抖音的算法推荐,果蝇也做得到!

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美国加州大学圣地亚哥分校的Dasgupta等人发现,虽然果蝇嗅觉相关算法与计算机算法完全不同,但引入其策略或将使改良检索系统成为可能。

在日常生活中,如果在视频网站上观看了歌手A的视频,该网站就可能会推荐与其相似的歌手B的视频。这些视频网站根据歌手是谁、音乐种类是什么、每分钟节拍数(beats per minute,BPM)是多少、使用何种乐器等情报,给每个视频贴上“主题标签”,通过比较标签,推荐关联性高的其他视频。这种策略被称为“相似性检索”(similarity search)。

果蝇也可进行气味相关的“相似性检索”,通过闻果实A的气味,判定其为食物,再闻到相似气味的果实B,也可将其理解为食物。果蝇的标签形成涉及三个步骤:最初,50种神经元放电;之后,气味情报向脑内2000个神经元扩散;最后,放电频率前5%的神经元的气味情报被存储为“标签”。与不同的气味相比,类似的气味(如甲醇和乙醇)会被分配到更类似的标签。

研究人员在三个数据集中比较了果蝇算法和传统算法——局部敏感哈希(locality-sensitive hashing)算法,结果显示,果蝇算法优于传统算法。例如,在SIFT数据集中,果蝇算法的平均精度均值(mean average precision,MAP)为32.4%,约为传统算法的两倍;在MNIST数据集中,果蝇算法的MAP为44.8%,约为传统算法的三倍。

相似性检索(如在数据库中寻找是否有相似的图片,或在互联网上搜索是否有类似的文章)是大规模检索系统面临的基本计算问题。Dasgupta等人从神经科学方面着手,提供了一种全新的算法,或有助于解决这一基本计算问题。总之,果蝇识别气味间相似性的方式为检索策略提供了一种新方法。

参考文献:Science 2017;358:793-796

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