Güvercinler üzerinde yapılan yeni bir çalışma, bu hayvanların problem çözme yönteminin yapay zekayla benzeştiğini buldu.
Kentlerde “kirlilik yarattığı” gerekçesiyle bazı kişiler tarafından “baş belası” olarak nitelendirilen bu akıllı hayvanlar yüzleri hatırlayabiliyor, dünyayı canlı renklerle görebiliyor, karmaşık rotalarda yollarını bulabiliyor, haber ulaştırabiliyor, hatta hayat kurtarabiliyor.
Guardian‘ın aktardığı araştırmada, 24 güvercine çeşitli görsel görevler verildi. Kuşlar, bunların bazılarını kategorilere ayırmayı birkaç gün içinde, bazılarını ise birkaç hafta içinde öğrendi. Araştırmacılar, güvercinlerin doğru seçimler yapmak için kullandıkları mekanizmanın, yapay zeka modellerinin doğru tahminler yapmak için kullandığı yönteme benzer olduğuna dair kanıtlar buldu.
Iowa Üniversitesi‘nde deneysel psikoloji profesörü ve çalışmanın ortak yazarı Edward Wasserman, “Güvercin davranışı, doğanın çok zorlu görevleri öğrenmede son derece etkili bir algoritma yarattığını gösteriyor. Muhtemelen en yüksek hızda değil, ancak büyük bir tutarlılıkla bunu yapıyorlar” dedi.
‘Deneme-yanılma yoluyla öğreniyorlar’
Çalışmada bir ekranda güvercinlere farklı genişlikteki çizgiler, yerleştirme ve yönelimlerin yanı sıra kesitli ve eş merkezli halkalar gibi farklı uyaranlar gösterildi. Her kuşun hangi kategoriye ait olduğuna karar vermek için sağdaki veya soldaki düğmeyi gagalaması gerekiyordu. Doğru yaptıklarında ödül olarak yiyecek aldılar, yanlış anladıklarında ise hiç bir şey verilmedi.
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.”
Sonuçlardan ders alıyorlar
Deneyler boyunca güvercinlerin, bazı basit görevlerde doğru seçim yapma yeteneklerini yüzde 55’ten yüzde 95’e çıkardıkları görüldü. Daha karmaşık bir zorlukla karşı karşıya kaldıklarında doğruluk oranı yüzde 55’ten yüzde 68’e çıktı.
Araştırmada yer almayan Ruhr Üniversitesi Bochum davranışsal sinir bilimi profesörü Onur Güntürkün, de şu değerlendirmeyi yaptı: “Güvercin gibi daha mütevazı hayvanları kullanarak, yalnızca veya çoğunlukla çağrışımsal olan bir zihinle ne kadar ileri gidebileceklerini test edebiliriz. Bu makale, çağrışımsal sistemlerin ne kadar inanılmaz derecede güçlü olabileceğini, bilişe ne kadar benzediklerini gösteriyor.”
Bir yapay zeka modelinde asıl amaç kalıpları tanımak ve karar vermek olarak belirleniyor. Araştırmaların gösterdiği gibi güvercinler de aynısını yapabiliyor. Ödül yemi verilmediğinde sonuçlardan ders alan güvercinlerin, hatalarını düzeltme konusunda dikkate değer bir yeteneğe sahip olduğu görülüyor. Benzerlik işlevi güvercinler için de iki nesne arasındaki benzerliği bulma yeteneklerini kullanarak devreye giriyor.
Turner, “Yalnızca bu iki mekanizmayla, bu sınıflandırma sorunlarını temel olarak çözmek için bir sinir ağını veya yapay zekalı bir makineyi tanımlayabilirsiniz. Yapay zekada bulunan mekanizmaların güvercinde de mevcut olması mantıklı” diye yazdı.
Wasserman ise “Bundan sonraki çalışmalarda, belki o küçük kuşun beyninde neler olup bittiğine dair daha fazla bilgi edinebiliriz. Beyinlerinin boyutu küçük olabilir ama konu öğrenme kapasitesi olduğunda çok güçlüler” değerlendirmesi yaptı.
Araştırmacılar, çalışma sırasında hiçbir güvercine zarar verilmediği de duyurdu.