Просто сказки

[i_eron]

Учёные, наконец, обнаружили, отчего у зебры такие полосы. Оказывается, вовсе не оттого, что глупый лев на бегу путается в полосках целого стада, теряет свою цель и не знает, за которой из зебр теперь бежать (так меня обманывали в детстве). И не оттого, что полосатое животное труднее заметить в полосатом мире. И даже не оттого, что полоски мешают льву понять на бегу, где кончается гонимая им зебра, надёжно отличать её движущийся контур от окружающей зебру среды, и вовремя реагировать на её хитрые зигзаги.

Лев просто недостаточно зоркий, чтоб различать эти мелкие полоски, пока не подкрадётся к зебре на съедобное расстояние. Так что пока лев тщательно выбирает издалека, которая зебра самая вкусная, и даже потом, в начале погони, зебра кажется ему приблизительно серой. Это вообще источник многих наших ошибок - неспособность как следует представить себя на месте другого. Когда-то я уже сообщал тут о том, почему ни одно млекопитающее не обзавелось зелёной шкурой ("Лишь глаза во мгле горят"). Это ведь очень просто - оно не для нас одевается, а для волка, а с его точки зрения зелёная палитра ничем не лучше коричневой.

На самом деле, про полоски это не совсем правда. Нельзя слепо доверять печатному слову, надо проверять мелкий шрифт. Лев всего лишь где-то в 4 раза менее зоркий, чем человек (зато он ярче и чётче нас видит в темноте). Правда, гиена - в целых 7.5 раз. И даже сама зебра различает полоски хуже нас, хотя и только в 2 раза. С другой стороны (глаза), зебры бывают разных сортов, и полоски у них разной ширины. Лев обычно терпеливо ждёт зебру, или медленно подкрадывается, а саму погоню начинает метров с 30. На таком расстоянии львы уже кое-как видят полоски многих зебр. Так что неправда, что зебры для них всегда серые.

Но я всё-таки думаю, что эта моя придирка неважная. Ведь если бы зебряные полоски и вправду путали львов, то этот, как мы говорим, тогл, управляемая маргинальность (что львы широкие полоски различают, а узкие им сливаются в серое) привёл бы к тому, что львы съедали зебр с узкими полосками больше, чем с широкими, и зебр с узкими полосками не осталось бы. Как ни крути, выходит, что полосы у зебры не от львов.

Спор про то, делают контрастные полоски зебру заметной или незаметной, ведётся с середины позапрошлого века. Зебра хочет быть незаметной для льва, но заметной для других зебр. Об этом-то и спорили викторианцы - чего она хочет больше? Дарвин считал, что заметной:

It is a more significant fact that a female zebra would not admit the addresses of a male ass until he was painted so as to resemble a zebra, and then, as John Hunter remarks, "she received him very readily".

...

The same conclusion may perhaps be extended to the tiger, one of the most beautiful animals in the world, the sexes of which cannot be distinguished by colour, even by the dealers in wild beasts. Mr. Wallace believes that the striped coat of the tiger "so assimilates with the vertical stems of the bamboo, as to assist greatly in concealing him from his approaching prey." But this view does not appear to me satisfactory. We have some slight evidence that his beauty may be due to sexual selection, for in two species of Felis analogous marks and colours are rather brighter in the male than in the female. The zebra is conspicuously striped, and stripes on the open plains of South Africa cannot afford any protection. Burchell in describing a herd says, "their sleek ribs glistened in the sun, and the brightness and regularity of their striped coats presented a picture of extraordinary beauty, in which probably they are not surpassed by any other quadruped." Here we have no evidence of sexual selection, as throughout the whole group of the Equidæ the sexes are identical in colour. Nevertheless he who attributes the white and dark vertical stripes on the flanks of various antelopes to sexual selection, will probably extend the same view to the Royal Tiger and beautiful Zebra.

К сожалению, это слабый аргумент. Зебра, в отличие от нас, не видит полоски издалека. Полосатый табун мог своей чёрно-белой красотой довести бедного Бёрчелла до слёз и вздорных преувеличений. Его легко понять - наслаждение собственной зоркостью, которым чёрно-белый контраст снабжает нас в наибольшей мере, и вправду приятно. Но врядли они там в табуне доводили до похожего умиления друг дружку. Конечно, вблизи они предпочитают общаться с полосатыми сородичами, а не с однотонными чужаками. Хотя, если их может обмануть какой-то раскрашенный осёл, то врядли они воспринимают детали полосок так остро, как мы. И это не аргумент в пользу именно такого узора. Половой отбор может привести к предпочтению произвольного яркого узора, а тут несколько разных видов, и все именно с чёрно-белыми полосками. Но главное, все эти рассуждения - это не наука, а переливание из пустого в порожнее.

