シェフィールド大学の研究チームは、ミツバチの脳のデジタルモデルを構築し、ミツバチが飛行中の動きを利用して複雑な視覚パターンを学習・認識する仕組みを解明した。
この研究はクイーン・メアリー・ロンドン大学との共同研究で、eLife誌に掲載された。研究では、ミツバチが体を動かすことで視覚入力を形成し、脳内で独特な電気的信号を生成することが判明した。ゴマの種ほどの大きさの脳を持つミツバチは、この動きによって花などの複雑な視覚パターンを効率的に識別できる。
実験では、計算モデルがプラス記号と掛け算記号を区別するタスクで、実際のミツバチと同様にパターンの下半分のみをスキャンする戦略を模倣した際に性能が向上した。さらに少数の人工ニューロンのネットワークでも人間の顔認識が可能であることが実証された。
研究を主導したジェームス・マーシャル教授は機械知能センターのディレクターを務める。この発見は次世代AIの開発において、大規模なコンピューティング能力に依存せず動きを活用する新たなアプローチの可能性を示している。
From: 
Why tiny bee brains could hold the key to smarter AI
【編集部解説】
シェフィールド大学の研究が示すのは、現在のAI開発における根本的なパラダイムシフトの可能性です。従来のAIシステムが「より多くのデータを静的に処理する」方向に進化してきたのに対し、この研究は「動きながら能動的に情報を収集・処理する」という全く異なるアプローチの有効性を実証しています。
注目すべきは、ミツバチの脳がわずか100万個のニューロンしか持たないにも関わらず、複雑な視覚認識タスクを高精度で実行できるという事実です。これは現在のAIが必要とする膨大な計算リソースとは対照的で、効率性の観点から革命的な発見と言えるでしょう。
実験結果では、静的な観察では60%の精度だった課題が、ミツバチの自然な動きを模倣した場合は96-98%まで向上しました。この差は、「動きが知覚精度に与える影響」の大きさを物語っています。さらに興味深いのは、わずか16個のロブラニューロンという最小限の構成でも複雑なパターン識別が可能だったことです。
この技術の応用範囲は広大です。自動運転車やドローンが現在抱える「リアルタイム処理能力」の課題を、動きベースの知覚システムで解決できる可能性があります。特に、通信環境が制限される宇宙探査ロボットや災害救助ロボットなど、独立した判断力が求められる分野での応用が期待されます。
一方で、潜在的なリスクも考慮すべきです。この技術を軍事用ドローンに応用した場合の倫理的問題や、従来のAI開発アプローチが否定されることで既存技術への投資が無駄になる可能性もあります。また、生物模倣型AIの限界として、ミツバチの脳では処理できない抽象的思考や長期記憶の問題も残されています。
規制面では、この技術が実用化されれば自律型ロボットの安全基準や責任の所在について新たな議論が必要になるでしょう。特にEUのAI規制法やアメリカの自動運転車規制などに影響を与える可能性があります。
長期的視点では、この研究は「知能とは何か」という根本的な問いに新たな答えを提示しています。脳、身体、環境の相互作用から生まれる知能という概念は、従来のコンピュータ中心のAI観から生物学的なAI観への転換を促すかもしれません。これは人間の学習プロセスの理解にも影響を与え、教育分野での応用も期待されます。
【用語解説】
ニューロモルフィック（Neuromorphic）
生物の神経系の構造と機能を模倣したコンピュータチップや計算システムの設計アプローチ。従来のデジタル処理とは異なり、脳の神経回路のように並列処理と学習機能を統合する。
ロブラニューロン（Lobula Neuron）
昆虫の複眼から得られた視覚情報を処理する脳領域のニューロン。動きの検出や視覚パターンの認識に重要な役割を果たす神経細胞群である。
バイオインスパイアード AI
生物の構造や機能からヒントを得て開発される人工知能技術の総称。蟻のアルゴリズムや神経ネットワークなどが代表例である。
【参考リンク】
シェフィールド大学（外部）
英国の名門ラッセルグループの一員で、工学分野では欧州トップレベル。機械知能センターが今回の研究を主導した世界クラスの研究大学
クイーン・メアリー・ロンドン大学（外部）
ロンドン大学連合の一員で、170以上の国からの学生が学ぶ国際的な研究大学。感覚・行動生態学分野で今回の共同研究に参画
eLife誌（外部）
生命科学と生物医学分野の査読付きオープンアクセス学術誌。2012年創刊で、革新的な研究成果を迅速に公開することで知られる
【参考記事】
A neuromorphic model of active vision shows how – eLife（外部）
研究の原論文。静的観察で60%だった精度が動きを模倣することで96-98%まで向上し、わずか16個のロブラニューロンでも複雑なパターン識別が可能であることを実証
What a bee’s brain can teach us about smarter automation – The CFO（外部）
ビジネス視点から見た研究の意義を解説。100万個未満のニューロンで人間の顔認識まで可能なミツバチの脳効率性が、従来のAI開発パラダイムに革命をもたらす可能性を分析
New study revealing bees’ secret to super-efficient learning – University of Sheffield（外部）
大学公式ニュース。研究チームが構築したデジタルモデルが実際のミツバチと同じ視覚課題で高い性能を示し、AI・ロボット工学への応用可能性を実証
Bee Flight Movements Hold Key to Smarter AI Systems – Science Blog（外部）
研究の技術的側面を詳説。ミツバチが飛行中の体の動きを通じて視覚入力を形成し、脳内で独特な電気信号を生成するメカニズムの解明が次世代AI開発に与える影響を分析
【編集部後記】
私たちが日常で当たり前に行っている「見る」という行為も、実は動きと密接に関わっているのかもしれません。
ミツバチが飛び回りながら花を見つける姿を観察したことはありますか？今回の研究は、そんな身近な自然現象の中にAI革新のヒントが隠されていることを教えてくれます。皆さんは、これまで「大きなコンピューターほど賢い」と感じていませんでしたか？でも、ゴマ粒サイズの脳で人間の顔まで認識するミツバチの能力を知ると、「効率的な知性」について改めて考えさせられますね。この発見が私たちの生活をどう変えていくのか、一緒に見守っていきませんか？
