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该团队建造了机器人来模仿使用一对一教学的岩蚁的行为，其中发现了更好的新巢穴的蚂蚁可以将那里的路线教给另一个人。
蚂蚁带领其他蚂蚁到新的巢穴，称为串联奔跑。
图片来源：布里斯托大学的 Norasmah Basari 和 Nigel R Franks
今天发表在 《实验生物学杂志》上 的研究结果证实，这些蚂蚁教学的大部分重要元素现在都已被理解，因为教学蚂蚁可以被机器取代。
这种教学过程的关键是串联运行，其中一只蚂蚁沿着一条通往新巢的路线非常缓慢地引导另一只蚂蚁。学生蚂蚁很好地学习了路线，它可以找到自己的回家路，然后与另一只蚂蚁一起跑到新巢穴，依此类推。
布里斯托尔生物科学学院的奈杰尔·弗兰克斯教授 说：“教学在我们自己的生活中非常重要，以至于我们花费大量时间指导他人或自学。这应该让我们怀疑教学是否真的发生在非人类动物中。第一个在任何其他动物身上得到严格证明的教学案例是在蚂蚁身上。” 该团队想确定在这种教学中什么是必要的和充分的。如果他们能建造一个成功取代老师的机器人，这应该表明他们在很大程度上理解了这个过程中的所有基本要素。
蚂蚁信息素腺体图。图片来源：诺拉斯玛巴萨里
研究人员建造了一个大竞技场，因此在蚂蚁的旧巢穴之间有相当大的距离，故意将其制作成低质量的，而新的、更好的巢穴可以由机器人引导。竞技场顶部放置了一个龙门架，可以与一个小型滑动机器人来回移动，以便科学家们可以指导机器人沿着直线或波浪形路线移动。来自工蚁的有吸引力的气味腺体附着在机器人上，为它提供蚂蚁老师的信息素。
弗兰克斯教授解释说：“我们等着一只蚂蚁离开旧巢穴，然后把装饰着有吸引力的信息素的机器人别针放在它的正前方。针头被编程为沿着笔直或蜿蜒曲折的路径向新巢移动。我们必须允许机器人在旅途中被我们打断，这样我们就可以等待后面的蚂蚁在它环顾四周学习地标后赶上它。”
“当机器人将跟随蚂蚁带到新巢穴时，我们允许它检查新巢穴，然后在自己的时间开始回家的旅程。然后我们自动使用龙门架跟踪返回的蚂蚁的路径。”
团队发现机器人已经成功将路线传授给了学徒蚂蚁。蚂蚁知道回到旧巢穴的路，不管他们是走弯路还是笔直的路。
弗兰克斯教授解释说：“一条笔直的路径可能更快，但一条蜿蜒的路径会提供更多的时间，让后面的蚂蚁可以更好地学习地标，这样它就可以像在笔直的路径上一样高效地找到回家的路。
“至关重要的是，我们可以将机器人教过的蚂蚁的表现与我们带到新巢穴所在地但没有机会学习路线的蚂蚁的表现进行比较。受过训练的蚂蚁更快、更成功地找到了回家的路。”
这些实验由本科生 Jacob Podesta（现在是约克大学的博士生）和 Edward Jarvis（也是 Nigel Franks 教授实验室的硕士生）进行。龙门架编程由 Alan Worley 博士完成，所有统计分析由 Ana Sendova-Franks 博士推动。
他们的方法应该可以进一步探讨成功教学所涉及的内容。
