大自然最美的表演可能會激發下一代人工智能

科學家發現了一些自然界最美麗的顯示器背后的潛在驅動力，為更復雜和自主的AI鋪平了道路。研究人員希望在動物界中看到的一些最高度組織的模式背后的基本機制，例如巨大的旋渦八哥雜音和巨大的扭曲鯡魚淺灘。

拉夫堡大學(Loughborough University)應用數學講師馬科·馬扎(Marco Mazza)博士說，像這樣的群體，在許多情況下由成千上萬的個體動物組成，似乎在運動，好像是受集體智慧的驅使。

但實際上，這可能取決于基本的生存本能。

馬扎博士說：“大自然的美麗一直在激勵著我們的藝術家，哲學家和科學家。”

“在遷徙鳥類或放養魚類的集體運動中看似毫不費力的和諧無視了解釋。

“我們的目標是為自然或動物世界的自我組織的一般特征獲得一個最小的模型。

“'最大化選擇權'的原則-一個簡單的，幾乎是瑣碎的野心-產生了復雜的組織模式，稱為戈德斯通模式，這是物理學家研究無生命物質的概念。

簡而言之，這種戈德斯通模式就是一群八哥幼鳥如何突然集體改變方向，就像有一個中央大腦一樣。

“但是實際上，沒有核心智能來驅動這種行為。”

Mazza博士及其合著者Hannes Hornischer和Stephan Herminghaus教授建立了粒子組的簡單計算機模擬，模仿了自然界中發現的粒子。

他們發現，復雜的模式以及同步的小組行為的出現是由小組中的每個人以簡單的方式對來自其最近鄰居的微小影響做出響應而創建的。