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羅克韋爾/Allen Bradley
該項(xiàng)研究由謝菲爾德大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的HaDi MaBouDi博士和悉尼麥考瑞大學(xué)(Macquarie University)的Andrew Barron教授牽頭，揭示了蜜蜂用來決定采哪朵花所用的復(fù)雜策略。
盡管非常復(fù)雜，但是該項(xiàng)研究揭示了昆蟲如何做出快速?zèng)Q策，決定去哪里尋找花蜜。盡管蜜蜂的大腦只有芝麻大小，但是它們的決策比人類的更準(zhǔn)確。
該項(xiàng)研究提升了人們對(duì)蜜蜂大腦如何工作和進(jìn)化的理解。謝菲爾德大學(xué)的科學(xué)家們表示，該研究對(duì)人們研發(fā)新一代的機(jī)器人和自動(dòng)駕駛機(jī)器有啟發(fā)，此類機(jī)器人和自動(dòng)駕駛機(jī)器能夠像蜜蜂一樣思考，自主地做出快速、準(zhǔn)確、高效的決策。
在該項(xiàng)研究中，研究人員訓(xùn)練了20只蜜蜂來識(shí)別五種不同花色的人造花。藍(lán)色花中含有糖漿，綠色花中含有一種蜜蜂不喜歡的、含苦味的蘇打水，剩下其他顏色的花中有些含有葡萄糖。
然后，該研究團(tuán)隊(duì)將蜜蜂引入到一個(gè)定制的花園中，在這里，花只含有蒸餾水，從而來測(cè)試蜜蜂在不同場(chǎng)景下的表現(xiàn)。研究人員拍攝了每只蜜蜂，然后跟蹤其路徑，并記錄蜜蜂需要花多久時(shí)間決定“拜訪”哪朵花。
研究結(jié)果顯示，如果蜜蜂確信一朵花上有食物，它們很快就會(huì)決定降落在這朵花上，平均只需要0.6秒。如果它們確信一朵花上沒有食物，也會(huì)一樣很快地做出決定。
然后，科學(xué)家們打造了一個(gè)計(jì)算機(jī)模型，來復(fù)刻蜜蜂的決策過程?；仡櫚l(fā)現(xiàn)，打造的計(jì)算機(jī)模型的結(jié)構(gòu)與蜜蜂大腦的物理布局非常相似。
謝菲爾德大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系HaDi MaBouDi博士表示：“每次蜜蜂出發(fā)采集花蜜時(shí)，都需要根據(jù)顏色或氣味的微小變化來決定降落在哪朵花上，以進(jìn)行采集。每一個(gè)錯(cuò)誤都代價(jià)高昂，既浪費(fèi)能量，又讓其面臨潛在危險(xiǎn)。為了學(xué)習(xí)如何通過試錯(cuò)來優(yōu)化選擇，蜜蜂只有針頭大小的大腦可利用，其中包含不到100萬個(gè)神經(jīng)元。然而，它們非常擅長(zhǎng)該項(xiàng)任務(wù)，又快速、又準(zhǔn)確。”
“我們?cè)谠擁?xiàng)研究中的發(fā)現(xiàn)揭示了該項(xiàng)卓越?jīng)Q策能力的潛在機(jī)制。我們可以利用此類機(jī)制設(shè)計(jì)更好、更強(qiáng)大、更能規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、能夠像蜜蜂一樣思考的機(jī)器人和自動(dòng)駕駛機(jī)器，要知道蜜蜂是自然界中最高效的導(dǎo)航器之一。”
悉尼麥考瑞大學(xué)Andrew Barron教授補(bǔ)充道：“蜜蜂的大腦比芝麻還小，但是它們能比我們更快、更準(zhǔn)確地做出決策。一個(gè)經(jīng)過編程的機(jī)器人如果要做蜜蜂的工作則需要超級(jí)計(jì)算機(jī)的加持。”
在相關(guān)研究中，謝菲爾德大學(xué)的科學(xué)家們還在研究對(duì)蜜蜂和其他昆蟲的大腦進(jìn)行逆向工程操作，以設(shè)計(jì)下一代自動(dòng)駕駛技術(shù)。
Opteran由該大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系James Marshall教授創(chuàng)辦，是從該大學(xué)剝離出來的公司。該公司正在研發(fā)重量輕、低成本的硅腦，以讓機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車能像昆蟲一樣看到、感知、導(dǎo)航以及做決策。
該公司認(rèn)為，該種“自然智能”(Natural Intelligence)的自動(dòng)駕駛方法將顯著擴(kuò)大自動(dòng)駕駛機(jī)器和機(jī)器人市場(chǎng)。
Marshall教授也參與了該項(xiàng)研究，他表示：“我們的研究已經(jīng)證明蜜蜂如何能夠用最小的神經(jīng)回路做出復(fù)雜的自動(dòng)駕駛決策。經(jīng)過數(shù)百萬年的進(jìn)化，蜜蜂的大腦效率非常高，但是能耗非常低。此種生物學(xué)知識(shí)能夠促進(jìn)未來AI技術(shù)的發(fā)展。”
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