科学家研究单细胞生物如何帮助构建更好的人工智能

根据日本京都大学的最新研究，自然生态系统中的网络可用于改进人工智能 (AI) 中的信息处理系统。

我们被这样的网络所包围，从食物网到植物和真菌之间复杂的地下通信网络。

但这与机器学习算法有什么关系？

计算机本质上是信息处理器。他们通过算法来做到这一点——根据算法指示计算机软件执行的操作，获取信息并将其吐出。

毫不奇怪，与许多事物（例如飞行、磁导航）一样，自然首先到达那里。

京都大学的研究人员展示了生态系统的计算能力。他们相信这将有助于快速开发人工智能技术。

在他们的模拟中，科学家们表明生态网络，如捕食者和猎物之间的网络，可以有效地处理信息。这使它们成为用作计算资源的有力候选者。

据生态学家 Masayuki Ushio 博士称，这种方法被称为“生态水库计算”，他现在是香港科技大学的首席研究员。

研究了两种类型的生态网络，看它们是否具有“计算能力”。

一个是人造的。这种“计算机生态水库计算”模拟假设的生态系统动力学以模拟系统的响应。

另一个是“实时生态水库计算”，测量了单细胞生物嗜热四膜虫的种群动态。对于这个测试，研究人员调整了生物体所处环境的温度——温度是输入数据——并计算存在的细胞数量——输出数据。

该研究证实，单细胞生物种群能够预测不久的将来影响整体生态（细胞数量）。

假设模型“还表明，高生物多样性和高计算能力之间可能存在联系，揭示了以前未知的生物多样性的新价值，”Ushio 补充道。“社区的多样性与计算能力之间的直接关系可能会提高其生物多样性商数 [给定区域内的物种数量]。”

“我们的新计算方法可能会导致新型计算机的发明。此外，在开发一种衡量自然生态系统信息处理能力的方法时，我们可能会找到生态系统动态如何维持的线索，”Ushio 说。