Bier er forbavsende gode til at træffe beslutninger – og vores computermodel forklarer, hvordan det er muligt

Bier er kendt for deres exceptionelle beslutningsevner, som gør dem i stand til at navigere i komplekse miljøer og effektivt samle nektar fra blomster. En nylig undersøgelse udført af forskere fra University of Sheffield har kastet lys over de underliggende mekanismer bag denne bemærkelsesværdige adfærd og præsenterer en beregningsmodel, der simulerer, hvordan bier træffer beslutninger. Denne model giver værdifuld indsigt i biers kognitive processer og kan have konsekvenser for udviklingen af ​​kunstige intelligenssystemer.

Nøgleresultater fra undersøgelsen omfatter:

1. Beslutningsproces: Undersøgelsen afslørede, at bier anvender en sofistikeret beslutningsstrategi kendt som "værdibaseret beslutningstagning." Dette indebærer en afvejning af de potentielle belønninger og risici forbundet med forskellige muligheder og at vælge den med den højeste forventede værdi.

2. Beregningsmodel: Forskerne udviklede en beregningsmodel, der nøjagtigt simulerer biers beslutningsadfærd. Denne model integrerer flere faktorer, herunder afstanden til en blomst, mængden af ​​nektar den indeholder og tilstedeværelsen af ​​konkurrenter.

3. Risikovurdering: Modellen viste, at bier er i stand til at vurdere risikoen forbundet med forskellige valg. For eksempel kan de vælge en blomst, der er længere væk, men som giver en højere nektarbelønning, hvis der er færre konkurrenter på det sted.

4. Erfaringens indflydelse: Modellen viste også, at bier lærer og tilpasser sig over tid og forfiner deres beslutningsstrategier baseret på deres erfaringer. Dette tyder på, at bier har en form for hukommelse, der gør det muligt for dem at huske tidligere møder med blomster og konkurrenter.

5. Konsekvenser for kunstig intelligens: Undersøgelsens resultater kan have konsekvenser for udviklingen af ​​kunstig intelligens-systemer, der kræver effektive beslutningsevner. Ved at hente inspiration fra biers kognitive processer kunne forskerne designe algoritmer, der tilpasser sig og lærer i dynamiske miljøer.

Samlet set giver undersøgelsen en dybere forståelse af de kognitive mekanismer, der gør bier i stand til at træffe komplekse beslutninger. Den beregningsmodel, som forskerne har udviklet, tilbyder et værdifuldt værktøj til yderligere at udforske biers adfærd og kan potentielt bidrage til fremskridt inden for kunstig intelligens.