Según un nuevo estudio del MIT y la Universidad de Harvard, los bebés de tan solo 10 meses pueden evaluar cuánto valora alguien un objetivo en particular al observar cuán duro está dispuesto a trabajar para lograrlo.
Esta capacidad requiere la integración de información sobre los costos de obtener una meta y el beneficio obtenido por la persona que la busca, lo que sugiere que los bebés adquieren una intuición muy temprana sobre cómo las personas toman decisiones.
"Los bebés están lejos de experimentar el mundo como una 'confusión floreciente'", dice el autor principal Shari Liu, refiriéndose a una descripción del filósofo y psicólogo William James sobre la primera experiencia del mundo del bebé ". Interpretan las acciones de las personas".en términos de variables ocultas, incluido el esfuerzo que [las personas] gastan en producir esas acciones, y también el valor de los objetivos que esas acciones logran ".
"Este estudio es un paso importante para tratar de comprender las raíces de la comprensión del sentido común de las acciones de otras personas. Muestra de manera bastante sorprendente que, en cierto sentido, la matemática básica que está en el corazón de cómo piensan los economistas sobre la elección racional esmuy intuitivo para los bebés que no saben matemáticas, no hablan y apenas pueden entender algunas palabras ", dice Josh Tenenbaum, profesor del Departamento de Ciencias del Cerebro y Cognitivas del MIT, miembro central del Centro conjunto MIT-Harvardpara cerebros, mentes y máquinas CBMM, y uno de los autores del artículo.
Tenenbaum ayudó a dirigir el equipo de investigación junto con Elizabeth Spelke, profesora de psicología en la Universidad de Harvard y miembro principal de CBMM, en cuyo laboratorio se realizó la investigación. Liu, el autor principal del artículo, es un estudiante graduado en Harvard. Postdoc CBMMTomer Ullman también es autor del artículo, que aparece en la edición en línea del 23 de noviembre de ciencia .
valor de cálculo
Investigaciones anteriores han demostrado que los adultos y los niños mayores pueden inferir las motivaciones de alguien al observar cuánto esfuerzo ejerce esa persona para lograr una meta.
El equipo de Harvard / MIT quería aprender más acerca de cómo y cuándo se desarrolla esta habilidad. Los bebés esperan que las personas sean consistentes en sus preferencias y sean eficientes en la forma en que logran sus objetivos, según encontraron estudios anteriores. La pregunta planteada en este estudiofue si los bebés pueden combinar lo que saben sobre el objetivo de una persona y el esfuerzo requerido para lograrlo, para calcular el valor de ese objetivo.
Para responder a esa pregunta, los investigadores mostraron videos animados de bebés de 10 meses de edad en los que un "agente", un personaje de dibujos animados con forma de pelota que rebota, intenta alcanzar un objetivo determinado otro personaje de dibujos animados.videos, el agente tiene que saltar sobre paredes de diferentes alturas para alcanzar la meta. Primero, los bebés vieron al agente saltar sobre una pared baja y luego rehusarse a saltar sobre una pared de mediana altura. Luego, el agente saltó sobre el medio.altura de pared para alcanzar una meta diferente, pero se negó a saltar sobre una pared alta para alcanzar esa meta.
A los bebés se les mostró una escena en la que el agente podía elegir entre los dos objetivos, sin obstáculos en el camino. Un niño adulto o mayor asumiría que el agente elegiría el segundo objetivo, porque el agente había trabajado más duro para alcanzarese objetivo en el video visto anteriormente. Los investigadores encontraron que los niños de 10 meses también llegaron a esta conclusión: cuando se mostró al agente eligiendo el primer objetivo, los bebés miraron la escena más tiempo, indicando que estaban sorprendidos por ese resultado.del tiempo de observación se usa comúnmente para medir la sorpresa en los estudios de bebés.
Los investigadores encontraron los mismos resultados cuando los bebés observaron a los agentes realizar el mismo conjunto de acciones con dos tipos diferentes de esfuerzo: subir rampas de inclinación variable y saltar a través de espacios de ancho variable.
