Крошечный пчелиный мозг может содержать ключ к более умному искусственному интеллекту

В исследовании, проведенном совместно с учеными из Лондонского университета королевы Марии, была создана цифровая модель мозга пчелы, позволяющая объяснить, как полетные движения насекомого помогают формировать четкие и эффективные сигналы в мозге. Эти сигналы позволяют пчелам легко распознавать визуальные образы и быстро обучаться, что может иметь далеко идущие последствия для будущих разработок в сфере ИИ и робототехники.

Ученые подчеркивают важную концепцию: интеллект рождается из взаимодействия мозга, тела и окружающей среды. Несмотря на миниатюрный мозг, пчелы способны решать сложные визуальные задачи, используя при этом всего лишь несколько нейронов. Это открытие не только расширяет понимание биологических процессов, но и дает новые идеи для создания более эффективных и "умных" машин.

Цифровая модель, созданная исследователями, показала, как движения тела пчелы во время полета формируют уникальные электрические сигналы, позволяющие ей извлекать важную информацию из окружающей среды. Эти движения помогают пчелам распознавать закономерности и особенности, например, различия в форме цветков, даже во время быстрого полета.

Такой подход дает альтернативу традиционным методам ИИ, которые требуют огромных вычислительных ресурсов. Вместо этого можно создавать более легкие и эффективные модели, в которых движение используется как часть процесса сбора и обработки данных. Авторы исследования отмечают, что ранее они уже изучали, как пчелы применяют так называемое "активное зрение" – технику, при которой движение помогает получать визуальную информацию. Новая работа углубляет это понимание, раскрывая, какие именно механизмы в мозге управляют этим поведением.

Уже давно известно, что пчелы способны распознавать даже человеческие лица, но теперь ученые смогли понять, как им удается делать это с такой точностью и минимальными затратами энергии. Оказалось, что нейроны в мозге пчелы тонко настраиваются на определенные направления движения и формы объектов – без необходимости в подкреплении или вознаграждении. Таким образом, обучение происходит просто через наблюдение.

Чтобы проверить работоспособность модели, ее протестировали с задачами, с которыми обычно сталкиваются настоящие пчелы. В одном из экспериментов цифровой "мозг" должен был различить знак "плюс" и "умножение". Наибольшую эффективность модель показала, когда использовала стратегию, наблюдаемую у реальных пчел – сканирование исключительно нижней части изображения. Даже небольшая сеть искусственных нейронов успешно справилась с задачей распознавания лиц, демонстрируя, насколько мощной может быть система визуальной обработки, вдохновленная природой.