Czechy pod łapkami: 100 000 czarnych kotów podgryza nasze zabytki
Urodzinowy eksperyment dla Mařenki: nawet sto tysięcy czarnych kotów, kurczące się zamki, znikające browary i proste reguły prowadzące do zaskakujących zachowań tłumu. Uruchom go bezpośrednio w artykule.
Te badania i ten eksperyment dedykuję Mařence z okazji urodzin oraz wszystkim czarnym kotom w dniu ich święta. Wszystkiego najlepszego, Mařenko. Ten mały świat jest dla Ciebie.
27 października przypada National Black Cat Day, ustanowiony przez brytyjską organizację Cats Protection. Postanowiłem uczcić go po swojemu: wypuścić do Czech 50 000 czarnych, pikselowych kotów.
Pierwotne eksperymenty obejmowały pięćdziesiąt tysięcy kotów. Teraz można zwiększyć ich liczbę do 100 000; przedstawione niżej pomiary nadal dotyczą pierwotnych przebiegów kontrolnych.
Najpierw kończy się jedzenie. Potem zaczyna znikać sam świat.
Od Zamku Praskiego odpadają kawałki. Ještěd się kurczy. Browary w Pilźnie i Czeskich Budziejowicach powoli znikają pod tysiącami łapek. Tam, gdzie przed chwilą stał symbol miasta, zostaje kilka kamieni — i zadowolony kot.
Oczywiście to zabawa. Pod tą nieco absurdalną urodzinową inwazją kryje się jednak ciekawe pytanie: jak złożoną historię mogą stworzyć proste reguły, jeśli przestrzega ich wystarczająco wiele jednostek?
Wypuść koty
Naciśnij Rozpocznij inwazję. Pole Zabytek pozwala przybliżyć zamek, Petrov, Ještěd lub browar. Wiersz pod mapą pokazuje, ile budowli jeszcze pozostało. Symulacja ładuje się w stanie wstrzymania i działa w Twojej przeglądarce.
Przycisk Pełny ekran powiększa mapę wraz z podstawowym sterowaniem. Wrócisz przyciskiem Opuść pełny ekran lub klawiszem Esc, bez ponownego uruchamiania eksperymentu.
Otwórz koci eksperyment osobno →
Możesz wybrać od jednego kota do 100 000. Wpisz liczbę, naciśnij Zastosuj liczbę, a następnie Rozpocznij inwazję. Zastosowanie nowej liczby przygotowuje nowy początek. Domyślne 50 000 odpowiada opisanym niżej eksperymentom.
Z góry widać strumienie i skupiska. Po przybliżeniu — uszy, ogony i żółte oczy. Znajdź kota wybiera osobnika, którego energię i cel możesz śledzić. Licznik FPS pokazuje płynność działania. Na wolniejszym urządzeniu zmniejsz liczbę kotów i pozostaw czas na 1×: wydajność zależy zarówno od grafiki, jak i procesora obliczającego zachowania.
Krajobraz, który pamięta każde ugryzienie
Koty pojawiają się wokół pięciu punktów startowych. Każdy ma własną pozycję, energię, stan i cel. Szukając jedzenia, uwzględnia odległość, dostępne zapasy i tłok. Może też przejąć cel sąsiada, któremu lepiej się powodzi. Najedzony kot się kładzie; głodny szuka dalej.
Zapasy są skończone. Pola zmieniają kolor, domki niszczeją, a wyczerpane miejsca tracą integralność. Na jedenastu dużych obiektach widać teraz te uszkodzenia: w fasadach pojawiają się dziury, kolory blakną, a budowle kurczą się do gruzowisk. Pył i spadające okruszki wskazują, gdzie coś się dzieje.
Przed inwazją. Stylizowany praski zabytek jest jeszcze nienaruszony.
Po inwazji. Kadr z rzeczywistego przebiegu symulacji, a nie z góry ustalone zakończenie animacji.
Mapa wykorzystuje rzeczywisty obrys Czech. Zabytki są stylizowanymi, celowo powiększonymi przedstawieniami przy odpowiednich miastach. Drogi, gospodarstwa i zapasy tworzą świat gry. Koty nie oceniają architektury ani nie piją piwa: każdy obiekt jest w tym modelu zasobem o ograniczonej pojemności.
Możesz ingerować w wydarzenia. Rozsyp karmę tworzy nowe źródło pożywienia, laserowa przynęta zmienia kierunek ruchu pobliskich kotów, a zimny deszcz wpływa na ruch i koszty energetyczne. Laser ma przycisk Włącz laser / Wyłącz laser. Kliknij mapę, aby go przesunąć; pozostaje aktywny, dopóki go nie wyłączysz. Interwencje są zapisywane wraz z czasem i — gdy ma to zastosowanie — pozycją. Dlatego ciekawiej postawić jedną kupkę karmy i obserwować skutki niż ratować wszystko naraz.
Dlaczego całe miasteczko zaczęło głodować?
Kocia republika rozwija dwa wcześniejsze eksperymenty. Początkowo zastanawiałem się, ile lemingów i wojowników zmieści się na jednym ekranie. Teraz bardziej interesuje mnie to, co dzieje się wewnątrz takiego tłumu.
Żywe miasteczko ma osiem zawodów. Domki mają bardziej szczegółowe dachy i okna, z kominów unosi się dym, a po zmroku zapalają się lampy. Jednocześnie zużywane są zapasy żywności. Susza zmniejsza plony; przy niedoborach jedzenia odkrywcy mogą zająć się rolnictwem lub rybołówstwem.
