Können Tauben mit künstlicher Intelligenz mithalten?

Kann eine Taube mit künstlicher Intelligenz mithalten? Auf einer sehr grundlegenden Ebene, ja. In einer neuen Studie untersuchten Psychologen der University of Iowa die Funktionsweise des Taubengehirns und wie die „rohe Kraft“ des Vogellernens Ähnlichkeiten mit künstlicher Intelligenz aufweist.

Die Forscher gaben den Tauben komplexe Kategorisierungstests, bei deren Lösung hochrangiges Denken, wie z. B. die Verwendung von Logik oder Argumentation, nicht helfen würde. Stattdessen konnten sich die Tauben schließlich durch erschöpfendes Ausprobieren genügend Szenarien im Test merken, um eine Genauigkeit von fast 70 % zu erreichen.

Die Forscher setzen den repetitiven Trial-and-Error-Ansatz der Tauben mit künstlicher Intelligenz gleich. Computer verwenden die gleiche grundlegende Methodik, behaupten die Forscher, indem sie „beigebracht“ werden, wie man Muster und Objekte identifiziert, die von Menschen leicht erkannt werden. Zugegeben, Computer übertreffen aufgrund ihrer enormen Speicher- und Speicherkapazität – und sie werden in diesen Bereichen immer leistungsfähiger – bei weitem alles, was das Taubenhirn heraufbeschwören kann.

Dennoch ist der grundlegende Prozess des Herstellens von Assoziationen – der als Denktechnik auf niedrigerer Ebene angesehen wird – zwischen den Testtauben und den neuesten KI-Fortschritten derselbe.

„Man hört ständig von den Wundern der KI, all den erstaunlichen Dingen, die sie leisten kann“, sagt Ed Wasserman, Stuit-Professor für experimentelle Psychologie am Institut für Psychologie und Gehirnwissenschaften in Iowa und korrespondierender Autor der Studie. „Es kann Leuten beim Schachspielen oder bei jedem Videospiel die Hosen ausziehen. Es kann uns bei allen möglichen Dingen schlagen. Wie macht es das? Ist es schlau? Nein, es verwendet dasselbe oder ein anderes System gleichwertiges System zu dem, was die Taube hier verwendet.“

Die Forscher versuchten, zwei Arten des Lernens herauszuarbeiten: Das eine, das deklarative Lernen, basiert auf der Ausübung von Vernunft auf der Grundlage einer Reihe von Regeln oder Strategien – ein sogenanntes höheres Lernniveau, das hauptsächlich Menschen zugeschrieben wird. Das andere, assoziative Lernen, konzentriert sich auf das Erkennen und Herstellen von Verbindungen zwischen Objekten oder Mustern, wie beispielsweise „himmelblau“ und „wassernass“.

Zahlreiche Tierarten nutzen assoziatives Lernen, aber nur wenige – unter ihnen Delfine und Schimpansen – sind zu deklarativem Lernen fähig.

Doch KI ist in aller Munde, mit Computern, Robotern, Überwachungssystemen und so vielen anderen Technologien, die scheinbar wie Menschen „denken“. Aber ist das wirklich so, oder ist KI einfach ein Produkt schlauen menschlichen Inputs? Oder, wie die Autoren der Studie es ausdrückten, haben wir die Kraft des assoziativen Lernens in der menschlichen und tierischen Kognition zu kurz gebracht?

Wassermans Team entwickelte einen „teuflisch schwierigen“ Test, wie er es nennt, um das herauszufinden.

Jede Testtaube bekam einen Reiz gezeigt und musste durch Drücken eines Knopfes rechts oder links entscheiden, zu welcher Kategorie dieser Reiz gehörte. Die Kategorien umfassten Linienbreite, Linienwinkel, konzentrische Ringe und unterteilte Ringe. Eine richtige Antwort ergab ein schmackhaftes Pellet; eine falsche Antwort brachte nichts. Was den Test so anspruchsvoll machte, sagt Wasserman, ist seine Willkür: Keine Regeln oder Logik würden helfen, die Aufgabe zu entschlüsseln.

„Diese Reize sind etwas Besonderes. Sie sehen einander nicht ähnlich und wiederholen sich nie“, sagt Wasserman, der sich seit fünf Jahrzehnten mit Taubenintelligenz beschäftigt. „Man muss sich die einzelnen Reize oder Regionen merken, aus denen die Reize kommen, um die Aufgabe zu lösen.“

Jede der vier Testtauben begann damit, dass sie etwa die Hälfte der Zeit richtig beantworteten. Aber in Hunderten von Tests verbesserte das Quartett schließlich seine Punktzahl auf durchschnittlich 68 % richtig.

„Die Tauben sind wie KI-Meister“, sagt Wasserman. „Sie verwenden einen biologischen Algorithmus, den die Natur ihnen gegeben hat, während der Computer einen künstlichen Algorithmus verwendet, den Menschen ihnen gegeben haben.“

Der gemeinsame Nenner ist, dass sowohl KI als auch Tauben assoziatives Lernen einsetzen, und doch ist es dieses grundlegende Denken, das es den Tauben ermöglicht, letztendlich erfolgreich zu punkten. Wenn die Leute den gleichen Test machen würden, sagt Wasserman, würden sie schlecht abschneiden und wahrscheinlich aufgeben.

„Das Ziel war zu sehen, inwieweit ein einfacher assoziativer Mechanismus in der Lage ist, eine Aufgabe zu lösen, die uns Probleme bereiten würde, weil sich die Menschen so stark auf Regeln oder Strategien verlassen“, fügt Wasserman hinzu. „In diesem Fall würden diese Regeln dem Lernen im Wege stehen. Die Taube durchläuft diesen Prozess nie. Sie hat nicht diesen hochrangigen Denkprozess. Aber es behindert ihr Lernen nicht. Tatsächlich , in gewisser Weise erleichtert es es.“

Wasserman sieht ein Paradoxon darin, wie assoziatives Lernen betrachtet wird.

„Die Leute sind beeindruckt, dass KI erstaunliche Dinge mit einem Lernalgorithmus vollbringt, der der Taube ähnelt“, sagt er, „aber wenn Leute über assoziatives Lernen bei Menschen und Tieren sprechen, wird es als starr und anspruchslos abgetan.“

Die Studie „Resolving the asociative learning paradox by category learning in pigeons“ wurde am 7. Februar online in der Zeitschrift veröffentlicht Aktuelle Biologie.

Zu den Co-Autoren der Studie gehören Drew Kain, der 2022 in Iowa seinen Abschluss in Neurowissenschaften machte und in Iowa in Neurowissenschaften promoviert; und Ellen O’Donoghue, die letztes Jahr in Iowa in Psychologie promoviert hat und jetzt Postdoktorandin an der Cardiff University ist.