据军事宇航网站2019年1月7日报道，美国研究人员目前正关注极小飞行昆虫的发展演变，希望能由此研究提升AI计算能力——减少训练次数，提升计算效率，降低功耗。DARPA于2019年1月4日发布了关于微观仿生鲁棒性AI网络（Micro-BRAIN）项目的征求意见书。
DARPA的研究人员在极小飞行昆虫身上发现了令人印象深刻的计算能力，这种属性能使这些昆虫在不牺牲自身性能的条件下降低规模、大小和能耗。DARPA认为，这种能力或许可以帮助研发新的计算框架和策略。
DARPA研究人员认为，由于AI呈现出爆炸式增长状态，到现在，训练大型AI系统所需的计算量已是以前的数十倍之多，计算能力和资源与尺寸、重量和功耗（SWaP）之间的权衡也变得十分关键。尽管该领域的计算研究正在逐步发展，但仍有很多问题没有解决。如今，仿神经形态和神经架构依靠数字化计算方法。该方法模拟了生物本身的计算方式而不是其运行方式，像小昆虫这样的生物系统或许可以帮助进行改进。
在Micro-BRAIN这个项目中，DARPA正寻求利用新的方法理解微小昆虫上的综合感觉和神经系统，并研发可映射到计算机硬件上的原型计算模型，以模仿昆虫的功能。自然环境迫使这些小昆虫在维持自身基本功能的同时，尽量缩小体积和提高能效（一些昆虫身体结构极其紧凑，只有几百个神经元）。另外，小昆虫所具备的经验主观性能力在逐渐增强，这种能力可将原本简单的查找表响应方式变为基于AI的问题解决方式。通过这种研究，有可能发现新的问题推断、预测、归纳和抽象能力和解决复杂问题的全新方法。该研究的终极目标是理解小型生物系统在自然条件下极端的SWaP需求条件下形成的计算规则、计算架构和神经元细节，并将帮助确定新的计算范式提升AI能力——大幅减少训练次数并降低功耗。
研究者对微小生物身上的几个因素非常关注，如比几个人类神经元还小的系统上的综合感觉、记忆、处理和动作能力。同时也有证据表明，即使是小昆虫也有主观体验能力，这可能是迈向意识的第一步，可能意味着某种推理、归纳和抽象能力。
Micro-BRAIN项目的第一阶段将为期六个月，描绘模型昆虫中央智能系统的输入/输出通道，以理解信号传递中物理交互过程。项目第二阶段会持续一年时间，主要将涉及新型AI计算硬件工作。
研究者不仅要了解计算机科学、信号处理和计算架构，还要了解昆虫生理学和它们的神经-感觉系统。研究团队还要确定微小分布式神经系统中信号传递所涉及的化学和电磁交互。
（崔紫芸 编译）
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