Les pigeons peuvent-ils rivaliser d’intelligence avec l’intelligence artificielle ?


Un pigeon peut-il rivaliser d’intelligence avec l’intelligence artificielle ? A un niveau très basique, oui.

Dans une nouvelle étude, des psychologues de l’Université de l’Iowa ont examiné le fonctionnement du cerveau du pigeon et comment la « force brute » de l’apprentissage de l’oiseau partage des similitudes avec l’intelligence artificielle.

Les chercheurs ont donné aux pigeons des tests de catégorisation complexes qu’une réflexion de haut niveau, telle que l’utilisation de la logique ou du raisonnement, n’aiderait pas à résoudre. Au lieu de cela, les pigeons, en vertu d’essais et d’erreurs exhaustifs, ont finalement été capables de mémoriser suffisamment de scénarios dans le test pour atteindre une précision de près de 70 %.

Les chercheurs assimilent l’approche répétitive par essais et erreurs des pigeons à l’intelligence artificielle. Les ordinateurs utilisent la même méthodologie de base, affirment les chercheurs, « apprenant » à identifier des modèles et des objets facilement reconnaissables par les humains. Certes, les ordinateurs, en raison de leur énorme capacité de mémoire et de stockage – et de plus en plus puissants dans ces domaines – dépassent de loin tout ce que le cerveau de pigeon peut évoquer.

Pourtant, le processus de base de création d’associations – considéré comme une technique de réflexion de niveau inférieur – est le même entre les pigeons qui passent des tests et les dernières avancées de l’IA.

« Vous entendez tout le temps parler des merveilles de l’IA, de toutes les choses incroyables qu’elle peut faire », déclare Ed Wasserman, professeur Stuit de psychologie expérimentale au Département des sciences psychologiques et cérébrales de l’Iowa et auteur correspondant de l’étude. « Il peut battre le pantalon des gens qui jouent aux échecs, ou à n’importe quel jeu vidéo, d’ailleurs. Il peut nous battre à toutes sortes de choses. Comment fait-il? Est-ce intelligent? Non, il utilise le même système ou un système équivalent à ce que le pigeon utilise ici. »

Les chercheurs ont cherché à démêler deux types d’apprentissage : le premier, l’apprentissage déclaratif, repose sur l’exercice de la raison sur la base d’un ensemble de règles ou de stratégies – un soi-disant niveau d’apprentissage supérieur attribué principalement aux personnes. L’autre, l’apprentissage associatif, se concentre sur la reconnaissance et l’établissement de liens entre des objets ou des motifs, tels que, par exemple, « bleu ciel » et « mouillé par l’eau ».

De nombreuses espèces animales utilisent l’apprentissage associatif, mais seules quelques-unes – parmi lesquelles les dauphins et les chimpanzés – sont considérées comme capables d’apprentissage déclaratif.

Pourtant, l’IA fait fureur, avec des ordinateurs, des robots, des systèmes de surveillance et tant d’autres technologies qui semblent « penser » comme les humains. Mais est-ce vraiment le cas, ou l’IA est-elle simplement le produit d’apports humains rusés ? Ou, comme le disent les auteurs de l’étude, avons-nous compromis le pouvoir de l’apprentissage associatif dans la cognition humaine et animale ?

L’équipe de Wasserman a conçu un test « diaboliquement difficile », comme il l’appelle, pour le savoir.

Chaque pigeon test se voyait montrer un stimulus et devait décider, en appuyant sur un bouton à droite ou à gauche, à quelle catégorie appartenait ce stimulus. Les catégories comprenaient la largeur de ligne, l’angle de ligne, les anneaux concentriques et les anneaux sectionnés. Une bonne réponse a donné une pastille savoureuse; une réponse incorrecte n’a rien donné. Ce qui a rendu le test si exigeant, dit Wasserman, c’est son caractère arbitraire : aucune règle ou logique n’aiderait à déchiffrer la tâche.

« Ces stimuli sont spéciaux. Ils ne se ressemblent pas et ne se répètent jamais », explique Wasserman, qui étudie l’intelligence des pigeons depuis cinq décennies. « Vous devez mémoriser les stimuli individuels ou les régions d’où les stimuli se produisent afin d’accomplir la tâche. »

Chacun des quatre pigeons de test a commencé par répondre correctement environ la moitié du temps. Mais après des centaines de tests, le quatuor a finalement augmenté son score à une moyenne de 68% à droite.

« Les pigeons sont comme des maîtres de l’IA », déclare Wasserman. « Ils utilisent un algorithme biologique, celui que la nature leur a donné, alors que l’ordinateur utilise un algorithme artificiel que les humains leur ont donné. »

Le dénominateur commun est que l’IA et les pigeons utilisent tous deux l’apprentissage associatif, et pourtant c’est cette réflexion de base qui a permis aux pigeons de marquer avec succès. Si les gens devaient passer le même test, dit Wasserman, ils obtiendraient de mauvais résultats et abandonneraient probablement.

« Le but était de voir dans quelle mesure un mécanisme associatif simple était capable de résoudre une tâche qui nous dérangerait parce que les gens s’appuient tellement sur des règles ou des stratégies », ajoute Wasserman. « Dans ce cas, ces règles entraveraient l’apprentissage. Le pigeon ne passe jamais par ce processus. Il n’a pas ce processus de réflexion de haut niveau. Mais cela ne gêne pas leur apprentissage. En fait , à certains égards, cela le facilite. »

Wasserman voit un paradoxe dans la façon dont l’apprentissage associatif est perçu.

« Les gens sont impressionnés par l’IA qui fait des choses incroyables en utilisant un algorithme d’apprentissage un peu comme le pigeon », dit-il, « mais quand les gens parlent d’apprentissage associatif chez les humains et les animaux, il est considéré comme rigide et peu sophistiqué. »

L’étude, « Résoudre le paradoxe de l’apprentissage associatif par l’apprentissage par catégorie chez les pigeons », a été publiée en ligne le 7 février dans la revue Biologie actuelle.

Les co-auteurs de l’étude incluent Drew Kain, qui a obtenu un diplôme en neurosciences de l’Iowa en 2022 et poursuit un doctorat en neurosciences à l’Iowa ; et Ellen O’Donoghue, qui a obtenu un doctorat en psychologie à l’Iowa l’année dernière et est maintenant boursière postdoctorale à l’Université de Cardiff.

Les National Institutes of Health ont financé la recherche.

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