Cientistas da Ohio State University descobriram que os modelos de inteligência artificial actuais e os pombos atacam os problemas de uma forma mais ou menos igual. Descobriu-se que os pombos usam um método de aprendizagem baseada na “força bruta”, denominado “aprendizagem associativa”. Através deste método, os pombos e as inteligências artificiais modernas conseguem chegar a soluções para problemas complexos de uma forma que confunde os padrões de pensamento dos seres humanos.
Estas são as conclusões de um estudo publicado no site iScience pelo professor de psicologia Brandon Turner da Ohio State University em conjunto com Edward Wasserman, professor de psicologia na University of Iowa.
As conclusões principais do estudo foram:
Os pombos conseguem resolver uma grande quantidade de tarefas que envolvem categorização visual;
Algumas das tarefas requerem a utilização de processos cognitivos e de atenção avançados, no entanto os modelos computacionais aplicados aos pombos indicam que não conseguem aplicar processos com esse nível de complexidade;
Um mecanismo associativo simples é aparentemente o suficiente para que os pombos consigam completar as tarefas com sucesso.
Segundo declarações de Bandon Turner ao blogue Ohio State, a ideia para a realização do estudo surgiu da impressão de que os pombos aprendiam da mesma forma que as inteligências artificiais. A pesquisa inicial confirmou essa impressão: “Descobrimos fortes indícios de que os mecanismos que controlam a aprendizagem nos pombos são muito semelhantes aos que guiam a aprendizagem nos sistemas de machine learning e de inteligência artificial”.
A aprendizagem associativa dos pombos permite-lhes encontrar soluções para problemas complexos que são difíceis para os seres humanos e outros primatas. Isto porque, o método de pensamento dos primatas é guiado através de atenção selectiva e a utilização de um conjunto de regras. Isto pode atrapalhar a solução de alguns tipos de problemas.
Durante o estudo, foram criadas quatro tarefas para testar os pombos. Nas mais simples, descobriu-se que, com o tempo, os pombos conseguem chegar às escolhas correctas com taxas de acerto entre os 55 e os 95%. Nas tarefas mais complexas, com o passar do tempo, o progresso não foi tão evidente, tendo subido de 55 para 68%.
De qualquer forma, os resultados serviram para mostrar os paralelos entre o desempenho dos pombos e o desempenho da aprendizagem de um modelo de IA. Tanto os pombos como as máquinas parecem usar aprendizagem associativa e correcção de erros para orientar as decisões de forma a serem bem-sucedidos.
