Güvercinler, yüzleri hatırlayabilen, dünyayı canlı renklerle görebilen, karmaşık rotalarda gezinebilen, haber iletebilen ve hatta hayat kurtarabilen son derece zeki hayvanlardır. "Güvercinlerin davranışları, doğanın çok zorlu görevleri öğrenmede son derece etkili bir algoritma yarattığını gösteriyor." dedi Edward Wasserman, Iowa Üniversitesi'nde ortak yazar ve deneysel psikoloji profesörü.
YAYINLANDIRMA
Çalışma nasıl çalıştı?
Bir ekranda güvercinler farklı genişlikte çizgiler, konumlar ve yönelimler gibi farklı uyaranlar aldı. Her kuşun hangi kategoriye ait olduğuna karar vermek için sağdaki veya soldaki düğmeyi gagalaması gerekiyordu. Doğru yaparlarsa, top şeklinde yiyecek kazandılar; eğer bir hata yaparlarsa hiçbir şey kazanamazlar.
Araştırmanın başyazarı ve Ohio State Üniversitesi'nde psikoloji profesörü Brandon Turner, "Güvercinlerin bir kurala ihtiyacı yoktur" dedi. Bunun yerine deneme yanılma yoluyla öğrenirler. Örneğin, kendilerine "kategori A" gibi bir görsel verildiğinde, buna yakın görünen her şeyi aynı zamanda "kategori A" olarak sınıflandırarak benzerlikleri belirleme yeteneklerinden yararlandılar.
Deneyler boyunca güvercinler, en basit görevlerden bazıları söz konusu olduğunda doğru seçimleri yapma becerilerini %55 ila %95 oranında geliştirdi. Daha karmaşık bir zorlukla karşı karşıya kalınca doğruluğu %55'ten %68'e çıktı.
YAYINLANDIRMA
Bir yapay zeka modelinde temel amaç kalıpları tanımak ve karar vermektir. Araştırmalara göre güvercinler de aynısını yapabiliyor. Sonuçlardan ders alan güvercinler, hatalarını düzeltme konusunda dikkate değer bir yeteneğe sahiptir. Benzerlik işlevi güvercinler için de geçerlidir; güvercinlerin iki nesne arasındaki benzerliği bulma yeteneklerini kullanır.
Turner, "Yalnızca bu iki mekanizmayla, bu sınıflandırma sorunlarını temel olarak çözmek için bir sinir ağı veya yapay zeka makinesi kurabilirsiniz" dedi. "Yapay zekada bulunan mekanizmaların güvercinde de mevcut olması mantıklı."
Araştırmacılar artık güvercinleri ve beyinlerini inceleyen bilim insanlarıyla işbirliği yapmayı hedefliyor. Bu bulguların insan beyni hasarını daha iyi anlamada pratik uygulamalara sahip olabileceğini umuyorlar.
YAYINLANDIRMA