导语
背景
背景
当我们谈论人类与其他动物的不同时，常常会列举诸如语言、工具使用、分工合作、社会学习（文化）等能力。但这些行为在不同程度上都能在社会性昆虫中被观察到。我们将延续第一期Lars Chittak教授的介绍，展示在比熊蜂具有更复杂社会性的蜜蜂和蚂蚁中，有哪些神奇的行为，体现了个体水平和群体水平的智能。
简介
简介
这次讲座的主题围绕蜜蜂与蚂蚁个体水平和群体水平的智能展开，重点介绍了两种昆虫的导航能力、分工合作以及群体决策。首先，蜜蜂通过舞蹈传递蜜源的方向和距离，展现出其出色的空间导航能力。由此我们了解到，蜜蜂不仅能够定位自身，还能通过舞蹈语言将位置信息传递给其他蜜蜂。其次，蚂蚁在觅食过程中依靠太阳、偏振光和光流等线索导航，并通过路径积分实时计算回家的最短路线。此外，蚂蚁具有多样的职业分工，不同种类蚁群根据生产方式安排工蚁从事狩猎、采集或种植等工作，工蚁的任务主要由群体需求决定。讲座还将讨论蜜蜂的分蜂行为，当蜂巢过度拥挤时，蜜蜂群体通过侦察蜂搜寻新巢址，并通过舞蹈进行讨论，集体决策最佳巢穴。
大纲
大纲
蜜蜂的舞蹈语言
蚂蚁的空间导航
蚂蚁的职业分工
蜜蜂的分蜂行为
主讲人
主讲人
梁希同，北京大学生命科学学院、北大-清华生命科学联合中心、北大麦戈文脑科学研究所研究员、博士生导师。长期关注动物行为多样性的神经和演化机制，特别是发掘无脊椎动物中所蕴藏的丰富而独特的神经算法资源 ，相关成果发表在Nature、Science、Neuron、PNAS、Current Biology等期刊。
研究方向：主要研究头足类（包括乌贼和章鱼）的行为、智能与仿生，通过开发基于机器学习的行为定量分析技术和大规模神经活动成像技术，研究变色伪装和触手运动的神经与演化机制， 为类脑计算、图像生成、与仿生软体机器人提供独特的神经算法借鉴与运动控制理论。
拟邀圆桌嘉宾
拟邀圆桌嘉宾
宋卓异，复旦大学类脑科学与技术青年研究员，入选2020年度上海市“浦江人才”计划，并受2021年上海市千人计划支持。宋博士背景自动化，从事神经元建模与昆虫视觉方向的研究十余年，构建的模型帮助科学家解决昆虫复眼感知领域的若干难题，相关成果发表于Current Biology，eLife, Journal of Neuroscience，etc.。
研究方向：宋博士目前研究兴趣主要集中在构建与分析昆虫神经环路模型，解析神经编码机制，并应用于构建类脑仿生视觉系统。
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。博士时期师从昆虫声音专家 Berthold Hedwig，研究主题为蟋蟀唱歌行为机制与神经机转。目前在 Marta Zlatic 的研究室(学习与决策脑回路实验室)進行博士后研究，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。
文超，北京林业大学青年教师，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。
王立元，清华大学计算机系博士后、助理研究员，入选清华大学“水木学者”计划。此前，他在清华大学获得理学学士和博士学位，并获得清华大学优秀毕业生、北京市优秀毕业生等荣誉。研究成果以第一作者发表在Nature Machine Intelligence、TPAMI、TNNLS、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV等人工智能的顶级期刊和会议。
研究方向：聚焦在机器学习和神经科学的交叉方向，目前的研究方向主要包括持续学习、终身学习、脑启发AI、以及AI4Science。
直播信息
直播信息
参考文献
参考文献
2、Wehner, R. (2020). Desert navigator. Harvard University Press.
3、Gordon, D. M. (2010). Ant encounters: interaction networks and colony behavior. Princeton University Press.
4、Seeley, T. D. (2011). Honeybee democracy. Princeton University Press.
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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
