Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Myszy udzielają sobie pierwszej pomocy? Naukowcy zaobserwowali niezwykłe zachowanie
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Nauki przyrodnicze
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Seria interesujących eksperymentów sugeruje, że już pięciodniowe dzieci potrafią odróżniać zachowania prospołeczne od antyspołecznych i preferują te prospołeczne. Jeśli rzeczywiście tak jest, może to wskazywać, że mamy wrodzoną preferencję do zachowań prospołecznych, a skoro tak, musi być ona wbudowana w naszych mózgach.
Pięciodniowe dzieci nie mają praktycznie żadnego doświadczenia ze światem zewnętrznym i stosunkami społecznymi. A mimo to wolą działania przyjacielskie i pomocne od nieprzyjaznych, w których mamy element przeszkadzania.
Na pomysł, jak można zbadać tego typu rzeczy u tak małych dzieci spadł zespół pod kierunkiem doktor Kiley Hamlin w kanadyjskiego University of British Columbia i doktor Alessandry Geraci z włoskiego Università di Catania.
Naukowcy zaangażowali do badań 90 noworodków, którym pokazywano bardzo proste animacje wideo w odcieniach szarości. Na jednej z nich widoczna była kula, która z trudem toczy się pod górę i druga kula, która pomaga osiągnąć jej cel. Na drugiej animacji, odgrywanej jednocześnie obok, druga kula spychała pierwszą w dół, uniemożliwiając jej osiągnięcie szczytu. Dzieci dłużej przyglądały się pierwszej animacji.
Drugi eksperyment zawierał podobne animacje. Tym razem na pierwszej z nich jedna z kul zbliżała się do drugiej, chcąc się przysunąć lub przywitać. Na drugiej, kula oddalała się od innej kuli, unikając jej. I znowu dzieci dłużej przyglądały się animacji z przyjazną interakcją.
Badacze chcieli jednak upewnić się, że dzieci nie reagują po prostu na ruch. Dlatego pokazali im też kontrolne animacje, na których kule się poruszały, nie wchodząc w żadne interakcje. Dzieci nie wykazywały preferencji ku żadnej z takich animacji.
To pokazuje nam, że dzieci nie reagują w prosty sposób na różne wzorce ruchu. Wydają się reagować na społeczne znaczenie stojące za ruchem, mówi doktor Hamlin.
Bazą do najnowszych badań były wcześniejsze prace Hamlin, w których wykazano, że dzieci w wieku 6–10 miesięcy wolą przyjacielskie animowane postaci. Uzyskanie podobnych wyników u pięciodniowych dzieci wskazuje, że takie preferencje nie są wyuczone.
Pięciodniowe dzieci głównie śpią, nie mają okazji do obserwowania zachowań pro- i antyspołecznych. Nawet, gdyby je miały, to ich słaby wzrok nie pozwoliłby im przetworzyć obrazu, o ile jakaś scena nie miałaby miejsc bezpośrednio przed ich twarzą. A mimo to wolą patrzeć na zachowania prospołeczne, a nie antyspołeczne. Jest nieprawdopodobne, by była to preferencja wyuczona, wyjaśnia Hamlin. Tak małe dzieci dobrze postrzegają ruch i kontrast o ile mają je bezpośrednio przed oczyma. Dlatego animacje były w odcieniach szarości i odgrywano je przed twarzami dzieci.
Źródło: Human newborns spontaneously attend to prosocial interactions, https://www.nature.com/articles/s41467-025-61517-3
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Ewolucja roślin i ich zapylaczy jest zwykle badana pod kątem sygnałów optycznych i chemicznych. Nauka analizowała, jak i co widzą zapylacze, jakie sygnały chemiczne odbierają oraz w jaki sposób rośliny wykorzystują kolor, kształt oraz substancje chemiczne, by przyciągnąć zapylaczy. Nauka wie też, że zarówno zwierzęta, jak i rośliny, są zdolne do wytwarzania oraz odbierania sygnałów akustycznych. Francesca Barbero z Uniwersytetu w Turynie oraz jej zespół składający się z entomologów, inżynierów dźwięku i fizjologów roślin, postanowili sprawdzić, czy w jakiś sposób rośliny i zapylacze mogą się nawzajem słyszeć i na siebie reagować.
