都市中心部の害虫とみなされることが多いハトは、人々によって最も賞賛される動物ではないかもしれません。 彼らの知性は優れていますが、新しい研究では、彼らが問題を解決できるという証拠が示されています。 à 人工知能 (IA)。
技術的なことや、チップなどを使用しているということではありません。 どうやら、問題解決はこの種の得意分野ではないようです。
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この研究は今年9月21日に雑誌に掲載されましたが、 アイサイエンス、リリースはオハイオ州立大学によって10月25日にのみ行われました。 私たち.
この研究では、同施設の研究者とアイオワ大学の同僚が、24羽の成鳥オスとメスのハト(Columba livia)の認知能力を評価した。
新しい研究では、科学者たちはこれまで視覚刺激や刺激の経験のないハトを評価しました。 実験室での以前のいくつかのテストを通じてすでに完了しているにもかかわらず、彼らが課せられるタスク。
これは、アイオワ大学の専門家によって2017年に実施された、ハトが空間と時間の感覚を持っていることを実証した以前の研究に基づいている。
これらに加えて、他の研究は、これらの鳥が複雑な課題を解決することを学習したことを示しました 分類は、選択的注意やルールなどの人間と同じ思考プロセスを使用していませんでしたが、 明示的な。
研究中、ハトはさまざまな幅と角度、同心円状のリングと分割されたリングで視覚的に刺激されました。
課題は、ボタンを右または左につついて、各刺激がどのカテゴリに属するかを示すことでした。 正解すれば食べ物がもらえましたが、間違っていれば報酬は得られませんでした。 この研究には 4 つの異なるタスクが含まれており、一部は他のタスクよりも複雑でした。
プロセス全体を通じて、ハトは試行錯誤を通じて成功率を向上させ、 正答率は、最も単純なタスクでは約 55% ～ 95%、最も単純なタスクでは 55% ～ 68% です。 難しい。
この研究は、オハイオ州立大学のブランドン・ターナー教授とエドワード・A・ケネディ教授が主導した。 アイオワ大学のワッサーマン氏。 彼らは単純な AI モデルをテストして、ハトと同じ方法で問題を解決できるかどうかを確認し、実験は成功しました。
AI モデルは、ハトが使用すると考えられている 2 つの基本メカニズム、つまり連想学習とエラー修正を使用して、鳥と同じタスクに直面しました。
これまで研究者らは、ハトは「水」と「濡れ」などの 2 つの現象を関連付ける連合学習のみに依存していると考えていました。
たとえば、これは犬がコマンドとご褒美を関連付けて座り方を学ぶ方法です。 しかし、この研究では鳥の方がこの点ではより洗練されていることが明らかになった。
人間とは異なり、鳥はルールを作ろうとはせず、人工知能機械が使用するのと同じ刺激である試行錯誤の方法に依存しています。
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