泉源：科技日报
金裕工程机械有限公司
科技日报记者 刘霞
一个名为Insect Neuro Nano的国际相助项目正在欧洲5国的大学与实验室间悄然推进。。 。。。。据物理学家组织网报道， ，，，，该项目致力于研发一种受蜜蜂大脑启发的纳米光子芯片， ，，，，将传感与神经盘算融为一体， ，，，，最终是将昆虫神经系统的高效架构与先进的纳米光子手艺相团结， ，，，，打造出超低功耗、高集成度的人工智能（AI）硬件系统。。 。。。。
目今， ，，，，在追求更智能、更高效的AI之路上， ，，，，越来越多科学家最先把眼光投向那些细小却特殊的生命——昆虫。。 。。。。它们的大脑和身体虽小， ，，，，却蕴藏着进化的智慧， ，，，，正为AI的生长提供源源一直的灵感。。 。。。。
虫脑虽小， ，，，，内藏进化智慧
人类大脑拥有约860亿个神经元， ，，，，而大大都昆虫大脑仅有百万甚至十万级别的神经元。。 。。。。然而， ，，，，在导航、识别模式、快速决议等方面， ，，，，它们的体现却令人赞叹， ，，，，其效率与顺应力远超目今最先进的AI系统。。 。。。。
以蜜蜂为例， ，，，，其大脑仅含约100万个神经元， ，，，，却能飞越10公里精准归巢。。 。。。。它们能记着重大的花形图案， ，，，，通过“摇晃舞”转达信息， ，，，，甚至能作出群体性选择。。 。。。。
果蝇愈甚， ，，，，神经元缺乏10万个， ，，，，却能完成高难度航行， ，，，，从履历中学习， ，，，，并展现重大的求偶行为。。 。。。。
相比之下， ，，，，像GPT-4这样的大型语言模子， ，，，，依赖数十亿参数和巨量能耗才华运行。。 。。。。两者之间的重大反差展现了一个深刻事实：亿万年的自然选择， ，，，，已将昆虫大脑磨炼成资源极省、功效极强的盘算事业。。 。。。。而这正是AI研究者求之不得的设计蓝图， ，，，，对机械学习极具启发意义。。 。。。。
例如， ，，，，蜜蜂不但能区分人脸， ，，，，还能明确“相同”与“差别”这类笼统看法。。 。。。。英国谢菲尔德大学科学家发明， ，，，，这得益于它们脑中的“识别回路”——只提取视觉输入中最要害的特征， ，，，，大幅降低了盘算肩负。。 。。。。相比之下， ，，，，现代的深度学习往往需要数百万样本和重大参数才华抵达类似效果。。 。。。。
蜻蜓更是能手。。 。。。。仅凭16个专门神经元， ，，，，就能展望猎物轨迹， ，，，，险些百发百中地捕获目的。。 。。。。新一代自动驾驶视觉算法受这一机制启发， ，，，，在不牺牲性能的条件下， ，，，，显著镌汰了算力需求。。 。。。。
算力极简， ，，，，诠释“少即是多”
昆虫大脑接纳一种叫“希罕编码”的战略：面临任何刺激， ，，，，只有少少数神经元被激活， ，，，，形成高度浓缩、节能高效的信息表征。。 。。。。
美国霍华德·休斯医学研究所科学家发明， ，，，，果蝇大脑中认真学习的“蘑菇体”， ，，，，对特定气息的响应神经元不到5%。。 。。。。但这微弱信号， ，，，，已足以支持识别与反应。。 。。。。
古板神经网络则相反， ，，，，每次输入都会叫醒大宗神经元， ，，，，耗能惊人。。 。。。。现在， ，，，，AI研究职员模拟昆虫的节能之道， ，，，，将希罕编码引着迷经形态盘算。。 。。。。数据显示， ，，，，IBM的TrueNorth与英特尔的Loihi芯片， ，，，，在运行此类算法时， ，，，，能效比古板处置惩罚器横跨上千倍。。 。。。。