Современная же наука, вместо бесплодных викторианских игр чистого разума, взялась за дело по-инженерному. Померила, какие бывают у зебр полоски, какие бывают у хищников и у самих зебр глаза, посчитала, кто с какого расстояния и при каком освещении видит зебру полосатой, и указала, что решение вековой загадки лучше искать в совсем другом месте. Мы на работе такое каждый день делаем бесславно, а кто-то, вот, научные статьи публикует интересные.

Stripes through the Eyes of Their Predators, Zebras, and Humans (2016)


Ещё была теория, будто чёрные полоски сильнее нагреваются солнцем в этой их Африке, и разница температур приводит к приятному ветерку между полосками, от горячих чёрных поперёк к прохладным белым. Когда-то я это услышал в первый раз и меня чуть не стошнило просто поразила инженерная безграмотность автора этой научной теории, опубликованной на полном серьёзе. Мой подход рациональный - скривить рожу и сразу отложить глупость в сторону. Научный же подход, отвергая эмоции, тратит драгоценное время исследователей, чтоб построить модели полосатых и серых задов в натуральную величину, выставить их на солнечный свет, месяцами мерить им температуру, а потом лихо опубликовать об этом порнографическую картинку в Nature.

Experimental evidence that stripes do not cool zebras (2018)

Настоящая же причина подозревалась лучшими умами давно, но умы в этом деле, как мы уже видели - это одно, а наука - совсем другое. Наука решила в пользу умов только теперь. Полоски у зебр - от мух.

В этой их Африке, в местах, где зебры живут, жуткое количество мух, не только цеце, переносящих опасные болезни. Зебряная шерсть короче антилопьей, так что если б не полоски, мухи давно закусали бы всех зебр до смерти. Там ещё затесался какой-то осёл, дальний родственник, так даже у него появились полоски на ногах, тоже от мух. Не нарисованные, а самые настоящие.

Учёные посмотрели на ареал всех зебряных родственников - сортов зебр и диких лошадей, и скоррелировали его с каждой из гипотез. И вот с камуфляжем, жарой, социальностью (размерами табунов), львами и гиенами корреляции не нашлось, а с мухами корреляция просто превосходная.

The function of zebra stripes (2014)


Но мне понравилась не эта наука, а следующая. Статистическая корреляция, даже когда она с таким однозначным результатом, самоуверенным объявлением о решении загадки и публикацией в Nature, может только служить наводкой на настоящий ответ, а никак не быть им. И проф. Тим Каро из UC Davis, главный автор, кажется, думает так же, потому что он не остановился на статистике, а перешёл к изучению существа дела.

Учёные сначала внимательно следили за зебрами и лошадьми два лета в английской конюшне. Мухи находят зебру так же легко, как и лошадь, а вот укусить не могут. Они кружатся вокруг зебры и лошади одинаково часто, а садятся на зебру вчетверо реже, чем на лошадь. Так и представляю студентов, прокручивающих многие часы видео вновь и вновь, тщательно подсчитывая мух, садящихся на каждую часть каждого зверя (на самом деле они использовали Матлаб). Когда-то считать мух считалось занятием недостойным, а сегодня это основа замечательной научной работы.

Потом учёные поступили совершенно по-инженерному. Они одели лошадей в полосатые одёжки (не забыв проверить, что в ультрафиолете они тоже полосатые). И мухи перестали на них садиться, кроме непокрытой головы. А точно такие же однотонные одёжки, будь то белые или чёрные, мухам не мешали. Мух смущали именно полоски.

Но больше всего мне понравилось даже не это. Учёные не просто считали мух, они следили, что именно делают мухи, когда замечают полосатую лошадь. Лучшие инженеры тоже так делают - не просто организуют правильный тогл и радуются, когда он сильный, а ещё изучают его механизм. Мухи пытаются сесть на лошадь, но промахиваются. Иногда пролетают мимо, а чаще врезаются в лошадь и смешно отскакивают. На научном это называется "испытывают затруднения с торможением".

По оценкам их глаз, мухи способны различать полоски метров с четырёх. А тут обнаружили большую разницу в поведении мух только начиная с двух метров. Считается, что мухи находят зверей по запаху, а на зрение переключаются только вблизи. Поэтому учёные переодевали каждую лошадь в каждую одёжку, чтоб исключить влияние запаха. Там даже график есть смешной, про среднюю скорость мух в последние полсекунды перед контактом. Перед лошадью они тормозят постепенно, а перед зеброй не тормозят, пока до контакта не останется 0.1 секунды.

