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大自然如何啟發科技：活體智慧的真實案例
對一般人嚟講，科技同生物世界好似南轅北轍，但事實上，科技界不斷地向大自然取經，打造出唔止能夠學習、適應、進化（例如人工智能），更可以即時判斷同埋行動嘅系統，就好似人類一樣。
由神經網絡到群體機械人，今日好多最尖端嘅科技，其實都係參考住大自然生物嘅功能同集體行為。以下由多位科技專家分享幾個「活體智慧」科技嘅真實例子，同時介紹啲生物同自然現象，點樣啟發咗現代嘅自適應科技系統同工具。想知自然與科技融合對人類未來有咩啟示，繼續睇落去。
1. AI分析癌症組織切片
作為一位癌症科學家，我用AI技術分析癌症組織切片。呢種創新科技可以預測免疫細胞類型同其空間分佈，仲可以搵到人眼睇唔到嘅數千個特徵。呢啲特徵有機會成為癌症檢測同治療預測嘅突破點，簡直就係金礦。——Rachel Tam，Bristol Myers Squibb
2. 模仿椋鳥群體智慧嘅複雜系統
椋鳥展現咗自然界最迷人嘅群體智慧行為。佢哋用一套簡單嘅本地規則，就可以產生極其複雜嘅集體現象。呢種自然模型可以應用喺複雜系統建模，用簡單互動規則創造出難以全面模擬嘅湧現行為。——Anuradha Weeraman，Verdentra
3. 腦機介面重拾自主
Neuralink 嘅腦機介面，令四肢癱瘓人士可以用意念控制裝置，令人震撼。活體智慧結合AI同生物科技，回復個人自主權。呢種技術有望顛覆醫療同增強人類能力，但同時引發咗私隱同認知增強嘅倫理爭議。——Lori Schafer，Digital Wave Technology
4. 能適應複雜地形嘅機械人
Boston Dynamics 嘅Spot機械人可以自動導航複雜地形，正正係活體智慧嘅體現。佢即時適應環境嘅能力，好似生物本能一樣。更重要嘅係，AI同機械人正由預設自動化進化到具體化認知，對國防、災難應變同工業有巨大潛力。——Srinivasa Rao Bittla，Adobe Inc.
5. 預測蛋白質結構
DeepMind 嘅AlphaFold能準確預測蛋白質結構，解決咗生物界50年嘅難題。呢個突破大大加快咗新藥發現同疾病理解，展示AI徹底改變科學同醫療嘅潛力。——Akhilesh Sharma，A3Logics Inc.
6. AI監測森林砍伐
AI驅動嘅衞星影像分析用於監測森林砍伐，成效令人印象深刻。Global Forest Watch項目利用機器學習同電腦視覺，提高咗森林流失檢測嘅準確度同速度，有助推動環境可持續發展同政策制定，提升保育成效。——Pooja Jain，Meta (Facebook)
7. 用混沌工程測試系統韌性
Netflix嘅混沌工程平台，模擬現實故障主動測試系統韌性，係雲端同DevOps領域活體智慧嘅好例子。呢種自我修復架構確保大規模運作穩定，突顯AI自動化同可觀察性點樣徹底革新系統可靠性。——Hrushikesh Deshmukh，Fannie Mae
8. 城市大腦優化交通
阿里雲「ET城市大腦」實時監控杭州全市交通，分析攝像頭、感應器、GPS同交通燈數據，優化車流同減少塞車，更可以即時應對事故或突發事件。——David Barberá Costarrosa，Beeping Fulfilment
9. 蜜蜂啟發嘅群體智慧
蜜蜂分布式決策係生物智慧嘅典範。佢哋透過去中心化溝通，作出複雜集體決策（例如揀新巢）。AI同機械人演算法正係學習大自然嘅團隊合作，提供高效解決現實問題嘅方法。——Roshan Mahant，LaunchIT Corp.
