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Psicología
Aprender de los Competidores, Aunque Sean Máquinas
13 de Diciembre
de 2010.
Aprender
de los competidores es una forma importante de aprendizaje tanto para
los animales como para los humanos. Un nuevo estudio se ha valido de
técnicas de obtención de imágenes del cerebro para desvelar cómo las
personas y los animales aprenden del fracaso y del éxito.
El equipo, de la Universidad de Bristol, dirigido por Paul Howard-Jones
y Rafal Bogacz, escaneó los cerebros de jugadores cuando se enfrentaban
a un adversario artificial en un videojuego.
En el videojuego, los turnos de cada jugador para actuar se alternaban
con los asignados al ordenador, que controlaba al personaje rival. El
jugador humano y su rival cibernético debían seleccionar una de cuatro
cajas cuyos contenidos simulaban vicisitudes en la recolección de comida
de fuentes naturales.
Los jugadores fueron capaces de aprender de sus propias elecciones
acertadas, pero las elecciones acertadas de su competidor no
incrementaron su actividad neuronal relacionada con tomar decisiones
correctas. En cambio, los fallos inesperados de su competidor sí
generaron en los participantes humanos esta actividad cerebral
adicional. Tales fallos generaron tanto señales de recompensa en los
cerebros de los jugadores, como señales de aprendizaje en regiones
involucradas con la reacción de inhibición. Esto sugiere que nos
beneficiamos de los fracasos de nuestros competidores al aprender qué
decisiones tomadas por ellos les han llevado al fracaso y así evitar
tomarlas nosotros.
Por otro lado, cuando los jugadores estaban observando a su competidor
cibernético tomar decisiones, el cerebro de cada jugador se activaba
como si fueran ellos mismos quienes realizasen tales acciones. Este
fenómeno se presenta cuando observamos las acciones de otros seres
humanos, pero aquí los jugadores sabían que su adversario era sólo un
ordenador, y ni siquiera se le "humanizó" a través de un avatar ni de
otros gráficos animados.
Información adicional en:
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La traducción, la
adaptación y la elaboración de texto adicional de este artículo han sido
realizadas por el equipo de NC&T (Amazings.com)
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