Investigadores de la Universidad Estatal de Ohio han descubierto que las palomas abordan algunos problemas de forma muy similar a los modelos modernos de IA por ordenador. En esencia, se ha descubierto que las palomas utilizan un método de aprendizaje de «fuerza bruta» llamado «aprendizaje asociativo». Así, las palomas y las modernas IA informáticas pueden encontrar soluciones a problemas complejos que confunden los patrones de pensamiento humanos.
Brandon Turner, autor principal del nuevo estudio y profesor de psicología en la Universidad Estatal de Ohio, trabajó con Edward Wasserman, profesor de psicología en la Universidad de Iowa, en el nuevo estudio, publicado en iScience.
Estos son los hallazgos clave:
- Las palomas pueden resolver una gama excepcionalmente amplia de tareas de categorización visual.
- Algunas de estas tareas parecen requerir procesos cognitivos y de atención avanzados, pero los modelos computacionales indican que las palomas no implementan procesos tan complejos.
- Un simple mecanismo asociativo puede ser suficiente para explicar el éxito de la paloma
Turner dijo al blog de noticias del estado de Ohio que la investigación comenzó con una fuerte corazonada de que las palomas aprendían de manera similar a las IA informáticas. La investigación inicial confirmó pensamientos y observaciones anteriores. «Encontramos pruebas realmente sólidas de que los mecanismos que guían el aprendizaje de las palomas son notablemente similares a los mismos principios que guían el aprendizaje automático moderno y las técnicas de inteligencia artificial», dijo Turner.
El “aprendizaje asociativo” de una paloma puede encontrar soluciones a problemas complejos que son difíciles de alcanzar para los humanos u otros primates. El pensamiento de los primates suele estar guiado por la atención selectiva y el uso explícito de reglas, lo que puede obstaculizar la resolución de algunos problemas.
Para el estudio, se probaron palomas con una variedad de cuatro tareas. En tareas más fáciles, se descubrió que las palomas podían aprender las opciones correctas con el tiempo y aumentar sus tasas de éxito de aproximadamente el 55% al 95%. Las tareas más complejas no experimentaron una mejora tan marcada durante el tiempo de estudio, pasando del 55% a sólo el 68%. Sin embargo, los resultados sirvieron para mostrar estrechos paralelismos entre el rendimiento de las palomas y el rendimiento del aprendizaje del modelo de IA. Tanto los estudiantes de palomas como los de máquinas parecían utilizar técnicas de aprendizaje asociativo y de corrección de errores para orientar sus decisiones hacia el éxito.
Turner proporcionó más información en comentarios sobre los modelos de aprendizaje humanos, palomas y IA. Señaló que algunas de las tareas realmente frustrarían a los humanos, ya que establecer reglas no ayudaría a simplificar los problemas, lo que llevaría al abandono de las tareas. Mientras tanto, para las palomas (y las máquinas de IA), en algunas tareas “esta forma de fuerza bruta de prueba y error y aprendizaje asociativo… les ayuda a desempeñarse mejor que los humanos”.
Curiosamente, el estudio recuerda que en su Carta al marqués de Newcastle (1646)el filósofo francés René Descartes argumentó que los animales no eran más que mecanismos bestiales: bête-machines, que simplemente seguían impulsos de reacciones orgánicas.
La conclusión del blog del estado de Ohio destacó cómo los humanos tradicionalmente han menospreciado a las palomas como tontas. Ahora tenemos que admitir algo: nuestro último logro tecnológico de IA informática se basa en mecanismos de aprendizaje de fuerza bruta relativamente simples, similares a los de las palomas.
¿Tendrá esta nueva investigación alguna influencia en el futuro de la informática? Parece que aquellos involucrados en IA/aprendizaje automático y aquellos que desarrollan computación neuromórfica podrían encontrar algún cruce útil aquí.