ミツバチはどうやってそれをしますか？カリフォルニア大学バークレー校の研究者によって開発された新しいコンピューターモデルは、いくつかの洞察を提供します。このモデルは、ミツバチが経験に基づいたシンプルだが効果的な意思決定戦略を使用していることを示しています。
このモデルは、特定の手がかりを報酬に関連付けることによって、ミツバチが学習するという考えに基づいています。たとえば、ミツバチが蜜でいっぱいの花を見つけた場合、その花の光景を食べ物を手に入れるという報酬を関連付けることを学びます。
ミツバチが決定に直面すると、その経験を使用して選択を導きます。学んだ手がかりに基づいて、報酬につながる可能性が最も高いオプションを選択します。
このモデルは、この単純な戦略が、環境をナビゲートする方法から、どの花を訪れるかを決定する方法まで、幅広い蜂の行動を説明できることを示しています。
研究者は、彼らのモデルが他の動物がどのように決定を下すかをよりよく理解するのに役立つと言います。また、ミツバチが考える方法に触発された新しい人工知能アルゴリズムの開発につながる可能性があります。
ここに、研究の重要な調査結果がいくつかあります。
*ミツバチは、経験に基づいたシンプルだが効果的な意思決定戦略を使用します。
*ミツバチは、特定の手がかりを報酬に関連付けることで学びます。
*ミツバチが決定に直面すると、その経験を使用して選択を導きます。
*この単純な戦略は、環境をナビゲートする方法から、どの花を訪れるかを決定する方法まで、幅広い蜂の行動を説明できます。
この研究は、ジャーナル「現在の生物学」に掲載されました。
