Ripensare l'incertezza nel processo decisionale degli animali

Quando gli animali si muovono nel loro ambiente, devono continuamente fare delle supposizioni sulle cose che accadono intorno a loro. Alcune creature, inclusi noi umani, possono riflettere sull'Incertezza di queste supposizioni. Ma quando usano realmente le Probabilità per mostrare quell'incertezza? Questa domanda dipende in gran parte da come definiamo l'uso della probabilità. Molte definizioni attuali non reggono perché non possono essere testate. In questo articolo, suggeriamo una nuova definizione che si concentra su due aspetti chiave: 1) la capacità di rappresentare l'incertezza senza essere influenzati dalla provenienza di quell'incertezza, e 2) la capacità di usare quell'incertezza per apprendere nuovi compiti in modo efficace.

#La Sfida dell'Incertezza

Ogni volta che ti trovi di fronte a una situazione in cui devi prendere una decisione, l'incertezza gioca un ruolo importante. Ad esempio, quando attraversi la strada, potresti vedere un'auto in arrivo. Stimare quanto è lontana l'auto e quanto velocemente sta andando può essere complicato. Se pensi di poter attraversare prima che l'auto arrivi, potresti decidere di farlo. Ma cosa succede se le tue stime sono sbagliate? Fare un errore potrebbe essere pericoloso.

L'incertezza è una sfida fondamentale per come percepiamo e interagiamo con il mondo. I nostri cervelli potrebbero gestire questa incertezza in diversi modi. Un modo potrebbe essere quello di riconoscere che ci sono difetti nelle nostre supposizioni e che quindi potrebbe essere meglio aspettare prima di prendere una decisione. Ad esempio, se pensi che ci vogliano cinque secondi per attraversare la strada, ma l'auto impiegherà più tempo per raggiungerti, potresti decidere di attraversare lo stesso. Ma se le condizioni sono difficili, come se fosse buio o piovoso, potresti essere ancora più cauto e scegliere di aspettare.

Questa variazione nel modo in cui percepiamo l'incertezza mostra che i nostri cervelli sono sofisticati. Si adattano in base alle circostanze. Se capisci che l'auto raggiungerà la tua posizione in dieci secondi in una giornata chiara, potresti decidere di attraversare. Ma se il tempo è brutto, potresti scegliere di aspettare che l'auto passi.

#Prove di Rappresentazione dell'Incertezza

La ricerca mostra che gli animali, inclusi gli esseri umani, potrebbero rappresentare la loro incertezza nei compiti decisionali. In vari esperimenti, i soggetti dovevano scegliere tra due opzioni per un premio. Ad esempio, un partecipante potrebbe indicare dove pensa che un gruppo di punti in movimento stia andando. Se indovina correttamente, ottiene un premio. Altrimenti, non ottiene nulla. Interessante notare che, quando viene data loro la possibilità di rinunciare a favore di un premio più piccolo e garantito, i partecipanti spesso scelgono questa opzione quando si sentono incerti su quale sia la strada giusta.

Questo comportamento suggerisce che i soggetti sono in grado di rappresentare la loro incertezza. Se sai che ci sono due strade e una sembra rischiosa, scegliere il premio più piccolo garantito è una scelta intelligente che massimizza i guadagni potenziali a lungo termine.

#Come Rappresentano l'Incertezza gli Animali?

Quando si considera come rappresentare l'incertezza, dovremmo guardare alla teoria della probabilità. Questa teoria funge da solida base per ragionare in condizioni incerte. Anche se molti ricercatori credono che gli animali usino distribuzioni di probabilità per Prendere decisioni, c'è ancora dibattito su come esattamente questo venga fatto. Alcuni sostengono che sia difficile distinguere tra un vero pensiero probabilistico e un pensiero euristico più semplice, che non dipende da strutture di probabilità complesse.