10. 蟻群啟發嘅去中心化系統
螞蟻無領袖都可以建城、養蚜蟲、協調物流。呢種去中心化智慧啟發咗交通流同配送路徑演算法。事實證明，大自然「笨」系統有時比中央控制更高明，有時最聰明嘅做法就係「有規律咁放手」。——Joel Frenette，TravelFun.Biz
11. 菌根網絡帶來可持續發展啟示
菌根網絡——森林「木網」——令人著迷。樹木透過真菌連結分享資源同警告，展現集體智慧。呢個現象挑戰咗以大腦為本嘅智慧定義，揭示生態系統深層互依，對可持續發展有重要啟示。——Mohit Menghnani，Twilio
12. 能學習同進化嘅自動駕駛汽車
Tesla自動駕駛汽車係活體智慧嘅強力例子，能夠隨實時數據學習同進化。佢哋嘅神經網絡持續適應，決策能力愈來愈好，正改變運輸業，對醫療、製造同物流等行業意味著自動化同效率新潛力。——Nicola Sfondrini，PWC
13. 以人腦為藍本嘅神經網絡
人腦識別模式同決策能力，一直深深影響人工智能領域。人腦靠互聯神經元處理複雜數據，啟發咗神經網絡發展，推動圖像識別同自然語言處理重大突破。——Udit Mehrotra，Amazon
14. 受烏鴉啟發、能適應情境嘅科技
日本城市烏鴉會將堅果掉落喺斑馬線，利用交通幫手打開果殼再安全撿走食物，展現咗活體智慧靈活適應城市環境。烏鴉啟發AI同機械人：要有情境感知、適應力，仲要無縫融入人類基建。——Amy Gu，Dynamsoft
15. 「Just Walk Out」無摩擦零售體驗
Amazon嘅Just Walk Out技術係電商活體智慧嘅典範。顧客唔使排隊結帳，系統結合AI、感應器同電腦視覺，推動零售業走向全自動化、個人化同無縫體驗。——Amit Ojha
16. 金融自動威脅偵測
用AI同行為分析自動偵測金融網絡威脅，系統可以即時標記同隔離異常，無需人手介入。證明活體智慧可以適應、持續學習，精準快速守護複雜環境。——Srikanth Bellamkonda
17. 零售情境感知個人化
十幾年前Zappos就用智能結帳提示：我買鞋時，系統根據送貨地區天氣預報建議我買雨靴。將個人情境同天氣數據結合，係早期活體智慧例子，遠早於ChatGPT普及AI應用。——Agur Jõgi，Pipedrive
18. 機械人番茄授粉
Costa Group用電腦視覺機械人在番茄溫室代替蜜蜂授粉，增產高達15%。呢個例子證明智能自動化可以解決生態同法規難題，為可持續農業開創新局面。——Tarun Eldho Alias，Neem Inc.
19. 黏菌啟發科技同城市規劃
黏菌（Physarum polycephalum）雖然冇腦，但可以解迷宮、優化營養路徑，挑戰咗人類對智慧嘅定義。佢適應複雜環境同決策能力，啟發咗去中心化運算、機械人同城市規劃發展。——Cristian Randieri，Intellisystem Technologies
20. 具同理心AI信貸分析
AI工具分析信貸風險時，會即時考慮失業或醫療費等生活事件。分析非傳統訊號可以重新定義借貸公平，呢種活體智慧結合同理心同經濟學，預示自動化金融工具將會以更貼近人性本能作出反應。——Jitender Jain
編輯評論與啟發性觀點
大自然一直都係人類創新嘅靈感來源，但近年「活體智慧」已經成為科技界突破性發展嘅核心。由腦機接口、去中心化系統、到能夠自我修復嘅基礎設施，科技正不斷模仿甚至超越自然界嘅運作模式。最有趣嘅地方在於，我哋唔再單純追求效能，而係學習生物點樣面對不確定性、協調合作、甚至表現出同理心。
值得深思嘅係，科技模仿大自然，唔止令系統更高效，更重要係令我哋開始重新審視「智慧」嘅定義——唔再局限於人腦或中央控制，而係強調分布式、彈性同集體協作。未來城市、醫療、金融、農業等領域，將會越來越多「活體智慧」參與其中，甚至可能出現科技與生物界限模糊嘅新形態。
不過，當科技愈來愈「生物化」，倫理同監管問題亦會愈來愈突出。例如腦機接口、AI自動決策等，如何保障私隱、避免偏見、確保公平？科技界要學習大自然「有規律咁放手」，但同時人類社會亦要主動設定底線。大自然從來唔係完美，但佢教曉我哋，真正嘅智慧，來自於適應、共生同持續進化。
科技與自然嘅融合，最終可能唔止係模仿，而係共同創造一個更有彈性、更可持續嘅未來。你又點睇？
