Monos capuchinos aprenden a usar una pantalla con inteligencia artificial para conseguir comida en la selva de Costa Rica, mientras el sistema reconoce sus rostros y adapta pruebas para estudiar cómo aprenden y toman decisiones en libertad
El sistema CapuchinAI fue probado con 16 monos en la Reserva Forestal de Taboga. La tecnología identifica a cada animal, presenta tareas cognitivas y entrega una recompensa cuando responde correctamente
Una pantalla táctil instalada en medio de la selva consiguió que monos capuchinos aprendieran a interactuar con un sistema de inteligencia artificial para obtener comida. El experimento se realizó en Costa Rica con una tecnología capaz de reconocer individualmente a los animales y registrar sus respuestas sin sacarlos de su entorno natural.
Según información de Infobae, investigadores de Emory University y Georgia Institute of Technology desarrollaron el sistema CapuchinAI, que combina reconocimiento facial, una pantalla táctil, una computadora portátil y un dispensador automático de alimento. La herramienta alcanzó una precisión de 97% para identificar a los monos durante las pruebas.
El objetivo no era enseñarles a los primates a utilizar inteligencia artificial. Los científicos buscaban crear una forma automatizada de estudiar el aprendizaje, la memoria, el control de impulsos y la toma de decisiones mientras los animales permanecen en libertad.
¿Cómo funciona la pantalla con inteligencia artificial?
CapuchinAI fue diseñado para funcionar de manera autónoma en la Reserva Forestal de Taboga, en el noreste de Costa Rica.
El sistema utiliza una computadora Raspberry Pi, una pantalla táctil y un mecanismo que entrega pequeñas porciones de alimento.
Cuando un mono se acerca, una cámara captura su rostro. El software intenta determinar qué individuo está frente a la pantalla y, a partir de su historial, puede presentar una tarea cognitiva.
Si el animal responde correctamente, recibe una recompensa.
El sistema también cuenta con mecanismos para limitar el número de recompensas por sesión. Esto evita que un individuo dominante pueda monopolizar el dispositivo y permite que diferentes animales tengan oportunidades de participar.
16 monos participaron en la primera prueba
La fase piloto involucró a 16 monos capuchinos de cara blanca.
Los investigadores habían entrenado previamente el sistema utilizando imágenes y videos de individuos identificados, de manera que la tecnología pudiera distinguirlos cuando se acercaran al dispositivo.
El reconocimiento facial alcanzó una precisión cercana al 97%, lo que permitió asociar las respuestas con animales específicos.
Este punto es importante para el estudio porque los investigadores no solo quieren saber si los capuchinos pueden resolver una tarea.
También buscan determinar cómo responde cada individuo.
Algunos animales se acercaron rápidamente al dispositivo. Otros necesitaron más tiempo para familiarizarse con él y observaron el comportamiento de sus compañeros antes de participar.
Los monos descubrieron cómo conseguir la recompensa
Los animales tuvieron que aprender la relación entre sus acciones sobre la pantalla y la obtención de alimento.
Durante las pruebas, algunos capuchinos desarrollaron comportamientos inesperados. Uno de los ejemplos descritos por los investigadores fue el de animales que besaban la pantalla en lugar de tocarla directamente con la mano.
Estos comportamientos son relevantes porque muestran que los animales no necesariamente interactúan con una tecnología nueva de la misma manera que lo haría una persona.
Lo importante para los científicos es que varios individuos lograron establecer la relación entre la interacción con el dispositivo y la recompensa.
La inteligencia artificial adapta las pruebas
Una de las características más importantes de CapuchinAI es que no funciona simplemente como una pantalla que entrega comida.
El sistema puede utilizar la información recopilada sobre cada animal para personalizar las tareas cognitivas.
Esto permite registrar el desempeño de los individuos a lo largo del tiempo y comparar sus respuestas.
La tecnología puede utilizarse para estudiar diferentes capacidades, entre ellas:
- Aprendizaje
- Memoria
- Control de impulsos
- Flexibilidad cognitiva
- Toma de decisiones
- Diferencias individuales de comportamiento
De esta manera, los investigadores pueden construir un registro más detallado de las capacidades de cada mono.
¿Por qué hacerlo en la selva y no en un laboratorio?
Los estudios de cognición animal suelen realizarse en ambientes controlados porque los científicos necesitan observar las respuestas de los animales bajo condiciones específicas.
El problema es que un laboratorio no reproduce completamente el entorno natural.
Un mono que participa en una prueba dentro de una habitación cerrada puede comportarse de manera diferente a uno que vive en libertad, rodeado por su grupo, con acceso a alimento, árboles y otros estímulos.
CapuchinAI intenta resolver parte de esa dificultad.
La pantalla se instala directamente en el hábitat de los animales y funciona de manera autónoma. Así, los científicos pueden recopilar información mientras los monos continúan con sus actividades habituales.
El resultado es una combinación entre control experimental y observación en condiciones naturales.
El sistema también evita que otras especies interfieran
El reconocimiento mediante visión artificial tiene otra función.
El dispositivo puede identificar cuándo se acercan animales que no forman parte del experimento y desactivar el sistema para evitar que reciban recompensas.
Esto resulta importante porque el dispositivo está instalado en un entorno abierto donde pueden aparecer otras especies.
La herramienta también registra información que permite a los investigadores conocer quién utilizó la pantalla, qué tarea recibió y cuál fue su respuesta.
Así, una interacción que antes habría requerido la presencia constante de investigadores puede convertirse en un conjunto de datos organizado automáticamente.
Una computadora portátil puede funcionar durante horas
El sistema fue construido utilizando componentes relativamente accesibles.
La plataforma emplea una Raspberry Pi alimentada por batería, además de la pantalla y el dispensador de alimento.
De acuerdo con la información del experimento, el equipo puede funcionar durante varias horas sin necesidad de una intervención constante de los investigadores.
Esto es importante para una tecnología que pretende utilizarse lejos de laboratorios y zonas urbanas.
Además, el diseño busca que el sistema pueda adaptarse a futuros experimentos con otros animales o para estudiar diferentes capacidades cognitivas.
¿Qué pueden descubrir los científicos con esta tecnología?
El principal interés de los investigadores está en poder comparar individuos que viven en libertad.
Dos monos de la misma especie pueden mostrar diferencias importantes en la manera en que aprenden una tarea, recuerdan una experiencia o reaccionan ante una situación nueva.
Con un sistema automatizado, los investigadores pueden repetir las pruebas y relacionar los resultados con la historia de cada animal.
Esto abre la posibilidad de analizar cómo influyen factores como la experiencia, el entorno y las relaciones sociales en el desarrollo de las capacidades cognitivas.
La tecnología todavía se encuentra en una etapa experimental, por lo que sus resultados no significan que la inteligencia de los monos pueda medirse de manera completa mediante una pantalla.
Lo que ofrece es una nueva herramienta para observar determinados comportamientos de forma sistemática.
Un laboratorio que cabe en medio del bosque
La principal novedad de CapuchinAI está en la combinación de varias tecnologías que hasta ahora requerían una mayor intervención humana.
Reconocimiento facial, pantalla táctil, inteligencia artificial y recompensas automáticas permiten convertir una zona de la selva en un punto de observación científica.
Para los investigadores, el valor está precisamente en que los monos pueden participar en las pruebas sin ser trasladados a un laboratorio.
El experimento en Costa Rica muestra que los animales pueden aprender a interactuar con dispositivos tecnológicos incluso dentro de su hábitat natural, mientras los científicos obtienen información individualizada sobre sus respuestas.
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