Okosabbak tőlünk a galambok? Kiderült, hogy az eszük olyan, mint a mesterséges intelligenciáé
A galambok bizonyos problémákat éppúgy kezelnek, ahogy a mesterséges intelligencia teszi.
Egy új tanulmány bizonyítékot talált arra vonatkozóan, hogy a galambok bizonyos problémákat éppúgy kezelnek, mint a mesterséges intelligencia – lehetővé téve számukra, hogy olyan nehéz feladatokat oldjanak meg, amelyek az embert bosszantják.
Korábbi kutatások kimutatták, hogy a galambok megtanultak olyan összetett kategorizációs feladatokat megoldani, amelyben emberi gondolkodásmódok – például a szelektív figyelem és az explicit szabályhasználat – nem lennének hasznosak.
Brandon Turner, az új tanulmány vezető szerzője, az Ohio Állami Egyetem pszichológia professzora szerint a kutatók elmélete szerint a galambok „nyers erő” módszert alkalmaztak a problémák megoldására, ami hasonló az MI-modellekben használthoz.
A tanulmány bizonyítása
Turner és egy kollégája egy egyszerű mesterséges intelligencia-modellt teszteltek, hogy kiderüljön, képes-e megoldani a problémákat úgy, ahogyan azt a galambokról gondolták – és működött.
"Valóban erős bizonyítékot találtunk arra vonatkozóan, hogy a galambok tanulását irányító mechanizmusok rendkívül hasonlóak ugyanazokhoz az elvekhez, amelyek a modern gépi tanulást és az AI-technikákat irányítják" - mondta Turner.
"Eredményeink azt sugallják, hogy a galambban a természet megtalálta a módját, hogy hihetetlenül hatékony tanulóvá váljon, aki nem képes általánosítani vagy extrapolálni, mint az emberek."
Gondolkodó galambok
A vizsgálat során a galamboknak ingereket mutattak, amely különböző szélességű és szögű vonalakat, koncentrikus gyűrűket és metszetgyűrűket tartalmazott. Jobb vagy bal oldali gombot kellett megnyomniuk, hogy jelezzék, melyik kategóriába tartozik. Ha jól csinálták, jutalomfalatot kaptak – ha tévedtek, semmit sem.
A tanulmányban négy különböző feladat szerepelt, némelyik nehezebb, mint a többi. Az eredmények azt mutatták, hogy a próba és hiba révén a galambok az esetek 55%-áról 95%-ra javították azon képességüket, hogy helyes döntéseket hozzanak az egyik könnyebb kísérletben. Még nehezebb forgatókönyv esetén is a helyes válaszok 55%-ról 68%-ra javultak.
A kutatók úgy vélték, hogy a galambok az úgynevezett asszociatív tanulást alkalmazták, amely két jelenséget kapcsol össze egymással.
Például könnyű megérteni az olyan kapcsolatot mint a "víz" és a "nedves". Az emberek így tanítják kutyáikat, hogy összekapcsolják az ülést, az "ül" szóval vagy egy kézjellel.
De ezek az asszociációk viszonylag egyszerűek.
"Az asszociatív tanulásról gyakran azt feltételezik, hogy túlságosan primitív és merev ahhoz, hogy megmagyarázza az olyan összetett vizuális kategorizálást, mint amit a galamboknál láttunk" - mondta Turner.
De pontosan ezt találták a kutatók
A kutatók mesterséges intelligencia-modellje ugyanazokat a feladatokat oldotta meg, mindössze azt a két egyszerű mechanizmust, amelyet a galambok feltételeztek: az asszociatív tanulást és a hibajavítást. És a galambokhoz hasonlóan az AI-modell is megtanulta a helyes előrejelzéseket, hogy jelentősen megnövelje a helyes válaszok számát.
Az emberek számára ez a kihívás, hogy megpróbáljanak olyan szabályt vagy szabályokat kitalálni, amelyek megkönnyíthetik a feladatot.
"A galambok nem próbálnak szabályokat alkotni. Csak ezt a nyers erőpróbát és tévedést és az asszociatív tanulást alkalmazzák a bizonyos típusú feladatokban, amelyek segítenek nekik jobban teljesíteni, mint az emberek."
Az viszont érdekes, hogy a galambok ezt a tanulási módszert használják, amely nagyon hasonlít az emberek által tervezett mesterséges intelligencia módszeréhez – mondta Turner.
"Ünnepeljük, milyen okosak vagyunk, hogy mesterséges intelligenciát terveztünk, ugyanakkor lebecsüljük a galambokat, mint gyenge eszű állatokat" - mondta.
Kövesse az Egészségkalauz cikkeit a Google Hírek-ben, a Facebook-on, az Instagramon vagy a Twitter-en is!
Alzheimer-kór: összefüggést találtak az idegsejtpusztulás és a cukoranyagcsere-zavar között
