Пчелы превосходят людей в принятии важных решений

Исследование показывает, как мы можем создавать роботов, которые мыслят как пчелы

Медоносные пчелы должны сбалансировать усилия, риск и вознаграждение, делая быстрые и точные оценки того, какие цветы с наибольшей вероятностью обеспечат пищу для их улья. Исследование опубликовано в журнале электронная жизнь Сегодня мы узнаем, как миллионы лет эволюции научили медоносных пчел принимать быстрые решения и снижать риск.

Исследование расширяет наше понимание мозга насекомых, того, как развивался наш мозг, и того, как создавать более совершенных роботов.

В статье представлена ​​модель принятия решений у пчел и определены пути в их мозгу, которые позволяют им быстро принимать решения. Исследованием руководили профессор Эндрю Бэррон из Университета Маккуори в Сиднее, доктора Хади Мабуди и Невилл Дерден, а также профессор Джеймс Маршалл из Университета Шеффилда.

«Принятие решений лежит в основе познания, — говорит профессор Бэррон. «Это результат оценки возможных результатов, а жизнь животного полна решений. У медоносной пчелы мозг меньше, чем у кунжутного семени. Тем не менее, она может принимать решения быстрее и точнее, чем мы. Робот, запрограммированный на выполнение для работы пчелы потребуется резервный суперкомпьютер».

«Сегодняшние автономные роботы работают в основном при поддержке удаленных вычислений, — продолжает профессор Бэррон. «Дроны относительно безмозглые, они должны поддерживать радиосвязь с центром обработки данных. Этот технологический путь никогда не позволит дрону исследовать Марс самостоятельно — удивительные марсоходы НАСА преодолели около 75 километров за годы исследований».

Пчелы должны работать быстро и эффективно, находя нектар и возвращая его в улей, избегая при этом хищников. Им нужно принимать решения. В каком цветке будет нектар? Пока они в полете, они уязвимы только для атаки с воздуха. Когда они приземляются, чтобы поесть, они уязвимы для пауков и других хищников, некоторые из которых используют камуфляж, чтобы выглядеть как цветы.

«Мы обучили 20 пчел определять пять «цветочных дисков» разного цвета. Синие цветы всегда содержали сахарный сироп», — говорит доктор Мабоди. Зеленые цветы всегда содержали хинин [tonic water] С горьковатым привкусом пчел. Иногда другие цвета содержали глюкозу».

Затем мы познакомили каждую пчелу с «садом», где «цветы» только что очистили воду. Мы сняли каждую пчелу, затем просмотрели более 40 часов видео, отслеживая путь пчел и определяя время, которое им потребовалось, чтобы принять решение.

«Если пчелы были уверены, что цветок получит пищу, они быстро решали сесть на него, в среднем за 0,6 секунды», — говорит доктор МаБоуди. «Если они были уверены, что у цветка не будет еды, они так же быстро принимали решение».

Если они были не уверены, им требовалось гораздо больше времени — в среднем 1,4 секунды — и время отражало вероятность того, что в цветке была пища.

Затем команда построила компьютерную модель из первых принципов с целью воспроизвести процесс принятия решений пчелами. Они обнаружили, что структура их компьютерной модели очень похожа на физическое строение мозга пчелы.

«Наше исследование продемонстрировало сложное независимое принятие решений с минимальной нейронной схемой», — говорит профессор Маршалл. «Теперь мы знаем, как пчелы принимают такие разумные решения, и мы изучаем, как быстро они собирают и отбирают информацию. Мы думаем, что пчелы используют свои полетные движения, чтобы улучшить свою зрительную систему, чтобы они могли лучше определять лучшие цветы».

Исследователи ИИ могут многому научиться у насекомых и других «простых» животных. Миллионы лет эволюции привели к невероятно эффективному мозгу с очень низким потреблением энергии. Профессор Маршалл, один из основателей Opteran, компании, которая реконструирует алгоритмы мозга насекомых, чтобы машины могли двигаться автономно, как природа, говорит, что будущее ИИ в промышленности будет вдохновлено биологией.