Naukowcy odtwarzali w pobliżu rosnącego wyżlinu (Antirrhinum) dźwięki wydawane przez zapylającą go makatkę czerwoną i sprawdzali reakcję rośliny. Okazało się, że na sam dźwięk skrzydeł pszczoły, wyżlin zwiększał produkcję cukrów i nektaru, zmieniając przy tym ekspresję genów odpowiedzianych za transport i produkcję tych składników. Zdaniem badaczy, jest to świetny przykład koewolucji roślin i zapylaczy.
Zdolność do odróżniania od siebie zbliżających się zapylaczy na podstawie sygnałów akustycznych przez nich generowanych może być strategią adaptacyjną. Reagując na sygnał zapylacza – na przykład tego najbardziej efektywnego – rośliny mogą zwiększyć swój sukces reprodukcyjny, jeśli doprowadzą do odpowiedniej modyfikacji jego zachowania, mówi Barbero. Dostarczając owadowi więcej cukru czy nektaru, roślina może – na przykład – skłonić go, by dłużej na niej pozostał.
Widzimy tutaj, że dźwięk wydawany przez zapylacza, wpływa na zachowanie rośliny. O wiele trudniej jest sprawdzić oddziaływanie w drugą stronę – czy dźwięki roślin mogą wpłynąć na owady. Na przykład czy mogą one przyciągać wybranych zapylaczy. Jeśli okaże się, że tak, to dźwięki można będzie wykorzystywać do przyciągania zapylaczy do upraw.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego i Allen Institute for AI ze zdumieniem zauważyli, że wielkie modele językowe (LLM) – takie jak używane np. przez ChatGPT – generalizują wzorce językowe podobnie jak ludzie, poprzez analogie a nie ścisłe trzymanie się zasad. Badacze postanowili sprawdzić, na ile prawdziwe jest powszechnie panujące przekonanie, że LLM generują swoje wypowiedzi na podstawie obowiązujących zasad, które wydedukował z danych treningowych. Tymczasem okazało się, że – podobnie jak ludzie – modele językowe posługują się przykładami i analogiami podczas tworzenia nieznanych sobie słów.
Badając, jak LLM generują wypowiedzi naukowcy porównali sposób tworzenia słów przez ludzi ze sposobem tworzenia ich przez model GPT-J. Zadaniem i ludzi i maszyny była zamiana przymiotników w rzeczowniki. W języku angielskim odbywa się ona przez dodanie sufiksu „-ness” lub „-ity”. I tak „happy” zamienia się w „happiness”, a „available” w „availability”. Naukowcy wymyślili 200 przymiotników, takich jak „cormasive” czy „friquish” i poprosili LLM, by zamienił je z rzeczowniki, korzystając ze wspomnianych sufiksów. Odpowiedzi uzyskane od komputera porównano z odpowiedziami otrzymanymi od ludzi oraz z przewidywaniami wiarygodnych modeli poznawczych. Jeden z tych modeli dokonuje generalizacji na podstawie zasad, drugi zaś posługuje się analogiami tworzonymi na podobieństwie do znanych przykładów.
Okazało się, że LLM działa podobnie jak ludzie, posługuje się analogiami. Tak jak większość osób nie korzysta z zasad, a z podobieństw. Na przykład słowo „friquish” zamienił na „friquishness” na podstawie jego podobieństwa do słów takich jak „selfish”, a z „cormasive” zrobił „cormasivity”, gdyż jest podobne do wyrazów takich jak „sensitive”.
Naukowcy przekonali się też, że dane treningowe mają znaczący wpływ na sposób tworzenie słów przez LLM. Gdy bowiem przeanalizowano jego odpowiedzi na pytania o niemal 50 000 rzeczywiście istniejących wyrazów stwierdzili, że posługując się metodami statystycznymi można z wielką precyzją przewidzieć, jakiej odpowiedzi udzieli LLM. Wyglądało to tak, jakby model językowy przechowywał w pamięci ślad każdego wyrazu, jaki napotkał podczas treningu i gdy napotykał coś nowego, zadawał sobie pytanie „Co mi to przypomina?”.
