大家都知道人工智能是一门极有挑战性同时具有革命性的技术科学，人类尝试成为“上帝”创造新的智能存在。这门科技的基本思路是模拟、扩展和强化人类的智能，所以人的大脑和神经系统成为其研究探索的根本依据。不过最近有科学家通过研究昆虫的神经活动，得出结论认为对于某些场景下的人工智能开发，昆虫的大脑要比人类的更有借鉴价值。

该学术小组研究的昆虫对象是大黄蜂，他们通过一系列实验发现，在分布式的物联网和运作自主型机器人的场景中，依据昆虫神经系统的AI模型能发挥得更好，因为它更简单高效，且更聚焦于关键功能的实现。

英国谢菲尔大学的詹姆斯·马肖教授说，“令人印象深刻的是，一只蜜蜂飞上5英里，能轻松记住回家的路，但它的大脑却只有别针头那么小。”多家报纸都报道了教授这份2月份在美国科学促进学会会议上的学术报告。他建议道，“我们应该在自主系统、无人机和无人驾驶等场景中，多模仿蜜蜂的大脑”。

马肖教授指的是深度学习的一种形式，开发人员模拟生物的神经结构创建仿生的电子结构，从而替代传统的计算模式。深度学习属于人工智能范畴，计算机通过识别大量数据的模式来完成学习进化。不同于一般的机器学习，深度学习会使用神经结构来建构优化算法，其中的一种就是本文所说的神经拟态计算，它可以识别分析种高低层次的细节比如物体的整体形状和边缘部分。

《每日电讯报》援引马肖教授的话，“蜜蜂基本上就是一群微型机器人”，“它们是真正的专注的视觉导航员，仅需一百万个神经元细胞和少量的学习，就能出色完成复杂三维环境下的导航任务”。也许正是蜜蜂的超小尺寸引起了研究者的兴趣，他们希望探索蜜蜂实现导航过程的秘密，帮助开发有自主能力且可以相互通信的微型机器人。

在对大黄蜂的实际实验中，研究人员把雷达标签贴在蜜蜂的背上，跟踪它们的飞行轨迹，收集相关数据，最后提出一种新的算法，模拟蜜蜂如何思考在空间中移动。比如蜜蜂们有一项技能是视角光流，当它们飞行时，能够根据其它物体的相对速度来判断远近距离。

如果装备蜜蜂大脑的神经结构模型，机器人被指派到一些特定地域时，就能利用外部参考物和内部感知能力，成功地到达那里。目前的无人驾驶飞行器，都是利用全球定位卫星来确定它们的位置，用罗盘指示方向，用气压计感应高度。与蜜蜂模型的机器人的自主性不同，这些无人机在遇到意外的障碍物等异常情况时，导航容易受到处理延迟的影响。

蜜蜂这种处理空间信息的特点，也表明了动物与人类在神经功能机制的一些差异。动物神经结构的分布更为分散，使得它们在处理很多即时性的场景中具备优势，而人类进化出高度发达的大脑皮层，在集中和深度处理上大大强化。再如动物界最魔性的章鱼，60%的神经元分布在8条触脚上，大脑只占40%，这使得它在捕猎时异常迅速且灵活，触脚之间匹配娴熟，从不打结缠绕。

大概受章鱼例子的启发，云计算领域之后兴起分布式的边缘计算，使得中心云的处理压力和弊端得到很好的缓解改善。由此可知人类如果希望自己的技术发展有更大的潜力和突破，一定不能忽视动物等生物的生存智慧，毕竟无知和弱小从来不是障碍，傲慢才是。