果蝇怎么找到食物的？这可提升计算机相似性搜索学术资讯

▲这个阐释了一个果蝇执行基于气味的相似性搜索算法。来源：索尔克生物研究所

如何又快又好地完成相似性搜索，一直是计算机科学家们所面临的一个挑战。而11月9日发表在“Science”杂志上的一篇文章，介绍了关于果蝇的气味相似性搜索算法的细节，这为未来计算机算法的发展提供了有效信息。

索尔克生物研究所和加利福尼亚大学圣地亚哥分校的科学家们发现，果蝇大脑具备进行相似搜索的能力。对于果蝇来说，这种方法可以帮助他们有效识别与曾经闻过的气味最为相似的气味。据此，它们知道要做出什么反应，例如，接近或者躲开。

大多数计算机操作的数据系统对歌曲、图片等项目的分类都是通过减少与每个项目相关的信息的数量，来优化相似性搜索。

文章的第一作者，索尔克生物学综合实验室的助理教授Saket Navlakha 解释说：“在自然界中，你不是每次都能闻到完全相同的一种气味。但是，如果你闻到某种东西，这种东西和你的某种行为相联系，那么，你只需要识别这种相似性，就能唤起相应的行为。”所以，如果果蝇知道闻到腐烂的香蕉的味道就可以美餐一顿，那么，当它闻到类似的气味，即便是之前从未经历过，它也会做出相同的反应。

Navlakha和合作者回顾文献时了解到，当果蝇第一次闻到某种气味时，50个神经元被激发并形成与那种气味对应的独特串联方式。果蝇的做法与计算机使用的散列法相反，它们扩大了维度。50个初始神经元将信息传导至2000个神经元，如此一来，每种气味会在2000个神经元中留下更加清晰可辨的特征信息。之后，果蝇大脑只会存储2000个神经元中最活跃的那5%，作为那种气味的检索标签。与减少维度相比，这一做法使大脑能更好地发现相似性，Navlakha说道。

虽然，Navlakha和他的合作者没有透露果蝇储存气味信息的实际机制（这在文献中已经可以找到），但是，他们首次分析了这个过程如何最大限度地提高相似性搜索的速度和效率。当他们将这一过程应用到三个标准数据集上，他们发现果蝇的方法改善了检索的性能。他们相信，这一方法将来会为计算机程序的发展提供更多有效信息，预示着计算机算法的未来。

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编译：李嘉欣编辑：张梦程建兰

来源：www.phys.org