"En nuestros experimentos, descubrimos que los bebés se veían más largos cuando el agente eligió aquello para lo que había ejercido menos esfuerzo, lo que demuestra que deducen la cantidad de valor que los agentes otorgan a las metas de la cantidad de esfuerzo que realizan para alcanzar estas metas", Dice Liu.
Los resultados sugieren que los bebés pueden calcular cuánto valora otra persona algo en función de cuánto esfuerzo ponen en conseguirlo.
"Este documento no es el primero en sugerir esa idea, pero su novedad es que muestra que esto es cierto en bebés mucho más pequeños de lo que nadie haya visto. Estos son bebés preverbales, que no están haciendo mucho, pero parecenentender las acciones de otras personas de esta manera sofisticada y cuantitativa ", dice Tenenbaum, quien también está afiliado al Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT.
Los estudios de bebés pueden revelar profundos puntos en común en la forma en que pensamos a lo largo de nuestras vidas, sugiere Spelke. "Conceptos abstractos e interrelacionados, como el costo y el valor - conceptos en el centro de nuestra psicología intuitiva y de la teoría de la utilidad en filosofía y economía- puede originarse en un sistema emergente temprano por el cual los bebés entienden las acciones de otras personas ", dice ella.
inteligencia de modelado
En los últimos 10 años, los científicos han desarrollado modelos informáticos que se acercan a replicar cómo los adultos y los niños mayores incorporan diferentes tipos de información para inferir los objetivos, intenciones y creencias de otras personas. Para este estudio, los investigadores se basaron en ese trabajo,especialmente el trabajo de Julian Jara-Ettinger PhD '16, quien estudió preguntas similares en niños en edad preescolar. Los investigadores desarrollaron un modelo de computadora que puede predecir qué bebés de 10 meses inferirían sobre las metas de un agente después de observar las acciones del agente.El nuevo modelo también plantea la capacidad de calcular el "trabajo" o la fuerza total aplicada a distancia como una medida del costo de las acciones, que los investigadores creen que los bebés pueden hacer en un nivel intuitivo.
"Los bebés de esta edad parecen entender ideas básicas de la mecánica newtoniana, antes de que puedan hablar y antes de que puedan contar", dice Tenenbaum. "Están reuniendo una comprensión de las fuerzas, incluidas cosas como la gravedad, y también tienenalguna comprensión de la utilidad de una meta para otra persona "
La construcción de este tipo de modelo es un paso importante hacia el desarrollo de inteligencia artificial que replica el comportamiento humano con mayor precisión, dicen los investigadores.
"Tenemos que reconocer que estamos muy lejos de construir sistemas de inteligencia artificial que tengan algo parecido al sentido común incluso de un niño de 10 meses", dice Tenenbaum. "Pero si podemos entender en términos de ingeniería las teorías intuitivas queincluso estos bebés pequeños parecen tener, eso es de esperar que sea la base para construir máquinas que tengan una inteligencia más humana ".
Aún sin respuesta están las preguntas sobre cómo y cuándo surgen estas habilidades intuitivas en los bebés.
"¿Los bebés comienzan con una pizarra completamente en blanco, y de alguna manera pueden construir esta maquinaria sofisticada? ¿O comienzan con una comprensión rudimentaria de los objetivos y creencias, y luego construyen la maquinaria sofisticada? ¿O es todorecién construido ", dice Ullman.
Los investigadores esperan que los estudios de bebés incluso más pequeños, quizás de hasta 3 meses de edad, y los modelos computacionales de aprendizaje de teorías intuitivas que el equipo también está desarrollando, puedan ayudar a arrojar luz sobre estas preguntas.
Este proyecto fue financiado por la National Science Foundation a través del Centro para Cerebros, Mentes y Máquinas, con sede en el Instituto McGovern para la Investigación del Cerebro del MIT y dirigido por el MIT y Harvard.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Anne Trafton. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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