科隆大學(xué)的動(dòng)物學(xué)家研究了昆蟲的神經(jīng)系統(tǒng)，以研究生物大腦計(jì)算的原理以及對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的潛在影響。具體來說，他們分析了昆蟲如何學(xué)會(huì)將周圍環(huán)境中的感官信息與食物獎(jiǎng)勵(lì)相關(guān)聯(lián)，以及他們?nèi)绾紊院罂梢曰貞浧疬@些信息以解決諸如尋找食物之類的復(fù)雜任務(wù)。結(jié)果表明，將感覺信息轉(zhuǎn)換為大腦中的記憶可以激發(fā)未來的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用來解決復(fù)雜任務(wù)。這項(xiàng)研究已發(fā)表在PNAS雜志上。

活生物體在應(yīng)對(duì)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)環(huán)境帶來的問題方面顯示出非凡的能力。他們能夠概括自己的經(jīng)驗(yàn)，以便在環(huán)境變化時(shí)迅速適應(yīng)其行為。動(dòng)物學(xué)家調(diào)查了尋找食物時(shí)果蠅的神經(jīng)系統(tǒng)如何控制其行為。他們使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)果蠅神經(jīng)系統(tǒng)中的計(jì)算進(jìn)行了模擬和分析，以響應(yīng)于食物來源產(chǎn)生的氣味。``我們最初以與昆蟲在實(shí)驗(yàn)中訓(xùn)練完全相同的方式訓(xùn)練了我們的果蠅大腦模型。我們?cè)谀M中展示了特定的氣味以及獎(jiǎng)勵(lì)和沒有獎(jiǎng)勵(lì)的第二種氣味。

因此，創(chuàng)建的模型能夠從其記憶中進(jìn)行概括，并將其先前學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到一個(gè)全新的復(fù)雜氣味分子環(huán)境中，而學(xué)習(xí)只需要一個(gè)非常小的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)庫即可。這項(xiàng)研究的資深作者馬丁·納沃特（Martin Nawrot）教授解釋說：“對(duì)于我們的模型，我們利用神經(jīng)系統(tǒng)中生物信息處理的特殊性質(zhì)。“這些尤其是通過短暫的神經(jīng)沖動(dòng)快速而并行地處理感覺刺激，以及通過在學(xué)習(xí)過程中同時(shí)修飾許多突觸來形成分布式記憶。”該模型所基于的理論原理也可以用于人工智能和自治系統(tǒng)。

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