Исследование, недавно опубликованное в журнале eLife, показало, как эволюция научила медоносных пчёл принимать быстрые решения, сводя опасность к минимуму. Научная работа проливает свет на работу мозга насекомых, эволюцию человеческого сознания и предлагает идеи для улучшения роботов. В статье представили модель принятия решений у пчёл и описали связи в их мозге, которые обеспечивают быстрый успех. К столь интересным выводам пришли учёные из Университета Маккуори в Сиднее, Австралия, и Университета Шеффилда, Великобритания.
Принятие решений лежит в основе познания. Для оценки возможных результатов животные должны принимать множество решений. У медоносной пчелы мозг меньше, чем зёрнышко кунжута. И всё же она может принимать решения быстрее и точнее, чем мы. Роботу, запрограммированному на выполнение пчелиной работы, потребовался бы резервный суперкомпьютер
— Эндрю Бэррон, профессор Университета Маккуори в Сиднее.
Современные автономные роботы в основном действуют при поддержке удалённых вычислений, пояснил профессор Бэррон. Например, беспилотные летательные аппараты относительно «безмозглые» и должны поддерживать беспроводную связь с центром обработки данных. Такой технологический путь никогда не позволит беспилотнику по-настоящему исследовать Марс в одиночку. И те же удивительные марсоходы НАСА за годы исследований преодолели лишь около 75 километров.
Пчёлам нужно работать быстро и эффективно, находя нектар и доставляя его в улей, причём избегая хищников. Им нужно принимать решения, в каком же цветке окажется нектар. Во время полёта они подвержены атакам с воздуха. А когда приземляются, чтобы покормиться, становятся уязвимы для пауков и других хищников, некоторые из которых маскируются, чтобы выглядеть, как цветы.
Соавтор исследования Хади Мабуди рассказал, что учёные обучили 20 пчёл распознавать пять разноцветных «цветочных дисков». В имитации синих цветов всегда был сахарный сироп. В зелёных «цветах» всегда был горький хинин. В прочих цветах иногда оказывалась глюкоза. Затем экспериментаторы выпускали каждую пчелу в подобие «сада», где в «цветах» была только дистиллированная вода. Учёные снимали на видео каждую пчелу, а затем просмотрели более 40 часов записей. При этом отслеживали пути пчёл и отмечали, сколько времени насекомым потребовалось, чтобы принимать решения.
Если пчёлы были уверены, что в цветке есть пища, то быстро принимали решение сесть на него, в среднем на это уходило 0,6 секунды. Если они были уверены, что в цветке пищи нет, то принимали решение столь же быстро. Если уверенности насчёт пищи не возникало, то у пчёл уходило гораздо больше времени — в среднем 1,4 секунды.
Затем исследователи построили компьютерную модель, стремясь воспроизвести процесс принятия решений пчёлами. И обнаружили, что структура их компьютерной модели была очень похожа на физическую структуру мозга пчелы.
Профессор Джеймс Маршалл, ещё один соавтор, пояснил, что их исследование выявило сложное самостоятельное принятие решений с минимальными нейронными цепями, то есть самым оптимальны м образом. Теперь науке известно, как именно пчёлы совершают столь разумные действия. Маршалл добавил, что продолжается изучение того, как пчёлы умудряются настолько быстро получать и отбирать информацию. Уже есть предположение, что пчёлы используют движения при полёте для улучшения зрительного восприятия, чтобы лучше распознавать подходящие цветы.
Исследователи искусственного интеллекта (ИИ) могут многому научиться у насекомых и других якобы «простых» животных. Миллионы лет эволюции привели к невероятно эффективному мозгу, к тому же очень экономичному в смысле энергопотребления. Будущее ИИ будет зависеть от биологии, уверен профессор Джеймс Маршалл. Кстати, он один из основателей компании Opteran, которая использует алгоритмы мозга насекомых для улучшения автономных движущихся машин.
