étude sur les pigeons par l’Université de l’Iowa / photo de pigeon par Nandkumar Patel
Un pigeon peut-il rivaliser avec une 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 ont constaté que la « force brute » de l’apprentissage de l’oiseau présente des similitudes avec l’intelligence artificielle.
Les chercheurs ont soumis les pigeons à des tests de catégorisation complexes que la pensée de haut niveau, comme 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, car on leur « apprend » à identifier des modèles et des objets facilement reconnaissables par les humains. Il est vrai que les ordinateurs, en raison de leur énorme capacité de mémoire et de stockage – et de leur puissance croissante dans ces domaines – dépassent de loin tout ce que le cerveau des pigeons peut imaginer.
Pourtant, le processus de base consistant à faire des associations – considéré comme une technique de pensée de bas niveau – est le même pour les pigeons qui passent des tests et pour les dernières avancées de l’IA.
« On entend tout le temps parler des merveilles de l’IA, de toutes les choses étonnantes qu’elle peut faire », déclare Ed Wasserman, professeur de psychologie expérimentale au département des sciences psychologiques et cérébrales de l’Iowa, et auteur correspondant de l’étude. « Il peut battre à plate couture les gens qui jouent aux échecs, ou à n’importe quel jeu vidéo, d’ailleurs. Il peut nous battre à toutes sortes de choses. Comment y parvient-il ? Est-il intelligent ? Non, il utilise le même système ou un système équivalent à celui que le pigeon utilise ici. »
Ces résultats confirment des recherches antérieures suggérant que les pigeons peuvent distinguer les tableaux de Picasso des Monets. Ils sont également capables de compter aussi bien que les primates, de détecter le cancer dans des images radiologiques, de reconnaître des mots et d’avoir une remarquable capacité de mémorisation.
Les chercheurs ont cherché à distinguer deux types d’apprentissage : l’un, l’apprentissage déclaratif, repose sur l’exercice de la raison sur la base d’un ensemble de règles ou de stratégies – un niveau d’apprentissage supérieur attribué principalement aux humains. L’autre, l’apprentissage associatif, est centré sur la reconnaissance et l’établissement de liens entre des objets ou des modèles, tels que, par exemple, « ciel bleu » et « eau mouillée ».
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De nombreuses espèces animales utilisent l’apprentissage associatif, mais seules quelques unes, dont 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 astucieux ? Ou, comme le disent les auteurs de l’étude, avons-nous sous-estimé 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 découvrir.
Chaque pigeon testé recevait un stimulus et devait décider, en picorant un bouton à droite ou à gauche, à quelle catégorie ce stimulus appartenait. Les catégories comprenaient la largeur de ligne, l’angle de ligne, les anneaux concentriques et les anneaux sectionnés. Une réponse correcte donnait droit à une pastille savoureuse ; une réponse incorrecte ne donnait rien. Ce qui rendait le test si exigeant, selon Wasserman, c’est son caractère arbitraire : Aucune règle ou logique ne pouvait aider à déchiffrer la tâche.
« Ces stimuli sont spéciaux. Ils ne se ressemblent pas et ne sont jamais répétés », explique Wasserman, qui étudie l’intelligence des pigeons depuis cinq décennies. « Vous devez mémoriser les stimuli individuels ou les régions à partir desquelles les stimuli se produisent afin d’accomplir la tâche ».
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Chacun des quatre pigeons testés a commencé par répondre correctement dans la moitié des cas. Mais au fil des centaines de tests, le quatuor a fini par augmenter son score pour atteindre une moyenne de 68 % de bonnes réponses.
« Les pigeons sont comme des maîtres de l’IA », dit Wasserman. « Ils utilisent un algorithme biologique, celui que la nature leur a donné, alors que l’ordinateur utilise un algorithme artificiel que les humains lui ont donné ».
Le dénominateur commun est que l’IA et les pigeons emploient tous deux l’apprentissage associatif, et pourtant, c’est ce raisonnement de base qui a permis aux pigeons d’obtenir finalement un bon score. Selon M. Wasserman, si des personnes devaient passer le même test, elles 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 perturbe parce que les gens s’appuient fortement sur des règles ou des stratégies », ajoute Wasserman. « Dans ce cas, ces règles feraient obstacle à l’apprentissage. Le pigeon ne passe jamais par ce processus. Il n’a pas ce processus de réflexion de haut niveau. Mais cela n’entrave pas son apprentissage. En fait, d’une certaine manière, cela le facilite. »
Wasserman voit un paradoxe dans la façon dont l’apprentissage associatif est considéré.
« Les gens sont impressionnés par l’IA qui fait des choses étonnantes en utilisant un algorithme d’apprentissage semblable à celui du pigeon », dit-il, « mais lorsqu’on parle de l’apprentissage associatif chez les humains et les animaux, il est considéré comme rigide et peu sophistiqué. »
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L’étude, intitulée « Resolving the associative learning paradox by category learning in pigeons », a été publiée le 7 février dans la revue Current Biology.
Les co-auteurs de l’étude sont Drew Kain, qui a obtenu un diplôme en neurosciences de l’Iowa en 2022 et qui 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 qui est maintenant une chercheuse postdoctorale à l’Université de Cardiff.
