Credit:西北大学在美国汽车协会(AAA)一项关于自动驾驶的年度调查中，超过70%的受访者表示，他们担心自己会坐在一辆完全自动驾驶的汽车里，像特斯拉这样的制造商可能会在推出完全自动驾驶系统之前重新开始。但是来自西北大学的新研究表明，我们最好把果蝇放在轮子后面，而不是机器人。只要人类还在实验室里做实验，果蝇就一直是科学的研究对象。但是考虑到它们的大小，很容易想知道通过观察它们能学到什么。今天发表在《自然通讯》杂志上的研究表明，果蝇利用决策、学习和记忆来执行简单的功能，如散热。研究人员正在用这种理解来挑战我们对自动驾驶汽车的看法。
“在如此简单的导航任务中，苍蝇使用灵活的决策、学习和记忆，这一发现既新颖又令人惊讶，”该研究的相应作者马尔科·加里奥(Marco Gallio)说。“这可能会让我们重新思考，我们需要做些什么来规划安全、灵活的自动驾驶汽车。”
根据温伯格艺术与科学学院神经生物学副教授加里奥的说法，这项研究背后的问题类似于那些令人烦恼的工程师制造自动行驶的汽车。果蝇(或汽车)如何应对新奇事物？如何才能造出一辆能灵活适应新情况的车？
这一发现揭示了这种家庭害虫的大脑功能，这种功能通常与更复杂的大脑有关，如老鼠和人类的大脑。
“动物的行为，尤其是昆虫的行为，通常被认为是固定的和硬连线的——就像机器一样，”加里奥说。“大多数人很难想象像果蝇这样与我们不同的动物可能拥有复杂的大脑功能，比如学习、记忆或做出决定的能力。”
为了研究果蝇是如何逃避热量的，加利欧实验室建造了一个由四块地砖组成的小塑料室，其温度可以独立控制，并将果蝇限制在室内。然后，他们使用高分辨率的视频记录来绘制苍蝇遇到温暖的瓷砖和凉爽的瓷砖之间的边界时的反应。他们发现，fli es非常擅长将热边界视为隐形屏障，以避免疼痛或伤害。
在整个实验过程中，该团队使用真实的测量值，创建了一个3D模型来估计苍蝇微小身体每个部分的精确温度。在其他试验中，他们打开苍蝇头部的一个窗口，记录处理外部温度信号的神经元的大脑活动。
米格尔·西莫斯是加利欧实验室的博士后研究员，也是这项研究的第一作者之一，他说苍蝇能够非常准确地判断通往热安全的最佳路径是向左还是向右。西莫斯描绘了逃跑的方向，他说苍蝇“几乎总是”从右边靠近时向左逃跑，“就像网球从墙上反弹一样”
“当苍蝇遇到高温时，它们必须迅速做出决定，”西莫斯说。“继续下去安全吗，还是应该回头？这个决定在很大程度上取决于另一边的温度有多危险。”
观察简单的反应让科学家们想起了早期机器人学中的一个经典概念。
应用数学研究生、加里奥实验室成员、应用数学教授威廉·凯思(William Kath)说:“控制论专家瓦伦蒂诺·布莱滕伯格(Valentino Braitenberg)在他的著名著作中，设想了由传感器和马达组成的简单模型，可以接近于再现动物行为。“车辆是简单电线的组合，但由此产生的行为看起来很复杂，甚至是智能的。”
布莱恩特伯格认为，许多动物行为可以用同样的原理来解释。但这是否意味着苍蝇的行为就像布莱恩特伯格想象中的机器人一样可以预测？
西北大学的研究小组利用计算机模拟飞行行为，用与布莱恩特伯格飞行器相同的线路和算法建造了一个飞行器，以观察它们如何复制动物行为。在运行模型比赛模拟后，该团队运行了一个自然选择过程，选择表现最好的汽车，并对它们进行轻微的变异，然后将其与其他高性能汽车重新组合。Levy在强大的NU计算集群中运行了500代ev olution，制造出他们最终希望能像苍蝇一样逃离虚拟高温的汽车。
这一模拟证明了“硬连线”车辆最终进化成性能几乎和苍蝇一样好。但是，尽管真正的苍蝇随着时间的推移不断提高性能，并学会采用更好的策略来变得更有效率，车辆仍然“愚蠢”和不灵活。研究人员还发现，即使苍蝇完成了躲避高温的简单任务，苍蝇的行为仍然有些不可预测，给个人决策留下了空间。最后，科学家们观察到，当丢失天线的苍蝇适应并想出新的策略来躲避热量时，以同样方式“受损”的车辆无法应对新的情况，并转向丢失的部分，最终像狗追逐尾巴一样陷入旋转。
Gallio说，简单导航包含如此复杂的想法为这一领域的未来工作提供了素材。
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