速度快到飞起 如何跟蜻蜓的大脑学习计算？
编译 | 禾木木
出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)
科学家研究了其中一种大型昆虫蜻蜓的大脑，希望利用这些昆虫的专长来设计计算系统，这些系统针对拦截来袭导弹或跟踪气味羽流等任务进行了优化。通过利用蜻蜓神经系统的速度、简单性和效率，目标是设计能够更快地执行这些功能的计算机，并且功耗仅为传统系统的一小部分。
如果你遇到过蜻蜓，就会感慨这些美丽的生物的速度有多快，并且会感叹它们在空中惊人的敏捷性。
蜻蜓通常在50毫秒内就能够对猎物运动作出反应，如此快速的信息处理能力使捕获成功率可达95%。
将蜻蜓视为未来计算机系统的先驱似乎有悖常理。但这项惊人的狩猎能力，如果应用于算法中，可以使模型运算变得更有效率，降低系统处理所需耗能，扩大实用范围。
模仿蜻蜓狩猎的模式
想要模仿蜻蜓狩猎的模式，就要先摸清它的整个捕猎过程。
蜻蜓的身体实力当然不会被忽视。几十年来，美国机构一直在尝试使用受蜻蜓启发设计的无人机。现在是时候把注意力转向控制这个微型狩猎机器的大脑了。
虽然蜻蜓可能无法玩像围棋这样的战略游戏，但蜻蜓确实展示了一种战略形式，它在猎物位置之前瞄准以拦截它的晚餐。
它在跟踪头部和身体之间的角度的同时这样做，以便它知道哪个翅膀更快地扇动以在猎物前面转动。如以下模型展示：
另外，它还可以提前锁定自身的动作，判断出方向的变化给猎物的运动带来哪些影响。
每一个神经元输入信息的时间超过 10 毫秒，而蜻蜓完成这一套动作仅需50毫秒。如果我们假设眼睛中的细胞需要 10 毫秒来检测和传输有关猎物的信息，另外 5 毫秒让肌肉开始产生力量，那么神经回路只剩下 35 毫秒来进行计算。鉴于单个神经元通常需要至少 10 毫秒来整合输入，因此底层神经网络可以至少有三层深。
如此高效的信息传递处理速度，如果可以应用到系统搭建中，将会大大降低对运算设备的要求。
依照蜻蜓的神经系统建立起一个三层神经网络，并用它来计算捕猎过程中的变化。
神经网络的第一层包括 441 个代表眼睛输入的神经元，每个神经元描述视野的特定区域，随着蜻蜓转动，猎物图像在蜻蜓视野中的位置发生变化。
在第二层中，使用了 194,481 (21^4) 个神经元的阵列，这可能比蜻蜓用于此任务的神经元数量多得多。并预先计算了网络中所有神经元之间连接的权重。
虽然这些权重可以用足够的时间学习，但通过进化和预编程的神经网络架构“学习”是有优势的。
第三层是运动命令层。这一层神经元的输出是蜻蜓肌肉的高级指令，告诉蜻蜓向哪个方向转动。蜻蜓还使用该层的输出来预测它自己的动作对其视野中猎物图像位置的影响，并相应地更新位置。
为了测试这个三层神经网络，模拟了蜻蜓和猎物在三维空间中以相同的速度移动。能够证明蜻蜓大脑的这个简单模型确实可以成功拦截其他虫子，甚至是沿着弯曲或半随机轨迹行进的猎物。模拟蜻蜓虽然没有完全达到生物蜻蜓的成功率，但也不具备蜻蜓众所周知的所有优点（例如惊人的飞行速度）。
继续验证和探索蜻蜓的大脑
需要做更多的工作来确定这个神经网络是否真的包含了蜻蜓大脑的所有秘密。
弗吉尼亚州的霍华德·休斯医学研究所 Janelia 研究园区的研究人员为蜻蜓开发了微型背包，可以在蜻蜓飞行时测量其神经系统发出的电信号，并将这些数据传输到分析中。
同样，神经科学家还可以记录蜻蜓大脑中单个神经元发出的信号，同时昆虫保持不动，但通过向其提供适当的视觉提示，使其认为它在移动，从而创建了一个蜻蜓级的虚拟现实。
即使我们最终发现用于引导注意力的蜻蜓机制不如人们在拥挤的咖啡店中集中注意力的那些机制那么复杂，但一种更简单但功耗更低的机制可能证明有利于下一代算法和通过提供有效的方法来丢弃不相关的输入的计算机系统。
研究蜻蜓大脑的优势并不止于新算法，它们还会影响系统设计。蜻蜓的眼睛速度很快，相当于每秒 200 帧，这是人类视觉速度的几倍。但它们的空间分辨率相对较差，可能只有人眼的百分之一。尽管感知能力有限，但了解蜻蜓如何如此有效地捕猎，可以为设计更高效系统提供建议。
结语
蜻蜓并不是当今唯一可以为受神经启发的计算机设计提供信息的昆虫。
想象一下如果你能拥有一支由小蜻蜓、蝴蝶或蚂蚁大脑组成的小军队的卓越效率，它会对你的日常生活产生什么影响。
也许未来的计算机会给“蜂巢思维”这个术语赋予新的含义，它拥有大量高度专业化但极其高效的微型处理器，能够根据手头的任务进行重新配置和部署。
随着当今神经科学的进步，这种看似幻想的事物可能比您想象的更接近现实。
未来的计算机发展方向，也将是一群高度专业化且效率极高的微型处理器，达到高效节能的处理效果。
参考链接：
https://spectrum.ieee.org/fast-efficient-neural-networks-copy-dragonfly-brains
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