导语


集智俱乐部联合国内外多所知名高校的专家学者发起神经、认知、智能系列读书会第四季——「昆虫智能与AI」读书会。从2024年10月15日开始，预计每周进行一次，预计8-10次，欢迎感兴趣的朋友报名参与，深入梳理相关文献、激发跨学科的学术火花！





背景



使用工具曾被认为是人类独有的能力，是区分人类与其他动物的关键行为。人类工具使用行为的证据可以追溯到大约250万年前，远古人类使用石块切割物体。然而，在过去的50年中，逐渐认识到工具的使用普遍存在于整个动物界，如黑猩猩使用树枝获得树洞里的昆虫、鸦科鸟类将石头作为工具投放到瓶中以增加水面高度，从而获取到瓶里的水。同样，工具的使用在昆虫中早有记载，目前在昆虫觅食、防御天敌、求偶等多种活动中描述了其使用工具。



简介



工具使用（Tool use）是动物认知领域的核心研究内容之一，能否使用工具通常是动物智力的表现。这次讲座的主题围绕昆虫的工具使用行为展开，重点介绍蚂蚁和熊蜂的工具使用行为，以及如何应用昆虫的这些行为在生产实践中应用。





大纲




一、什么，昆虫也会使用工具？（文超）

二、圆桌讨论(宋卓异，司光伟，孙一，林居正，孙学龙，申杨)

三、分享总结（宋卓异）




主讲人



文超，北京林业大学青年教师。
研究方向：专注于社会性昆虫行为研究，尤其是熊蜂、蚂蚁和白蚁等节肢动物的社会认知能力，揭示昆虫如何处理信息、解决问题以及适应复杂环境，探索无脊椎动物的认知边界。



拟邀请圆桌嘉宾



宋卓异，复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员。具有在控制科学和神经科学领域交叉学科的研究背景，长期致力于构建多尺度及大型计算机仿真模型研究神经编码问题，即神经系统将环境信息编码为神经信息，以便在大脑中产生智能。相关成果发表于Current Biology，eLife, Journal of Neuroscience等期刊。
研究方向：计算神经科学、神经系统建模、神经编码、仿生视觉、类脑智能，研究兴趣主要集中在多尺度类脑模型的构建与自适应神经编码研究，如视网膜仿真模型和昆虫复眼仿真模型在仿生视觉系统中的应用。

孙一，西湖大学研究员，博士生导师，组建系统神经科学与神经工程实验室。目前致力于社会交互中个体间感知识别与行为决策等认知过程的研究，特别是其神经网络计算原理的研究。结合功能成像与光遗传、定量行为、电生理、连接组学、理论建模等方法回答这些问题。同时将发展应用新的技术从而更好地测量和控制神经活动和环境变量。
研究方向：实验室以社会认知的神经网络计算原理为研究对象，以神经环路与行为为研究主线，以先进技术特别是功能成像技术为研究特点。目前以果蝇为主要实验模型。

司光伟，中科院生物物理研究所脑与认知国家重点实验室研究员。研究聚焦在动物体内外的信息如何被神经元的群体活动编码；神经编码如何在网络中传播、整合和变换；编码的变换如何通过特定的神经网络结构来实现；网络的结构如何调整以适应环境及自身发育；以上过程又如何影响动物的行为。综合运用行为学、钙离子/电压探针成像、光遗传学和微流控等实验手段，并结合建模和模拟开展研究工作。
研究方向：生物神经系统在网络层面上的定量规律，包括神经元群体编码、网络动态结构、及其在发育过程中的调节等相关问题。实验研究对象为果蝇幼虫的嗅觉系统。

林居正，剑桥大学动物学系博士后研究员，分子生物学实验室访问学者。
研究方向：目前在 Marta Zlatic 的研究室(学习与决策脑回路实验室)进行博士后研究，以电生理方法研究果蝇幼虫大脑的学习神经回路。《蜂的心智》一书译者。

孙学龙，广州大学数学与信息科学学院，机器生命与智能研究中心特聘副教授。
主要在昆虫导航、类脑智能、群体智能，神经网络、生物机器人学领域从事生物学、数学、计算机科学与机器人学的交叉研究，聚焦于运用数学和计算机学为工具，机器人为实现手段，探索昆虫导航等认知行为的内在神经结构和功能机理，拓展人工智能的发展途径。

申杨，美国马里兰大学帕克分校化学物理博士，现为冷泉港实验室博士后研究员。
研究方向：她的研究旨在从算法的角度理解果蝇的大脑如何处理和储存嗅觉信息以应对复杂多变的气味环境。同时利用从果蝇大脑中获得的启发设计更有效率的机器学习算法。




直播信息



时间：
2025年1月22日晚上19:00-21:00
参与方式：
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参考文献



1. Alem S, Perry CJ, Zhu XF, et al. Associative mechanisms allow for social learning and cultural transmission of string pulling in an insect[J]. PLoS Biology, 2016, 14 (10): e1002564.
2. Bridges AD, Royka A, Wilson T, et al. Bumblebees socially learn behaviour too complex to innovate alone[J]. Nature, 2024, 627 (8004): 572-578.
3. Bridges AD, MaBouDi H, Procenko O et al. Bumblebees acquire alternative puzzle-box solutions via social learning[J]. PLOS Biology, 2023, 21 (3): e3002019.
4. Chittka L, Rossi N (2022) Social cognition in insects. Trends in Cognitive Sciences, 26, 578-592.
5. Loukola OJ, Solvi C, Coscos L, Chittka L (2017) Bumblebees show cognitive flexibility by improving on an observed complex behavior. Science, 355, 833–836.
6. Wen C, Lu Y, Solvi C, et al. Does bumblebee preference of continuous over interrupted strings in string-pulling tasks indicate means-end comprehension?[J]. eLife, 2024, 13: RP97018 .
7. Wen C,Wang C, Guo XL, et al. Object use in insects[J]. Insect Science, 2024, 31 (4): 1001-1014.
8. 文超, 杜澄举, 申黎明等. 动物使用工具行为研究进展[J]. 动物学杂志, 2022, 57 (3): 462-477.

9. 文超,张金秋,张晨阳,等.社会性蜂类昆虫认知行为研究进展[J].环境昆虫学报,1-15.



昆虫智能与AI读书会招募中

对简单模式动物的系统研究可以帮助我们看清树丛中的路线，定义和发现关键问题，是脑科学与类脑研究十分必要一环。昆虫智能的研究在国内尚属小众，为了促进来自神经科学、系统科学、物理学、数学以及计算机科学等不同领域，对昆虫智能、仿生机器人、类脑智能与计算、人工智能感兴趣的学术工作者的交流与合作，集智俱乐部联合复旦大学宋卓异、西湖大学孙一、中科院生物物理研究所司光伟和北京大学的梁希同老师，发起了神经、认知、智能系列读书会第四季——「昆虫智能与AI」读书会。


详情请见：昆虫智能如何启发人工智能与仿生机器人？昆虫智能与AI读书会启动

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