Souvislosti mezi chováním zvířat a technickou kybernetikou (I)

     Pod pojmem kybernetika si většina lidí představuje technickou vědu,počítače a  automaty v továrnách. Je  to však věda obecná,  platná nejenpro stroje, ale i pro živé organismy. Proto se roboti (v původním smysluslova  podle  Karla  Čapka,  nikoliv  pevně  naprogramované manipulátoryv továrnách)  mohou za  určitých  podmínek  chovat jako  živé organismy.Naopak u živých organismů můžeme pozorovat chování odpovídající některýmalgoritmům, používaným v technice.

     Tahle  poslední věta  přivádí mnohé  biology k  zuřivosti jako rudý
šátek  býka. Někteří  jsou snad   ještě ochotni  uznat, že  pro běžícího
jelena  platí stejné  zákony setrvačnosti  jako pro  jedoucí auto. Žádný
však  nikdy neuzná,  že ten  jelen si  při svém  běhu hledá  cestu podle
podobných  pravidel technické  kybernetiky jako  třeba automatický vozík
jedoucí po povrchu Marsu. Přitom  existují pokusy a pozorování, které to
jasně naznačují.
     Už dávno před lety v jedné laboratoři zkusili napojit osciloskop na
oční  nerv žabího  oka. Zjistili,  že z  oka do  žabího mozku přicházejí
zprávy jen  o přibližujících se  předmětech. Nehybné nebo  vzdalující se
předměty zůstávaly  bez odezvy. Algoritmus  takového zpracování obrazové
informace  sejmuté např.  televizní  kamerou  by byl  velice jednoduchý.
K rozeznání pohybujícího  se předmětu na nehybném  pozadí stačí porovnat
navzájem dva obrazy sejmuté po sobě v určitém časovém odstupu. K tomu je
jen zapotřebí  aspoň na okamžik v  oku zapamatovat viděný obraz.  To pro
živou buňku  oční sítnice není  nijak nesplnitelný požadavek.  Můžeme se
o tom na  vlastních očích kdykoliv přesvědčit,  když rychle zavřeme oči.
I za zavřenými víčky můžeme ještě  okamžik vidět naposledy viděný obraz,
než se  nám buňky oční  sítnice zregenerují. Viděný  obraz si tedy  může
sítnice  oka  na  okamžik  zapamatovat.  Stačí,  aby  buňky oční sítnice
reagovaly  jen na  změnu  osvětlení  oproti síle  osvětlení zapamatované
z předcházejícího okamžiku,  a máme oko  reagující jen na  pohybující se
předměty. Rozeznat nehybný předmět na  nehybném pozadí je ovšem obtížné,
ale tento  případ odezvu nevyvolává. A  nakonec rozeznání přibližujícího
se předmětu od vzdalujícího se  je opět jednoduché: Obraz přibližujícího
se  předmětu  se  na  sítnici  zvětšuje,  takže při porovnávání postupně
snímaných  obrazů  změn  přibývá.  Stačí  tedy  vyhodnocovat  jen souhrn
signálů  ze  všech  buněk  oční  sítnice  signalizujících  pohybující se
předmět  bez  dalšího  přesnějšího  vyhodnocování.  Pokud tento souhrnný
signál  sílí, něco  se k  oku přibližuje.  Pokud slábne,  něco se od oka
vzdaluje. Tento primitivní algoritmus má  jen jednu nevýhodu: nevíme, co
se  přibližuje  nebo  vzdaluje.  Ze  samotného  souhrnného signálu se to
poznat nedá.
     Tento  primitivní  algoritmus   vyžaduje  splnění  jedné  podmínky:
snímací  kamera (oko)  musí být  vůči svému  okolí nehybná.  U žab je to
samozřejmě splněno - žáby mezi  jednotlivými skoky sedí na zemi nehybně.
Tato podmínka je  ale splněna i u jiných tvorů,  u nichž bychom to možná
ani nečekali: např. slepice, ale i  mnoho jiných ptáků při chůzi po zemi
kývá  hlavou tak,  že zatímco  jejich tělo  se plynule pohybuje kupředu,
jejich hlava zůstává  chvíli nehybně stát na místě,  pak rychle překývne
o kus kupředu  a opět zůstane  vůči okolnímu světu  chvíli nehybně stát.
