- Категория
- Новости
- Дата публикации
- Переключить язык
- Читати українською
Как пчелы учат ИИ: движения в полете открывают новые горизонты искусственного интеллекта

Новейшее открытие того, как пчелы используют движения в полете для чрезвычайно точного обучения и распознавания сложных визуальных шаблонов может стать поворотным моментом в разработке искусственного интеллекта нового поколения. Как пишет Delo.ua, об этом говорится в исследовании, проведенном Шеффилдским университетом.
Создав компьютерную модель – цифровой аналог мозга пчелы, – исследователи обнаружили, как телодвижения во время полета формируют визуальный вход и генерируют уникальные электрические сигналы в мозге. Эти движения создают нейронные импульсы, позволяющие пчелам легко и эффективно распознавать предполагаемые признаки мира вокруг. Благодаря этой способности пчелы демонстрируют поразительную точность в обучении и распознавании сложных визуальных узоров в полете, например таких, как лепестки цветка.
Модель не только углубляет понимание того, как пчелы учатся и распознают сложные узоры через движение, но открывает путь к созданию нового поколения искусственного интеллекта. Она доказывает, что будущие работы могут быть более умными и эффективными, используя движение для сбора информации, вместо того чтобы полагаться на вычислительные мощности.
Профессор Джеймс Маршалл, директор Центра машинного интеллекта Шеффилдского университета и ведущий автор исследования, отметил: "В этом исследовании мы успешно продемонстрировали, что даже малейшие мозги могут использовать движение для восприятия и понимания окружающего мира. Это доказывает, что небольшая, но эффективная система – хоть и результаты миллионов – хотя и результат миллионов считали раньше. Использование лучших естественных решений для интеллекта открывает новые возможности для ИИ следующего поколения – от робототехники до автопилотов и систем обучения в реальной среде” .
Исследование, являющееся совместной работой с Лондонским университетом королевы Марии (Queen Mary University of London), опубликовано в журнале eLife. Оно основывается на предыдущих работах команды, посвященных тому, как пчелы используют так называемое активное видение – процесс, при котором движения помогают собирать и обрабатывать визуальную информацию. Если раньше исследователи просто наблюдали, как пчелы осматривают узоры во время полета, то теперь они погрузились в то, как мозг управляет этим поведением.
Хотя давно известно, что пчелы способны обучаться сложным визуальным шаблонам – например, даже различать человеческие лица – новое исследование открывает, как эти опылители с невероятной простотой ориентируются в мире.
Доктор ГаДи МаБоуди (HaDi MaBouDi), ведущий автор исследования, объяснил: "В предыдущей работе мы были увлечены открытием того, что пчелы используют разумное сканирование для решения визуальных задач. Но тогда мы только знали, что они делают – теперь мы узнали, как. Наша модель мозга пчелы показывает, что ее нейронные цепи оптимизированы для обработки зрительной информации не изолированно, а через активное взаимодействие с движениями при полете в природной среде" .
По его словам, это подтверждает теорию, что интеллект возникает не только из мозга, а из того, как мозг, тело и среда работают вместе. Мы узнали, что пчелы, даже имея мозг размером с семена кунжута, не просто видят мир – они формируют то, что видят, благодаря своим движениям. Это отличный пример того, как действия и восприятия глубоко переплетены для решения сложных задач с минимальными ресурсами. Это имеет огромное значение как для биологии, так и для искусственного интеллекта", – добавил МаБоуди.
Модель показывает, что нейроны пчелы постепенно настраиваются на определенные направления и движения, адаптируясь через многократное восприятие разных стимулов. При этом им не нужно создавать ассоциации или получать подкрепления достаточно просто наблюдать во время полета. Это делает мозг очень эффективным: для распознавания образов требуется лишь несколько активных нейронов, что экономит как энергию, так и вычислительные ресурсы.
Чтобы проверить точность модели, ее протестировали на тех же визуальных задачах, с которыми сталкиваются реальные пчелы. В ключевом эксперименте модели предложили распознать знак "плюс" и знак умножения "×" . Модель гораздо лучше справлялась с задачей, когда имитировала поведение настоящих пчел – сканировала лишь нижнюю часть изображений, как это было зафиксировано в предыдущем исследовании команды.