two communities
179
460880
3144
Het volgende voorjaar, vormde ze niet twee gemeenschappen
07:44
like every year,
180
464024
1271
zoals ieder jaar,
07:45
which may have led the whole colony to die
181
465295
2203
wat de hele kolonie fataal had kunnen zijn
07:47
because it had become too small.
182
467498
2095
omdat de groep te klein was geworden.
07:49
Instead, it formed a single, cohesive social unit,
183
469593
5373
In plaats daarvan vormde ze één enkele, samenhangende sociale eenheid,
07:54
which allowed the colony to survive that season
184
474966
2732
waardoor de kolonie dat seizoen overleefde
07:57
and thrive again in the next two years.
185
477698
3104
en vervolgens weer groeide in de volgende twee jaar.
08:00
What we know is that the bats
186
480802
1778
We weten dat de vleermuizen
08:02
are not aware that their colony is doing this.
187
482580
2907
zich niet bewust zijn dat de kolonie dit doet.
08:05
All they do is follow simple association rules,
188
485487
3546
Zij volgen enkele simpele associatie-regels
08:09
and from this simplicity
189
489033
1349
en vanuit deze simpliciteit
08:10
emerges social complexity
190
490382
2441
ontwikkelt zich een sociale complexiteit
08:12
which allows the colony to be resilient
191
492823
2840
waardoor de kolonie bestand is
08:15
against dramatic changes in the population structure.
192
495663
2981
tegen dramatische veranderingen in de structuur van de populatie.
08:18
And I find this incredible.
193
498644
2694
Ik vind dit ongelooflijk.
08:21
Now I want to tell you another story,
194
501338
2084
Nu wil ik jullie een ander verhaal vertellen,
08:23
but for this we have to travel from Europe
195
503422
1555
maar hiervoor moeten we Europa verlaten
08:24
to the Kalahari Desert in South Africa.
196
504977
3048
en naar de Kalahari-woestijn in Zuid-Afrika reizen.
08:28
This is where meerkats live.
197
508025
2027
Dit is waar stokstaartjes leven.
08:30
I'm sure you know meerkats.
198
510052
1500
Ik ga er vanuit dat je stokstaartjes kent.
08:31
They're fascinating creatures.
199
511552
2106
Het zijn fascinerende wezens.
08:33
They live in groups with a very strict social hierarchy.
200
513658
2989
Ze leven in groepen met een heel strikte sociale rangorde.
08:36
There is one dominant pair,
201
516647
1459
Er is één dominant paar met veel ondergeschikten,
08:38
and many subordinates,
202
518106
1382
08:39
some acting as sentinels,
203
519488
1714
waarvan sommigen schildwachten zijn,
08:41
some acting as babysitters,
204
521202
1337
anderen zijn babysitters,
08:42
some teaching pups, and so on.
205
522539
1897
anderen voeden de jongen op, enzovoorts.
08:44
What we do is put very small GPS collars
206
524436
3321
We doen hele kleine GPS halsbanden
08:47
on these animals
207
527757
1525
om bij deze dieren
08:49
to study how they move together,
208
529282
1875
om te kijken hoe ze zich samen verplaatsen
08:51
and what this has to do with their social structure.
209
531157
3717
en wat dit te maken heeft met hun sociale structuur.
08:54
And there's a very interesting example
210
534874
1490
Er is een erg interessant voorbeeld
08:56
of collective movement in meerkats.
211
536364
2716
van gezamenlijke beweging in stokstaartjes.
08:59
In the middle of the reserve which they live in
212
539080
2367
Midden in het reservaat waar ze leven,
09:01
lies a road.
213
541447
1209
ligt een weg.
09:02
On this road there are cars, so it's dangerous.
214
542656
3233
Op deze weg rijden auto's, dus het is gevaarlijk.
09:05
But the meerkats have to cross it
215
545889
2284
Maar de stokstaartjes moeten oversteken
09:08
to get from one feeding place to another.
216
548173
2574
om van de ene voederplaats naar de andere te komen.
09:10
So we asked, how exactly do they do this?
217
550747
4751
We vroegen ons af hoe ze dit doen.
09:15
We found that the dominant female
218
555498
1836
We kwamen erachter dat het dominante vrouwtje
09:17
is mostly the one who leads the group to the road,
219
557334
2621
voornamelijk degene is die de groep naar de weg leidt,
09:19
but when it comes to crossing it, crossing the road,
220
559955
3272
maar als het aankomt op daadwerkelijk de weg oversteken,
09:23
she gives way to the subordinates,
221
563227
2351
geeft ze de leiding aan de ondergeschikten,
09:25
a manner of saying,
222
565578
1777
alsof ze wil zeggen:
09:27
"Go ahead, tell me if it's safe."
223
567355
2682
"Vooruit, laat maar zien dat het veilig is."
