Titre réécrit : Une nouvelle recherche révèle que les pigeons résolvent les problèmes d'une manière similaire à la technologie de l'intelligence artificielle

Une étude menée par des chercheurs de l'Ohio State University et de l'Université de l'Iowa a révélé que les pigeons utilisent une approche « d'algorithme de force brute » similaire à l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes.

Brandon Turner, professeur de psychologie à l'Ohio State University, a déclaré que les chercheurs ont trouvé "des preuves très solides que les mécanismes d'apprentissage des pigeons sont similaires aux principes de l'apprentissage automatique moderne et de la technologie de l'intelligence artificielle".

Le site Web a noté que les chercheurs ont montré aux pigeons un certain nombre de stimuli, notamment des lignes de différentes largeurs, des cercles concentriques et des anneaux segmentés, et ont demandé aux pigeons de trier les stimuli en appuyant sur le bouton gauche ou droit. Si le pigeon répond correctement, il est récompensé par un morceau de nourriture.

Grâce à des essais et des erreurs, le pigeon a augmenté la proportion de réponses correctes de 55 % à 95 % dans une tâche plus simple. Sur des questions relativement difficiles, son « taux d'exactitude » est également passé de 55 % à 68 %. Les chercheurs ont mené le même test en utilisant l’intelligence artificielle et ont découvert que l’IA apprenait également à faire moins d’erreurs. Le modèle d'intelligence artificielle utilisé dans cette étude et les méthodes de résolution de problèmes des pigeons sont à la fois « apprentissage associatif » et « correction d'erreurs ».

Cette étude, publiée dans la revue IScience, souligne que les pigeons ont des processus cognitifs et attentionnels avancés et peuvent résoudre un "très large éventail" de tâches de classification.

Turner a déclaré que ces résultats montrent que les pigeons naissent ""Très efficaces" apprenants, mais incapables de généraliser l’information comme les humains.

Turner a déclaré que les pigeons utilisent l'apprentissage associatif, qui consiste à associer deux choses, par exemple, les chiens comprennent que lorsqu'ils s'assoient, ils recevront de la nourriture. On pense généralement que l'apprentissage associatif est considéré comme « trop primitif » pour effectuer des opérations telles que la catégorisation visuelle, mais ce n'est clairement pas le cas pour les pigeons. Turner a déclaré que les chercheurs ont observé que lorsque les humains étaient incapables de trouver des modèles pour comprendre les tâches assignées aux pigeons, ils ont tendance à abandonner la tâche. Il souligne que les pigeons n'essaient pas de formuler des règles, mais de résoudre les problèmes par essais et erreurs et par l'apprentissage associatif. Cette approche par force brute a permis aux pigeons de mieux performer que les humains dans certains types de tâches

Turner a déclaré : « Célébrons à quel point nous sommes intelligents parce que nous concevons l'intelligence artificielle, tandis que nous rabaissons les pigeons parce qu'ils sont des animaux stupides, mais les principes d'apprentissage qui guident le Le comportement de ces machines IA est très similaire à celui utilisé par les pigeons. »

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