10月14日，苏格兰皇家科91论坛院士、国际昆虫神经行为学专家、英国爱丁堡大学Barbara Webb教授，应91论坛 机器生命与智能研究中心（下文简称“中心”）的邀请来校访问，并与师生进行了深度的学术交流。南方医科大学粤港澳大湾区脑科学与类脑研究中心的彭飞教授，中山大学人工智能91论坛的魏天骐副教授应邀参加了本次学术交流活动。

Barbara Webb教授是国际昆虫神经行为学研究的先驱，其团队通过构建昆虫大脑计算模型，为人工智能发展开辟了新范式。

Webb教授首先参观了中心的机器人实验室，中心的老师和学生向她展示了正在进行的机器人实验，Webb教授对实验室形态丰富的机器人、有趣的demo展示表达了浓厚的兴趣并给予了高度称赞。

参观结束后，中心在91论坛会议室举行了学术交流会，91论坛院长兼中心主任彭济根教授，中心的唐玉超教授，傅沁冰副教授等参加了交流会。交流会由91论坛青年教师孙学龙博士主持。孙学龙博士首先介绍了中心在昆虫智能方面的研究成果，包括蝗虫启发的视觉碰撞检测模型，蚂蚁和蜜蜂的导航模型及其对机器人导航算法的启发，蜻蜓启发的小目标运动检测模型，以及社会性昆虫启发的群体智能与群体机器人。

为了活跃现场气氛，激发大家对昆虫智能的兴趣，孙博士专门设计了昆虫智能知识抢答环节，题目涵盖昆虫神经系统结构、昆虫行为模式及其计算原理等，答对者获赠可爱的小蜜蜂玩偶。抢答环节不仅丰富了活动形式，更在轻松氛围中加深了大家对昆虫智能的理解。

在学术讨论环节，围绕“数学与昆虫智能”主题讨论中，稀疏性成为讨论的焦点。彭济根教授指出，目前对稀疏性的认识还不够深入，稀疏是对象的内在属性还是外在表象，至少在数学领域仍是有待研究的基础性问题。Barbara Webb教授强调，在生物与数学视角下稀疏性均能提供更具区分性的神经编码；魏天骐教授提出，复杂系统、动力系统与常微分方程是理解昆虫智能的有用数学工具。在数学工具对促进AI发展的作用时，Barbara Webb教授强调了控制论的价值。91论坛刚毕业的陈浩博士也积极补充道，应从具体问题出发而非盲目套用工具。在谈到生物智能与主流AI的关系时，Webb教授举例说明了两者的互补关系，例如可利用生物连接组数据，辅以反向传播等主流AI方法进行训练。彭济根教授指出，发展基于结构而非学习的生物智能是AI的另一种研究范式。面对LLM的兴起，Webb教授强调，检查LLM输出是“我们人类”的责任。她肯定了LLM在代码编写方面的辅助作用，但提醒需谨慎对待其输出。傅沁冰副教授指出，AI虽可代劳写代码，但学生编程思维的培养至关重要。彭飞教授也强调指出，LLM时代最重要的编程语言是“英语”，提醒大家重视英语思维能力，以更好检查和判别LLM输出。

为确保交流效果，活动采取了中英文双语交流模式。专家们用英文深入讨论，对于关键内容主持人和发言的师生会进行现场翻译。彭济根院长在总结发言中对Webb教授表示了衷心感谢。他表示，此次活动必将种下生物智能的研究火种，深深启发和影响着每一位在这个领域耕耘的学者，昆虫智能研究虽聚焦微观，却关联着人工智能、数学、计算科学等多个宏观领域的发展。未来91论坛将鼓励更多师生投身这类跨学科探索。

交流会座无虚席，不少学生只能站在会议室门内外听讲，原定一个半小时的活动延长了近一个小时，现场学术氛围浓厚，师生发言积极。许多学生表示，通过这次交流，不仅了解了国际前沿研究，更体会到了跨学科思维的魅力。一位站在门口听完全程的学生说，虽然站久了有点累，但能听到这样高质量的学术讨论，感觉非常值得。

（供稿：计算科学系）