Laurent tourelle
Les pigeons idiots peuvent avoir des cerveaux d’oiseaux. Mais ils sont meilleurs que les humains pour résoudre certaines tâches complexes.
Une étude montre le pouvoir de l’apprentissage associatif dans des situations difficiles
Une nouvelle étude prouve que les pigeons s’attaquent à certains problèmes tout comme le ferait l’intelligence artificielle – leur permettant de résoudre des tâches difficiles qui ennuieraient les humains.
Des recherches antérieures avaient montré que les pigeons apprenaient à résoudre des tâches de catégorisation complexes que les modes de pensée humains – comme l’attention sélective et l’utilisation de règles explicites – ne seraient pas utiles pour résoudre.
Les chercheurs ont émis l’hypothèse que les pigeons utilisaient une méthode de « force brute » pour résoudre les problèmes, similaire à celle utilisée dans les modèles d’IA, a déclaré Brandon Turner , auteur principal de la nouvelle étude et professeur de psychologie à l’Ohio State University .
Peut-être que cette étude l’a démontré : Turner et son collègue ont expérimenté un modèle d’intelligence artificielle simplifiée pour vérifier si elle pouvait résoudre des problèmes de la même manière que les chercheurs pensaient que les pigeons le faisaient, et cela s’est avéré concluant.
Brandon Turner a expliqué : « Nous avons trouvé des preuves solides indiquant que les mécanismes qui guident l’apprentissage des pigeons ressemblent étonnamment aux principes qui sous-tendent les techniques modernes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Nos résultats suggèrent que chez les pigeons, la nature a peut-être trouvé une méthode pour créer un apprenant exceptionnellement efficace, mais qui ne peut pas généraliser ou extrapoler comme le feraient les êtres humains. »
Turner a mené cette étude en collaboration avec Edward Wasserman, professeur de psychologie à l’Université de l’Iowa. Leurs découvertes ont été récemment publiées dans la revue iScience.
Dans le cadre de l’étude, des pigeons ont été soumis à des stimuli comprenant diverses lignes aux largeurs et angles variés, des anneaux concentriques et des anneaux segmentés.
Les pigeons devaient picorer un bouton à droite ou à gauche pour indiquer à quelle catégorie le stimulus appartenait. En cas de réponse correcte, ils étaient récompensés par une petite portion de nourriture, tandis qu’une réponse incorrecte n’entraînait aucune récompense. L’étude comportait quatre tâches différentes, certaines plus complexes que d’autres.
Les résultats ont montré que, par le biais d’essais et d’erreurs, les pigeons ont amélioré leur capacité à effectuer les choix corrects, atteignant un taux de réussite allant de 55 % à 95 %, même dans les expériences les plus simples. Même dans une tâche plus difficile, leurs réponses correctes sont passées de 55 % à 68 %.
Les chercheurs ont conclu que les pigeons utilisaient probablement ce qu’on appelle l’apprentissage associatif, qui consiste à établir un lien entre deux phénomènes. Par exemple, il est aisé de comprendre l’association entre « eau » et « humide ». Les gens utilisent l’apprentissage associatif pour enseigner à leurs chiens à lier la commande « assis » à la réception d’une friandise. Cependant, ces associations sont généralement assez simples.
« L’apprentissage associatif est généralement considéré comme trop rudimentaire et inflexible pour expliquer une catégorisation visuelle complexe, comme celle que nous avons observée chez les pigeons », a expliqué Turner.
Cependant, c’est précisément ce que les chercheurs ont découvert. Ils ont utilisé un modèle d’intelligence artificielle qui a accompli les mêmes tâches en utilisant uniquement les deux mécanismes simples que l’on pensait que les pigeons utilisaient : l’apprentissage associatif et la correction des erreurs.
Et, comme les pigeons, ce modèle d’IA a appris à faire des prédictions correctes, augmentant considérablement son taux de réussite.
Lorsqu’on confie des tâches similaires à des êtres humains, leur défi réside souvent dans leur volonté de découvrir une ou plusieurs règles qui pourraient simplifier la tâche. Turner a expliqué : « Mais dans ce cas, aucune règle explicite ne pouvait rendre les choses plus faciles. Cela provoque de la frustration chez les humains, qui ont tendance à abandonner de telles tâches. »
« Les pigeons, quant à eux, ne cherchent pas à établir des règles. Ils utilisent simplement une méthode d’essais, d’erreurs et d’apprentissage associatif en force brute, ce qui les aide à mieux performer que les humains dans certains types spécifiques de tâches. »
Ce qui est remarquable, c’est que les pigeons emploient une méthode d’apprentissage très similaire à celle des intelligences artificielles conçues par les humains, a souligné Turner. Il a ajouté : « Nous nous glorifions souvent de notre intelligence en créant des IA, tout en dénigrant les pigeons en les considérant comme des animaux peu intelligents. »
« Pourtant, les principes d’apprentissage qui guident le comportement de ces machines IA sont étonnamment similaires à ceux utilisés par les pigeons. »
La recherche a été soutenue par la National Science Foundation et les National Institutes of Health .
