蜂蜜还是生命:人工智能蜜蜂如何理解抽象概念

理解“相似性”和“差异”等抽象概念的能力被认为是与注意力和感知同等的高阶认知功能。令人惊讶的是,蜜蜂不仅具有这种能力,还可以解决一系列简单和复杂的关联问题。

我们写了一篇文章的摘要,其中我们将讨论模拟蜜蜂大脑结构的新神经网络的开发。

教授抽象概念

该模型相当准确地表示了真实蜜蜂如何感知抽象概念,无论它们处理信息的方式如何。

识别抽象概念的能力被认为是人类以及其他哺乳动物和鸟类思维的基础。它与大脑前额皮质神经元的活动有关。然而,蜜蜂在其较小的大脑中并没有类似前额皮质的东西。

将使用模拟方法来研究昆虫学习抽象概念的能力。首先,我们将更详细地描述蜜蜂和其他动物如何解决这个问题。

样本匹配(MTS)

任务旨在评估对相同和不同物体的非语言感知的学习。首先向动物展示一个样本(刺激物),一段时间后向动物展示两个新的样本:第一个对应于原始样本,第二个则不对应。为了研究完成一项任务需要多少“工作记忆”,新奇的物体被呈现出不同长度的延迟。这称为“延迟匹配样本”(DMTS)。

要求动物选择与原始物体不匹配的物体的测试称为“与样本不匹配”、NMTS 或 DMTS。但这些任务不足以证明抽象概念的学习。必须证明,如果动物学会了识别匹配或不匹配的物体,那么它将能够在新的环境中应用相似或差异的原则。这通常是通过对一组新样本进行测试来完成的,称为转移测试。

研究表明,

蜜蜂可以学习 DMTS 和 DNMTS 任务,并将其推广到新的对象。该实验使用了一个 Y 形迷宫,入口处有初始刺激,每个分支中有两个不同的物体。蜜蜂经历了 60 次试验来学习这些任务,比学习简单的嗅觉或视觉联想技能要长得多,后者只需要 3 次试验。

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准确率并不完美——平均效率约为 75%,但这比简单“猜测”的机会要好。

工作记忆的概念对于 DMTS/DNMTS 任务至关重要,因为动物在选择过程中看不到原始刺激。如果没有可以识别匹配的神经信息,那么问题就无法解决。因此,有必要确定蜜蜂如何记住这些信息并创建一个模型来解决该问题。

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该模型严格受到真

实蜜蜂既定的神经生理学和神经解剖学行为的限制。蜜蜂大脑的结构形式为神经毡(突触接触区)的不同区域。他们的相互作用的特点得到了很好的研究和描述。学习是在蘑菇体(Corporora penduculata)的帮助下进行的——它们处理嗅觉、视觉和机械感觉数据。

到目前为止,尚不清楚蘑菇体及其相关结构如何学习不依赖于物体任何特定特征的抽象概念。蘑菇体的计算机建模需要实现两个计算组件:存储样本身份的工作存储器和使用它来影响模型在决策时的行为的机制。

在入口处,蜜蜂看到了原始的刺激

在其前面的中央室中,有两个带有物体的输入,必须根据测试(DMTS 或 DNMTS)从中选择一个。

在简化的 Y 迷宫中,蜜蜂模型可以采取三个位置之一:入口处、左分支前面的选择点、右分支前面的选择点。在每个位置,她都有两种选择:去或不去(“去”和“不去”)。在入口处,总是选择“走”——如果蜜蜂拒绝进入迷宫,它们就不会参与实验。此后,随机 美国手机号码列表 选择一个分支:左或右。如果模型选择“不进行”,则重复该过程,直到选择“进行”。由于此阶段没有进行学习,因此模型可以不断在两个输入之间移动,而无需选择“继续”。为了避免这种情况,我们在“go”通道中引入了均匀分布的随机偏差,该偏差随着模型选择“no-go”的次数而增加。

IN神经元被分为不重叠的 8 个神经元组,每个神经元代表一个刺激:

– Z:预学习激励

— A、B:学习刺激

— C、D:转移测试激励

— E、F:重复转移测试的激励

当刺激不存在时,每组中的神经元等 合作伙伴营销:您忽略的增长倍增器 于零;当刺激活跃时,每组中的神经元等于某个值。该值对于每只蜜蜂来说都是一致的,但在它们之间却不一致。

初步培训

与真实蜜蜂的实验一样,我们首先将简单的模型引入实验装置。我们通过“奖励”进入 Y 迷宫的蜜蜂来进行 10 个阶段的训练,而不使用激励措施。此后,模型会再接受 10 个阶段的训练,以移动到迷宫的每个分支。在这种情况下,蜜蜂不会在“走”和“不走”之间做出选择,因为训练的目标是给予它足够的鼓励,以便它能够进入迷宫并能够参与进一步的实验。

教育

该程序由 60 项试验组成,分为 10 项试验。该实验包括一组重复的四个阶段:在迷宫入口处进行不同刺激的两次试验。在每次试验中,左右树枝上的物体都会交换。如果模型解决了 MTS 问题,那么它会因选择与刺激相匹配的对象而受到奖励,并因选择另一个对象而受到惩罚。在 DMTS 问题中,情况正好相反。

转移测试

在转移测试中,我们不使用奖励或惩罚,而是使用训练程序测试模型,用测试刺激代替训练刺激。使用两组转移刺激,每组重复 4 次(替换左右分支中的对象)。

其他关联实验
我们现在需要确认我们的模型可以解决调节任务。重要的一点是,它们是使用与 DMTS/DNMTS 中​​完全相同的模型参数来执行的;以及在真实蜜蜂实验中发现的特征。我们选择了四个实验,包括使用长鼻伸展反射(PER)的嗅觉学习实验,以及使用自由飞行的蜜蜂的视觉学习实验。

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