Para un perfeccionista, lo bueno no es suficiente: tiene que ser perfecto. Así es también como los neurocientíficos observan las estrategias de los animales para encontrar comida o cazar presas, por ejemplo, llegan a una forma óptima de realizar la tarea. Pero no es así como funcionan las cosas en la naturaleza
Los animales (y muchos humanos) suelen elegir el mejor resultado con el menor esfuerzo. Optan por el enfoque que es lo suficientemente bueno para hacer el trabajo, pero que requiere el menor esfuerzo. Al fin y al cabo, eso les deja tiempo y energía para hacer otras tareas. En un nuevo estudio, los investigadores se centran precisamente en esos métodos menos óptimos de resolver un problema.
No querer ser perfecto
Y así resulta que hay muchas formas en que un animal puede realizar una simple tarea de búsqueda de comida, además del único método perfecto, que puede no ser tan perfecto para el animal en absoluto porque requiere demasiada energía. Además, los investigadores descubrieron que algunas de las opciones menos perfectas funcionaban casi tan bien como la estrategia óptima, pero exigían mucho menos esfuerzo. Esto dejaba a los animales tiempo y energía para realizar otras tareas.
“Una vez que te liberas de la idea de tener que ser perfecto, te sorprende la cantidad de formas que hay de resolver un problema”, afirma Tzuhsuan Ma, líder de la investigación. Sabio mensaje, aún podemos aprender mucho de los animales.
Formas nunca antes pensadas
Los investigadores decidieron centrarse en esas estrategias “suficientemente buenas” para averiguar cómo funciona el cerebro en el mundo real. “Muchas de estas estrategias nunca se nos habrían ocurrido como posibles formas de resolver esta tarea, pero funcionan bien, por lo que es muy posible que los animales también las utilicen en la vida real”, afirma la investigadora Ann Hermundstad. “Ofrecen así una nueva forma de entender el comportamiento”.
La investigación comenzó hace tres años, cuando Ma se preguntó qué estrategias diferentes podría utilizar un animal para realizar una tarea sencilla, pero común: elegir entre dos opciones en las que la probabilidad de recompensa cambia con el tiempo. Consideremos lo siguiente: hay dos lugares en los que hay comida en uno de ellos. ¿Cómo hacen los animales para llegar allí lo antes posible?
Un cuarto de millón de soluciones
Los investigadores utilizaron un modelo informático para estudiar estrategias que iban desde la elección óptima hasta soluciones completamente aleatorias: resultó que se podían generar un cuarto de millón de posibilidades. En primer lugar, los científicos se fijaron en las de mejor rendimiento. Y se sorprendieron: con ellas se conseguía el mismo resultado que con la estrategia óptima, pero con mucho menos esfuerzo.
“Nos decepcionó un poco”, dice Ma. “Hemos estado buscando estas estrategias de solución todo este tiempo, y todas siguen el mismo cálculo que los animales en la naturaleza ya podían derivar sin todo este esfuerzo”.
La categoría suficientemente buena
Pero los investigadores siguieron buscando. Estaban convencidos de que tenía que haber algoritmos que fueran buenos, pero diferentes de la estrategia óptima. Una vez que buscaron más allá de las mejores opciones, las encontraron. Resultó que había unos 4000 que entraban en la categoría de “suficientemente buenos”. Y lo que es más importante, en más del 90 % de los casos se trataba de estrategias nuevas.
Luego dieron un paso más: ¿cómo podían averiguar qué estrategia utilizaba un animal? Descubrieron que pequeños cambios en la estrategia óptima pueden provocar grandes cambios de comportamiento, mientras que el rendimiento sigue siendo el mismo.
No es un especialista, sino un generalista
“Si tenemos en cuenta que un animal no es un especialista optimizado para resolver un solo problema, sino un generalista que resuelve muchos problemas diferentes, esta es realmente una nueva forma de estudiarlo”, afirma Ma.
“En última instancia, es esencial comprender bien el comportamiento de un animal para averiguar cómo resuelve el cerebro distintos tipos de problemas, incluidos algunos que nuestros mejores sistemas artificiales solo pueden resolver de forma ineficaz o no resolver en absoluto”, afirma Hermundstad. “El descubrimiento más importante es que los animales pueden utilizar estrategias para buscar comida muy distintas de las que pensábamos inicialmente”.