de Scarlett Howard, Adrian Dyer, Andrew Greentree y Jair García
“Dos, cuatro, seis, ocho; agárrense, no esperen”.
De niños, aprendemos que los números pueden ser pares o impares. Y hay muchas maneras de clasificar los números como pares o impares.
Podemos memorizar la regla de que los números que terminan en 1, 3, 5, 7 o 9 son impares, mientras que los números que terminan en 0, 2, 4, 6 u 8 son pares. O podemos dividir un número por 2, donde el resultado de cualquier número entero significa que el número es par; de lo contrario, debe ser impar.
De manera similar, cuando tratamos con objetos del mundo real, podemos usar el emparejamiento. Si nos sobra un elemento no emparejado, eso significa que el número de objetos era impar.
Hasta ahora, la categorización par e impar, también llamada clasificación de paridad, nunca se había mostrado en animales no humanos . En un nuevo estudio, publicado hoy en la revista Frontiers in Ecology and Evolution , mostramos que las abejas pueden aprender a hacer esto.
¿Por qué la categorización de paridad es especial?
Las tareas de paridad (como la categorización de pares e impares) se consideran conceptos numéricos abstractos y de alto nivel en humanos .
Curiosamente, los humanos demuestran sesgos de precisión, velocidad, lenguaje y relación espacial al categorizar números como impares o pares. Por ejemplo, tendemos a responder más rápido a números pares con acciones realizadas con nuestra mano derecha , y a números impares con acciones realizadas con nuestra mano izquierda.
También somos más rápidos y más precisos al categorizar números como pares en comparación con impares. Y la investigación ha encontrado que los niños suelen asociar la palabra “par” con “derecha” y “impar” con “izquierda”.
Estos estudios sugieren que los humanos pueden haber aprendido sesgos y/o sesgos innatos con respecto a los números pares e impares, que pueden haber surgido a través de la evolución, la transmisión cultural o una combinación de ambos.
No es obvio por qué la paridad podría ser importante más allá de su uso en matemáticas, por lo que los orígenes de estos sesgos siguen sin estar claros. Entender si otros animales pueden reconocer (o pueden aprender a reconocer) los números pares e impares y cómo pueden decirnos más sobre nuestra propia historia con la paridad.
Entrenando a las abejas para que aprendan pares e impares
Los estudios han demostrado que las abejas pueden aprender a ordenar cantidades, realizar sumas y restas simples, unir símbolos con cantidades y relacionar conceptos de tamaño y número .
Para enseñar a las abejas una tarea paritaria, separamos a los individuos en dos grupos. Uno fue entrenado para asociar números pares con agua azucarada y números impares con un líquido de sabor amargo (quinina). El otro grupo fue entrenado para asociar números impares con agua azucarada y números pares con quinina.
Entrenamos abejas individuales usando comparaciones de números pares e impares (con tarjetas que presentaban de 1 a 10 formas impresas) hasta que eligieron la respuesta correcta con un 80 % de precisión.
Sorprendentemente, los respectivos grupos aprendieron a ritmos diferentes. Las abejas entrenadas para asociar números impares con agua azucarada aprendieron más rápido. Su sesgo de aprendizaje hacia los números impares era lo contrario de los humanos, que categorizan los números pares más rápidamente.
Luego probamos cada abeja con nuevos números que no se mostraron durante el entrenamiento. Sorprendentemente, clasificaron los nuevos números de 11 o 12 elementos como pares o impares con una precisión de alrededor del 70 %.
Nuestros resultados mostraron que los cerebros en miniatura de las abejas eran capaces de comprender los conceptos de pares e impares. Entonces, un cerebro humano grande y complejo que consta de 86 mil millones de neuronas , y un cerebro de insecto en miniatura con alrededor de 960,000 neuronas , podrían clasificar los números por paridad.
¿Significa esto que la tarea de paridad fue menos compleja de lo que pensábamos anteriormente? Para encontrar la respuesta, recurrimos a la tecnología bioinspirada.
Creación de una red neuronal artificial simple
Las redes neuronales artificiales fueron uno de los primeros algoritmos de aprendizaje desarrollados para el aprendizaje automático. Inspiradas en las neuronas biológicas, estas redes son escalables y pueden abordar tareas complejas de reconocimiento y clasificación utilizando lógica proposicional .
Construimos una red neuronal artificial simple con solo cinco neuronas para realizar una prueba de paridad. Le dimos a la red señales entre 0 y 40 pulsos, que clasificó como pares o impares. A pesar de su simplicidad, la red neuronal clasificó correctamente los números de pulso como pares o impares con una precisión del 100 %.
Esto nos mostró que, en principio , la categorización de paridad no requiere un cerebro grande y complejo como el de un humano. Sin embargo, esto no significa necesariamente que las abejas y la red neuronal simple usaron el mismo mecanismo para resolver la tarea.
¿Simple o complejo?
Todavía no sabemos cómo las abejas pudieron realizar la tarea de paridad. Las explicaciones pueden incluir procesos simples o complejos. Por ejemplo, las abejas pueden tener:
- elementos emparejados para encontrar un elemento no emparejado
- realizó cálculos de división, aunque las abejas no han demostrado previamente la división
- contó cada elemento y luego aplicó la regla de categorización impar/par a la cantidad total.
Al enseñar a otras especies animales a discriminar entre números pares e impares, y a realizar otras matemáticas abstractas, podemos aprender más sobre cómo surgieron las matemáticas y el pensamiento abstracto en los humanos.
¿Es el descubrimiento de las matemáticas una consecuencia inevitable de la inteligencia? ¿O las matemáticas están relacionadas de alguna manera con el cerebro humano? ¿Son las diferencias entre humanos y otros animales menores de lo que pensábamos anteriormente? Tal vez podamos obtener estas percepciones intelectuales, si solo escuchamos correctamente.
Más información: Scarlett R. Howard et al, Numerosity Categorization by Parity in an Insect and Simple Neural Network, Frontiers in Ecology and Evolution (2022). DOI: 10.3389/fevo.2022.805385 , www.frontiersin.org/articles/1 … evo.2022.805385/full
Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lee el artículo original .
