Güvercinler İnsanlardan Daha mı Zeki?

 

Bu sorunun sorulmasına vesile olan ilginç bir araştırma (“Are birds smarter than mathematicians?”) birkaç ay önce Journal of Comparative Psychology’de yayınlandı:

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20175592

Hayvanların belirsizlik içeren bazı özel problemlerde insanlardan daha rasyonel (olası kazancı maksimize eden) tercihler yaptığı biliniyor (Arkes & Ayton, 1999). Bu durumun sebebi olarak genellikle insanların problemin gerektirdiğinden daha karmaşık düşünmeleri, özel olarak da konuyla ilgili eski bilgilerini ve sosyal bağlamı gereksiz bir şekilde problemin çözümünde kullanmaya çalışmaları gösteriliyor (Stanovich, 2004). Dolayısıyla hayvanlar insanlardan daha zeki oldukları için değil, paradoksal bir şekilde daha az zeki oldukları için bu tür özel problemlerde insanlardan daha rasyonel davranabiliyorlar.

Herbranson ve Schroeder (2010) insan zekasını yeniden tartışmaya açan araştırmalarında güvercinlerin Monty Hall probleminde insanlara kıyasla nasıl bir performans göstereceğini bulmayı amaçlamışlar. Monty Hall problemi (içinde matematikçilerin de bulunduğu) birçok kişi tarafından kolayca çözülemeyen ve insanların kendilerine doğru çözüm gösterildikten sonra bile yanlış çözümde ısrar ettikleri bir olasılık problemi. (Monty Hall problemini hatırlamak isteyenler bu blogda daha önce yayınladığımız Kargalar, Keçiler ve Taksiler yazımıza bakabilirler.)

Araştırmadaki ilk deneyin prosedürü orijinal Monty Hall’un düzeneğine benzetilmeye çalışılmış. Orijinal Monty Hall’da bir yarışma ortamı, sunucunun stratejisi hakkında akıl yürütme imkanı ve soruya tek seferde cevap verebilme hakkı vardır. Burada ise düzenek güvercinlerin yapabileceği hale gelecek şekilde biraz değiştirilmiş. Deneyde 6 güvercin var ve deney klasik bir Skinner kutusunda geçiyor. Güvercinlerin önünde yemeği bulmak için gagalayabilecekleri 3 tane tuş var. Deney başladığında bu tuşlardan bir tanesi bir bilgisayar programı tarafından rastgele seçiliyor ve bu seçilen tuş gagalandığında ödül verecek olan tuş oluyor. İlk önce bu 3 tuş beyaz ışıkla ışıklandırılmış durumda. Güvercin bu 3 tuştan herhangi birini gagaladığında ışıklar bir süreliğine sönüyor ve bu sürede bilgisayar ödülün olmadığı tuşu (eğer güvercinin ilk gagaladığı tuşta ödül varsa kalan 2 tuştan herhangi birini) pasif hale getiriyor. Yani güvercin bu tuşu ne kadar gagalarsa gagalasın, bu tuş hiçbir şekilde tepki vermeyecek şekilde ayarlanıyor. Bu durum orijinal Monty Hall’da sunucunun ödül olmayan (arkasında keçi bulunan) herhangi bir kapıyı açmasına denk geliyor. Kalan 2 tuş (güvercinin ilk gagaladığı tuş ve diğer tuş) yeşil ışıkla ışıklandırılıyor. Buradan sonra güvercin ödülün bulunduğu tuşu gagalarsa ödül, yani yem veriliyor; diğer tuşu gagalarsa hiçbir şey verilmiyor. Bu prosedürde aslında bakılan şey şu: Güvercin kalan 2 tuştan birini gagalaması gerektiğinde yine ilk gagaladığını mı yoksa diğer tuşu mu seçecek? Yani bakılan şeyin orijinal Monty Hall’daki karşılığı, sunucu arkasında arabanın olmadığı kapıyı açtıktan sonra yarışmacının ilk seçtiği kapıda ısrar etmesi ya da diğer kapıya geçmeyi tercih etmesi durumu. Monty Hall’da olduğu gibi burada da optimal strateji ilk seçilende ısrar etmemek, tercih değiştirmek.