Uruchom żywe miasteczko — czeski interfejs →
W bitwie aniołów i demonów obie strony łączą trzy mosty. Utrzymanie przeprawy daje przewagę zaopatrzeniową: każdy kontrolowany most zwiększa siłę ataku danej strony o 12%. Ciężko ranna jednostka może raz się wycofać, odzyskać siły i wrócić. Taki odwrót może jednak otworzyć drogę przeciwnikowi.
Uruchom bitwę aniołów i demonów — czeski interfejs →
Wszystkie trzy światy stawiają podobne pytanie: czy grupa zyskuje, gdy każdy postępuje rozsądnie z własnego punktu widzenia? I kiedy potrzebuje czegoś, czego jednostka nie dostrzega ze swojej pozycji?
Trzy niedawne prace, które skłoniły mnie do zmiany reguł
Projekt zainspirowały trzy nowe publikacje. Ich wyniki nie stają się automatycznie wynikami dotyczącymi naszych kotów; pomagają formułować ciekawsze eksperymenty.
Chłód jako powód, by trzymać się razem
Emergent Cooperative Thermoregulation in Lunar Swarm Robotics, Jeger, Holt i Puck, preprint z 22 października 2026 r., bada roboty ograniczające straty ciepła dzięki wspólnemu rozmieszczeniu. Wyuczone zachowania obejmują grupowanie się oraz przemieszczanie między brzegiem a środkiem. Połączenie otoczenia, bliskich sąsiadów i energii zainspirowało nasz zimny deszcz. Koty korzystają z ręcznie napisanych reguł, a nie z przeniesionej wyuczonej strategii czy fizycznej symulacji robotów.
Czy cały tłum może się uczyć?
The hive mind is a single reinforcement learning agent, Soma i współautorzy, Swarm Intelligence, 17 października 2026 r., przy określonych założeniach łączy lokalne naśladowanie z uczeniem na poziomie populacji. Stąd suwak dzielenia się doświadczeniem: kot może przejąć cel skuteczniejszego sąsiada. Nie jest to implementacja Maynard-Cross Learning i nie dziedziczy jego gwarancji teoretycznych. Stawia jednak dobre pytanie: kiedy kopiowanie pomaga, a kiedy jedynie zwiększa tłok?
Otoczenie zmienia skupiska, a skupiska zmieniają otoczenie
Self-organization and collective migration of active condensates, Vahid, Sommer i Sharma, Communications Physics, 14 października 2026 r., analizuje ruch, rozpad i ponowne tworzenie skupisk aktywnych cząstek w otoczeniu o zróżnicowanej aktywności. Zainspirowało to krajobraz, w którym wyczerpywanie i odnawianie zasobów przekierowuje ruch. Koty nie są cząstkami Browna, a model nie odtwarza równań z publikacji.
Pięćdziesiąt tysięcy kotów nie oznacza pięćdziesięciu tysięcy modeli językowych. Każdy osobnik wykonuje krótki program. Ciekawe zachowanie powstaje dzięki wzajemnym wpływom ich decyzji. Eksperyment nie wymaga logowania, klucza API ani płatnych wywołań AI.
Te same koty, trzy różne zakończenia
Trzy przebiegi kontrolne miały to samo ziarno losowości 281026, te same 50 000 kotów i dzielenie się doświadczeniem na poziomie 70%. Zmieniała się wyłącznie regeneracja zapasów. Bez dodatkowej karmy, lasera i deszczu. Po 120 sekundach symulowanego czasu wyniki wyglądały tak:
| Regeneracja zapasów | Pozostałe zapasy | Uszkodzenie zasobów | Koty z niską energią |
|---|---|---|---|
| 0% | około 0,0% | 100,0% | 8 194 |
| 30% | 4,4% | 99,9% | 3 989 |
| 100% | 82,9% | 53,8% | 2 448 |
Szybka regeneracja zachowała zapasy, ale nie ochroniła wszystkiego. Część uszkodzeń powstała, zanim jedzenie zdążyło się odnowić. Wystarczająca łączna ilość pożywienia nie gwarantuje, że będzie go dość we właściwym miejscu i czasie.
Wyniki dotyczą tego modelu gry i jednego ziarna losowości. „Niska energia” oznacza mniej niż 12% modelowanej energii. Uszkodzenie to średnia utrata integralności zasobów, a nie odsetek zniszczonych prawdziwych Czech. Odświeżone zabytki zmieniają sposób rysowania, a nie reguły użyte w przebiegach kontrolnych.
Pobierz pomiary jako CSV · Szczegółowy zapis JSON
Spróbuj uratować jeden browar
Pozwól inwazji trochę potrwać i naciśnij Zapisz przebieg do porównania. Zmień jedną regułę, a następnie wybierz Ten sam początek. Przerywana linia zachowa poprzednią historię zapasów. To samo ziarno daje ten sam początkowy rozkład.
Wypróbuj trzy małe eksperymenty:
- Wyłącz dzielenie się doświadczeniem. Czy presja na zapasy się rozłoży, czy koty będą niepotrzebnie błądzić?
- Rozsyp karmę z dala od zagrożonego zabytku. Uda się odwrócić strumień, czy przynęta pojawi się za późno?
- Zwiększ regenerację. Czy przetrwają również budynki, czy zostaną tylko najedzone koty wśród ruin?
Dla mnie najpiękniejsza jest chwila, w której ruchomym pikselom zaczynamy nadawać historię. Przed momentem obserwowaliśmy algorytm. Teraz mamy ulubionego kota i próbujemy uratować browar.
Mařenko, życzę Ci dużo radości z odkrywania, jak to wszystko się skończy.
Obrys geograficzny: Natural Earth, domena publiczna. Położenie miast jest przybliżone; ilustracje zabytków nie są dokładnymi modelami architektonicznymi. Obrazy pochodzą z działającej symulacji. To zabawowy eksperyment ze sztucznym życiem, a nie prognoza ekologiczna czy historyczna.