Роботизация мира насекомых с тех пор начала активно развиваться. Через несколько лет ученый Симон Гарньер построил робота, который мог идти по электронному аналогу феромонового следа. Вдоль дорожек были установлены подвесные проекторы, которые отслеживали все движения робота-муравья; в свою очередь, в «голову» робота были встроены датчики света, благодаря которым он мог следовать по светящимся дорожкам. Соблюдая всего два правила – произвольно двигаясь во всех направлениях до обнаружения «тропинки» или «пищи» и следуя по самой яркой из найденных тропинок, – роботы-муравьи в конце концов научились выходить из лабиринта по кратчайшему маршруту.
Переход к изучению исполняющих простые команды роботов вместо живых муравьев объясняется набиравшим популярность в ту пору мнением, что муравьиная колония является самоорганизующейся системой, которую можно сравнить с компьютером, состоящим из множества микросхем. Эту идею в 1970-е годы успешно визуализировал бельгийский ученый Жан-Луи Денебург. В рамках одного из самых известных своих экспериментов он соединил гнездо аргентинских муравьев с источником пищи двумя, внешне совершенно одинаковыми мостами, которые различались только длиной – один был в два раза короче другого. Сперва муравьи бессистемно пользовались обоими мостами, но спустя какое-то время они остановили свой выбор на коротком, по той простой причине, что на нем быстрее накапливались феромоны. Колония муравьев оказалась тонко настроенной самоорганизующейся системой – чем короче путь, тем свежее запах феромонов и тем больше муравьев они привлекают. Вот где собака зарыта: сами по себе муравьи не имеют разума, но зато они обладают высоким уровнем того, что Денебург называет «коллективным интеллектом».
Рассматривая муравьиную колонию в качестве интеллектуальной системы, которая состоит из множества муравьев, соблюдающих простые правила, Денебург совершил еще одно важное открытие: он понял, что может описать перемещения муравьев математическими формулами и потом создать на их основе компьютерные модели. Алгоритмы муравьиных колоний – надо понимать, что муравьи прокладывают мириады тропинок, самые оптимальные из которых расширяются, а неудачные быстро исчезают, – с тех пор применяются для оптимизации телекоммуникационных сетей в Британии, разработки эффективных маршрутов доставки товаров покупателям, систематизации финансовых данных, ускорения помощи пострадавшим от стихийных бедствий и управления производственными процессами на заводах. Ученые взяли пример с муравьев, а не, скажем, гусениц коконопряда по той причине, что они постоянно придумывают новые и совершенствуют старые решения; более того, они не только умеют находить самые эффективные решения, но и не забывают придумывать запасные варианты.