09:30
What I didn't know, in fact,
224
570037
1664
Ik wist echter niet
09:31
was what rules in their behavior the meerkats follow
225
571701
3142
welke gedragsregels de stokstaartjes volgen
09:34
for this change at the edge of the group to happen
226
574843
2925
om deze verandering in de rand van de groep te laten gebeuren
09:37
and if simple rules were sufficient to explain it.
227
577768
3850
en of simpele regels genoeg waren om dit te verklaren.
09:41
So I built a model, a model of simulated meerkats
228
581618
3991
Ik bouwde een model van gesimuleerde stokstaartjes
09:45
crossing a simulated road.
229
585609
1913
die een gesimuleerde weg oversteken.
09:47
It's a simplistic model.
230
587522
1872
Het is een simpel model.
09:49
Moving meerkats are like random particles
231
589394
2840
Bewegende stokstaartjes zijn willekeurige deeltjes
09:52
whose unique rule is one of alignment.
232
592234
2222
wiens unieke regel samenblijven is.
09:54
They simply move together.
233
594456
2406
Ze bewegen zich simpelweg als een geheel.
09:56
When these particles get to the road,
234
596862
3184
Wanneer deze deeltjes de weg bereiken,
10:00
they sense some kind of obstacle,
235
600046
1942
voelen ze een soort obstakel,
10:01
and they bounce against it.
236
601988
2084
ze botsen er tegen.
10:04
The only difference
237
604072
1156
Het enige verschil
10:05
between the dominant female, here in red,
238
605228
2042
tussen het dominante vrouwtje, hier in het rood,
10:07
and the other individuals,
239
607270
1485
en alle andere individuen
10:08
is that for her, the height of the obstacle,
240
608755
2554
is dat voor haar de hoogte van het obstakel,
10:11
which is in fact the risk perceived from the road,
241
611309
2505
wat in feite het waargenomen risico van de weg is,
10:13
is just slightly higher,
242
613814
1949
net iets hoger is.
10:15
and this tiny difference
243
615763
1661
Dit minieme verschil
10:17
in the individual's rule of movement
244
617424
1838
in de regel van samenzijn in het individu
10:19
is sufficient to explain what we observe,
245
619262
2446
is genoeg om te verklaren wat we zien:
10:21
that the dominant female
246
621708
2560
het dominante vrouwtje
10:24
leads her group to the road
247
624268
1434
leidt haar groep naar de weg
10:25
and then gives way to the others
248
625702
1670
en laat het dan aan de anderen over
10:27
for them to cross first.
249
627372
2863
om eerst over te steken.
10:30
George Box, who was an English statistician,
250
630235
3651
George Box, een Engelse statisticus,
10:33
once wrote, "All models are false,
251
633886
2962
schreef ooit: "Alle modellen zijn onjuist,
10:36
but some models are useful."
252
636848
2059
maar sommige modellen zijn nuttig."
10:38
And in fact, this model is obviously false,
253
638907
3197
Dit model is uiteraard nep,
10:42
because in reality, meerkats are anything but random particles.
254
642104
3968
want in werkelijkheid zijn stokstaartjes alles behalve willekeurige deeltjes.
10:46
But it's also useful,
255
646072
1637
Maar het is ook nuttig,
10:47
because it tells us that extreme simplicity
256
647709
2749
want het laat ons zien dat extreme simpliciteit
10:50
in movement rules at the individual level
257
650458
3358
in bewegingsregels op het niveau van het individu
10:53
can result in a great deal of complexity
258
653816
2351
kunnen resulteren in een behoorlijke complexiteit
10:56
at the level of the group.
259
656167
1938
op het niveau van de groep.
10:58
So again, that's simplifying complexity.
260
658105
4056
Dit is ook het simplificeren van complexiteit.
11:02
I would like to conclude
261
662161
1448
Ik wil eindigen met
11:03
on what this means for the whole species.
262
663609
2817
wat dit betekent voor de gehele soort.
11:06
When the dominant female
263
666426
1664
Als het dominante vrouwtje
11:08
gives way to a subordinate,
264
668090
1566
plaats maakt voor een ondergeschikte,
11:09
it's not out of courtesy.
265
669656
2117
is het niet uit beleefdheid.
11:11
In fact, the dominant female
266
671773
1507
Het dominante vrouwtje
11:13
is extremely important for the cohesion of the group.
267
673280
2519
is extreem belangrijk voor de samenhang in de groep.
11:15
If she dies on the road, the whole group is at risk.
268
675799
3512
Als zij sterft op de weg, loopt de hele groep risico.
11:19
So this behavior of risk avoidance
269
679311
2236
Dit risico-ontwijkende gedrag
11:21
is a very old evolutionary response.
270
681547
2801
is een heel oude evolutionaire reactie.
11:24
These meerkats are replicating an evolved tactic
271
684348
3869
Deze stokstaartjes kopiëren een geëvolueerde tactiek
11:28
that is thousands of generations old,
272
688217
2233
die al duizenden generaties oud is.
11:30
and they're adapting it to a modern risk,
273
690450
2414
Die adapteren ze aan een modern risico,
11:32
in this case a road built by humans.
