蜂がAIを改革？最新研究で人工知能を科学的に引き上げる

蜂は、迷路を進む、
お互いとコミュニケーションをとる、集団的な決定をするなど、複雑なタスクをこなすことができる驚くべき生き物です。

しかし、どのようにして彼らはそのような小さな脳でそれを行うのでしょうか？そして、

彼らから何を学び、人工知能（AI）を改善できるでしょうか？

蜂がAIの突破口になる方法を示す最近の研究のいくつかを探求します。

自然から学ぶ【ベイズ推論】

AIが直面する課題の1つは、
現実世界の不確実性と曖昧さにどのように対処するかです。

蜂は、ベイズ推論と呼ばれる確率的推論の形を使用してこれらの状況に対処するよう進化してきました。

これは、彼らが新しい証拠と前提知識に基づいて信念を更新できることを意味します。

たとえば、蜂は、

自分自身の飛行経路と
他の蜂の腰を振るダンスからの情報を組み合わせて、

食物源の距離と方向を推定することができます。

シェフィールド大学とサセックス大学の研究者チームは、

このプロセスを模倣する
コンピュータモデル「BEEHAVE」を開発し、

蜂が不確実な環境で最適な決定を下す方法を示しています。

このモデルは、蜂が食物を探し、お互いとコミュニケーションをし、リソースを割り当てる際の群れの行動をシミュレートしています。

研究者は、モデルが、複数のオプションから最適な食物源を見つける能力、探索と利用のトレードオフ、集合知の出現など、蜂の行動中に観察される多くの現象を再現できることを発見しました。

最小のデータで最大の結果

AIが直面する別の課題は、限られたデータから学び、新しい状況に汎化する方法です。

蜂は、経験から学び、
スパイクニューラルネットワークと呼ばれるニューラルネットワークの形を使用して、状況の変化に適応します。

これは、彼らが、シナプス接続の強さではなく、
神経細胞の電気的脈動のタイミングと周波数に情報を符号化できることを意味します。

これにより、情報をより速く効率的に処理し、より少ないスペースでより多くのメモリを格納できます。

ロンドン大学クイーンメアリー校と
ロンドン帝国大学の研究者チームは、

このプロセスを模倣するコンピュータモデル「SpiNNaker」を開発し、蜂が希薄なデータから学び、新しい刺激に汎化する方法を示しています。

このモデルは、数百万のスパイキングニューロンと数十億のシナプスで構成される大規模なニューロモーフィックハードウェアプラットフォーム上の蜂の脳の神経活動をシミュレートしています。

研究者は、モデルが、複雑なパターンを認識する能力、異なる感覚モダリティを関連付ける能力、さまざまなタスク間で知識を移す能力など、蜂の学習中に観察される多くの現象を再現できることを発見しました。

まとめ

蜂がその小さな脳で問題を解決する方法を研究することにより、AIシステムのためにより良いアルゴリズムやアーキテクチャを設計するための洞察を得ることができます。

また、蜂の行動と認知を模倣するコンピュータモデルを構築することにより、仮説をテストし、研究結果を検証することができます。

蜂は、素晴らしい決定をするだけでなく、私たちがより良い決定をする方法を教えることができるのです。

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