一项新的研究揭示了我们如何才能设计出像蜜蜂一样思考的机器人。蜜蜂善于权衡付出与回报和风险，能迅速确定哪些花朵能为蜂群提供养料。最近发表在《电子生命》（eLife）杂志上的一项研究阐述了蜜蜂是如何经过数个世纪的进化，在将危险降到最低的同时做出迅速判断的。
新研究揭示了蜜蜂大脑的决策路径，阐明了蜜蜂快速准确地评估花蜜的能力，这可能会给更多自主机器人的设计带来灵感。这项由多位学术专家领导的研究还强调了进化完善的昆虫大脑的效率，可为未来工业领域的人工智能发展提供指导。图片来源：Théotime Colin
这项研究揭示了昆虫思维的运作和人类认知的进化，并为改进机器人设计提供了启示。
论文提出了蜜蜂的决策模型，并概述了蜜蜂大脑中实现快速决策的路径。这项研究由悉尼麦考瑞大学的安德鲁-巴伦（Andrew Barron）教授、谢菲尔德大学的哈迪-马布迪（HaDi MaBouDi）博士、内维尔-迪尔登（Neville Dearden）和詹姆斯-马歇尔（James Marshall）教授领导。
巴伦教授说："决策是认知的核心。决策是对可能结果进行评估的结果，而动物的生活充满了决策。蜜蜂的大脑比芝麻还小。但它却能比我们更快、更准确地做出决定。要让机器人完成蜜蜂的工作，需要超级计算机的支持。"
"今天的自主机器人在很大程度上是在远程计算的支持下工作的。无人机相对来说是无脑的，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无人机真正独自探索火星--NASA 在火星上的神奇漫游车在多年的探索中已经行驶了大约 75 公里。"
图片来源：Théotime Colin
蜜蜂需要快速高效地工作，寻找花蜜并将其送回蜂巢，同时还要避开捕食者。它们需要做出决定。哪朵花会有花蜜？在飞行时，它们只会受到空中攻击。当它们着陆觅食时，就很容易受到蜘蛛和其他捕食者的攻击，其中一些捕食者会利用伪装来伪装成花朵的样子。
"我们训练 20 只蜜蜂识别五种不同颜色的'花盘'。蓝色的花总是有糖浆，"马布迪博士说。"绿色的花总是含有奎宁（奎宁水），对蜜蜂来说有苦味。其他颜色的花有时会有葡萄糖。"
"然后，我们把每只蜜蜂引入一个'花园'，那里的'花'只有蒸馏水。我们拍摄了每只蜜蜂，然后观看了 40 多个小时的视频，跟踪蜜蜂的活动轨迹，并计算它们做出决定所需的时间。如果蜜蜂确信一朵花上有食物，那么它们很快就会决定落在那朵花上，平均用时0.6秒。如果它们确信一朵花上没有食物，它们也会同样迅速地做出决定。"
如果它们不确定，则需要更多的时间--平均 1.4 秒--时间反映了一朵花有食物的概率。
研究小组随后根据第一原理建立了一个计算机模型，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。
马歇尔教授说："我们的研究证明，复杂的自主决策只需要最少的神经回路。现在我们知道蜜蜂是如何做出如此明智的决策的了，我们正在研究它们是如何如此快速地收集和采样信息的。我们认为蜜蜂正在利用它们的飞行动作来增强它们的视觉系统，使它们更善于发现最好的花朵"。
人工智能研究人员可以从昆虫和其他'简单'动物身上学到很多东西。数百万年的进化已经造就了效率极高的大脑，对电力的需求非常低。马歇尔教授说，人工智能行业的未来将受到生物学的启发，他与他人共同创办了Opteran公司，该公司逆向工程昆虫大脑算法，使机器能够像大自然一样自主移动。