Вероника, казалось бы, обычная домашняя корова, переписывает правила игры для крупного рогатого скота. Забудьте о мирном выпасе; эта Bos taurus использует инструменты, изобретательно применяя палки и метлы, чтобы почесать труднодоступные места. Этот, казалось бы, простой акт, задокументированный в недавнем отчете Current Biology, является первым зарегистрированным случаем гибкого использования инструментов у крупного рогатого скота, поднимая глубокие вопросы о познании животных и самом определении интеллекта.

На протяжении десятилетий использование инструментов считалось отличительной чертой человеческого интеллекта, определяющей характеристикой, отделяющей нас от остального животного мира. Приматы, конечно, давно известны тем, что используют инструменты: от шимпанзе, ловящих термитов модифицированными веточками, до орангутанов, использующих листья в качестве зонтиков. Но открытие использования инструментов у других видов, таких как вороны, использующие проволоку с крючками для извлечения пищи, и теперь корова, чешущая себя метлой, заставляет нас пересмотреть наши антропоцентрические предубеждения.

Наблюдение за поведением Вероники, тщательно задокументированное Антонио Дж. Осуна-Маскаро и Элис М. И. Ауэрсперг, — это не просто причудливый анекдот. Это точка данных, которая бросает вызов существующим моделям ИИ, обученным идентифицировать и классифицировать интеллектуальное поведение. Современные системы ИИ, часто опирающиеся на наборы данных, в значительной степени ориентированные на примеры людей и приматов, могут не распознать действия Вероники как использование инструментов, что подчеркивает критический недостаток в их конструкции: отсутствие разнообразия в данных обучения. Эта предвзятость может привести к неточным оценкам интеллекта животных и потенциально затруднить наше понимание когнитивной эволюции.

«То, что делает Вероника, важно, потому что это демонстрирует когнитивную гибкость, — объясняет доктор Эвелин Хейс, когнитивный этолог, специализирующийся на поведении животных. — Дело не только в использовании объекта; дело в понимании свойств объекта и применении его для решения конкретной проблемы — в данном случае, зуда. Это требует уровня понимания, который мы ранее не приписывали крупному рогатому скоту».

Последствия выходят за рамки научной сферы. Поскольку ИИ все больше интегрируется в нашу жизнь, от оценки кандидатов на работу до постановки медицинских диагнозов, предубеждения, заложенные в этих системах, становятся социальной проблемой. Если ИИ с трудом распознает интеллект у коровы, использующей метлу, как он может неправильно истолковать или недооценить человеческий интеллект, выраженный нетрадиционными способами?

Последние разработки в области ИИ пытаются устранить эти предубеждения. Исследователи изучают такие методы, как «состязательное обучение», когда модели ИИ намеренно подвергаются воздействию разнообразных и сложных примеров, чтобы повысить их устойчивость и уменьшить их зависимость от предвзятых представлений. Другим многообещающим подходом является «трансферное обучение», когда знания, полученные из одной области (например, использование инструментов приматами), переносятся в другую (например, поведение крупного рогатого скота), что позволяет ИИ более эффективно обобщать.

История Вероники служит мощным напоминанием о том, что интеллект проявляется неожиданными способами и что наше понимание познания постоянно развивается. Продолжая разрабатывать системы ИИ, мы должны стремиться к инклюзивности и избегать навязывания собственных предубеждений миру природы. Возможно, научившись распознавать интеллект у коровы с метлой, мы сможем построить ИИ, который будет более справедливым, проницательным и по-настоящему интеллектуальным. Будущее ИИ может зависеть от нашей способности видеть мир глазами коровы.