شہد کی مکھیاں فیصلے کرنے میں حیران کن حد تک اچھی ہیں اور یہ کمپیوٹر ماڈل بتاتا ہے کہ یہ کیسے ممکن ہے

شہد کی مکھیاں فیصلے کرنے میں حیران کن حد تک اچھی ہیں اور یہ کمپیوٹر ماڈل بتاتا ہے کہ یہ کیسے ممکن ہے

شہد کی مکھی کی زندگی کا انحصار اس بات پر ہے کہ وہ شہد بنانے کے لیے پھولوں سے امرت کی کامیابی سے کٹائی کرتی ہے۔ یہ فیصلہ کرنا کہ کون سا پھول سب سے زیادہ امرت پیش کرتا ہے ناقابل یقین حد تک مشکل ہے۔

اسے صحیح طریقے سے حاصل کرنے کے لیے پھولوں کی قسم، عمر اور تاریخ کے بارے میں باریک اشارے کو درست طریقے سے جانچنا پڑتا ہے- بہترین اشارے ایک پھول میں امرت کا ایک چھوٹا سا قطرہ ہو سکتا ہے۔ اسے غلط سمجھنا وقت کا ضیاع ہے، اور سب سے برا مطلب پھولوں میں چھپے ہوئے مہلک شکاری کے سامنے آنا ہے۔

نئی تحقیق میں eLife میں حال ہی میں شائع ہوا۔میں اور میرے ساتھی رپورٹ کرتے ہیں کہ شہد کی مکھیاں یہ پیچیدہ فیصلے کیسے کرتی ہیں۔

مصنوعی پھولوں کا میدان

ہم نے شہد کی مکھیوں کو کارڈ کی رنگین ڈسکوں سے بنے مصنوعی پھولوں کے میدان کے ساتھ چیلنج کیا، جن میں سے ہر ایک نے چینی کے شربت کا ایک چھوٹا قطرہ پیش کیا۔ مختلف رنگوں کے "پھول" چینی کی پیشکش کے امکانات میں مختلف ہوتے ہیں، اور یہ بھی مختلف ہوتے ہیں کہ شہد کی مکھیاں کتنی اچھی طرح سے فیصلہ کر سکتی ہیں کہ جعلی پھول نے انعام پیش کیا ہے یا نہیں۔

ہم ہر شہد کی مکھی کی پشت پر چھوٹے، بے ضرر پینٹ کے نشانات لگاتے ہیں، اور پھولوں کی صف میں مکھی کے ہر دورے کو فلمایا کرتے ہیں۔ پھر ہم نے مکھی کی پوزیشن اور پرواز کے راستے کو خود بخود نکالنے کے لیے کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ کا استعمال کیا۔ اس معلومات سے، ہم شہد کی مکھیوں کے ہر ایک فیصلے کا اندازہ لگا سکتے ہیں اور ٹھیک ٹھیک وقت لگا سکتے ہیں۔

ہم نے پایا کہ شہد کی مکھیوں نے سب سے زیادہ فائدہ مند پھولوں کی شناخت کرنا بہت جلد سیکھ لیا ہے۔ انہوں نے جلدی سے اندازہ لگایا کہ آیا پھول کو قبول کرنا ہے یا مسترد کرنا ہے، لیکن حیران کن طور پر ان کے درست انتخاب ان کے غلط انتخاب (0.6 سیکنڈ) سے اوسطاً تیز (1.2 سیکنڈ) تھے۔

یہ اس کے برعکس ہے جس کی ہم توقع کر رہے تھے۔

عام طور پر جانوروں میں — اور یہاں تک کہ مصنوعی نظاموں میں — ایک درست فیصلہ غلط فیصلے سے زیادہ وقت لیتا ہے۔ اسے کہتے ہیں۔ رفتار کی درستگی کا سودا.