Я раньше об этом не задумывался, но сесть на лошадиный зад - сложный манёвр для мухи. Подлететь быстро, замедлиться когда надо, уцепиться крепко. Мухе нужна манёвренность, регистрация и обработка трёхмерной информации, быстрота реакции и цепкая хватка. При этом муха - существо маленькое, а мозг у неё и того меньше. Ясное дело, её алгоритм простой и негибкий, отработанный миллионами лет и записанный в ней намертво.

Учёные размышляют, как именно этот алгоритм ломается полосками. Может, муха знает, что когда чёрные полоски, а между ними светло, то это ветки, между которыми надо пролететь (если эта теория верна, то мухи должны отскакивать преимущественно от белых полосок). А может, их способность следить за движущимся объектом портится мельканием (поэтому они промахиваются мимо зебры, а если отскакивают, то, вроде, должны одинаково от белых и чёрных). Конкретнее, про лошадиных мух это пока не знают, но про дрозофил и пчёл известно, что они пытаются удерживать постоянную угловую скорость объекта в своих глазах. Полоски наверняка мешают, путают (у нас говорят - регистрация соскакивает). А ещё, полоски у зебры неровные, они то шире, то уже, и если лететь вдоль полоски, может показаться что она приближается или удаляется (тогда они должны тормозить слишком рано или слишком поздно). А может, всё это верно, вперемешку. Перемешка при этом у мухи в голове, а у учёных как раз тут с головой полный порядок. Что, в свою очередь, демонстрирует, что если мы хотим способности соображать как следует, нам нужна голова побольше мушиной.

Но большой головы недостаточно. В отличие от викторианских, эти вопросы не только учёные, но и научные. Учёные собираются шить лошадкам покрывала с самыми разными полосками, и считать мух, пока не узнают всё точно.

Benefits of zebra stripes: Behaviour of tabanid flies around zebras and horses (2019)


Цитировать Дарвина легко и приятно, но я уже не раз признавался тут (Только лишь честь и свобода), что моя самая важная книжка, наоборот - "просто сказки" Киплинга, "сказки просто так". У меня заняло полжизни узнать, что это не просто умные сказки про людей, но ещё и смешное издевательство над викторианскими эволюционными теориями. Мне кажется, главный поучительный смысл истории с зебрами - как раз в том, насколько трудно в этой науке сделать что-то как следует. Эффект полосок на мух просто огромный, а его влияние настолько сильное, что там, где живут опасные мухи, все без исключения лошадиные обзаводятся полосками. Большинство важных эволюционных эффектов гораздо слабее. Тем не менее, найти и как следует померить именно этот эффект, продраться сквозь лес вздорных или просто неправильных предположений, было так трудно.

В области лошадиного зада мухи, может, и впереди людей, если только он не полосатый. Но в области человеческого лица мы - чемпионы. Мы легко узнаём знакомое лицо, даже если оно кривляется, небрито, испачкано, или кусает банан. Все люди это отлично умеют, уже миллионы лет. Тем не менее, недавно появилась такая профессия, лица распознавать. У кое-кого из моих сотрудников даже докторат в этой области. Они пытаются обучить этому компьютеры, но выходит пока не очень хорошо. Да-да, я слышал много раз, что компьютеры уже отлично научились и сами узнают хозяина на любой фотографии. Но в реальности до любой им ещё далеко. На многих - да, узнают, особенно если фотография хорошая, а человек на ней старается выглядеть.

Любая фотография - это совсем не то, что хорошая. Вспомните, откуда у вас фотография. Сначала кто-то старался как следует поймать вас в кадр, под хорошим освещением, а не, например, против солнца или в темноте. С правильного расстояния и под желаемым углом - сам вертелся и вас крутил. Вы при этом, скоре всего, не заслоняли лицо бананом, а говорили что-то про сыр, или даже вообще ничего не говорили. А потом выбрали лучшую из десятка попыток, а остальные выкинули. Эти действия требуют человеческого внимания, таланта и способности к суждению. Нечестно сначала тщательно делать именно хорошую фотографию, человеком, а потом хвалить компьютер, что он её узнаёт. Честно - это когда компьютер делает всё от начала до конца, а человек только предоставляет лицо, да ещё, может, неохотно или неожиданно.

