Manusia sering menganggap dirinya sebagai makhluk hidup yang paling berakal evolusi karena memiliki kemampuan berpikir yang kompleks. Namun, ada pepatah bijak yang mengatakan "belajarlah pada semut".
Karena ternyata, kemampuan manusia tidak selalu membuat kita mengambil keputusan yang tepat. Dalam banyak situasi, manusia justru bisa keliru menentukan pilihan.
Menariknya, sejumlah pelajaran mengenai cara mengambil keputusan justru dapat ditemukan pada serangga tak hanya semut tapi juga lebah madu dan bahkan kecoak sekalipun.
Meski memiliki otak berukuran sangat kecil, serangga ternyata mampu menyelesaikan persoalan secara kolektif dengan mekanisme yang efisien.
Bahkan, perilaku mereka telah menginspirasi pengembangan algoritma yang digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari transportasi hingga telekomunikasi.
1. Belajar cari pilihan paling efisien dari semut
Menentukan cara terbaik untuk menyelesaikan sesuatu bukan perkara mudah, terutama ketika kita dihadapkan pada terlalu banyak pilihan. Kondisi ini dikenal sebagai choice overload atau kelebihan pilihan.
Semut juga menghadapi persoalan serupa ketika koloninya harus menentukan lokasi terbaik untuk mencari makanan. Namun, berbagai spesies semut telah mengembangkan mekanisme yang cukup efektif.
Serangga ini merupakan pemecah masalah yang baik, salah satunya saat menghadapi dilema untuk menghasilkan keputusan kelompok untuk tempat makan selanjutnya. Trik yang digunakan cerdas dan memang sudah umum digunakan oleh berbagai spesies berbeda.
Langkah pertama yang dilakukan oleh kelompok semut ini adalah mengirim beberapa semut untuk berkelana, meninggalkan kenyamanan sarang mereka, untuk mencari tempat yang terdekat dan terbaik untuk mendapatkan suplai makanan yang melimpah.
Semut-semut ini pergi berpencar dengan acak untuk menjaga seluruh pilihan tetap terbuka dan menjelajahi seluruh jalur yang ada. Selama menyusuri jalanan, semut-semut ini meninggalkan jejak feromon yang samar di tanah agar nantinya semut lain dapat mengikuti jalur tersebut.
Feromon ini akan menguap seiring waktu dan semut akan mengikuti jejak yang cenderung lebih kuat.
Semut yang menemukan tempat makanan melimpah dan paling dekat akan kembali lebih cepat dengan makanan yang didapat dari tempat tersebut. Selanjutnya mereka akan meneruskan informasi tersebut secepat mungkin kepada seluruh kelompok, yang artinya akan lebih banyak semut yang bolak-balik di sepanjang jalur tersebut seiring berjalannya waktu.
Hal ini terkait pula dengan feromon yang ditinggalkan semut-semut tersebut semakin banyak hingga jejak tersebut berbau lebih kuat.
Pada akhirnya, para semut ini akan menemukan jalur yang paling efisien, sementara bau feromon di jalur lainnya akan memudar seiring berjalannya waktu. Uniknya, semut-semut ini tidak mengetahui jalur tersebut miliknya karena bau feromon yang telah bercampur dan menguat sehingga semut-semut lain hanya mengikuti jalur yang bau feromonnya paling kuat.
Dikutip dari BBC, dengan cara tersebut, koloni akhirnya dapat menemukan rute paling efisien tanpa ada satu pun semut yang secara khusus mengetahui bahwa dirinya sedang menentukan jalur terbaik.
Baca juga: Apa Jadinya Jika Serangga Tak Ada di Bumi? |
Marco Dorigo, co-director laboratorium kecerdasan buatan di Université Libre de Bruxelles, Belgia, mengatakan mekanisme tersebut menunjukkan pengambilan keputusan kolektif yang efisien dapat muncul tanpa kendali terpusat.
Semut sebagai individu hanya memiliki kemampuan terbatas dan informasi lokal. Namun, melalui interaksi sederhana, mereka mampu menyelesaikan persoalan koordinasi yang kompleks.
Mekanisme tersebut kemudian menginspirasi ant colony optimisation, sebuah metode algoritmik yang digunakan manusia untuk menyelesaikan berbagai persoalan penjadwalan, telekomunikasi, transportasi, hingga logistik.
Algoritma yang terinspirasi dari perilaku semut bahkan telah digunakan untuk membantu perencanaan jaringan kereta api. Dorigo juga mengembangkan AntNET, sebuah sistem yang dirancang untuk mengoptimalkan pergerakan informasi dalam jaringan komunikasi.