伟大AI的秘诀？是昆虫大脑么？？？

昆虫是类脑计算的关键吗？神经科学家 Frances S. Chance 是这么认为的。

分享一个TED演讲，其中以简单易懂的方式为例展示了昆虫令人难以置信的能力。它们微小大脑中神秘的神经元网络如何助力计算机的突破以及人工智能。

注：内容由作者通过观看演讲视频后整理

一直以来在计算机上创造智能，是人工智能的终极目标，没有人会否认人是高度智慧的，所以研究人类大脑并以此为基础用于创作“人工智能”。（试想，如果我们能在计算上复制自己的大脑是如何工作的，可想而知amazing...）

但是人脑包含860亿个神经元，同时还在不断的和成千上万的其他人交流，且每个人都有自己的个性。在计算机上捕获人脑，以目前拥有的技术和知识来说是一个太大太复杂的问题。

但Frances S. Chance从小处着手...昆虫，虽然他们不具备人类水平的智慧，但都在特定任务中表现出色，可以称之为专家。

• 非洲蜣螂擅长直线滚动大球

  如果你滚过雪球，你就知道滚动一个大球不不容易，比如，堆雪人

• 蚂蚁是导航专家，它们可能不得不走很远的路才能觅食，但他们一旦找到食物，它们知道回家的最直路径

• 蜻蜓在野外，它们选择追捕的猎物，狩猎成功率在95%

将它们作为模型进行系统的研究，了解神经系统如何解决特定问题

以蜻蜓大脑为例，它有一百万个神经元，要解开也不容易，但相对于人脑来说，小很多，科学家从这来尝试

研究这些是深入的了解昆虫擅长什么，就蜻蜓而言就是拦截，它们不仅直线拦截，很像足球运动员跑去拦截传球。

要正确的执行这，蜻蜓需要执行所谓的坐标转换，从蜻蜓的眼睛所见作为参照系或者蜻蜓如何需要转动身体来拦截。坐标变换是一个基本计算。

蜻蜓比人快得多，意味着它们计算很快（延迟更短，或者说蜻蜓响应所需的时间更短）看到猎物到转头到一瞬间大概是50ms（这种延迟很不起眼，相当于人眨眼时间到一半），它表明蜻蜓只通过相对的或者惊奇的人的极少计算步骤立即可发现如何进行拦截

在大脑中，计算步骤是一个神经元或者一层神经元并行工作，每个神经元的需要大概10ms，才能将所有输入相加并作出反应。

50ms的响应时间意味着，蜻蜓一旦看到猎物并作出转向可能只有四个计算步骤，即四个神经元或四层神经元依次工作（一个接一个来计算需要如何转向）

换句话说研究蜻蜓如果进行坐标变换，需要了解神经回路最多可以有四层神经元，每一层都可能有很多神经元，但这是一条小小的神经回路，可以通过工具来了解它和研究它，这就是Frances S. Chance[1]做的，她建立了一个计算蜻蜓应如何转向的神经回路模型。

在该模型中，蜻蜓只用一个计算步骤，即一个神经元层来做坐标转换。在计算机模拟中，我们可以预测当蜻蜓看到猎物移动时，其中一个神经元发射了动作位置或脉冲，

为了测试这个模型，她将这些预测的神经反应与活体蜻蜓大脑中记录的神经元进行对比。（如果在大脑中记录的反应与模型预测反应相匹配，就会知道哪些负责坐标变换）

向蜻蜓播放移动目标的电影，同时记录大脑中单个神经元的活动模式

然后了解这些神经元如何协力进行计算的细节。（计算是更具复合功能的组件，这些神经元的计算方式可能不同于当今计算机上存在的任何东西）该工作不只是编写复制神经元活动模式的代码，Frances S. Chance设想的是一种计算机芯片，不仅可以做与生物大脑相同的事情并且可以用与生物大脑相同的方式来做，这可能会导致由计算机驱动的无人机，其大小与蜻蜓的大脑一致。

比如在夏天保护后院不受蘑菇子的骚扰；手机上的GPS可能会被一种基于蜘蛛或蚂蚁的新型导航设备所取代，它可以引导你走直线或容易回家的路；同时设备的耗能可能更低。（人脑的复杂度耗能比目前的电子设备低得多，以此类比）

这将是一个创造和了解大脑的机会，会对生活人工智慧产生真实的影响，你觉得呢？

[1]：Frances S. Chance ，正在研究开发基于大脑的计算技术的新方法。