Según un estudio el cerebro humano funciona más como un motor de búsqueda que como una calculadora.
Durante años las teorías cognitivas han relacionado el cerebro humano con los ordenadores afirmando que el primero completaba las tareas descomponiendo las tareas complejas en una serie de pequeñas decisiones que simplemente afirmaban o negaban. Sin embargo, un reciente estudio parece mostrar que el cerebro ajusta sus pensamientos a la llegada de nuevos datos.
En un estudio publicado este semana en Proceedings of the National Academy of Sciences, el psicolingüista Michael Spivey, profesor asociado de la Cornell University, rastreó los movimientos del ratón de 42 estudiantes mientras trabajaban en un ordenador.
Los estudiantes escuchaban una palabra, tras lo que se les mostraba una imagen. El truco estaba en cómo se pronunciaba la palabra, que podía dar lugar a dos significados diferentes. Cuando la palabra en cuestión se pronunciaba de una manera clara, el ratón se movía en línea recta hacia la imagen que la relacionaba, mientras que si la palabra era confusa, el movimiento del ratón era más lento y con una trayectoria curva. Esto, según Spivey, demuestra que cuando el ser humano se enfrenta a una ambigüedad, las personas los seres humanos estudian los datos limitados que tienen antes de tomar una decisión. Según las antiguas reglas, uno debiera haber esperado que los sujetos del experimento se precipitaran a tomar una solución y después corrigieran la respuesta si se habían equivocado.
De manera curiosa, todo el campo de la inteligencia artificial se ha movido desde el modelo Booleano, según el cual los sistemas se guían a través de unas reglas incrustadas, a un modelo Bayesiano, por el que las máquinas se guían estudiando las acciones pasadas. La probabilidad Bayesiana es la base de los motores de búsquedas
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