人工智慧（AI）的最高境界就是和人腦一樣，有著無與倫比的學習力、創造力等等，人腦大約有800到900億個神經元，像OpenAI開發的GPT-3（一個可以瞭解人類語言的AI系統）就號稱有1750億個神經元，但它的功能還是離人腦有一段距離。
所以人腦的運作不光只是靠神經元的多寡，而是有其特殊的地方，不是AI可以容易學習的。
讓AI學習蜜蜂
如果人腦太過複雜，那麼是否可以從更簡單的動物腦袋開始研究，例如蜜蜂。我們看到蜜蜂在花園裡勤奮地採蜜，從一朵花飛到另一朵花，當每隻蜜蜂聚集得足夠多的花蜜時，蜜蜂可以毫不猶疑地飛出花園，朝著它們蜂巢的方向飛去，很少出錯。
蜜蜂的大腦只有大約100萬個神經元，但它們可以做很多人類想讓自動機器人、自駕車或無人機做的事情。
它們可以在完成任務的同時瞭解空間構造、避免互相碰撞和逃離危險。它們可以探索環境，構建一個新空間的準確地圖，並完成各種任務，例如從各種不同種類的花朵中採集花蜜。它們還可以與其他蜜蜂交流複雜的信息，例如採集花蜜的最佳地點在哪裡。
甚至有實驗的證據表明蜜蜂具有某種概念理解能力，包括將物體分類為相似或不同的能力，以及理解因果之間的某些關聯的能力。
從生物汲取靈感
所以與其AI學習複雜的人腦，何不如從學習簡單的蜜蜂開始，先瞭解蜜蜂的大腦如何工作。如果AI領域更多地關注在其他生物模型，特別是大腦比人類簡單但具有驚人認知能力的動物，AI可能會取得更快的進展。
更重要的是，蜜蜂在完成這一切的同時，所需的訓練比使用深度學習的典型AI所需的訓練要少幾個數量級。與大多數深度學習模型相比，蜜蜂的大腦模型在遇到不尋常的情況時似乎也不太可能失敗，況且蜜蜂的大腦只消耗機器學習AI系統所需能量的一小部分。
因此如果我們想要人工智慧，為什麼不從很多生物的大腦中汲取更多靈感。大多數生物的大腦是模組化的，它們具有天生設計用於執行特定功能的特定組件。今天大多數的AI神經網路架構都不是這樣工作的，都是高度一般通用的，但這種通用性也使得它們效率低下。
重新發明輪子
生物的大腦也有某些既存的功能，這些是通過生物演化的學習過程得到。所以AI不要從頭開始，必須不斷地「重新發明輪子」（reinventing the wheel），重新學習人類和動物認知系統中已經知道的既存能力和啟發式方法，許多這些能力是與生俱來的，而不是後天學習得到的，這是大自然給我們的經驗。
當然蜜蜂的智慧永遠比不上人類，但它們可以幫助我們發明更有用、更高效的自主機器，當然蜜蜂還帶給我們甜美的蜂蜜，人類應該感謝它們！