Ad esempio, se stimi la velocità di un'auto, potresti usare un'idea approssimativa di quanto velocemente vadano generalmente le auto. Anche se il tuo ragionamento si basa su probabilità specifiche, potrebbe esserci un processo di pensiero più basilare dietro di esso.

#Il Problema delle Definizioni

Ci sono domande cruciali che necessitano di risposta per definire cosa significa rappresentare una distribuzione di probabilità: cosa significa rappresentare la probabilità stessa, piuttosto che solo qualche variabile correlata? Cosa può contare come questa rappresentazione, e come facciamo a tener conto dei modelli sottostanti che creano queste rappresentazioni?

I ricercatori hanno lottato con queste questioni a causa della mancanza di distinzioni chiare. Per esempio, quasi qualsiasi comportamento può essere spiegato attraverso modelli di probabilità. Questa interpretazione ampia può rendere complicata la definizione di cosa conta come una rappresentazione probabilistica.

#La Nostra Proposta: Invarianza della Fonte e Trasferimento Probabilistico

Per chiarire la comprensione delle rappresentazioni probabilistiche, suggeriamo di concentrarci su due criteri: invarianza della fonte e trasferimento probabilistico.

1. Invarianza della Fonte: Questo significa che una rappresentazione dovrebbe essere in grado di rappresentare l'incertezza attraverso diverse fonti senza essere contaminata dalla fonte specifica. Se una rappresentazione riguarda davvero l'incertezza, dovrebbe rimanere la stessa, anche se la situazione che crea l'incertezza cambia.

2. Trasferimento Probabilistico: Questo aspetto si riferisce alla capacità di utilizzare una rappresentazione dell'incertezza in compiti diversi. Se una rappresentazione consente la generalizzazione a nuovi compiti, suggerisce una vera natura probabilistica.

#Testare le Rappresentazioni dell'Incertezza

Per testare queste idee, potremmo utilizzare vari metodi. Per l'invarianza della fonte, esaminare come cambiano le risposte quando varia la fonte di incertezza può fare luce su se una rappresentazione è focalizzata sull'incertezza stessa o su variabili di disturbo specifiche, come il rumore o il contrasto.

Per il trasferimento probabilistico, potremmo osservare come i soggetti si comportano in diversi compiti che coinvolgono incertezza. Se possono applicare ciò che hanno imparato da un compito a un altro, potrebbe indicare che stanno usando una rappresentazione informata probabilisticamente.

#Il Vantaggio delle Rappresentazioni Probabilistiche

Le rappresentazioni probabilistiche offrono considerevoli vantaggi nella presa di decisioni. Se un individuo è in grado di riconoscere e adattarsi a vari livelli di incertezza, può rispondere in modo più efficiente a una moltitudine di situazioni.

Per gli animali, questa flessibilità consente di prendere decisioni migliori. Ad esempio, un animale che può valutare la propria incertezza potrebbe evitare il pericolo più efficacemente o trovare cibo con maggiore successo adattando le sue strategie in base alle esperienze passate.

#La Relazione con il Machine Learning

C'è un crescente interesse nel colmare il divario tra neuroscienze e machine learning. Comprendere come i cervelli gestiscono l'incertezza può informare lo sviluppo di sistemi AI migliori. Fondando i modelli di machine learning su principi delle neuroscienze, possiamo creare sistemi più robusti in grado di gestire le complessità del mondo reale.

#Conclusione

In breve, comprendere come gli animali, inclusi gli esseri umani, rappresentano l'incertezza è essenziale per afferrare i processi decisionali. Concentrandosi sui principi di invarianza della fonte e trasferimento probabilistico, possiamo iniziare a chiarire cosa significa avere rappresentazioni probabilistiche nel cervello. Questa esplorazione non solo aiuta a comprendere il funzionamento dei sistemi biologici, ma apre anche la strada a progressi nell'intelligenza artificiale e nel machine learning. Man mano che la ricerca continua, l'interazione tra incertezza, presa di decisione e rappresentazione neurale sicuramente fornirà preziose intuizioni.