麦考瑞大学：蜂工智能

本文转载自Macquarie University - The Lighthouse，由ChatGPT翻译，图片来源于网络

在2024QS世界大学排名中，麦考瑞大学荣获第130位

       一项发表在《eLife》杂志上的研究由麦考瑞大学的安德鲁·巴伦教授和来自谢菲尔德大学的哈迪·马布迪博士、内维尔·迪尔登和詹姆斯·马歇尔教授领导，研究揭示了数百万年的进化如何使蜜蜂能做出快速决策并降低风险，增进了我们对昆虫大脑的理解，以及我们自己大脑的进化方式，以及如何设计更好的机器人。

       “决策是认知的核心，”巴伦教授说道。“它是对可能结果的评估，动物的生活中充满了决策。一只蜜蜂的大脑比芝麻籽还小，然而它能够比我们更快、更准确地做出决策。一个被编程执行蜜蜂任务的机器人需要超级计算机的支持。

       他继续说道：“如今的自主机器人主要依靠远程计算的支持。无人机相对来说是没有大脑的，它们必须与数据中心进行无线通信。这种技术路径永远无法让一架无人机真正独自探索火星——美国宇航局在火星上的惊人探测车在多年的探索中只行驶了约75公里。”

       蜜蜂需要快速高效地工作，找到花蜜并将其带回蜂巢，同时要避开捕食者。它们需要做出决策。哪朵花会有花蜜？

       在它们飞行的时候，它们容易受到空中攻击；当它们降落进食时，它们容易受到蜘蛛和其他捕食者的威胁，其中一些捕食者利用伪装来模仿花朵的外观。

       “我们训练了20只蜜蜂认识五种不同颜色的‘花盘’。蓝色的花盘里总是有糖浆，”马布迪博士说道。“绿色的花盘里总是有对蜜蜂有苦味的奎宁水。其他颜色的花盘有时会有葡萄糖。”

       “然后，我们给每只蜜蜂介绍一个只有蒸馏水的‘花园’。我们记录了每只蜜蜂的视频，观看了超过40个小时的录像，追踪了蜜蜂的路径，并计算了它们做出决策所花费的时间。”

       如果蜜蜂有信心一朵花会有食物，它们会迅速决定降落在花上，平均花费0.6秒。如果它们有信心一朵花没有食物，它们同样会迅速做出决策。

       如果它们不确定，那么它们会花费更多时间，平均为1.4秒，这个时间反映了一朵花有食物的概率。研究团队随后从基本原理构建了一个计算机模型，旨在复制蜜蜂的决策过程。他们发现计算机模型的结构与蜜蜂大脑的物理布局非常相似。

       “我们的研究展示了在最小的神经回路中进行的复杂自主决策，”马歇尔教授说道。“现在我们知道了蜜蜂如何做出如此聪明的决策，我们正在研究它们如何在收集和采样信息方面如此迅速。我们认为蜜蜂利用它们的飞行动作来增强视觉系统，使它们更善于检测最好的花朵。”

       人工智能研究人员可以从昆虫和其他“简单”动物中学到很多东西。数百万年的进化导致了非常高效且能耗极低的大脑。马歇尔教授说，工业领域中人工智能的未来将受到生物学的启发。他是Opteran公司的联合创始人，该公司通过逆向工程昆虫的大脑算法，使机器能够像自然界一样实现自主移动。

阅读原文：https://lighthouse.mq.edu.au/for-media/bees-make-decisions-better-and-faster-than-we-do-for-the-things-that-matter-to-them

wx：拓未国际教育