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Las abejas analizan patrones visuales y manejan el aprendizaje estadístico

Jeber Barreto Venezuela

Los especialistas creen que si las abejas, insectos dotados de un diminuto cerebro, tienen la habilidad para desarrollar el aprendizaje estadístico automático en un nivel básico, es probable que dicha capacidad sea común para la mayoría de las formas de vida. Sin embargo, los métodos computacionales empleados por las abejas y los humanos son notoriamente diferentes, explicando así por qué las especies superiores pueden desarrollar habilidades de aprendizaje de mayor complejidad

Un nuevo estudio desarrollados por investigadores de la Universidad de Europa Central, ubicada en Hungría, ha verificado que las abejas manejan las mismas capacidades que los humanos en un nivel inicial de aprendizaje estadístico automático. Según una nota de prensa publicada en Medical Xpress, esto indica que pueden reconocer patrones visuales, compararlos, relacionarlos y aprender propiedades estadísticas.

Hasta el momento se pensaba que la capacidad para manejar estadísticas y patrones visuales con el propósito de reconocer y comparar imágenes era una habilidad presente únicamente en los seres humanos y en otras especies de nivel superior. Sin embargo, los datos aportados por esta investigación comprueban que las abejas también son capaces de desarrollar esta capacidad.

Los especialistas creen que si las abejas, insectos dotados de un diminuto cerebro, tienen la habilidad para desarrollar el aprendizaje estadístico automático en un nivel básico, es probable que dicha capacidad sea común para la mayoría de las formas de vida. Sin embargo, los métodos computacionales empleados por las abejas y los humanos son notoriamente diferentes, explicando así por qué las especies superiores pueden desarrollar habilidades de aprendizaje de mayor complejidad.

En líneas generales, la gran diferencia entre abejas y humanos en este sentido radica en la capacidad humana de efectuar predicciones de escenarios visuales a partir del reconocimiento de los patrones observados. Las abejas, en cambio, se quedan en un primer nivel de reconocimiento y comparación, pero no pueden predecir escenarios futuros.

La diferencia es la capacidad de predicción Para llegar a estas conclusiones, los científicos efectuaron una prueba para comparar el aprendizaje automático en humanos y abejas. Sometieron a ambas especies a las mismas escenas visuales, compuestas de múltiples elementos y formas abstractas. El experimento constó de diferentes fases, con el propósito de comprobar si los participantes eran capaces de captar propiedades estadísticas en las escenas visuales y relacionarlas.

Precisamente comprender las propiedades estadísticas de un gran conjunto de imágenes e identificar su estructura subyacente es una de las claves del aprendizaje profundo y otras ramas de la Inteligencia Artificial. De acuerdo al Dr. Aurore Avarguès-Weber, investigador principal, el estudio confirma que ¿las abejas logran resolver tareas complejas utilizando una versión simplificada del aprendizaje estadístico automático, que es la base de la resolución de problemas visuales humanos¿.

El aspecto que marca la diferencia entre abejas y humanos es la capacidad de predicción. Las abejas crean una representación interna compleja de las estadísticas y los patrones de cada nueva experiencia visual, utilizando esa información en experiencias posteriores. Sin embargo, no pueden predecir la aparición de un elemento a partir de la apariencia o las características de objetos visualizados previamente. La mencionada habilidad, en cambio, aparece en el ser humano desde las primeras etapas de la infancia.

Para finalizar, los científicos destacaron que el estudio demuestra hasta dónde se puede llegar con métodos simples y cerebros diminutos a la hora de resolver tareas complejas, reconociendo además cuáles son las condiciones necesarias para alcanzar el siguiente nivel de habilidades de aprendizaje.

Referencia Different mechanisms underlie implicit visual statistical learning in honey bees and humans . Aurore Avarguès-Weber el al. PNAS (2020).DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.1919387117

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