Новое открытие о том, как пчёлы используют свои полётные движения для облегчения удивительно точного обучения и распознавания сложных визуальных паттернов, может стать поворотным моментом в разработке искусственного интеллекта следующего поколения, согласно исследованию Университета Шеффилда.
Исследователи создали вычислительную модель — или цифровую версию мозга пчелы — и обнаружили, как движения тела пчёл во время полёта помогают формировать визуальный ввод и генерируют уникальные электрические сигналы в их мозге. Эти движения создают нейронные сигналы, которые позволяют пчёлам легко и эффективно идентифицировать предсказуемые особенности окружающего мира.
Способность пчёл означает, что они демонстрируют поразительную точность в обучении и распознавании сложных визуальных паттернов во время полёта, таких как те, что встречаются в цветах.
Модель прокладывает путь для искусственного интеллекта нового поколения
Модель не только углубляет наше понимание того, как пчёлы учатся и распознают сложные паттерны с помощью своих движений, но и прокладывает путь для искусственного интеллекта нового поколения. Она демонстрирует, что будущие роботы могут быть умнее и эффективнее, используя движение для сбора информации, а не полагаясь на огромные вычислительные мощности.
Профессор Джеймс Маршалл, директор Центра машинного интеллекта в Университете Шеффилда и старший автор статьи, сказал: «В этом исследовании мы успешно продемонстрировали, что даже самый крошечный мозг может использовать движение для восприятия и понимания окружающего мира. Это показывает нам, что небольшая, эффективная система — хотя и результат миллионов лет эволюции — может выполнять вычисления, значительно более сложные, чем мы думали ранее».
Использование природных механизмов интеллекта для развития искусственного интеллекта
«Использование лучших природных механизмов интеллекта открывает двери для следующего поколения искусственного интеллекта, способствуя достижениям в робототехнике, беспилотных транспортных средствах и обучении в реальных условиях».
Исследование, проведённое совместно с Лондонским университетом королевы Марии, опубликовано сегодня в журнале eLife. Оно основано на предыдущих исследованиях команды о том, как пчёлы используют активное зрение — процесс, при котором их движения помогают им собирать и обрабатывать визуальную информацию.
Учёные раскрыли секрет эффективного обучения пчёл
Способности пчёл к обучению сложным визуальным паттернам, таким как различение человеческих лиц, давно известны. Однако результаты исследования проливают новый свет на то, как опылители ориентируются в мире с такой кажущейся простой эффективностью.
Доктор ХаДи МаБуДи, ведущий автор и исследователь из Университета Шеффилда, сказал: «В нашей предыдущей работе мы были поражены, обнаружив, что пчёлы используют хитрый сканирующий приём для решения визуальных головоломок. Но это только подсказало нам, что они делают; в этом исследовании мы хотели понять, как».
«Наша модель мозга пчелы демонстрирует, что его нейронные цепи оптимизированы для обработки визуальной информации не изолированно, а через активное взаимодействие с полётными движениями в естественной среде, что подтверждает теорию о том, что интеллект возникает из того, как мозг, тело и окружающая среда работают вместе».
Пчёлы активно формируют своё восприятие мира
«Мы узнали, что пчёлы, несмотря на то, что их мозг не больше кунжутного семени, не просто видят мир — они активно формируют то, что они видят, своими движениями. Это прекрасный пример того, как действие и восприятие глубоко переплетены для решения сложных задач с минимальными ресурсами. Это имеет большое значение как для биологии, так и для искусственного интеллекта».
Модель показывает, что нейроны пчелы становятся точно настроенными на определённые направления и движения, поскольку их мозговые сети постепенно адаптируются через многократное воздействие различных стимулов, совершенствуя свои реакции без использования ассоциаций или подкрепления. Это позволяет мозгу пчелы адаптироваться к окружающей среде, просто наблюдая во время полёта, не требуя мгновенного вознаграждения.
Для проверки своей вычислительной модели исследователи подвергли её тем же визуальным задачам, с которыми сталкиваются реальные пчёлы. В одном из ключевых экспериментов перед моделью была поставлена задача — отличить знак «плюс» от знака умножения. Модель продемонстрировала значительно улучшенную производительность, когда имитировала реальную стратегию пчёл по сканированию только нижней половины паттернов.
Даже с небольшой сетью искусственных нейронов модель успешно показала, как пчёлы могут распознавать человеческие лица, подчёркивая силу и гибкость их визуальной обработки.
Профессор Ларс Читтка, профессор сенсорной и поведенческой экологии в Лондонском университете королевы Марии, добавил: «Учёных интересовал вопрос, предсказывает ли размер мозга интеллект у животных. Но такие предположения не имеют смысла, если не знать нейронные вычисления, лежащие в основе данной задачи».
Профессор Микко Джуусола, профессор системной нейронауки в Институте неврологии Университета Шеффилда, сказал: «Эта работа укрепляет растущее количество доказательств того, что животные не пассивно получают информацию — они активно формируют её».
«Наша новая модель расширяет этот принцип до более высокого уровня визуальной обработки у пчёл, показывая, как поведенчески обусловленное сканирование создаёт сжатые, поддающиеся обучению нейронные коды. Вместе эти данные подтверждают единую структуру, в которой восприятие, действие и динамика мозга совместно эволюционируют для решения сложных визуальных задач с минимальными ресурсами, предлагая мощные идеи как для биологии, так и для искусственного интеллекта».
Исследование показывает, как изучение маленьких мозгов насекомых может раскрыть основные правила интеллекта. Эти результаты не только углубляют наше понимание когнитивных процессов, но и имеют значительные последствия для разработки новых технологий.
Предоставлено:
University of Sheffield