Системы автоматического распознавания лиц пока что барахлят. Говорят, будто в Китае какая-то фотомодель получила огромное количество штрафов одну предпринимательницу публично стыдили за переход дороги на красный свет, потому что реклама с её лицом была размещена на автобусах. Человек бы не воспринял плоскую большую фотографию, движущуюся вбок, как настоящее лицо, а компьютер не только воспринял, много раз, но, небось, ещё и потирал руки от радости, что лицо такое узнаваемое. Ещё бы, обычно он старается разглядеть случайно снятых им людей, бегущих по улице, а тут такая хорошая фотография. Рейтинг уверенности в своей компьютерной правоте, небось, зашкаливал.

Мы узнаём лица по форме, цвету и взаимному расположению их деталей ("вот если бы у тебя оба глаза были на одной стороне, а рот на лбу..."). Чтоб разглядеть, например, форму носа, надо сначала разобраться, где кончается нос и начинается всё остальное, а ведь контраст границы там всего несколько процентов. Мало ведь у кого нос совершенно чёрный, а щёки белые. И даже такое контрастное лицо неидеально, ведь недостаточно отличить нос от щёк, надо ещё увидеть, какой он формы, а он, как назло, весь чёрный, ничего не видно. У большинства людей форму щёк разглядеть труднее, чем носа, ведь контраст создаётся в основном профилем, управляющим тенями - чем форма более плоская и гладкая, тем хуже её видно. Мы умеем работать с этими процентами, и при этом нисколько не обращаем внимания на, допустим, случайную тень в 50% или даже 90% поперёк лица. А компьютерам трудно. Они в основном концентрируются на самых контрастных деталях - глаза, нос, рот. Поэтому им труднее, чем нам, когда видна только часть лица. Заметим, что все нужные им кусочки примерно одного размера.

Иногда мы не хотим, чтоб компьютер нас узнал - например, когда перебегаем китайскую улицу. Нетрудно сообразить, что достаточно нарисовать на лице пару контрастных полосок примерно того же размера, что важные части, и "вся королевская конница не сможет" нас узнать. Конечно, есть разные способы обмануть заботливое правительство - от паранджи до клоунской маски. Но нам интересны такие, которые человеку не мешают, а компьютер путают. Для красоты можно, конечно, рисовать что-то сложное и цветное, но красота тут для людей, а компьютер смущает именно трудность найти нос и рот, когда рядом более контрастные элементы похожего размера. Чёрно-белые полоски - просто, экономно, надёжно! Любая зебра это подтвердит, и дикий африканский осёл.

А иногда мы хотим, чтоб он нас узнавал всегда и как можно быстрее, но при этом ни в коем случае не принял за нас какого-нибудь уголовника, который хочет залезть в айфон вместо нас. Для этого мы сделали в айфоне специальную камеру, которая снимает трёхмерную картинку. Айфон ни за что не примет за вас вашу фотографию, подсунутую хоть уголовником, хоть автобусом. Фотография плоская, а настоящее лицо - нет. Трёхмерная картинка настолько точная, что уголовнику довольно-таки трудно вылепить ваше лицо из гипса или отлить из пластика, а потом раскрасить его. Айфон узнаёт форму лица, а не только вид.

Для этого есть два возможных подхода, две крайности. Один - узнавать лицо обычным, двумерным способом, а потом уже проверять трёхмерную фотографию, чтоб узнать, не обманули ли нас. Другой - узнавать лицо по его чистой трёхмерной форме, а на двумерную цветную информацию просто плюнуть, пускай с ней конкуренты мучаются, на безрыбье. Первый подход смутится от необычной косметики, а второй - нет. Разумным же подходом было бы полностью использовать всю трёхмерную информацию, соединяя её с двумерной во что-то одно (это выглядит, как раскрашивание древнегреческих бюстов аляповатыми красками, превращающими благородную беломраморную форму обратно в презренную плоть). И потом уже начинать узнавание - тогда нетрудно отличить настоящий рот от нарисованного на щеке. И главное, это то, что делаем мы все, гомо сапиенс (ну хорошо, все кроме специалистов), а мы, повторяю - чемпионы.

Эти, специалисты по узнаванию человека в лицо, естественно, болеют за первый подход. Ещё бы, это ведь то, чему их учили. Мы болеем за второй - ведь это мы сделали им умную камеру, пускай теперь пользуются как следует. А реальность движется в сторону разумного подхода. Двумерные сотрудники постепенно находят с трёхмерными общий язык. Точнее, нос, глаза, и всё остальное.


По мивце, да по мивце
Укусил меня цеце.
Укусил и улетел,
A я спать вдруг захотел.
Сон мой летаргический,
Он эпизодический.