274
692864
3325
in dit geval een weg aangelegd door mensen.
11:36
They adapt very simple rules,
275
696189
2395
Ze gebruiken hele simpele regels,
11:38
and the resulting complex behavior
276
698584
2289
en het resulterende complexe gedrag
11:40
allows them to resist human encroachment
277
700873
2956
stelt hen in staat om de menselijke indringing in hun habitat te weerstaan.
11:43
into their natural habitat.
278
703829
2448
11:46
In the end,
279
706277
1802
Uiteindelijk
11:48
it may be bats which change their social structure
280
708079
2700
kunnen het vleermuizen zijn die hun sociale structuur aanpassen
11:50
in response to a population crash,
281
710779
2384
aan een daling in de populatie,
11:53
or it may be meerkats
282
713163
1399
of het kunnen stokstaartjes zijn
11:54
who show a novel adaptation to a human road,
283
714562
3202
die een nieuwe aanpassing aan een weg laten zien,
11:57
or it may be another species.
284
717764
2685
of het kan een andere diersoort zijn.
12:00
My message here -- and it's not a complicated one,
285
720449
2793
Mijn boodschap hier -- geen moeilijke,
12:03
but a simple one of wonder and hope --
286
723242
2764
maar een simpele boodschap van verwondering en hoop --
12:06
my message here is that animals
287
726006
3093
is dat dieren buitengewone sociale complexiteit tentoonspreiden,
12:09
show extraordinary social complexity,
288
729099
2424
12:11
and this allows them to adapt
289
731523
2441
waardoor ze zich kunnen aanpassen aan,
12:13
and respond to changes in their environment.
290
733964
3481
en reageren op veranderingen in hun omgeving.
12:17
In three words, in the animal kingdom,
291
737445
2768
In drie woorden gezegd:
in het dierenrijk leidt simpliciteit tot complexiteit
12:20
simplicity leads to complexity
292
740213
2774
12:22
which leads to resilience.
293
742987
1483
wat leidt tot weerstandsvermogen.
12:24
Thank you.
294
744470
2284
Bedankt.
12:26
(Applause)
295
746754
6680
(Applaus)
12:42
Dania Gerhardt: Thank you very much, Nicolas,
296
762694
1953
Dania Gerhardt: Heel erg bedankt, Nicolas,
12:44
for this great start. Little bit nervous?
297
764647
3279
voor dit goede begin. Een beetje nerveus?
12:47
Nicolas Perony: I'm okay, thanks.
298
767926
1644
Nicolas Perony: Het gaat wel, bedankt.
12:49
DG: Okay, great. I'm sure a lot of people in the audience
299
769570
2460
Oké, super. Ik weet zeker dat veel mensen in het publiek
12:52
somehow tried to make associations
300
772030
1864
proberen connecties te maken
12:53
between the animals you were talking about --
301
773894
1824
tussen de dieren waar jij het over had -
12:55
the bats, meerkats -- and humans.
302
775718
2056
de vleermuizen, de stokstaartjes - en mensen.
12:57
You brought some examples:
303
777774
1208
Je noemde een aantal voorbeelden:
12:58
The females are the social ones,
304
778982
1735
de vrouwtjes zijn de sociale individuen,
13:00
the females are the dominant ones,
305
780717
1713
de vrouwtjes zijn de dominante individuen.
13:02
I'm not sure who thinks how.
306
782430
1673
Ik weet niet wie op welke manier denkt.
13:04
But is it okay to do these associations?
307
784103
2895
Maar is het correct om deze link te leggen?
13:06
Are there stereotypes you can confirm in this regard
308
786998
2800
Zijn er stereotypes waarvan je, in dit geval, kunt bevestigen
13:09
that can be valid across all species?
309
789798
3273
dat ze gelden voor alle diersoorten?
13:13
NP: Well, I would say there are also
310
793071
1603
NP: Ik zou zeggen dat er ook
13:14
counter-examples to these stereotypes.
311
794674
1952
tegenargumenten zijn voor deze stereotypes.
13:16
For examples, in sea horses or in koalas, in fact,
312
796626
3140
Bijvoorbeeld, in zeepaardjes of in koala's,
13:19
it is the males who take care of the young always.
313
799766
3698
zijn het juist de mannetjes die altijd voor de jongen zorgen.
13:23
And the lesson is that it's often difficult,
314
803464
5041
En de les hier is dat het vaak moeilijk is,
13:28
and sometimes even a bit dangerous,
315
808505
1752
en soms zelfs een beetje gevaarlijk,
13:30
to draw parallels between humans and animals.
316
810257
2672
om paralellen te trekken tussen mens en dier.
13:32
So that's it.
317
812929
2106
Dat is mijn mening.
13:35
DG: Okay. Thank you very much for this great start.
318
815035
2846
DF: Oké. Heel erg bedankt voor dit geweldige begin.
13:37
Thank you, Nicolas Perony.
319
817881
2080
Bedankt, Nicolas Perony.
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7