Такие птицы, как голуби, отнюдь не славятся умственными способностями — скорее наоборот. Однако, согласно новой статье, они способны эффективно разделять зрительные образы на категории и решать сложные задачи, с которыми плохо справляется человек. Удивительно, что принцип в основе птичьего интеллекта оказался близок тому, что использует ИИ.
Голуби пользуются репутацией самых недалеких птиц, которые толком не способны учиться или даже адекватно реагировать на ситуацию. Однако это не помешало им широко расселиться по земному шару и стать многочисленными и нежелательными жителями городов.
Тем не менее интеллект и прочие когнитивные функции голубей регулярно привлекают внимание исследователей. Не так давно ученые выяснили, что эти птицы успешно обучаются решать сложные задачи категоризации — то есть разбиения наблюдений на группы. Причем человеческий интеллект, который при этом прибегает к явно заданным правилам, с такими задачами справляется плохо.
Это навело ученых на мысль, что голуби используют метод полного перебора (по-английски — brute force, буквально — «метод грубой силы»). Такой подход к решению задач (например, математических) очень примитивен и заключается в прямом рассмотрении всех возможных ответов без разбора. Несмотря на свою ресурсозатратность, метод полного перебора порой неплохо работает и даже используется в алгоритмах искусственного интеллекта (ИИ).
Авторы нового исследования, результаты которого опубликованы в журнале iScience, подтвердили эти догадки и нашли неожиданное сходство в обучении голубей и алгоритмов ИИ. Во время исследования пернатым поочередно показывали картинки, которые содержали линии различной ширины и расположенные под разными углами, концентрические кольца, разорванные на сегменты кольца и так далее. Испытуемому (голубю) требовалось нажать на одну из двух кнопок, чтобы отнести очередную картинку к нужной категории. Всего использовали задания четырех уровней сложности, за правильное решение которых птиц «положительно подкрепляли» угощением.
В результате голуби, постепенно учась на своих ошибках и вдохновляясь тягой к еде, сумели увеличить число правильных ответов с 55 до 95 процентов. Это в случае легкой задачи, но заметный прогресс отмечен и в случае сложной: рост с 55 до 68 процентов.
Удивительно, но алгоритмы ИИ, которым предъявляли те же самые задачи, решали их примерно как голуби. Авторы работы подчеркнули, что птицы при этом применяют только метод проб и ошибок, а также ассоциативное обучение — то есть рассмотрение простых связей между объектами или событиями. Например, если собака обучается вставать в стойку за лакомство, то она становится ассоциативно обучена, поскольку теперь определенные движения для нее ассоциируются с желанной едой.
Секрет успеха недалекого птичьего ума в этом случае — отсутствие явно формулируемых правил (на которые он, по всей видимости, просто не способен). Интеллект человека зачастую полагается именно на них — сначала формулируя, а затем используя набор правил, что, как показывает практика, срабатывает не всегда.
Вдохновляющий пример голубей, использующих принципы ИИ, — хороший аргумент в пользу простых, даже наивных подходов к решению сложных, нетривиальных задач.
Автор: Михаил Орлов