Hteo sam da kažem hijene, ali s obzirom da je to opšte mesto dozvolite mi da vam predstavim jedan potpuno drugačiji i vanzemaljski organizam. Tehnički, to zapravo i nije životinja, ali sumnjam da će vam takvo šta zasmetati.
Na slici iznad je Physarum policephalum (sluznjača), takođe poznata kao “mnogoglava sluznjača”, vrsta protista (јednoćeliјskog eukariotskog organizma), a posebno, humusna sluznjača. Termin “humusne sluznjače” ne odnosi se na specifičnu pojedinačnu grupu već je širok pojam za nekoliko vrsta eukariota koji se ponašaju slično.
U svakom slučaju, sluznjača poseduje – što je zapanjujuće – osnovni oblik inteligencije, uprkos tome što nema mozak i samo sadrži jednu jedinu višećelijsku stanicu. Evo nekih zapanjujućih stvari koje ovaj organizam može da uradi.
Može da reši kako da izađe iz lavirinta. Mnogoglava sluznjača smeštena u plastični lavirint će izbaciti stotine hvataljki, istražujući sve moguće pravce dok ne pronađe onaj koji vodi do hrane. Zatim povlači sve one hvataljke koje nisu u dosegu hrane. Štaviše, ovaj organizam zna i koji je put najbrži. Ukoliko postoji više puteva ka nagradi tj hrani, sluznjača će obustaviti svaki put koji je makar i malo duži od onog najkraćeg.
Ovaj organizam pamti. Kada rešava izlazak iz lavirinta, on ostavlja trag sluzi gde god da dosegne neka od njenih hvataljki. Koristeći se ovom sluzi, Physarium izbegava puteve kojim je već prelazio. To je u suštini kreativna, mada rudimentarna analogija pamćenju tj memoriji – onom pamćenju koje je prisutno u spoljašnjoj, materijalnoj formi.
Ovaj organizam oponaša mreže i sisteme transporta. Mnogoglava sluznjača je u eksperimentu stavljena u plastičnu kutiju oblika Tokija. Komadići hrane bili su smešteni tamo gde bi bili oni glavni transportni čvorovi i u pravom Tokiju, a humusna sluznjača – znajući kako da odabere i upotrebi najbrži način – stvorila je repliku gradskih železničkih mreža korišćenjem svojih hvataljki.
Fisarijum uči i prati vremenski tok tj vremenski sled. Tim naučnika – uključujući i onaj koji je izveo eksperiment s lavirintom – stavio je ovaj kalup u jedan izduženi žljeb, ostavljajući ovu plesan da se kreće duž njega. Naučnici bi, međutim, svakih 30 minuta smanjili temperaturu i vlažnost (fisarijumi napreduju u toplim i vlažnim uslovima). Organizam je usporio svoj ritam napredovanja kako bi trošio što manje energije. Nakon nekog vremena, naučnici su stali. Naravno, policefalum je nastavio da i dalje usporava svoj ritam na svakih 30 minuta, pokazujući da je sposoban da nauči i zapamti vremenski raspon.
Ovaj organizam se zdravo hrani. Drugi eksperiment je sluznjaču stavio u centar kružnog displeja časovnika. Na svaku oznaku na satu postavljena je drukčija hrana. Međutim, nešto od te hrane je, za razliku od druge hrane, sadržavalo najzdraviju razmeru ugljenih hidrata i proteina. Sve fisarijumi odabrali su optimalnu hranu.
Ovaj organizam je zapanjujući koliko je to uopšte moguće (uzgred, ne spada ni u biljke a ni u životinje kao ni gljivice već je u srodstvu s amebama). Toliko neobično i toliko nedokučivo za objašnjenja, pa je izvesno da će ono naučnicima i nadalje imati da ponudi još puno neverovatnih priča.
Naučnici takođe koriste ove organizme pri rešavanju starih matematičkih zagonetki koristeći metod sličan eksperimentu s lavirintom. U jednom eksperimentu, oni su ovaj organizam koristili da bi rešili tzv. „problem trgovačkog putnika“, što je, vremenski i po resursima, predstavljao težak i intenzivan zadatak – čak i za moderne računare. Očigledno da biološko računanje nije toliko ludo koliko možda zvuči, a za određene zadatke može biti superiornije od digitalne obrade. Računarski sistem inspirisan ovom vrstom ameboidnog organizma nadmašuje konvencionalne metode optimizacije, o čemu možete detaljnije pročitati ovde:
Logika saobraćajne mreže Tokija se u velikoj meri ogleda kroz ponašanje sluznjače stavljene na “tlocrt” ovog grada – ova ameba “povukla” je “najlogičnije” trase kretanja na način gotovo identičan projektovanim trasama, ulicama i saobraćajnicama ovog japanskog grada:
Gary Meaney, zoolog i ljubitelj životinja (Quora)