Неутолимая любознательность

Мне хотелось разработать математические методы, позволяющие выявлять иерархическую вложенность более объективно, независимо от собственных предвзятых представлений исследователя. Один из нескольких компьютерных методов, которые я придумал, описан ниже. Я назвал его “кластерный анализ взаимозаменяемости”. Вначале нужно было подсчитывать частоту встречаемости переходов между разными формами поведения, а после этого особым способом анализировать полученные данные. Я вводил в компьютер таблицу, содержащую сведения о том, насколько часто за каждой формой поведения того или иного животного следует каждая из других свойственных ему форм поведения, а затем компьютер методично анализировал эти данные в поисках взаимозаменяемых форм. Под взаимозаменяемостью здесь понималась возможность подставить одну форму поведения на место другой без изменений в картине частоты переходов (точнее, без достаточно существенных изменений, определяемых в соответствии с неким заранее заданным критерием). Выявив пару взаимозаменяемых форм поведения, я переименовывал обе эти формы, давая им общее название, в результате чего таблица переходов сокращалась: в ней оставалось на одну строку и один столбец меньше. Затем сокращенная таблица снова вводилась в программу для кластерного анализа, и та же операция повторялась столько раз, сколько требовалось, чтобы пройти весь список форм поведения исследуемого животного. Когда каждая пара форм поведения поглощалась неким кластером или каждый такой кластер поглощался следующим кластером большего размера, программа переходила на следующий узел иерархического древа. Например, на предыдущей странице показаны схемы взаимозаменяемости, полученные мною для форм поведения гуппи, изученных группой голландских исследователей под руководством профессора Герарда Берендса (который, кстати, был первым аспирантом Нико Тинбергена и впоследствии стал одним из ведущих европейских этологов).

На верхней диаграмме показаны измеренные голландскими учеными частоты переходов между разными формами поведения гуппи. Каждый кружок соответствует одной форме поведения и помечен ее кодовым названием, а толщина линий отражает частоты переходов от одной формы к другой (сплошные черные линии соответствуют переходам слева направо, а серые и штриховые – переходам справа налево). На нижней диаграмме представлены результаты ввода тех же данных в мою программу для кластерного анализа взаимозаменяемости. Число при каждом узле иерархического древа – это значение показателя взаимозаменяемости, которое я проверял на соответствие заранее заданному критерию (если вам интересно, могу сообщить, что это был коэффициент ранговой корреляции), чтобы решить, объединять или не объединять две формы поведения друг с другом. Аналогичные деревья я получил для поведения рифовых рыб, мышей, наших с Мэриан падальных мух и ряда других животных.

Еще один подход к иерархии, который я использовал в своей статье для кембриджского сборника, связан с иерархией целей. Это понятие рассматривается здесь широко и включает в себя не только цели, сознательно преследуемые животным (хотя и их в том числе), но и любые закономерные результаты той или иной формы поведения. Например, целью сложной последовательности действий охотящегося гепарда можно считать успешное убийство жертвы. Такого рода цели могут быть иерархически вложены одна в другую, и один из плодотворных способов анализа поведения состоит именно в анализе их иерархии. При этом я выделял два типа правил, которым подчиняется поведение: “правила действия” и “правила остановки”. Правило действия говорит животному (или компьютеру, если речь идет о компьютерной модели поведения), что конкретно и когда ему делать, и оговаривает всевозможные условия совершения данного действия (ЕСЛИ…, ТО…; В ПРОТИВНОМ СЛУЧАЕ… – и так далее), а правило остановки говорит: “Веди себя случайным образом (или пробуй множество возможных действий) и не останавливайся, пока не будет достигнуто следующее целевое состояние”, – например, наполненный желудок.