日本京都大學一批科學家採用一種嶄新方法，透過觀察蠕蟲在不同溫度下的活動，探索牠們找尋食物行為的深層機制，藉此延伸了解人類的決策模式，探索人工智能的發展方向。

研究結果刊載於《PLoS Computational Biology》，研究人員觀察一種對熱有感應的蠕蟲如何尋找食物，再利用機器學習嘗試了解食物如何影響行動。他們首先在特定的溫度下餵飼蠕蟲，再將牠們置於表面溫度不同的碟子上觀察。另外研究人員又在特定溫度下讓蠕蟲「捱餓」，之後將牠們搬走。

結果顯示，被餵飼的蠕蟲不但會感測四周環境的溫度，還對溫度的變化有反應。蠕蟲會將這些感應融入行為策略中，務求以最少的能量找到食物，相等於人類的理性決定。反觀「捱餓」的蠕蟲則只以四周環境的溫度決定自己的行動，當牠們認為無法取得食物，便會逃走。

京都大學生命科學研究科高級科學家本田直樹（Honda Naoki）表示，「我們準確複製蠕蟲的簡單行為，並且更深入了解其深層機制。我們的方法結合動物自由行為的神經測量，幫助我們更了解較高等動物作出決定的本質，及人工智能的未來發展路向。」

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