基于整合信息理论探究鱼群中的连续与离散特性
物理与社会
2018-12-04 v1 种群与进化
摘要
集体行为已知是多种动力学的结果，有时被比作生命系统。尽管许多研究揭示了各种集体行为的动力学，但其主要关注点在于集体内部的信息过程，而非系统整体本身。例如，作为系统的两个元素与三个元素之间的质性差异很少被研究。Tononi等人提出了整合信息理论(Integrated Information Theory, IIT)来度量意识程度。IIT假定由特定划分引起的信息损失量等价于系统中的信息整合程度。该度量不仅有助于估计意识程度，也可应用于更一般的网络系统。在此，我们应用IIT（特别是使用PyPhi的IIT 3.0）来分析真实的鱼群（{\it Plecoglossus altivelis}）。本研究中的假设非常简单：生命系统演化以提高其值为目标。若接受该假设，IIT揭示了随着群体规模变化而存在的连续与离散属性。例如，鱼群中的领导行为在群体规模为四及以上时出现，而在三及以下时未出现。此外，通过互信息度量或简单的Boids模型均未观察到这种转变。该结果表明，整合信息能够揭示其他度量无法观测到的某些固有属性。我们还讨论了鱼对图形-背景关系的识别（即什么决定了相关的ON和OFF状态）如何揭示获得集体行为功能演化的各种最优路径。
引用
@article{arxiv.1812.00718,
title = {Finding Continuity and Discontinuity in Fish Schools via Integrated Information Theory},
author = {Takayuki Niizato and Kotaro Sakamoto and Yoh-ichi Mototake and Takenori Tomaru and Tomotaro Hoshika and Toshiki Fukushima},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.00718},
year = {2018}
}