צמחים חסרי מנוח: על צמחים שרואים, מריחים וממששים

צמחים.

מה אנחנו באמת יודעים עליהם? יושבים שם בשקט בכל מקום. מה הם זוממים?

היש לצמח עיניים? היש לצמח חושים, מאוויים, רגשות? אם תרעילו אותו – לא ימות? ואם תתעללו בו – האם לא יתנקם?

אהה… טוב, קצת סטיתי מהנושא. למעשה המדע יודע די הרבה על מה שחשים צמחים ועל כך ברשימה הבאה.

אודרי 2, לקוח מהטריילר של הסרט 'חנות קטנה ומטריפה' מיוטיוב.

ראשית, מהם בכלל חושים? על פי מילון אבן שושן חוש הוא "הכושר לקלוט גירויים מבחוץ". לעומת זאת, הגדרה מחמירה יותר (לפי וויקיפדיה) היא "מערכת המורכבת מקבוצת תאי חישה המגיבה לתופעה פיזית מסוימת וקשורה לקבוצת אזורים במוח אשר בהם מתקבלים האותות ומפורשים". בחרתי שתי הגדרות קיצוניות אלו באופן לא מקרי מכיוון שלפי הראשונה לצמחים יש חושים ולפי השניה אין להם. ההבדל הוא בדרישה למוח מעבד ואולי אף לתודעה. לצמח אין מוח ואין תודעה ולכן ניתן לטעון שגם אינו באמת חש דבר. עם זאת אני מקווה שתשתכנעו שלצמחים יש חושים העומדים לפחות בקריטריון הראשון ואף מעל לכך.

האם צמחים מריחים?

כְּשׁוּת (Cuscuta  או  Dodder) הוא סוג של צמחים טפיליים. צמחי הכשות הם עשבים חסרי כלורופיל וחסרי עלים ושורשים. הזרעים נובטים על הקרקע כאשר שורש קצר מחבר את הצמח הצעיר לאדמה. הנבט צומח תוך "גישוש" אחרי צמחים אחרים ולאחר שהוא נתקל בצמח, הוא נכרך סביבו ומצמיד אליו איברי-מציצה. לאחר מכן השורש הצעיר מתייבש והכשות מאבדת את הקשר לאדמה והופכת להיות טפילה על הצמח הפונדקאי אליו נצמדה. ניתן לראות חלק מהתהליך בסרטון הבא בו הכשות מוצא צמח עגבנייה עסיסי.

ניסויים בצמחים אלו הראו כי הכשות מאתר פונדקאי מתאים (טעים) על פי ריחו. ניתן, למשל, לגרום לכשות לגדול בכיוון מסוים על ידי שימוש בריחו בלבד של צמח העגבנייה (אותו הוא אוהב) ללא הצמח עצמו.

כשות (צהוב) שנטפלה לצמח (ירוק). המקור: וויקיפדיה.

האם צמחים ממששים?

הדיוניאה (The Venus Flytrap) הוא צמח טורף הלוכד ומעכל בעיקר חרקים אך גם בעלי חיים קטנים. 'ציוד הלכידה' שלו נמצא בקצוות העלים ונראה כשתי כפות ססגוניות ומזמינות (ראו תמונה). כאשר חרק מטייל על הכפות חזקה עליו שייגע לבסוף באחד משלושת הזיפים הנמצאים על כל כף. באם נגע באחד, לא נורא. אך אם ייגע בעוד אחד מן הזיפים תוך פחות מ-20 שניות מהרגע בו נגע בזיף הראשון הכפות נסגרות, נוזלי עיכול מופרשים וגורלו של החרק נחרץ. מנגנון ההשהיה מונע סגירות מיותרות של הכפות בעקבות 'אזעקות שווא'. וכמובן אי אפשר בלי סרט קצר.

קצהו של עלה הדיוניאה המשמש ללכידה. המקור: וויקיפדיה.

למעשה צמחים רגישים למדי לגירויים מכאניים חיצוניים ועלולים לשנות את צורת גדילתם בתגובה לרוח, גשם או מגע עם חיות מזדמנות. תופעה זאת מכונה תיגמומורפוגנסיס (Thigmomorphogenesis). ניתן להראות במעבדה שצמחים אשר גדלו באין מפריע יצמחו לגובה רב יותר מצמחים אשר סבלו מהטרדות חוזרות ונשנות של סטודנטים (מספיק מגע קל פעם או פעמיים ביום). בתופעה זאת ניתן לחזות כמובן גם מחוץ למעבדה כאשר משווים למשל בין עצים הגדלים באזור ללא רוח לעצים מאותו זן הגדלים באזור עם רוחות חזקות.

האם צמחים רואים?

