Kunnen we alstublieft alle honingraatcellen tellen? van www.shutterstock.com

De eenvoudige honingbij kan symbolen gebruiken om elementaire wiskunde uit te voeren, inclusief optellen en aftrekken, blijkt uit nieuw onderzoek dat vandaag in het tijdschrift is gepubliceerd Wetenschap Advances.

Bijen hebben miniatuurhersenen, maar ze kunnen elementaire rekenkunde leren.

{youtube}kCucnmIULGU{/youtube}

Ondanks dat ze een brein heeft met minder dan een miljoen neuronen, heeft de honingbij onlangs aangetoond dat ze complexe problemen aankan, zoals het begrip nul begrijpen.

Honingbijen zijn een waardevol model voor het onderzoeken van vragen over neurowetenschappen. In ons laatste onderzoek hebben we besloten om te testen of ze eenvoudige rekenkundige bewerkingen zoals optellen en aftrekken konden leren.

Optellen en aftrekken

Als kinderen leren we dat een plusteken (+) betekent dat we twee of meer hoeveelheden moeten optellen, terwijl een minteken (-) betekent dat we hoeveelheden van elkaar moeten aftrekken.

Om deze problemen op te lossen, hebben we zowel het langetermijn- als het kortetermijngeheugen nodig. We gebruiken het werkgeheugen (kortetermijngeheugen) om de numerieke waarden te beheren tijdens het uitvoeren van de bewerking, en we slaan de regels voor optellen of aftrekken op in het langetermijngeheugen.

Hoewel het vermogen om rekenkundige bewerkingen uit te voeren, zoals optellen en aftrekken, niet eenvoudig is, is het van vitaal belang in menselijke samenlevingen. De Egyptenaren en Babyloniërs toon bewijs van het gebruik van rekenkunde rond 2000 v.Chr., wat bijvoorbeeld handig zou zijn geweest om vee te tellen en nieuwe aantallen te berekenen wanneer vee werd verkocht.

Deze scène toont een veetelling (gekopieerd door de egyptoloog Lepsius). In het middelste register zien we links 835 gehoornde runderen, daarachter zo'n 220 dieren en rechts 2,235 geiten. In het onderste register zien we links 760 ezels en rechts 974 geiten. Wikimedia commons, CC BY

Maar vereist de ontwikkeling van rekenkundig denken een groot brein van primaten, of hebben andere dieren soortgelijke problemen waardoor ze rekenkundige bewerkingen kunnen verwerken? We hebben dit onderzocht met behulp van de honingbij.

Hoe een bij te trainen

Honingbijen zijn centrale voedselzoekers, wat betekent dat een voedselbij naar een plek terugkeert als de locatie een goede voedselbron biedt.

We voorzien bijen tijdens experimenten van een hoge concentratie suikerwater, zodat individuele bijen (allemaal vrouwelijk) naar het experiment blijven terugkeren om voeding voor de korf te verzamelen.

In onze opstelling, wanneer een bij een correct nummer kiest (zie hieronder), ontvangt ze een beloning van suikerwater. Als ze een verkeerde keuze maakt, krijgt ze een bitter smakende kinine-oplossing.

We gebruiken deze methode om individuele bijen gedurende vier tot zeven uur te leren optellen of aftrekken. Elke keer dat de bij vol raakte, keerde ze terug naar de korf en keerde terug naar het experiment om verder te leren.

Optellen en aftrekken bij bijen

Honingbijen werden individueel getraind om een ​​Y-doolhofvormig apparaat te bezoeken.

De bij zou de ingang van het Y-doolhof binnenvliegen en een reeks elementen bekijken die uit één tot vijf vormen bestaan. De vormen (bijvoorbeeld: vierkante vormen, maar in daadwerkelijke experimenten werden veel vormopties gebruikt) zouden een van de twee kleuren zijn. Blauw betekende dat de bij een optelbewerking moest uitvoeren (+1). Als de vormen geel waren, zou de bij een aftrekbewerking moeten uitvoeren (-1).

Voor de taak van plus of min één, zou de ene kant een onjuist antwoord bevatten en de andere kant het juiste antwoord. De kant van de prikkels werd tijdens het experiment willekeurig veranderd, zodat de bij niet zou leren om slechts één kant van het Y-doolhof te bezoeken.

Na het eerste aantal te hebben bekeken, vloog elke bij door een gat naar een beslissingskamer waar ze kon kiezen om naar de linker- of rechterkant van het Y-doolhof te vliegen, afhankelijk van de operatie waarvoor ze was opgeleid.

Het Y-doolhofapparaat dat wordt gebruikt voor het trainen van honingbijen. Scarlett Howard

Aan het begin van het experiment maakten bijen willekeurige keuzes totdat ze konden bedenken hoe ze het probleem konden oplossen. Uiteindelijk leerden bijen meer dan 100 leerproeven dat blauw +1 betekende en geel -1. Bijen zouden de regels dan kunnen toepassen op nieuwe nummers.

Tijdens het testen met een nieuw getal waren bijen 64-72% van de tijd correct optellen en aftrekken van één element. De prestatie van de bij op tests was significant anders dan wat we zouden verwachten als bijen willekeurig zouden kiezen, de zogenaamde kansniveau-prestatie (50% goed/fout).

Dus onze "bijenschool" in het Y-doolhof stelde de bijen in staat om rekenkundige operatoren te gebruiken om op te tellen of af te trekken.

Waarom is dit een complexe vraag voor bijen?

Numerieke bewerkingen zoals optellen en aftrekken zijn complexe vragen omdat ze vereisen twee verwerkingsniveaus. Het eerste niveau vereist een bij om de waarde van numerieke attributen te begrijpen. Het tweede niveau vereist dat de bij numerieke attributen in het werkgeheugen mentaal manipuleert.

Naast deze twee processen moesten bijen ook de rekenkundige bewerkingen in het werkgeheugen uitvoeren - het getal "één" dat moest worden opgeteld of afgetrokken, was niet visueel aanwezig. Het idee van plus één of min "één" was eerder een abstract concept dat bijen in de loop van de training moesten oplossen.

Door aan te tonen dat een bij eenvoudig rekenen en symbolisch leren kan combineren, zijn er tal van onderzoeksgebieden geïdentificeerd om uit te breiden, zoals of andere dieren kunnen optellen en aftrekken.

Implicaties voor AI en neurobiologie

Er is veel belangstelling voor AI en hoe goed computers het zelfleren van nieuwe problemen mogelijk maken.

Onze nieuwe bevindingen laten zien dat het leren van symbolische rekenkundige operatoren om optellen en aftrekken mogelijk te maken, mogelijk is met een miniatuurbrein. Dit suggereert dat er mogelijk nieuwe manieren zijn om interacties van zowel langetermijnregels als werkgeheugen op te nemen in ontwerpen om het snelle AI-leren van nieuwe problemen te verbeteren.

Onze bevindingen laten ook zien dat het begrijpen van wiskundige symbolen als een taal met operatoren iets is dat waarschijnlijk door veel hersenen kan worden bereikt, en helpt verklaren hoeveel menselijke culturen onafhankelijk van elkaar rekenvaardigheden hebben ontwikkeld.

Over de auteur

Scarlett Howard, promovendus, RMIT University; Adrian Dyer, universitair hoofddocent, RMIT University, en Jair Garcia, onderzoeksmedewerker, RMIT University

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanaf The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees de originele artikel.

Verwante Boeken

at InnerSelf Market en Amazon