以下文章經 The Conversation許可轉載，這是一個報道最新研究的線上出版物。
蜜蜂的生命取決於它是否成功地從花朵中採集花蜜來釀造蜂蜜。決定哪朵花最有可能提供花蜜非常困難。
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要做出正確的決定，需要正確權衡花朵型別、花齡和歷史的細微線索——這些是花朵可能含有少量花蜜的最佳指標。做出錯誤的決定，最好的情況是浪費時間，最壞的情況是暴露在隱藏在花朵中的致命捕食者面前。
在新的研究中，我們的團隊於今日在 eLife 上發表 了關於蜜蜂如何做出這些複雜決定的報告。
一片人工花田
我們用一片由彩色卡片圓盤製成的人工花朵來挑戰蜜蜂，每朵“花”都提供一小滴糖漿。不同顏色的“花朵”提供糖的可能性各不相同，蜜蜂判斷假花是否提供獎勵的能力也各不相同。
我們在每隻蜜蜂的背部做了微小的、無害的油漆標記，並拍攝了蜜蜂每次訪問花陣的影片。然後，我們使用計算機視覺和機器學習來自動提取蜜蜂的位置和飛行路徑。透過這些資訊，我們可以評估並精確計時蜜蜂做出的每一個決定。
我們發現蜜蜂很快就學會了識別最有回報的花朵。它們很快評估是否接受或拒絕一朵花，但令人困惑的是，它們正確的選擇平均速度更快（0.6 秒），而錯誤的選擇則較慢（1.2 秒）。
這與我們預期的相反。
通常在動物——甚至在人工系統中——準確的決策比不準確的決策花費更長的時間。這被稱為 速度-準確性權衡。
這種權衡之所以發生，是因為判斷一個決定是對還是錯通常取決於我們有多少證據來做出這個決定。更多的證據意味著我們可以做出更準確的決定——但收集證據需要時間。因此，準確的決定通常較慢，而不準確的決定則更快。
速度-準確性權衡在工程學、心理學和生物學中經常發生，你幾乎可以稱之為“心理物理學定律”。然而，蜜蜂似乎正在打破這條定律。
已知唯一能打破速度-準確性權衡的其他動物 是人類和靈長類動物。
那麼，蜜蜂憑藉其微小而卓越的大腦，如何能與靈長類動物相提並論呢？
蜜蜂規避風險
為了剖析這個問題，我們轉向計算模型，詢問一個系統需要具備哪些屬性才能打破速度-準確性權衡。
我們構建了能夠處理感官輸入、學習和做出決策的人工神經網路。我們將這些人工決策系統的效能與真正的蜜蜂進行了比較。由此，我們可以確定一個系統要打破這種權衡需要具備什麼條件。
答案在於為“接受”和“拒絕”響應賦予不同的時限證據閾值。以下是它的含義——蜜蜂只有在第一眼看到確定 它有回報時才會接受一朵花。如果它們有任何不確定性，它們就會拒絕它。
這是一種規避風險的策略，意味著蜜蜂可能會錯過一些有回報的花朵，但它成功地將它們的努力只集中在最有機會和最佳證據表明能夠為它們提供糖的花朵上。
我們關於蜜蜂如何做出快速、準確決策的計算機模型很好地映射了它們的行為和已知的蜜蜂大腦通路。
我們的模型對於蜜蜂如何成為如此高效和快速的決策者是合理的。更重要的是，它為我們如何構建具有這些特徵的系統（例如用於探索或採礦的自主機器人）提供了一個模板。
本文最初發表於 The Conversation。閱讀 原始文章。