Come i cani imparano le parole

Con i cani neuroimaging in uno scanner fMRI, vediamo le origini canine dell’apprendimento.

Sansone

Fonte: Thomas Hills

Cosa rende un cane in grado di imparare? Una nuova ricerca suggerisce che potrebbe essere il dono della confusione.

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Lascia che lo spacchetti.

Il mio cane, Sansone, ha circa 1,5 anni. Come la maggior parte dei cani, sa che le parole significano cose. Sa che ci sono parole come palla e cammina e sì, e lui sa cosa significano. Naturalmente, questo non è niente in confronto a Chaser, un famoso border collie, che conosceva più di mille parole e poteva recuperare oggetti basati sulla loro etichetta.

Ma ciò che anche Sansone e Chaser hanno imparato è qualcosa di molto più importante delle etichette di ogni singolo oggetto: hanno imparato che un suono può riferirsi a cose (come palle), verbi (come camminare) e ad affermazioni (sì, continua facendo questo). Ciò significa che i nuovi suoni possono riferirsi a cose nuove.

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Il border collie Rico ha fatto qualcosa di ancora più sorprendente per dimostrarlo. Poteva riconoscere che una nuova parola, che non aveva mai sentito prima, andava con un nuovo oggetto. Quando mostrava due oggetti di Rico – un romanzo e uno per il quale conosceva già il nome – era più probabile che selezionasse il romanzo se avesse sentito un nome inedito. Anche i più piccoli lo fanno; gli psicologi dello sviluppo lo chiamano il principio dell’esclusività reciproca.

Recentemente, i cani sono stati addestrati a rimanere distesi durante le scansioni dell’fMRI. Ciò ha permesso ai ricercatori di capire quali parti del cervello del cane sono associate a ricompensa, rilevamento del volto e odori.

In un recente studio di Prichard et al. (2018), avevano i proprietari addestrare i loro cani a discriminare tra due oggetti, come una scimmia e un’anatra. Una volta che i cani hanno potuto discriminare in modo affidabile tra questi oggetti, hanno fatto entrare i cani in uno scanner fMRI amico del cane, e hanno guardato il cervello di ogni cane mentre rispondeva alle parole familiari per i due oggetti, così come due pseudo-parole ai cani non avevo mai sentito prima.

I risultati hanno mostrato che i cani rispondevano in modo diverso alle parole conosciute di quanto non facessero con le pseudo-parole. In particolare, le pseudo-parole hanno mostrato un’attivazione sostanzialmente maggiore rispetto alle parole conosciute, con la maggior parte di questa attivazione che si verifica nella corteccia uditiva e nelle regioni vicine dell’area parietale-temporale.

Questo è diverso dagli umani osservati in un esperimento simile. Gli umani mostrano più attivazione per le parole conosciute, con la maggior parte di questa attivazione in regioni che sono collettivamente chiamate rete semantica generale (giro temporale medio, lobo parietale inferiore posteriore, giroscopio fusiforme e parahippocampale, corteccia prefrontale dorsomediale e giro cingolato posteriore).

Si potrebbe essere tentati di dire che, poiché i cani non mostrano un modello di attivazione simile al modello umano della rete semantica generale, non hanno la semantica. Ma sarebbe come dire che il mio computer non ha la semantica, perché non mostra un modello di attivazione simile. Non ha senso fotografare il mio computer, perché non ha un cervello. Eppure ha semantica, perché l’ho programmata per averli. La semantica non richiede un’area cerebrale specifica.

Gli autori ignorano consapevolmente questo problema dell’inferenza inversa. (Per maggiori informazioni sui problemi inversi inversi nell’imaging, si veda Poldrack, 2011.) Invece, suggeriscono che la regione parietotemporale sembra associata al nuovo rilevamento di parole nei cani. Questa è un’inferenza difficile, ma è abbastanza vera. Tuttavia, è importante ricordare che l’esposizione ripetuta a uno stimolo porta a quella che viene chiamata soppressione della ripetizione. Le aree inizialmente attive diventano meno attive con esposizioni ripetute.

Alcuni ricercatori suggeriscono che ciò abbia a che fare con un fenomeno noto come sharpening (Grill-spector et al, 2006). Affilare è il cervello che migliora nel differenziare ciò che importa da ciò che non importa. Quando senti per la prima volta un segnale strano, potresti guardarti attorno, prestando attenzione a molte cose mentre cerchi di capire di cosa si tratta. Ma più tardi, una volta che ti rendi conto che è la tua nuova suoneria del telefono, il tuo cervello mostra meno attivazione la prossima volta che sente il segnale (ora non così strano).

Più il segnale è familiare, minore è l’attivazione cerebrale. Questo modello di attivazione da generale a specifica è simile a quello che le reti neurali profonde svolgono durante l’allenamento: spesso iniziano con la generalizzazione e l’affilatura.

Questa eccessiva generalizzazione è una forma di confusione. In effetti, potrebbe essere la sensazione di confusione. C’è più attivazione ovunque, poiché il cervello (o la rete neurale) cerca di risolvere ciò che importa da ciò che non importa. Quindi potrebbe essere che l’attivazione nel lobo parietale-temporale segnali davvero la confusione del cane.

Questo è bello, perché suggerisce che i cani sanno che c’è qualcosa da sapere, semplicemente non sanno cosa sia. Si confondono – e questo rende possibile per loro di imparare.

Questa linea di ragionamento spiegherebbe anche perché le persone non mostrano un modello simile. Se ti presenti per un esperimento e qualcuno ti parla un inglese perfetto, tranne in questa situazione in cui dicono una parola assurda, è probabile che crederai che la parola è un’assurdità, che in effetti lo è. Ma i cani probabilmente pensano che stiamo parlando di sciocchezze la maggior parte del tempo, tranne quando stiamo facendo il contatto visivo e ripetendo la stessa parola ripetutamente, che è ciò che i proprietari hanno fatto nell’esperimento.

Jean Piaget ha trascorso buona parte della sua carriera cercando di sottolineare che l’apprendimento richiede confusione. Ha usato la parola ” squilibrio” : quando vieni buttato fuori equilibrio, è quando impari.

Considera quest’idea al contrario. Se una persona pensa di sapere tutto, è probabile che non impareranno molto. Raramente saranno confusi, perché hanno una serie di pacchetti che spiegano tutto (anche le cose di cui non hanno mai sentito parlare). Se sanno tutto, sanno già perché moriamo, perché Jamal Khashoggi è importante e che gli algoritmi possono avere problemi di salute mentale. E se sanno tutto ma non sanno quella roba, allora sanno che quella roba non è importante.

D’altra parte, se riconoscono che ci sono cose che non sanno, allora hanno la capacità di confusione. E la confusione è ciò che fa capire al cervello le cose.

Nella terra dei cani, la capacità di un cane di essere confusa è ciò che rende i cani in grado di imparare.

Immagine di Facebook: VK Studio / Shutterstock

Riferimenti

Prichard, A., Cook, PF, Spivak, M., Chhibber, R., & Berns, G. (2018). Awake fMRI rivela le regioni cerebrali per il rilevamento di nuove parole nei cani. bioRxiv, 178186.

Poldrack, RA (2011). Dedurre gli stati mentali dai dati di neuroimaging: dall’inferenza al contrario alla decodifica su larga scala. Neuron, 72 (5), 692-697.

Grill-Spector, K., Henson, R., & Martin, A. (2006). Ripetizione e cervello: modelli neurali di effetti specifici dello stimolo. Tendenze nelle scienze cognitive, 10 (1), 14-23.