S mechanikou   chůze  to   nesouvisí.  Vezmeme-li   slepici  do   náruče
a pohoupáme  ji, pak  slepice při  tom bude  kývat hlavou  tak, aby její
hlava  opět zůstávala  vůči okolí   nehybná, i  když její  tělo vykonává
vnucený kývavý pohyb. Podmínky pro jednoduché zjišťování pohybujících se
předmětů jsou tedy  i v tomto případě stále  splněny. Menší druhy ptáků,
ale i jiná malá zvířata, se celým  tělem pohybují trhaně tak, že vždy na
chvilku strnou  nehybně, pak se prudce  pohnou do nové polohy  či nového
místa  a   zase  na  chvilku  nehybně   strnou.  Tohle  střídání  pohybu
a nehybnosti  se stále  rychle opakuje,   takže i  v tomto  případě jsou
podmínky pro  jednoduché zjišťování pohybujících se  předmětů po většinu
času splněny.
     Podobné chování  můžeme pozorovat i  u některých druhů  hmyzu, např.
vosiček,  které  umějí  za  letu  zastavit  a  chvíli "viset" nehybně ve
vzduchu.  Pak ve  vzduchu prudce  poskočí  o  kousek dál  a opět  chvíli
nehybně "visí"  nad jedním místem. I  u nich jsou tedy  splněny podmínky
pro popsaný jednoduchý algoritmus  rozpoznávání pohybujících se předmětů
- tedy případných nepřátel.
     Podobným  způsobem létají  třeba i  vážky. Možná  není náhododu, že
vážky  patří  k  velmi  starým,  a  tedy  v ledasčem primitivním tvorům.
Zkameněliny vážek nacházíme už ve vrstvách z období prvohor.
     Položme si zajímavou otázku, zda popsaný primitivní algoritmus může
stačit k životu  v přírodě, případně čím je nutno  ho doplnit. Zkusme si
představit robota, který bude plnit tyto úkoly:
      1) Lovit potravu.
      2) Vyhýbat se nepřátelům, tedy nenechat se sežrat.
      3) Rozmnožovat se, tedy vyhledávat partnery svého druhu a pářit se
         s nimi.
      4) Neohrožovat vlastní mláďata.
K jednotlivým bodům:
     1) Lovit potravu:
     Lov potravy je  jednoduchý: chytit do tlamy vše,  co se přibližuje.
Známe  tvory  (např.  některé  žáby  či  chameleony), kteří loví potravu
vymršťováním jazyka na značnou vzdálenost,  přičemž jejich tělo a hlavně
jejich  oči zůstávají  stále nehybně  stát na  jednom místě,  takže jsou
stále  schopné popsaným  způsobem zjišťovat  pohybující se (přibližující
se!) předměty. Spousta  dalších zvířat loví ze zálohy  jediným skokem na
kořist.  Takový  způsob  lovu  má  samozřejmě  i  jiné  důvody,  nicméně
i v těchto  případech jsou do  poslední chvíle splněny  všechny podmínky
pro popsaný primitivní algoritmus zjišťování pohybující se kořisti.
     Zbývá  jen  jedna  potíž:   popsaný  primitivní  algoritmus  vidění
neumožňuje rozpoznávání tvarů  a tedy ani druhu lovené  kořisti. Tu musí
posoudit až chuťové  orgány v tlamě. I to ovšem  můžeme v přírodě vidět.
Není  výjimkou, že  žába něco  uloví a  pak to  zase vyplivne. Akvaristé
znají druhy rybek,  které rozrývají dno akvária, naberou  něco do tlamy,
"požvýkají" to a  zase vyplivnou. K takovému hledání  potravy není třeba
umět rozpoznávat tvary viděných předmětů.  Je jen třeba nějakým způsobem
vyloučit nebezpečné předměty. V akváriu  ani ve volné přírodě není mnoho
věcí či tvorů,  které by nebylo možné bez následků  vzít do tlamy a hned
zase  vyplivnout. Jedovatí  či jinak  nebezpeční tvorové  mívají obvykle
výrazné barvy. Stačí tedy doplnit  algoritmus vidění blokováním lovu při
zjištění příslušné barvy.
     Můžeme  tedy  konstatovat,  že   robot  s  popisovaným  primitivním
způsobem vidění by byl schopen hledat  si ve volné přírodě potravu, a že
jeho chování by se asi  hodně podobalo chování některých primitivnějších
živých tvorů.
     O těch ostatních bodech si něco povíme zase příště.