Veriler güvercinlerin 1. ve 30. günlerdeki denemelerin ortalama yüzde kaçında diğer tuşa geçtiklerine bakılarak inceleniyor. 1. gün 10 denemeyle başlıyor ve her geçen gün deneme sayısı arttırılarak 30. gün bu sayı 100’e ulaşıyor. Sonuçlar 1. gün güvercinlerin toplam denemelerin yaklaşık yüzde 36’sında diğer tuşu seçtiklerini (ki yüzde 50 gibi bir sonuç elde edilmediği için bu, güvercinlerin rastgele bir tuşu seçmedikleri anlamına geliyor), 30. gün denemelerinin ise yaklaşık yüzde 96’sında diğer tuşa geçtiklerini gösteriyor. Yani güvercinlerin 1 ay sonunda optimal stratejiye rahatlıkla ulaştığını görüyoruz.

İlk deneyde hayvanlar her bir tuşu gagaladıklarında ne sıklıkla ödül aldıklarını deneme-yanılma yöntemi ile görüyorlar ve bu yüzden de zaman içinde diğer tuşu seçmenin daha fazla ödül kazandırdığını öğrendikleri için sürekli diğer tuşu seçmeye başlıyorlar. Bu durum “30 gün boyunca devam eden deney sonucunda en avantajlı stratejinin hangisi olduğunu öğrenmek pek de zor olmasa gerek” fikrini akla getirebilir. Klasik Monty Hall probleminde insanların doğru tercih yapıp yapamadıklarını göstermek için tek bir hakkı bulunuyor. 30 gün boyunca tercih yapıp ne tür tercihlerin ne oranda kazanmaya yol açtığını görseler insanlar da optimal stratejiye ulaşamazlar mı?

Araştırmacıların bu soruya cevap vermek amacıyla yaptıkları bir diğer deney şaşırtıcı bir şekilde cevabın “hayır” olduğunu gösteriyor. Güvercinlerin test edildiği düzeneğin hemen hemen aynısıyla sınanan üniversite öğrencilerinin, 200 denemenin ardından bile stratejilerinde pek bir değişim/gelişim olmadığı görülüyor. Öğrencilerin ilk denemelerin yaklaşık yüzde 57’sinde, son denemelerin ise yüzde 66’sında diğer tuşu seçtiklerini görüyoruz.

Bu durumun açıklaması ne olabilir? İnsanlar güvercinlerden çok daha yavaş öğrendikleri için mi son denemelerde hala ancak yüzde 66 oranında diğer tuşu seçiyorlar? Burada bakılması gereken şey sadece optimal stratejiye ulaşılıp ulaşılmadığı değil, ilerleyen zaman içinde optimal olan stratejiyi bulmada gösterilen gelişim. Güvercinler optimal olmayan bir stratejiyle başlıyorlar ve sonuncu gün neredeyse denemelerin tamamında optimal stratejiyi kullanıyorlar. Yani önemli olan nokta 30 gün boyunca en iyi stratejiye doğru giden değişimleri ve en sonunda optimal olanda karar kılmış olmaları. İnsanlar ise ilk denemelerde seçimlerini iki seçenek arasında şans düzeyinden (istatistiksel anlamda) farksız olarak yapıyorlar ama yine de optimal olan stratejiye daha yakınlar (denemelerin yüzde 57’sinde diğerine geçmeyi seçiyorlar). Fakat en son denemelere baktığımızda katılımcıların seçimlerinin, ilk denemelerindekilerden çok da farklı olmadığını görüyoruz. İlk denemelerin yüzde 57’sinde, son denemelerin ise sadece yüzde 66’sında optimal stratejiyi kullanıyorlar ve bu iki değer arasında istatistiksel anlamda bir fark yok. Yani toplamda 200 deneme boyunca stratejilerini geliştirme ve değiştirme anlamında kat ettikleri yol, güvercinlerinkinden çok daha az.

