想想看，一個(gè)僅有100多萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的生物和一個(gè)具有860億個(gè)以上神經(jīng)元的人類相比較，想想看，一個(gè)具有超過(guò)1萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和860億個(gè)神經(jīng)元的生物，人類究竟比誰(shuí)聰明呢？

人選擇答案是偏袒自己的，大家有著近親關(guān)系的經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)運(yùn)算。誰(shuí)比較聰明？
人們所選答案通常都比較偏袒自己，就連那些和我們有著近親關(guān)系、未經(jīng)訓(xùn)練就難以完成簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)運(yùn)算的大猩猩。

不過(guò)科學(xué)家在進(jìn)行研究時(shí)卻發(fā)現(xiàn)蜜蜂具有常人難以想象的數(shù)學(xué)邏輯與學(xué)習(xí)能力，當(dāng)它只擁有四個(gè)神經(jīng)元時(shí)，就能成功地分辨出個(gè)數(shù)。
科學(xué)家們說(shuō)，這種合作實(shí)際上就是視覺(jué)和認(rèn)知的合作，大腦里不一定有運(yùn)算、邏輯等方面的合作。人類學(xué)數(shù)學(xué)比我們想得要困難得多，特別是大腦發(fā)育還不健全時(shí)，我們連蜜蜂也比不上。

而且科學(xué)家們相信蜜蜂的力量有時(shí)甚至超過(guò)人工智能。在這之前，很難把抽象邏輯和蜜蜂這類單純的昆蟲相聯(lián)系，但在給出某種規(guī)律的同時(shí)，蜜蜂卻能獨(dú)立地摸索邏輯，50內(nèi)加減法不成問(wèn)題。
這對(duì)于從事人工智能研究的科學(xué)家們而言非常好，他們發(fā)現(xiàn)人類不一定要模仿大腦的構(gòu)造才能制造出更先進(jìn)的智能系統(tǒng)。畢竟模仿860億神經(jīng)元的構(gòu)造真的很復(fù)雜
而且與蜜蜂大腦相似的構(gòu)造只要稍微具備一點(diǎn)便能具備很強(qiáng)的數(shù)學(xué)處理能力與邏輯分析能力，這對(duì)于人工智能自我學(xué)習(xí)而言可以說(shuō)事半功倍。
蜜蜂不但能“無(wú)師自通”，而且其數(shù)學(xué)敏感度在動(dòng)物界還被冠以“數(shù)學(xué)家”之稱。盡管說(shuō)人類的孩子不像蜜蜂那樣聰明絕頂是言過(guò)其實(shí)，但這只昆蟲確實(shí)給人留下了深刻的印象。

在深入研究的過(guò)程中，我們可以從蜜蜂那里得到更多的啟示，這樣也算是一個(gè)進(jìn)步。而且蜜蜂不但是大自然很辛勤的生物，他們也是大“建筑家”。
是這些奇妙小動(dòng)物的出現(xiàn)，使人類意識(shí)到了大自然是偉大的。也許將來(lái)，基于蜜蜂的人工智能還能成功誕生，并為人類科學(xué)技術(shù)的發(fā)展盡綿薄之力。