人类大脑拥有约860亿个神经元，而大多数昆虫大脑仅有百万甚至十万级别的神经元。然而，在导航、识别模式、快速决策等方面，它们的表现却令人惊叹，其效率与适应力远超当前最先进的AI系统。
　　以蜜蜂为例，其大脑仅含约100万个神经元，却能飞越10公里精准归巢。它们能记住复杂的花形图案，通过“摇摆舞”传递信息，甚至能作出群体性选择。
　　果蝇更甚，神经元不足10万个，却能完成高难度飞行，从经验中学习，并展现复杂的求偶行为。
　　相比之下，像GPT-4这样的大型语言模型，依赖数十亿参数和巨量能耗才能运行。两者之间的巨大反差揭示了一个深刻事实：亿万年的自然选择，已将昆虫大脑锤炼成资源极省、功能极强的计算奇迹。而这正是AI研究者梦寐以求的设计蓝图，对机器学习极具启发意义。
　　例如，蜜蜂不仅能分辨人脸，还能理解“相同”与“不同”这类抽象概念。英国谢菲尔德大学科学家发现，这得益于它们脑中的“识别回路”——只提取视觉输入中最关键的特征，大幅降低了计算负担。相比之下，现代的深度学习往往需要数百万样本和庞大参数才能达到类似效果。
蜻蜓更是高手。仅凭16个专门神经元，就能预测猎物轨迹，几乎百发百中地捕获目标。新一代自动驾驶视觉算法受这一机制启发，在不牺牲性能的前提下，显著减少了算力需求。