Bu sonuçlar bize güvercinlerin insanlardan daha zeki olduğunu mu gösteriyor? Hayır. Araştırma güvercinlerin özel olarak bu problemde optimal stratejiyi insanlardan daha kolay bulduğunu gösteriyor. Fakat bu durum güvercinlerin insanlardan daha zeki olmasından kaynaklanmıyor. En makul açıklama, başta da söylediğimiz gibi, insanların bu tür yapay problemlerle karşılaştıklarında hemen eski bilgilerini, uygun olup olmadığına bakmadan, kalıp olarak yeni probleme taşımaları. Klasik Monty Hall’da iki tercihin olasılığının da yüzde 50 olması gerektiğinde ısrar etme, eski bilgilerin ve başka ortamlarda işe yarayan stratejilerin uygun olmadığı halde yeni ortama taşınmasının bir örneği. Güvercinler ise böyle bir problemi çözerken sadece deney sırasında deneme-yanılma sonucu elde ettikleri deneyimlerine başvuruyorlar ve deneyimlerinden öğrendikleri kadarıyla kazancı maksimize eden stratejiye bağlı kalıyorlar. Kısacası güvercinlerin başarısının sebebi problemin üzerinde gereğinden fazla “düşünmüyor” oluşları.

Bu yorum başka araştırma bulguları tarafından da destekleniyor. Mesela yetişkin insanlar olasılık problemlerinde daha önceden öğrendikleri soyut analizleri uygulamaya çalıştıkları için başarısız oluyorlarsa, formel matematik eğitimi almamış çocukların tıpkı güvercinler gibi bu tür problemlerde yetişkinlerden daha başarılı olmaları beklenebilir. Nitekim 8. sınıf öğrencilerinden üniversite öğrencilerine kadar uzanan yaş aralığına bakan bir araştırma, yaş küçüldükçe öğrencilerin Monty Hall’da optimal stratejiye daha çok yaklaştığını, diğer seçeneği seçmenin en avantajlı strateji olduğunu daha kolay fark ettiğini gösteriyor (DeNeys, 2006). Bir başka araştırma da dil yeteneğinden ve soyut düşünmeden sorumlu olduğu düşünülen sol beyin yarımküresi hasar görmüş insanların olasılık problemlerinde, sağlıklı insanlarla karşılaştırıldığında, daha yüksek oranda kazançlarını maksimize eden stratejiyi benimsediğini ortaya koyuyor (Wolford, Miller & Gazzaniga, 2000).

Bütün bu bulgular soyut düşünme yeteneğinin, yani deneyimin yanında eski bilgileri de hesaba katma yeteneğinin bazı durumlarda optimal çözüme ulaşmayı sağlamak yerine tam tersine bunu zorlaştırdığını gösteriyor. Fakat yetişkin, eğitimli ve beyni normal çalışan insanlar olarak soyut düşünmekten vazgeçmemiz elbette mümkün değil. Bu durumda yapılabilecek tek şey kendi kendimizi eğitmeye devam ederek daha iyi soyut düşünmeyi öğrenmek.

Kaynaklar

Arkes, H. R., & Ayton, P. (1999). The sunk cost and Concorde effects: Are humans less rational than lower animals? Psychological Bulletin, 125, 591–600.

DeNeys, W. (2006). Developmental trends in decision making: The case of the Monty Hall dilemma. In J. A. Ellsworth (Ed.), Psychology of decision making in education. Haupauge, NY: Nova Science Publishers.

Herbranson, W. T., & Schroeder, J. (2010). Are birds smarter than mathematicians? Pigeons (Columba livia) perform optimally on a version of the Monty Hall dilemma. Journal of Comparative Psychology, 124, 1-13.

Stanovich, K. E. (2004). The robot’s rebellion. Finding meaning in the age of Darwin. Chicago: The University of Chicago Press.

Wolford, G.L., Miller, M.B., & Gazzaniga, M.S. (2000). The left hemisphere’s role in hypothesis formation. Journal of Neuroscience, 20 (RC64), 1–4.