Papagaios são capazes de pensar estatisticamente

Publicando na Nature Communications, a candidata ao doutorado Amalia Bastos e o professor associado Alex Taylor realizaram um experimento para testar papagaios alpinos da Nova Zelândia (Nestor notabilis) em sua capacidade de fazer previsões usando informações estatísticas, físicas e sociais de maneira semelhante a um humano.

No estudo de três partes, seis kea, como são chamados, foram mostrados pela primeira vez que escolher um token de cor preta sempre levava a uma recompensa alimentar, enquanto um token de cor laranja não levava.

Eles foram apresentados a dois frascos de fichas misturadas, um com mais fichas pretas do que laranja e outro com mais laranja do que preto. Um experimentador humano então enfiou a mão em cada jarro e tirou uma ficha escondida em seu punho para que os pássaros não pudessem ver de que cor era.

Kea então teve que prever qual mão eles achavam que segurava a valiosa ficha preta. Os pássaros sempre escolheram a mão que alcançou a jarra com o maior número de fichas pretas, mostrando que podiam usar a frequência relativa das fichas pretas e laranja para fazer uma previsão.

Os experimentadores então testaram se kea poderia combinar outras fontes de conhecimento em suas previsões sobre eventos incertos. Exibiram às aves dois frascos, ambos com uma barreira posicionada no meio entre a parte superior e inferior de modo que apenas as fichas no topo fossem acessíveis. Embora os dois potes tivessem um número igual de fichas pretas e laranja no total, o kea escolheu consistentemente o frasco que tinha um número maior de fichas pretas na metade superior acessível do frasco.

Esta parte do estudo mostrou que as aves eram capazes de combinar informações sobre o mundo físico (neste caso, a presença de uma barreira no meio do jarro) com informações sobre a frequência relativa de fichas, uma habilidade que até agora então foi havia sido demonstrada em bebês humanos.

Por último, os kea foram testados em sua capacidade de incorporar informações sociais em suas previsões. Dois experimentadores pegaram cada um fichas de potes separados, mas um dos experimentadores mostrou um viés: ela sempre tirava uma ficha preta de seu frasco, embora houvesse muito mais fichas laranja do que pretas no frasco. O outro experimentador pegou uma ficha sem olhar, de uma jarra com muito mais fichas pretas do que laranja, que acabou sendo uma ficha preta, mas apenas porque havia mais dessas fichas na jarra.

Quando kea observou os dois experimentadores pegando fichas de potes com a mesma quantidade de fichas, eles escolheram consistentemente o punho oferecido pelo experimentador tendencioso. Até o momento, apenas humanos e chimpanzés demonstraram integrar informações sociais e de frequência dessa maneira.

“Os resultados do estudo são surpreendentes, pois refletem os de bebês e chimpanzés em testes semelhantes”, diz a Sra. Bastos.

“Eles mostram que o kea pode olhar a proporção dos objetos para fazer uma previsão sobre eventos incertos — o que chamamos de inferência estatística. O fato de o kea poder integrar diferentes tipos de informação nessas previsões foi realmente inesperado: esse tipo de integração era pensada como dependente de linguagem.

“Esta é a primeira evidência de que uma ave pode fazer inferências estatísticas verdadeiras e integrar diferentes tipos de informação em suas previsões de eventos incertos.”

O professor associado Taylor diz que um dos aspectos fascinantes do estudo são suas implicações não apenas para a inteligência biológica, mas também potencialmente para a inteligência artificial ou IA.

“Um dos santo graal da pesquisa sobre inteligência artificial é o tipo de raciocínio de senso comum que os humanos mostram, em que reunimos várias fontes de informação em uma única previsão ou julgamento sobre o que acontecerá a seguir no mundo”, diz ele.

“Nosso trabalho sugere que aspectos dessa habilidade provavelmente evoluíram duas vezes em nosso planeta, em primatas e aves.

“Também sugere que, para os pesquisadores de IA que buscam inspiração na inteligência biológica, pode ser útil complementar o foco atual no cérebro dos mamíferos com o trabalho também no cérebro das aves, que são muito diferentes.

“Entender quais processos são compartilhados entre esses dois tipos de cérebro quando confrontados com esses tipos de tarefas pode nos ajudar a entender como criar IA capaz de fazer julgamentos de senso comum mais gerais e realistas.”