Uczeni znaleźli też główną różnicę pomiędzy ludźmi a LLM. Ludzie tworzą sobie mentalny słownik, w którym przechowują zestawy wszystkich form danego wyrazu, jaki uważają za znaczący w swoim języku, niezależnie od tego, jak często formy te występują. Potrafimy bardzo łatwo rozpoznać – a raczej osoby anglojęzyczne potrafią rozpoznać – że wyrazy „friquish” czy „cormasive” nie są prawdziwymi słowami, jakich obecnie się używa. Radzimy sobie z takimi potencjalnymi neologizmami tworząc generalizacje na podstawie zróżnicowania słów, jakie przechowujemy w swoich słownikach mentalnych. Tymczasem LLM generalizuje wszystko, co napotkał podczas treningu. Nie tworzy grup czy też zestawów form tego samego wyrazu.
Chociaż LLM potrafią w imponujący sposób generować wypowiedzi, okazało się, że nie myślą aż tak abstrakcyjnie jak ludzie. To prawdopodobnie dlatego potrzebują znacznie więcej danych niż ludzie by nauczyć się języka, mówi profesor Janet Pierrehumbert.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Pochodzenie języka wciąż stanowi tajemnicę. Nie wiemy, kiedy nasi przodkowie zaczęli mówić, czy jesteśmy jedynym gatunkiem na Ziemi zdolnym do złożonej komunikacji głosowej. Nie wiemy też, czy jesteśmy jedynym gatunkiem hominina, który posługiwał się zaawansowaną mową. Wiemy za to, że nasi najbliżsi kuzyni, neandertalczycy, posiadali struktury anatomiczne konieczne do produkcji mowy oraz wariant genu łączony ze zdolnością mówienia. Jednak dotychczasowe badania sugerują, że ich zdolności językowe były bardzo ograniczone w porównaniu z naszymi. Co więc spowodowało, że potrafimy posługiwać się niezwykle złożoną mową? Niewykluczone, że tę zdolność zawdzięczamy... wariantowi pewnego białka.
W Nature Communications ukazał się interesujący artykuł autorstwa naukowców z The Rockefeller University, w którym opisują oni swoje badania nad ludzkim wariantem proteiny NOVA1. To specyficzne dla neuronów białko zaangażowane w dojrzewanie i metabolizm RNA. Jest ono niezbędne do prawidłowego rozwoju. U człowieka współczesnego występuje właściwa tylko dla naszego gatunku zmiana. Na 197. aminokwasie NOVA1 u Homo sapiens występuje walina tam, gdzie u denisowian i neandertalczyków znajduje się izoleucyna.
Uczeni z Rockefellera postanowili zbadać wpływ tej zmiany na fizjologię. Stworzyli więc myszy posiadające specyficzny dla ludzi wariant NOVA1 i przeanalizowali zmiany molekularne i behawioralne, jakie to za sobą pociągnęło.
Stwierdzili, że ten specyficzny dla nas wariant spowodował pojawienie się u myszy zmian w regionach mózgu odpowiedzialnych za wokalizację. Te zmiany na poziomie molekularnym miały swoje konsekwencje w zachowaniu zwierząt. Wokalizacje zarówno młodych, jak i dorosłych myszy były inne niż naturalne. Nasze odkrycie sugeruje, że ten specyficzny dla ludzi wariant NOVA1 może być częścią procesów ewolucyjnych, jakie zaszły u naszego przodka, i możliwe jest że procesy te brały udział w rozwoju języka mówionego, stwierdzają autorzy badań.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Jak wszyscy wiemy, teksty prawne są trudne do zrozumienia, nawet dla prawników. Naukowców z Massachusetts Institute of Technology zainteresowało, dlaczego więc są pisane tak niezrozumiałym językiem. Okazało się, że najprawdopodobniej chodzi o „magiczną moc” słów i zwrotów. Podobnie jak w zaklęciach magicznych, gdzie odpowiedni rytm i archaiczne terminy miały nadawać słowom mocy, tak i w aktach prawnych odpowiedni język ma nadawać im mocy i autorytetu.
Profesor Edward Gibson, specjalista nauk poznawczych i nauk o mózgu, bada unikatowe cechy tekstów prawnych od 2020 roku. W 2022 roku wraz z Francisem Molliką, wykładowcą na University of Melbourne oraz Erikiem Martinezem, który ukończył Harvard Law School, rozpoczął w 2022 roku projekt, w ramach którego porównywali teksty prawne z innymi tekstami, w tym scenariuszami filmowymi, artykułami w gazetach i artykułami naukowymi. Zauważyli, że w tekstach prawnych szczególnie często zdarzają się długie definicje umieszczone w środku zdań.