כל מי שגידל צמחים בבית יודע שהצמחים נוטים לגדול לכיוון האור. תופעה זאת נקראת פוטוטרופיזם (Phototropism) והיא חשובה להישרדות של הצמח עקב התלות שלו באור (עבור תהליך הפוטוסינתזה). בין החוקרים הראשונים שבדקו את התופעה והחלו להבין אותה היה אחד צ'רלס דארווין. הוא ובנו פראנסיס ביצעו סדרה של ניסויים שבהם הראו כי הרגישות לאור נמצאת בקצה של הנבט. צמחים אשר קצותיהם כוסו או נקטמו לא גדלו לכיוון האור כצמחים רגילים. כביקורת לניסוי הם כיסו חלקים אחרים בצמח (למשל הגבעול) והבחינו שהנטיה שלו לגדול לכיוון האור לא נפגעה. מאוחר יותר נתגלה כי הרגישות הזאת היא לאור כחול אך ישנם בצמחים קולטני אור לאורכי גל נוספים כאדום ואדום-רחוק. קולטנים אלו נמצאים בדרך כלל בעלים וקשורים לתהליכי בקרה השולטים על המחזור של הצמח, לדוגמא על זמני הפריחה. מומלץ לצפות בסרטון הקצר הזה המסביר את הפוטוטרופיזם.

ואחד קצר אחרון: האם צמחים שומעים?

בניגוד למה שאולי קראתם באינטרנט, לצמחים אין העדפה מסוימת במוזיקה. בשנות ה-70 פרסמה דורותי רטלק (Dorothy Retallack) ספר ובו טענה שניסויים שבצעה הראו שצמחים אוהבים מוזיקה קלאסית אך שונאים רוק (כגון לד זפלין והנדריקס) ובנוכחות המוזיקה הזאת גדלים פחות. ניסויים אלו מעולם לא שוחזרו בהצלחה.

כדאי גם לדעת שכמו שהאדם אינו מסתפק בחמשת החושים הקלאסיים ומתהדר בחושים אקזוטיים נוספים (ניתן לקרא על כך כאן) כך גם הצמחים. למשל חוש גרוויטציה: זרע שנובט באדמה בחושך מוחלט תמיד ישלח שורש למטה וינבוט כלפי מעלה.

ולסיכום, צמחים בהחלט חשים את סביבתם ומגיבים אליה, בעיקר באמצעות שינוי דפוסי גדילה. עם זאת, מכיוון שאינם בעלי מוח או תודעה הם ככל הנראה אינם 'חווים' את העולם כפי שאנו חווים אותו, לטוב ולרע.

ולגבי השתלטות הצמחים על העולם, הסירו דאגה מלבכם. ככל הנראה הרובוטים יקדימו אותם בהרבה.

 ———————————————————————————————

הרשימה נכתבה בהשראת ההרצאה 'צמח: מה הוא יודע' של פרופסור דני חיימוביץ מהמחלקה לביולוגיה מולקולארית ואקולוגיה של צמחים בפקולטה למדעי החיים של אוניברסיטת תל-אביב.

ספרו של פרופסור חיימוביץ :' What A Plant Knows – A Field Guide To The Senses' יראה אור בעוד כמה חודשים.

הרשימה הזאת מיותרת – מרובוטים מג'עג'עים ועד מדענים ממוחשבים

מי מכם שנכח בהרצאות אקדמיות בתחומי המדע יודע שפעמים רבות זהו אירוע מעייף, מעיק ומשעמם גם יחד. הבנת ההרצאה אינה מובטחת אפילו עבור אלו שהתמזל מזלם ויש להם ידע מוקדם כלשהוא על הנושא. בדיוק מהסיבה הזאת הופתעתי כאשר שמעתי את ההרצאה של פרופ' הוד ליפסון מאוניברסיטת קורנל (בעברו מהטכניון).

ליפסון מספר סיפור שמתחיל ברובוטים מֶדדים שלומדים ללכת ומסתיים בתוכנת מחשב שפותרת פיזיקה מבלי לדעת פיזיקה. ההרצאה מצוינת: גם קולחת, גם מרתקת ואפילו מצחיקה (כן, כן). בנוסף חשוב להזכיר שאין צורך (לדעתי) ברקע בתחום כדי ליהנות ממנה, גם אם פה ושם ישנם מונחים או משוואות שלא מכירים. מכיוון שההרצאה זמינה ביוטיוב (באנגלית) ההמלצה שלי אליכם הקוראים: חדלו ברגע זה מלקרוא רשימה זאת ועברו לצפות בהרצאה ! (כ-55 דקות)

להרצאה

אתם עדיין פה? טוב, 55 דקות זה באמת הרבה זמן. בדיוק בשביל זה המציאו את הגרסה המקוצרת.

להרצאה המקוצרת

עדיין פה? טוב, בסדר, אני מבין, וידאו זה לא בשבילכם. אז תנו לי לספר לכם בקצרה על מה מדובר ואולי תשנו את דעתכם לגבי הצפייה.

פרופ' הוד ליפסון. המקור: צילום מסך מההרצאה.

רוב הרובוטים כיום הם מכונות אשר נבנו לבצע משימות מסוימות בצורה יעילה וטובה יותר מהאדם. לדוגמא, מכונה המבריגה ברגים עושה זאת במהירות וברמת דיוק הגבוהים בהרבה מיכולתו של צ'רלי צ'פלין לעשות זאת גם אם היה מוכשר ומנוסה ביותר. עם זאת, אם משהו משתבש, למשל אם זיז מהמכונה משתחרר או רכיב נשבר, המכונה יוצאת מכלל שימוש עד אשר תתוקן. כלומר, למכונות אלו אין יכולת להתמודד עם מצבים בלתי צפויים.

