科技日报记者 刘霞

一个名为Insect Neuro Nano的国际合作项目正在欧洲5国的大学与实验室间悄然推进。据物理学家组织网报道，该项目致力于研发一种受蜜蜂大脑启发的纳米光子芯片，将传感与神经计算融为一体，最终是将昆虫神经系统的高效架构与先进的纳米光子技术相结合，打造出超低功耗、高集成度的人工智能（AI）硬件系统。

当前，在追求更智能、更高效的AI之路上，越来越多科学家开始把目光投向那些微小却非凡的生命——昆虫。它们的大脑和身体虽小，却蕴藏着进化的智慧，正为AI的发展提供源源不断的灵感。

虫脑虽小，内藏进化智慧

人类大脑拥有约860亿个神经元，而大多数昆虫大脑仅有百万甚至十万级别的神经元。然而，在导航、识别模式、快速决策等方面，它们的表现却令人惊叹，其效率与适应力远超当前最先进的AI系统。

以蜜蜂为例，其大脑仅含约100万个神经元，却能飞越10公里精准归巢。它们能记住复杂的花形图案，通过“摇摆舞”传递信息，甚至能作出群体性选择。

果蝇更甚，神经元不足10万个，却能完成高难度飞行，从经验中学习，并展现复杂的求偶行为。

相比之下，像GPT-4这样的大型语言模型，依赖数十亿参数和巨量能耗才能运行。两者之间的巨大反差揭示了一个深刻事实：亿万年的自然选择，已将昆虫大脑锤炼成资源极省、功能极强的计算奇迹。而这正是AI研究者梦寐以求的设计蓝图，对机器学习极具启发意义。

例如，蜜蜂不仅能分辨人脸，还能理解“相同”与“不同”这类抽象概念。英国谢菲尔德大学科学家发现，这得益于它们脑中的“识别回路”——只提取视觉输入中最关键的特征，大幅降低了计算负担。相比之下，现代的深度学习往往需要数百万样本和庞大参数才能达到类似效果。

蜻蜓更是高手。仅凭16个专门神经元，就能预测猎物轨迹，几乎百发百中地捕获目标。新一代自动驾驶视觉算法受这一机制启发，在不牺牲性能的前提下，显著减少了算力需求。

算力极简，诠释“少即是多”

昆虫大脑采用一种叫“稀疏编码”的策略：面对任何刺激，只有极少数神经元被激活，形成高度浓缩、节能高效的信息表征。

美国霍华德·休斯医学研究所科学家发现，果蝇大脑中负责学习的“蘑菇体”，对特定气味的响应神经元不到5%。但这微弱信号，已足以支撑识别与反应。

传统神经网络则相反，每次输入都会唤醒大量神经元，耗能惊人。如今，AI研究人员模仿昆虫的节能之道，将稀疏编码引入神经形态计算。数据显示，IBM的TrueNorth与英特尔的Loihi芯片，在运行此类算法时，能效比传统处理器高出上千倍。

昆虫大脑中还有个独特的学习中枢，因其形似蘑菇而得名“蘑菇体”。它主导联想学习、感官整合与记忆形成，是AI设计者眼中的“黄金模板”。

这一机制催生了一类新型AI模型——“蘑菇体模型”。它们无需海量训练数据，仅凭少数几次经验即可建立关联，如同蜜蜂探访几朵花后，便知何处有蜜。

由此，“昆虫启发的少样本学习”算法应运而生，深度思维公司已将其融入系统，使AI能以极少量样本掌握新任务，这是迈向真正适应性智能的关键一步。

群智协同，整合多维感知

蚂蚁或蜜蜂一旦聚集成群，便能展现出惊人的集体智慧，这就是“群体智能”。

蚂蚁觅食时，依靠“共识主动性”机制，个别成员的微小行为变化，会引发连锁反应，最终促成最优路径选择。

蜜蜂选址新巢时，侦察蜂通过“舞蹈”交流意见，经多轮“协商”达成“民主决议”。

这些天然算法，早已被转化为AI工具。例如，“蚁群优化算法”广泛用于电信路由、工厂调度与供应链管理；受鸟群、虫群启发的“粒子群优化算法”，则让多个简单代理协同搜索复杂解空间，在动态任务中表现优于传统方法。

除了群体智能的启发，昆虫还展现了无需强大算力就能实现多模态整合的能力。它们能在飞行中同时处理视觉、嗅觉、触觉与运动信息，构建出连贯的外部世界图景。例如，觅食的蜜蜂一边辨花识香，一边避障导航，还能感知风向与威胁，整个过程毫不费力。

昆虫的简洁之道正启发新一代AI架构：通过模拟其“汇聚式处理通路”，在降低能耗的同时，保持多感官融合的高性能。

容错抗损，残缺亦能前行

昆虫神经系统对损伤和环境扰动也展现出惊人韧性。蜜蜂即使大脑受损大半，仍能导航归巢；蝗虫即便神经严重受损，仍可协调飞行。这都源于其分布式结构、内在冗余，以及简洁稳健的算法设计。

英国爱丁堡大学研究表明，昆虫优先保障系统可靠性，而非绝对精确，因而能在恶劣环境下持续运作。

与此形成鲜明对比的是，许多AI系统在轻微干扰下便会崩溃。借鉴昆虫原理，研究人员已开发出更具容错性的神经网络。某些融合昆虫韧性的自动驾驶系统，即便关键传感器失效，仍能安全行驶，为现实世界的不可靠环境提供了可靠的解决方案。

昆虫大脑是亿万年进化打磨出的计算杰作。而今天的AI，虽具强大算力，却仍在能效、适应性与韧性上相形见绌。有鉴于此，昆虫学与AI的融合，正成为一个蓬勃发展的前沿领域，涌现出受昆虫启发的高效算法，与传统AI的强大算力结合的“混合智能”。或许在追寻更强智能的路上，最大的灵感，正是来自最小的大脑。