Як бджоли навчають ШІ: рухи в польоті відкривають нові горизонти штучного інтелекту

Спецпроєкт: Власна справа

Ми збираємо історії тих, хто зробив надскладне, але й найважливіше рішення в житті - стартувати власну справу. Хто розпочав з нуля і  вже три роки будує бізнес. Хто повернувся з фронту і занурився в підприємництво. Хто обрав франшизу як старт і зумів розвинути успішну модель.

Спецпроєкт створено за підтримки Visa в Україні

Дізнайтесь більше

Створивши комп’ютерну модель – цифровий аналог мозку бджоли, – дослідники виявили, як рухи тіла під час польоту формують візуальний вхід і генерують унікальні електричні сигнали в мозку. Ці рухи створюють нейронні імпульси, які дозволяють бджолам легко й ефективно розпізнавати передбачувані ознаки світу навколо. Завдяки цій здатності бджоли демонструють вражаючу точність у навчанні та розпізнаванні складних візуальних візерунків у польоті, наприклад, таких, як пелюстки квітки.

Модель не лише поглиблює розуміння того, як бджоли навчаються та розпізнають складні візерунки через рух, а й відкриває шлях до створення нового покоління штучного інтелекту. Вона доводить, що майбутні роботи можуть бути розумнішими й ефективнішими, використовуючи рух для збору інформації, замість того щоб покладатися на обчислювальні потужності.

Професор Джеймс Маршалл, директор Центру машинного інтелекту Шеффілдського університету та провідний автор дослідження, зазначив: "У цьому дослідженні ми успішно продемонстрували, що навіть найменші мозки можуть використовувати рух для сприйняття та розуміння навколишнього світу. Це доводить, що невелика, але ефективна система – хоч і результат мільйонів років еволюції – здатна виконувати набагато складніші обчислення, ніж ми вважали раніше. Використання найкращих природних рішень для інтелекту відкриває нові можливості для ШІ наступного покоління – від робототехніки до автопілотів і систем навчання в реальному середовищі".

Дослідження, яке є спільною роботою з Лондонським університетом королеви Марії (Queen Mary University of London), опубліковано в журналі eLife. Воно ґрунтується на попередніх роботах команди, присвячених тому, як бджоли використовують так зване активне бачення – процес, за якого рухи допомагають збирати й обробляти візуальну інформацію. Якщо раніше дослідники просто спостерігали, як бджоли оглядають візерунки під час польоту, то тепер вони занурилися в те, як саме мозок керує цією поведінкою.

Хоча давно відомо, що бджоли здатні навчатися складним візуальним шаблонам – наприклад, навіть розрізняти людські обличчя, – нове дослідження відкриває, як ці запилювачі з неймовірною простотою орієнтуються у світі.

Доктор ГаДі МаБоуді (HaDi MaBouDi), провідний автор дослідження, пояснив: "У попередній роботі ми були захоплені відкриттям того, що бджоли використовують розумне сканування для вирішення візуальних задач. Але тоді ми лише знали, що вони роблять – тепер ми дізналися, як. Наша модель мозку бджоли демонструє, що її нейронні ланцюги оптимізовані для обробки зорової інформації не ізольовано, а через активну взаємодію з рухами під час польоту в природному середовищі".

За його словами, це підтверджує теорію, що інтелект виникає не лише з мозку, а з того, як мозок, тіло і середовище працюють разом. "Ми дізналися, що бджоли, навіть маючи мозок розміром з насінину кунжуту, не просто бачать світ – вони формують те, що бачать, завдяки своїм рухам. Це чудовий приклад того, як дії та сприйняття глибоко переплетені для вирішення складних завдань з мінімальними ресурсами. Це має величезне значення як для біології, так і для штучного інтелекту", – додав МаБоуді.

Модель показує, що нейрони бджоли поступово налаштовуються на певні напрямки й рухи, адаптуючись через багаторазове сприйняття різних стимулів. При цьому їм не потрібно створювати асоціації чи отримувати підкріплення – достатньо просто спостерігати під час польоту. Це робить мозок надзвичайно ефективним: для розпізнавання образів потрібно лише кілька активних нейронів, що економить як енергію, так і обчислювальні ресурси.

Щоб перевірити точність моделі, її протестували на тих самих візуальних завданнях, з якими стикаються реальні бджоли. У ключовому експерименті моделі запропонували розпізнати знак "плюс" і знак множення "×". Модель значно краще справлялася з завданням, коли імітувала поведінку справжніх бджіл – сканувала лише нижню частину зображень, як це було зафіксовано в попередньому дослідженні команди.