buone notizie! Dimostra che non è necessario essere perfetti per portare a termine il lavoro: ScienceAlert

buone notizie!  Dimostra che non è necessario essere perfetti per portare a termine il lavoro: ScienceAlert

Un nuovo studio sul comportamento degli animali mostra che l’utilizzo di una strategia “abbastanza buona” per completare un compito può avere più vantaggi rispetto alla ricerca della perfezione.

I ricercatori dell’Howard Hughes Medical Institute negli Stati Uniti volevano sfidare i metodi tradizionali di ricerca sugli animali, dove diversi comportamenti in attività come l’accoppiamento, la caccia o la fuga dai predatori vengono generalmente confrontati con alcuni metodi migliorati.

Utilizzando algoritmi e modelli teorici, i ricercatori hanno decostruito un modello semplice e ampiamente utilizzato Missione di ricerca alimentare – dove gli animali (come i topi) possono scegliere tra diverse opzioni per ottenere una ricompensa – elaborare un gran numero di strategie alternative per il compito.

I ricercatori volevano analizzare la differenza tra abbastanza buono e perfetto. (Ma e Hermonstad, Progresso scientifico2024)

“Molte di queste strategie non avremmo mai immaginato come possibili modi per risolvere questo compito, ma funzionano così bene che è del tutto possibile che anche gli animali le usino.” Lui dice La fisica Anne Hermundstad.

“Ci danno un nuovo vocabolario per comprendere il comportamento.”

Naturalmente sappiamo che gli animali (incluso l’uomo) sono in grado di risolvere i problemi in molti modi: È ovvio che puoi finire un labirinto o completare un videogioco per tentativi ed errori, ad esempio, o praticando esempi più semplici o imitando altri esempi.

I ricercatori hanno formulato più di un quarto di milione di approcci – o “programmi” – che si collocano tra l’approccio ideale e l’approccio casuale. Alcuni di questi programmi raggiungono i loro obiettivi finali utilizzando meno risorse, il che significa che potrebbero effettivamente essere i migliori.

I ricercatori hanno anche scoperto che, nonostante questi diversi approcci, possono tutti essere compresi in termini di “mutazioni” algoritmiche, in cui le strategie si sono evolute l’una dall’altra con lievi modifiche nei loro passaggi.

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I ricercatori hanno scoperto che circa 4.000 dei programmi prescritti erano “abbastanza buoni” per ottenere risultati e il 90% di essi faceva qualcosa di leggermente diverso dalla strategia ideale.

Questo è importante perché dimostra che sono ancora possibili anche grandi cambiamenti rispetto alla strategia ideale Ottieni risultati che funzionanofornendo allo stesso tempo alcune differenze che potrebbero essere utili in altre attività. La deviazione dalla strategia ottimale può influire negativamente sui risultati dell’obiettivo primario, ma questo compromesso viene compensato quando si tiene conto del multitasking, una situazione che riflette in modo più accurato ciò che tutti affrontiamo ogni giorno.

“Se si pensa a un animale non come a uno specialista progettato per risolvere un solo problema, ma piuttosto a un generalista che risolve molti problemi, questo è un modo davvero nuovo di studiarlo.” Lui dice Il fisico e informatico Tzuhsuan Ma.

Per i ricercatori, i risultati potrebbero spiegare perché un animale non sempre sceglie quello che sembra essere il percorso migliore dal punto A al punto B, o fornire una migliore comprensione di come il cervello valuta le possibilità di successo nel raggiungere un obiettivo data la disponibilità di risorse. risorse.

“Una volta che ti sarai liberato dal perfezionismo, rimarrai sorpreso da quanti modi ci sono per risolvere il problema.” Lui dice Che cosa.

La ricerca è stata pubblicata in Progresso scientifico.

By Orsina Fiorentini

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