یہ تجارت اس لیے ہوتی ہے کیونکہ فیصلہ درست ہے یا غلط اس بات کا تعین کرنا عام طور پر اس بات پر منحصر ہوتا ہے کہ ہمارے پاس اس فیصلے کے لیے کتنے ثبوت ہیں۔ مزید شواہد کا مطلب ہے کہ ہم زیادہ درست فیصلہ کر سکتے ہیں — لیکن شواہد اکٹھے کرنے میں وقت لگتا ہے۔ لہذا درست فیصلے عام طور پر سست ہوتے ہیں اور غلط فیصلے تیز ہوتے ہیں۔

رفتار کی درستگی کی تجارت انجینئرنگ، نفسیات اور حیاتیات میں اتنی کثرت سے ہوتی ہے، آپ اسے تقریباً "سائیکو فزکس کا قانون" کہہ سکتے ہیں۔ اور پھر بھی شہد کی مکھیاں اس قانون کو توڑتی نظر آئیں۔

صرف دوسرے جانور جو رفتار کی درستگی کو شکست دینے کے لیے جانا جاتا ہے۔ انسان اور پریمیٹ ہیں.

اس کے ساتھ ایک شہد کی مکھی کیسے کر سکتے ہیں چھوٹا لیکن قابل ذکر دماغ, primates کے ساتھ ایک برابر پر کارکردگی کا مظاہرہ کیا جائے؟

شہد کی مکھیاں خطرے سے بچیں۔

اس سوال کو الگ کرنے کے لیے، ہم نے ایک کمپیوٹیشنل ماڈل کی طرف رجوع کیا، یہ پوچھتے ہوئے کہ رفتار کی درستگی کی تجارت کو شکست دینے کے لیے سسٹم کو کن خصوصیات کی ضرورت ہوگی۔

ہم نے مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس بنائے ہیں جو حسی ان پٹ پر کارروائی کرنے، سیکھنے اور فیصلے کرنے کے قابل ہیں۔ ہم نے ان مصنوعی فیصلہ کرنے والے نظاموں کی کارکردگی کا حقیقی شہد کی مکھیوں سے موازنہ کیا۔ اس سے ہم اس بات کی نشاندہی کر سکتے ہیں کہ اگر کسی نظام کو ٹریڈ آف کو شکست دینا ہو تو کیا ہونا چاہیے۔

اس کا جواب "قبول" اور "مسترد" کے جوابات دینے میں ہے جو مختلف وقت کے پابند ثبوت کی حدیں ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ شہد کی مکھیوں نے صرف ایک پھول کو قبول کیا اگر، ایک نظر میں، وہ ہوتے اس بات کا یقین یہ فائدہ مند تھا. اگر انہیں کوئی غیر یقینی صورتحال تھی تو انہوں نے اسے مسترد کر دیا۔

یہ ایک خطرے سے بچنے والی حکمت عملی تھی اور اس کا مطلب یہ تھا کہ شہد کی مکھیوں نے کچھ فائدہ مند پھولوں کو کھو دیا ہے، لیکن اس نے کامیابی کے ساتھ اپنی کوششوں کو صرف پھولوں پر مرکوز کیا جس میں انہیں چینی فراہم کرنے کا بہترین موقع اور بہترین ثبوت تھا۔

ہمارا کمپیوٹر ماڈل اس بات کا کہ شہد کی مکھیاں کس طرح تیز، درست فیصلے کر رہی تھیں ان کے رویے اور شہد کی مکھیوں کے دماغ کے معلوم راستوں دونوں کو اچھی طرح سے نقشہ بناتا ہے۔

ہمارا ماڈل قابل فہم ہے کہ شہد کی مکھیاں ایسی موثر اور تیز فیصلہ ساز کیسے ہیں۔ مزید یہ کہ یہ ہمیں ایک ٹیمپلیٹ فراہم کرتا ہے کہ ہم کس طرح سسٹم بنا سکتے ہیں—جیسے خود مختار روبوٹ تلاش یا کان کنی کے لیے—ان خصوصیات کے ساتھ۔گفتگو

یہ مضمون شائع کی گئی ہے گفتگو تخلیقی العام لائسنس کے تحت. پڑھو اصل مضمون.

تصویری کریڈٹ: ڈسٹن ہیمز / Unsplash سے 

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ یکسانیت مرکز