Już z wcześniejszych badań wiadomo, że taka struktura zdania jest nienaturalna i powoduje, że tekst jest trudniejszy do zrozumienia. Z jakiegoś powodu istnieje tendencja do umieszczania w tekstach prawnych struktur wewnątrz innych struktur, co nie jest typowe dla ludzkiego języka, mówi Gibson. Kolejne prowadzone przez grupę badania ujawniły, że takie teksty są trudne do zrozumienia również dla prawników, którzy wolą teksty pisane naturalnym językiem. Co więcej, sami prawnicy uznawali teksty prawne pisane w sposób naturalny za tak samo ważne i obowiązujące.
Prawnicy nie lubią tekstów prawnych, zwykli ludzie również ich nie lubią, więc postanowiliśmy sprawdzić, dlaczego są one pisane w ten, a nie inny sposób, stwierdza Gibson. Naukowcy opracowali kilka hipotez, które następnie testowali. Jedna z nich mówiła, że mamy tu do czynienia z mechanizmem „kopiuj i wklej”. Zgodnie z nią, zarys tekstu prawnego miałby być tworzony indywidualnie, a następnie autor miałby dodawać kolejne zwroty, kopiując lub wzorując się na istniejących przykładach, tworząc skomplikowany tekst pełen struktur wewnątrz innych struktur. Badania wykazały jednak, że hipoteza ta jest nieprawdziwa.
Prawdziwą okazała się inną, którą badacze nazwali „hipotezą zaklęcia magicznego”. W angielskiej kulturze, jeśli chcesz napisać coś, co ma magiczną moc, to – jak powszechnie wiadomo – trzeba wstawić w tekst dużo sentencji stylizowanych na stare. Sądzimy, że w ten sam sposób tworzone są teksty prawne, mówi Gibson.
W ramach eksperymentu naukowcy poprosili 200 osób nie będących prawnikami – wszyscy byli mieszkańcami USA dla których angielski był językiem macierzystym – o napisanie dwóch rodzajów tekstów. Pierwszy z nich to przepisy zabraniające jazdy pod wpływem alkoholu, podpalenia, rabunku i handlu narkotykami. Drugi rodzaj tekstów to informacje o tego typu przestępstwach.
W celu zweryfikowania hipotezy „kopiuj i wklej” połowę uczestników badania poproszono, by już po napisaniu tekstu – czy to przepisów, czy informacji – o dodanie dodatkowej treści. Okazało się, że wszystkie teksty przepisów – niezależnie od tego, czy pisane były za jednym razem, czy dodawano do nich dodatkowy tekst – zostały stworzone za pomocą struktur wewnątrz struktur. Z kolei wszystkie teksty informacji o przestępstwach – również niezależnie od tego, czy coś do nich dodawano, czy nie – zostały napisane naturalną angielszczyzną.
Podczas drugiego z eksperymentów, w którym udział wzięło około 80 osób, poproszono uczestników, by napisali przepisy prawne oraz teksty wyjaśniające te przepisy cudzoziemcom. I znowu okazało się, że przepisy prawne powstały za pomocą złożonego nienaturalnego języka, a wszelkie wyjaśnienia były napisane w sposób naturalny.
Teraz Gibson i jego zespół chcą sprawdzić, skąd się bierze ta tendencja do tworzenia przepisów w niezrozumiałym języku. Jako że wczesne przepisy amerykańskiego prawa tworzono w oparciu o prawo brytyjskie, uczeni sprawdzą, czy i w brytyjskich przepisach widoczny jest ten sam mechanizm. Chcą też sprawdzić, czy podobny język jest używany w najstarszych spisanych przepisach prawa, Kodeksie Hammurabiego sprzed niemal 4000 lat.
Naukowcy mają nadzieję, że zachęcą prawodawców do pisania w zrozumiały sposób. Już w latach 70. ubiegłego wieku prezydent Nixon stwierdził, że przepisy federalne powinny być pisane językiem zrozumiałym dla laików. Od tego czasu nic się jednak nie zmieniło. Być może poznanie mechanizmów tworzenia tak skomplikowanych aktów prawnych pozwoli na ich uproszczenie.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.