Методи навчання бджіл можуть продиктувати прогрес ШІ

Дослідники з Університету Шеффілда створили цифрову модель мозку бджоли й виявили, що рухи під час польоту допомагають комахам краще обробляти візуальну інформацію. Це відкриття може суттєво вплинути на розробку ШІ-систем нового покоління, робототехніку та автономні пристрої.

В межах своєї попередньої роботи вчені досліджували, як бджоли рухаються під час аналізу патернів на квітах. За допомогою цифрової моделі мозку комахи вони виявили, що візуальна інформація обробляється разом із даними про стан польоту. Завдяки цьому бджоли з високою точністю розпізнають складні патерни, використовуючи мінімум енергії й нейронів.

Експерименти показали, що активне переміщення допомагає формувати зжаті нейрокоди, які не залежать від винагород чи асоціацій. Це дозволяє пристроям навчатись у реальному середовищі без постійного підкріплення — потенційно замінюючи частину традиційних обчислень у ШІ.

У межах експерименту модель пройшла ті самі завдання, що й справжні бджоли. Наприклад, вона ефективно розрізняла символи «+» і «×», імітуючи природну поведінку бджіл — сканувати лише нижню частину зображення.

«Це демонструє, що інтелект може виникати не лише з обчислювальної потужності, а з взаємодії мозку, тіла і середовища», — заявив директор Центру машинного інтелекту в Шеффілді професор Джеймс Маршалл.

Науковці також відзначили, що навіть обмежена кількість штучних нейронів у моделі дозволила їй ідентифікувати обличчя людини — один із найскладніших візуальних викликів. Дослідження підтримує ідею про те, що ефективний ШІ не обов’язково має бути «великим» — достатньо навчитись правильно бачити і взаємодіяти зі світом.

Нагадаємо, у червні Google DeepMind презентувала оптимізовану версію ШІ-моделі Gemini Robotics, яка може працювати безпосередньо на роботі без інтернет-з’єднання.