昆虫大脑中尚有个奇异的学习中枢， ，，，，因其形似蘑菇而得名“蘑菇体”。。 。。。。它主导遐想学习、感官整合与影象形成， ，，，，是AI设计者眼中的“黄金模板”。。 。。。。
这一机制催生了一类新型AI模子——“蘑菇体模子”。。 。。。。它们无需海量训练数据， ，，，，仅凭少数一再履历即可建设关联， ，，，，犹如蜜蜂探访几朵花后， ，，，，便知那里有蜜。。 。。。。
由此， ，，，，“昆虫启发的少样本学习”算法应运而生， ，，，，深度头脑公司已将其融入系统， ，，，，使AI能以少少量样本掌握新使命， ，，，，这是迈向真正顺应性智能的要害一步。。 。。。。
群智协同， ，，，，整合多维感知
蚂蚁或蜜蜂一旦群集成群， ，，，，便能展现出惊人的整体智慧， ，，，，这就是“群体智能”。。 。。。。
蚂蚁觅食时， ，，，，依赖“共识自动性”机制， ，，，，个体成员的细小行为转变， ，，，，会引发连锁反应， ，，，，最终促成最优路径选择。。 。。。。
蜜蜂选址新巢时， ，，，，侦探蜂通过“舞蹈”交流意见， ，，，，经多轮“协商”告竣“民主决议”。。 。。。。
这些自然算法， ，，，，早已被转化为AI工具。。 。。。。例如， ，，，，“蚁群优化算法”普遍用于电信路由、工厂调理与供应链治理；；；；；；；受鸟群、虫群启发的“粒子群优化算法”， ，，，，则让多个简朴署理协同搜索重大解空间， ，，，，在动态使命中体现优于古板要领。。 。。。。
除了群体智能的启发， ，，，，昆虫还展现了无需强盛算力就能实现多模态整合的能力。。 。。。。它们能在航行中同时处置惩罚视觉、嗅觉、触觉与运动信息， ，，，，构建出连贯的外部天下图景。。 。。。。例如， ，，，，觅食的蜜蜂一边辨花识香， ，，，，一边避障导航， ，，，，还能感知风向与威胁， ，，，，整个历程绝不艰辛。。 。。。。
昆虫的精练之道正启发新一代AI架构：通过模拟其“汇聚式处置惩罚通路”， ，，，，在降低能耗的同时， ，，，，坚持多感官融合的高性能。。 。。。。
容错抗损， ，，，，残破亦能前行
昆虫神经系统对损伤和情形扰动也展现出惊人韧性。。 。。。。蜜蜂纵然大脑受损泰半， ，，，，仍能导航归巢；；；；；；；蝗虫即便神经严重受损， ，，，，仍可协调航行。。 。。。。这都源于其漫衍式结构、内在冗余， ，，，，以及精练稳健的算法设计。。 。。。。
英国爱丁堡大学研究批注， ，，，，昆虫优先包管系统可靠性， ，，，，而非绝对准确， ，，，，因而能在卑劣情形下一连运作。。 。。。。
与此形成鲜明比照的是， ，，，，许多AI系统在稍微滋扰下便会瓦解。。 。。。。借鉴昆虫原理， ，，，，研究职员已开发出更具容错性的神经网络。。 。。。。某些融合昆虫韧性的自动驾驶系统， ，，，，即便要害传感器失效， ，，，，仍能清静行驶， ，，，，为现实天下的不可靠情形提供了可靠的解决计划。。 。。。。
昆虫大脑是亿万年进化打磨出的金裕工程机械有限公司盘算杰作。。 。。。。现在天的AI， ，，，，虽具强盛算力， ，，，，却仍在能效、顺应性与韧性上相形见绌。。 。。。。有鉴于此， ，，，，昆虫学与AI的融合， ，，，，正成为一个蓬勃生长的前沿领域， ，，，，涌现出受昆虫启发的高效算法， ，，，，与古板AI的强盛算力团结的“混淆智能”。。 。。。�；；；；；；；蛐碓谧费案恐悄艿穆飞�， ，，，，最大的灵感， ，，，，正是来自最小的大脑。。 。。。。