בהרצאה מציג ליפסון רעיון מעניין לתכנון רובוט בעל יכולת התמודדות עם הבלתי צפוי. הרעיון דומה למדי לשיטה המדעית. ראשית נבחן תופעה מסוימת למשל על ידי ניסוי. בהתאם לתוצאות, נציע מספר מודלים אשר מסבירים בצורה הטובה ביותר את התוצאות. כעת, נבחר לבצע ניסוי אשר ביכולתו לסתור את מספר המודלים הרב ביותר בכדי לסנן החוצה מספר רב ככל האפשר של מודלים שגויים. בסוף ניסוי זה נציע שוב מודלים (משופרים) על סמך התוצאות החדשות, וכך הלאה עד למיצוי התהליך.

איך מיושמת השיטה ברובוטים? לשם כך נבנה רובוט הנראה כמו כוכב ים בעל ארבע רגליים ומכיל מספר מנועים לתנועה ומכשירי מדידה לקבלת אינפורמציה על הזווית והמיקום (ראו תמונה). אבל הדבר יוצא הדופן ברובוט זה הוא שאין לו מידע מוקדם על איך הוא עצמו נראה וכיצד עליו לנוע. על ידי ביצוע פעולות במנועים וניתוח המידע המתקבל מהחיישנים בתגובה הרובוט מעלה מספר מודלים לצורה בה הוא בנוי (מתוך מאגר סופי של אבני בניין אפשריות). בשלב הבא הרובוט מוצא את הנקודה שעבורה יש את חוסר ההתאמה המרבי בין תחזיות המודלים ומבצע תנועה (ניסוי) אשר תבחן נקודה זאת. בעקבות התוצאות, הרובוט משפר את המודל של צורתו וכך ממשיך עד למיצוי התהליך. כעת בעזרת המודל שברשותו הוא מפתח דרך לנוע מנקודה לנקודה. ניתן לראות בוידיאו מההרצאה שהרובוט אכן מצליח לנוע אך התנועה רחוקה מלהיות 'יפה' – הוא מג'עג'ע. אך לא כאן טמון כוחו.

האם יוכל הרובוט להתמודד עם הבלתי צפוי? ובכן, המדענים אינם רחומים ומפרקים לו את אחת הרגליים. הרובוט בתגובה מבצע מספר ניסויים, מעדכן את המודל בהתאם ומצליח לשוב ולנוע. מדדה אבל מתקדם.

הרובוט שלומד מה הוא ואז לומד ללכת. המקור: צילום מסך מההרצאה.

ניתן ליישם את אותו כיוון מחשבתי גם עבור בעיות שונות לחלוטין כפי שמדגים ליפסון. למשל נוכל להחליף את אבני הבניין הרובוטיות בסימנים הלקוחים ממשוואות כגון חיבור, חילוק, שורש וכדומה ונדרוש מהמחשב לבנות בעזרתם מודל שיתאים לסט מסוים של נתונים. המחשב יבחן בכל איטרציה נקודות בסט הנתונים אשר עליהן יש את מירב חוסר הסכמה בין תחזיות המודלים. מתוך כך יוכל המחשב לשפר את המודלים עד לקבלת המודל האופטימאלי. מודל זה לא יהיה עקום המתאר את הנתונים הספציפיים אלא סט המשוואות המתארות את התופעה הכללית, למשל משוואות התנועה (הדיפרנציאליות) עבור מערכת מכאנית כמו מטוטלת. כלומר, המחשב יכול לייצר את חוקי הפיזיקה עבור כל סט של נתונים שמדדתם ללא כל ידע מוקדם בפיזיקה! [1]

עבור הפיזיקאים שכבר חוששים למקום עבודתם, הירגעו. המחשב עדיין זקוק לכם שתזינו לו את הנתונים, שתבחרו עבורו את אבני הבניין המתמטיות המתאימות והכי חשוב: שתנסו להבין את המשמעות של הגדלים במשוואות שהוא הפיק. אם המחשב מצא משוואה שאינה מוכרת, קשה מאוד לפענח מה המשמעות הפיזיקלית של המשתנים במשוואה.

לאחר שהגיעו אליהם מספר רב מידי של בקשות לעזרה בניתוח נתונים החליטו חברי הקבוצה לאפשר שימוש בתוכנה לכל מי שמעוניין והיא זמינה כיום להורדה חינמית ברשת.

ומילה לסיום, אם אתם חוככים כעת את ידיכם בסיפוק בדרכיכם להשתמש בתוכנה כדי לפצח את שוק המניות דעו כי רבים היו שם לפניכם.

———————————————————————-

[1] הערה למי שבקיא בפיזיקה: מלבד מציאת חוקי הדינמיקה של המערכת הפיזיקלית נוכל לדרוש מהמחשב למצוא מה לא משתנה במערכת וכך הוא יוכל להפיק את ההמילטוניאן, הלגרנג'יאן ושימור התנע.