La gran mayoría de los datos sobre cognición en primates provienen históricamente de laboratorios, donde los animales son estudiados en cautiverio o sometidos a pruebas bajo condiciones restrictivas.
Ahora, un grupo de científicos ha desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) que busca cambiar eso: llevar las pruebas cognitivas directamente al hábitat de los primates.
El modelo llamado CapuchinAI fue probado en monos capuchinos (Cebus capucinus) en la Reserva Forestal de Taboga, en Costa Rica, detalla un estudio publicado en American Journal of Primatology.
Cuando un mono se aproxima, el sistema lo identifica mediante reconocimiento facial, le presenta en una pantalla táctil una tarea adaptada y entrega una recompensa de comida si la completa correctamente.
Para habituar a los animales a esta dinámica, los investigadores diseñaron un estímulo inicial: un cuadrado azul en la pantalla que, al ser tocado, activa el dispensador de plátano.
Las pruebas demostraron que el modelo identifica individuos de capuchinos con un 97 % de precisión. Asimismo, los monos aprendieron rápidamente esta asociación entre pantalla y recompensa.
Al principio, los autores observaron cómo uno de los monos "golpea la pantalla táctil y sale una rodaja de plátano". Tras darse cuenta de que salía una recompensa, el primate volvió a interactuar con la pantalla.
"Era casi como si pudieras verlo darse cuenta: '¡Ah, eso es lo que hay que hacer, tocar la pantalla!' Fue increíble ver a un individuo aprender algo tan rápido", narra Federico Sánchez, coautor principal de la investigación en un comunicado de la Universidad de Emory.
El modelo también reveló diferencias individuales: algunos monos aprenden rápido, otros observan a sus compañeros antes de acercarse. Muchos se acercaron a besar la pantalla azul para obtener una rodaja de plátano.
El sistema limita además las recompensas por sesión para evitar que un individuo dominante monopolice la plataforma. Los pizotes —parientes de los mapaches— también intentaron manipular el aparato, según los investigadores.
El sistema de CapuchinAI fue capaz de reconocer facialmente al menos a seis ejemplares diferentes. Mientras más entrenamiento tiene con ellos, más puede aprender sobre su comportamiento en la selva.Capuchinos de Taboga/Federico Sánchez
Los estudios en laboratorios podrían estar sesgados, ya que el animal no interactúa dentro de su entorno natural. Experimentos realizados en libertad ofrecen contextos sociales y ecológicos válidos, pero son difíciles de diseñar y controlar.
"Estoy tratando de cerrar esa brecha", argumenta la antropóloga y coautora principal Marcela Benítez. Para la experta, el cerebro de los primates "no evolucionó en un laboratorio, lo hizo en entornos complejos y competitivos".
Pero la comprensión de los primates "rara vez se estudia en libertad porque el control experimental necesario para medir la cognición es difícil en entornos impredecibles", agrega.
En declaraciones recogidas por el New York Times, Benítez dice que "si se busca saber cómo los primates toman decisiones, si queremos entender cómo usan estos grandes cerebros que desarrollaron, tenemos que ponerlo realmente en el contexto del mundo en el que se desenvuelven".
Sánchez, por su parte, concuerda: "Estudiar a los individuos en sus entornos naturales, donde hay toneladas de variaciones en sus experiencias de vida, nos permite aprender cómo las influencias ambientales los moldearon".
El modelo fue entrenado con imágenes de seis capuchinos, pero el sitio de campo tiene cerca de 100 ejemplares: "No teníamos video de alta calidad de todos estos individuos, lo cual es necesario para entrenar el modelo", reconoce Sánchez. No obstante, los videos generados en campo se usarán para ampliar el catálogo de reconocimiento.
En las siguientes fases, los investigadores probarán un software capaz de ofrecer una biblioteca de tareas adaptadas al nivel de cada mono —como pruebas de control de impulsos o flexibilidad cognitiva—, permitiendo que la máquina reconozca al individuo y reanude la prueba exactamente donde la dejó en la sesión anterior.
"Nuestra metodología de IA no reemplaza la necesidad de investigadores humanos en el campo. Es esencial tener conjuntos de datos ricos y observacionales recopilados por personas que trabajan sobre el terreno", aclara Benítez.
Cuando algunos monos identificaron que la interacción daba recompensas, otros compañeros curiosos se acercaron.Capuchinos de Taboga/Federico Sánchez
Los autores esperan que otros investigadores adapten CapuchinAI para distintas especies de primates silvestres.
Este sistema "permite comprender más profundamente a individuos sobre los que ya tenemos datos a través de la observación de campo. Ahora podemos automatizar sus pruebas cognitivas y cuantificar los hallazgos. Es una forma de entrar en las mentes detrás de las personalidades", señala Sánchez.
"Es una nueva y poderosa herramienta en el kit de herramientas de la primatología", concluye Benítez.