Cooperando Mini-Brains Muestran Cómo La Inteligencia Evolucionó

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Los humanos pueden deber nuestros cerebros grandes a la cooperación, encuentra un estudio reciente.

Trabajar juntos puede acelerar la evolución del cerebro, de acuerdo con una nueva simulación por computadora.

Cuando se programó para navegar en tareas cooperativas desafiantes, las redes neuronales artificiales creadas por científicos para servir como mini-cerebros "aprendieron" a trabajar juntas, evolucionando el equivalente virtual de la capacidad intelectual potenciada durante generaciones. Los hallazgos apoyan una teoría de larga data de que las interacciones sociales pueden haber desencadenado la evolución del cerebro en los ancestros humanos.

"Es la transición a un grupo cooperativo que puede llevar a la máxima selección de inteligencia", dijo el investigador del estudio Luke McNally, candidato a doctorado en el Trinity College de Dublín. La mayor inteligencia, a su vez, lleva a una cooperación más sofisticada, dijo McNally a WordsSideKick.com. [10 Datos divertidos del cerebro]

También conduce a medios más sofisticados de hacer trampa, agregó.

Neuronas virtuales

McNally y sus colegas utilizaron redes neuronales artificiales como conejillos de indias virtuales para probar la teoría social de la evolución cerebral. Estas redes son el equivalente numérico de cerebros muy simples. Están organizados en nodos, y cada nodo representa una neurona.

"De la misma manera en que las neuronas se excitan unas a otras a través de señales [en el cerebro], estos nodos pasan números entre sí, lo que decide la actividad del siguiente nodo", dijo McNally.

Las redes neuronales también están programadas para evolucionar. Se reproducen, y las mutaciones aleatorias pueden introducir nodos adicionales en sus redes. Al igual que en la evolución del mundo real, si esos nodos son beneficiosos para la red, será más probable que tenga éxito y se reproduzca de nuevo, transmitiendo el impulso cerebral adicional.

Los investigadores asignaron dos juegos diferentes para que jueguen estas redes, cada uno de ellos una analogía para diferentes interacciones sociales. Uno, llamado el dilema del prisionero, coloca a sus participantes en un escenario en el que la cooperación es mejor para ambas partes, pero todavía pueden estar motivados para la carga. En el escenario, dos sospechosos han sido arrestados por un delito. La policía ofrece un acuerdo: Snitch a su compañero y le daremos a ambos una sentencia de mediana longitud. Si no lo haces, fácilmente te condenaremos por un delito menor y tendrás que pasar al menos un poco de tiempo en la cárcel. Pero si no lo haces y el otro prisionero lo hace, estás tomando la caída y estarás en prisión por mucho tiempo.

Es mejor que ambas partes se callen, pero cada una puede verse tentada a correr el riesgo de quejarse y esperar que su pareja sea más noble.

En un segundo escenario, el juego de acumulación de nieve, dos socios tienen que trabajar juntos para excavar en una acumulación de nieve. La mejor opción desde el punto de vista de un socio es dejar que el otro haga toda la excavación. Pero si ambos socios eligen esta ruta, ninguno de los dos saldrá del ventisquero.

Las redes neuronales artificiales no entienden las prisiones o las acumulaciones de nieve, por supuesto, pero se pueden hacer para "jugar" matemáticamente estos juegos, y los ganadores obtienen una recompensa numérica por evitar una sentencia de prisión o excavar en la nieve. McNally y sus colegas organizaron 10 experimentos en los que 50,000 generaciones de redes neuronales se pusieron a trabajar en estos juegos. La inteligencia se midió por el número de nodos agregados en cada red a medida que los jugadores evolucionaban con el tiempo. [10 maneras de mantener tu mente aguda]

Auge del cerebro artificial

Las simulaciones demostraron ser bastante buenas tanto en el Dilema del Prisionero como en el juego de la acumulación de nieve, dijo McNally. Evolucionaron estrategias como las que se ven cuando los humanos juegan estos juegos con otros humanos.

Pero las estrategias de juego no fueron constantes en el tiempo. A medida que las "mutaciones" aleatorias en el programa producían redes con más nodos (una analogía para más inteligencia), la cooperación comenzó a mejorar. Y tan pronto como comenzó la cooperación, la presión evolutiva para los grandes cerebros se disparó.

"Cuando la sociedad comienza a evolucionar desde un escenario de baja cooperación, inicialmente, hacia un escenario más cooperativo, es cuando tenemos la máxima solución para la inteligencia", dijo McNally. En otras palabras, las redes con más nodos tuvieron más éxito en los juegos y, por lo tanto, "vivieron" para reproducir cerebros virtuales cada vez más grandes.

Este circuito de retroalimentación continuó, dijo McNally, con cerebros más grandes que engendraron una "carrera armamentista maquiavélica" en la que una red neuronal descubriría cómo cargar, o hacer trampa, en los dos juegos, lo que a su vez impulsó a otra red neuronal a "aprender" cómo Para detectar a los tramposos y burlarlos. Una red neuronal inteligente podría funcionar iniciando sus interacciones con otra red de manera cooperativa, solo para activar a su compañero y comenzar a hacer trampa, por ejemplo.

Las redes neuronales no son en ninguna parte tan complejas como el cerebro humano, dijo McNally, pero los experimentos virtuales proporcionan una forma de observar la evolución básica en acción sin esperar millones de años. Él y sus colegas ahora están recopilando datos de varias especies de primates para investigar el vínculo entre el tamaño del cerebro (el proxy de la inteligencia utilizada en este estudio) y la inteligencia real.

"Lo que esto indica es que en especies ancestrales para los humanos, podría haber sido la transición a sociedades más cooperativas que impulsaron la evolución de nuestros cerebros", dijo McNally. "Es una confirmación de que esta vieja idea funciona y retiene el agua".

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Suplemento De Vídeo: Mark Pagel: How language transformed humanity.




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