导语
在自然进化的长期演化中，果蝇微小的嗅觉系统展现出惊人的智能——它能在嘈杂、多变的气味环境中稳定识别食物来源。研究发现，这种鲁棒性并非源于单一机制，而是依靠看似 " 冗余 " 的神经模块间的动态协作。天津大学教授、集智社区学者臧蕴亮教授团队最新发表在 NeurIPS 的研究工作揭示，侧抑制（LI）与脉冲频率自适应（SFA）在果蝇脑中以互补方式协同工作，使系统能根据环境噪声灵活调节策略，为构建高鲁棒性人工智能提供了新的生物学启示。
关键词：果蝇嗅觉回路、冗余神经机制、鲁棒学习、侧抑制（LI）、脉冲频率自适应（SFA）、神经拟态计算、类脑智能
臧蕴亮丨作者
赵思怡丨编辑
论文题目：Seemingly Redundant Modules Enhance Robust Odor Learning in Fruit Flies
论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.21315
发表时间：2025 年 10 月 24 日
论文来源：arxiv
一、生物学中的 " 冗余 " 之谜
生物神经系统中，常存在不同模块执行相似功能的现象，即所谓 " 生物学冗余 "。比如果蝇嗅觉回路中的侧抑制 ( Lateral inhibition, LI ) 与脉冲频率自适应 ( Spike frequency adaptation, SFA ) ，两者都被认为能增强气味模式的分离能力，帮助脑更好地区分不同气味。
一个自然的疑问是：既然功能相似，为何进化会同时保留它们？是简单的备份冗余，还是在复杂环境中，它们各有专攻、协同作战？
二、互补，是比冗余更智慧的策略
为解开这一谜题，研究团队构建了果蝇嗅觉环路的脉冲神经网络模型，并在不同噪声环境下进行系统性测试。
图 1. 果蝇嗅觉回路计算模型示意图
结果清晰显示：两者并非重复备份，而是在不同噪声条件下发挥专长，形成功能互补：
侧抑制：低噪声下的 " 精准调谐器 "
在低至中等噪声环境中，LI 能显著提升判别精度，作用突出；但在极高噪声下，其优势逐渐减弱。
脉冲频率自适应：高噪声下的 " 稳定卫士 "
SFA 在各种环境中均能稳定提升性能，并在高噪声下表现出卓越的鲁棒性，成为系统在极端条件下的可靠保障。
三、动态协调：随环境而变的智能策略
当 LI 与 SFA 共同工作时，它们的效益是可叠加的。在大多数噪声环境下，"LI + SFA" 组合均能实现最优性能。只有在极端噪声中，SFA 的稳定性优势才使其略微领先。
图 2. 不同噪声强度下各机制的判别准确率对比
这表明，果蝇脑采用的是一种噪声依赖的动态招募策略：根据环境状况，灵活调配 LI 与 SFA 的参与程度，从而在多变世界中始终保持最佳的学习与判别能力。
从果蝇到 AI：我们学到了什么？
这项研究不仅揭示了生物系统利用 " 功能重叠 " 机制实现环境自适应性的精巧策略，更为构建下一代高鲁棒性 AI 系统提供了直接启示：
· 可借鉴 LI 与 SFA 的协同机制，设计能根据输入数据噪声水平自适应调整内部处理策略的智能分类器；
· 为神经拟态计算 硬件与算法设计提供了可验证的生物学原理支持；
· 推动 AI 在复杂现实场景中，实现更高水平的环境适应性、能效与稳健性。
此外，受果蝇嗅觉神经回路机制的启发，清华大学季向阳团队提出全新人工智能方法—— FlyLoRA，将隐式的按秩混合专家（MoE）机制引入 LoRA 架构，发表在 2025 年的 NeurIPS，臧蕴亮教授也以共同作者参与。该方法无需显式路由器参数，仅通过固定稀疏随机矩阵实现隐式路由与任务解耦，在多项任务中性能显著优于现有方法，同时具备优秀的模型合并鲁棒性 [ 1 ] 。
参考文献
[ 1 ] Zou, Heming, et al. "FlyLoRA: Boosting Task Decoupling and Parameter Efficiency via Implicit Rank-Wise Mixture-of-Experts." arXiv preprint arXiv:2510.08396 ( 2025 ) .
作者简介：
臧蕴亮，天津大学英才教授，国家重点研发计划首席科学家，先后在日本冲绳科学技术研究院大学 ( OIST ) 和美国布兰迪斯大学 ( Brandeis University ) 从事博士后研究，研究方向为计算神经科学和类脑人工智能。2023 年放弃美国 " 公里常春藤 " 康涅狄格大学 ( University of Connecticut ) 教职，入职天津大学。目前主持国家重点研发计划项目和国家自然科学基金面上项目。类脑计算方面代表性工作发表在 PNAS、Current Biology、Cell Reports、eLife 等领域内专业期刊，类脑智能方面代表性工作发表在人工智能顶会 NeurIPS。本文的第一作者为天津大学 2024 级生物医学工程专业硕士研究生厉海洋同学，北京航空航天大学 2022 级应用数学专业博士研究生余廖为共同一作，天津大学智算学部的于强教授为共同通讯作者。
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