谢菲尔德大学的科学家在《eLife》杂志上发表了一项新研究，揭示了蜜蜂如何做出快速准确的决定，这有助于设计更高效的机器人和自主机器。
该研究由悉尼麦考瑞大学计算机科学系的HaDi MaBouDi博士和来自悉尼麦考瑞大学的Andrew Barron教授领导，揭示了蜜蜂用来决定哪些花值得探索的复杂策略。
尽管如此复杂，研究揭示了昆虫如何快速决定在哪里寻找花蜜。尽管蜜蜂的大脑和芝麻一样大，但它们的决定非常准确——比人类更准确。
这项研究增强了我们对蜜蜂大脑如何工作和进化的理解，谢菲尔德大学的科学家们说，它正在激发新一代机器人和自主机器的灵感，这些机器人和自主机器可以像蜜蜂一样思考——能够自主做出快速、准确和有效的决定。
在这项研究中，研究人员训练了20只蜜蜂来识别五种不同颜色的人造花。蓝色的花总是含有糖浆，绿色的花总是含有蜜蜂不喜欢的苦味汤力水，剩下的颜色有时含有葡萄糖。
然后，研究小组将蜜蜂引入一个专门设计的花园，那里的花只有蒸馏水，以测试它们在不同情况下的表现。研究人员拍摄了每只蜜蜂，然后跟踪它们的路径，并计算它们决定访问哪一朵花所需的时间。
结果表明，如果蜜蜂确信一朵花上有食物，它们会很快决定降落在这朵花上——平均在0.6秒内。如果它们确信一朵花没有食物，它们也会很快做出决定。
然后，科学家们建立了一个计算机模型，旨在复制蜜蜂的决策过程。经过审查，他们发现他们的计算机模型的结构看起来与蜜蜂大脑的物理布局非常相似。
来自谢菲尔德大学计算机科学系的哈迪·马布迪博士说:“例如，每次蜜蜂出发采集花蜜时，它必须根据颜色或气味的微小变化来决定它应该降落在哪朵花上并探索。每一个错误都是代价高昂的，既浪费能量，又使昆虫暴露于潜在的危险之中。为了学习如何通过反复试验来改进它们的选择，蜜蜂只有一个针头大小的大脑，其中包含不到一百万个神经元。然而，他们在这项任务中表现出色，既快速又准确。
“我们在这项研究中所做的是揭示驱动这些卓越决策能力的潜在机制。我们现在可以利用这些技术来设计更好、更健壮、更规避风险的机器人和自动机器，它们可以像蜜蜂一样思考——这是自然界中最有效的导航员之一。”
来自悉尼麦考瑞大学的安德鲁·巴伦教授补充说:“蜜蜂的大脑比芝麻还小，但它能比我们更快、更准确地做出决定。一个被编程来做蜜蜂工作的机器人需要超级计算机的备份。”
在相关工作中，谢菲尔德大学的科学家们正在对蜜蜂和其他昆虫的大脑进行逆向工程，以设计下一代自主技术。
Opteran是由牛津大学计算机科学系的詹姆斯·马歇尔教授创立的一家衍生公司，该公司正在开发轻质、低成本的硅大脑，使机器人和自动驾驶汽车能够像昆虫一样观察、感知、导航和做出决定。
该公司认为，这种名为“自然智能”(Natural Intelligence)的自主技术，将显著扩大机器和机器人自主技术的潜在市场。
马歇尔教授也是这项研究的一部分，他说:“我们的研究已经证明了蜜蜂是如何用最少的神经回路做出复杂的自主决策的。数百万年的进化使蜜蜂拥有了非常高效的大脑，而能量需求却非常低。这种生物学可以激发人工智能的未来。”
