¿Pueden los animales hacer inferencias?

Author

Recopilación: Miguel Moreno

Published

May 13, 2025

¿Existe evidencia al respecto en distintas especies?
¿En qué difiere su esquema de razonamiento del humano?
¿Cuáles son los componentes básicos involucrados?

1. Los loros grises africanos muestran habilidades de razonamiento que anteriormente sólo se habían visto en grandes simios

Abstract 1

Nuestra capacidad para realizar inferencias lógicas se considera uno de los pilares de la inteligencia humana, lo que impulsa las investigaciones sobre la capacidad de razonamiento en animales no humanos. Sin embargo, la evidencia hasta la fecha es ambigua, y los simios son los principales candidatos para poseer estas habilidades. Por ejemplo, en una tarea de dos opciones, los simios pueden identificar la ubicación de comida escondida si se indica mediante un ruido de traqueteo causado por la agitación de un recipiente con cebo. Más importante aún, también utilizan la ausencia de ruido durante la agitación del recipiente vacío para inferir que este no tiene cebo. Sin embargo, desde el primer informe sobre simios que resolvieron esta tarea, hasta donde sabemos, no se ha encontrado evidencia comparable en ninguna otra especie estudiada, como monos y perros. Aquí, informamos de la primera solución exitosa e instantánea de la tarea de agitación mediante inferencia lógica realizada por una especie no simia: el loro gris africano. Sorprendentemente, el rendimiento de las aves fue sensible al movimiento de agitación: tuvieron éxito con los recipientes agitados horizontalmente, pero no con la agitación vertical, similar al movimiento de cabeza de un loro. Así, los loros grises parecen poseer capacidades de razonamiento intermodal similares a las de los simios, pero su dependencia de estas habilidades está influenciada por interferencias de bajo nivel.

Abstract 2

Los humanos, los chimpancés y otros grandes simios pueden inferir la presencia o ausencia de objetos ocultos incluso utilizando evidencia indirecta. Christian Schloegl y sus colegas de la Universidad de Viena pidieron a seis loros grises africanos ( Psittacus erithacus ; en la imagen ) que determinaran cuál de dos cajas ocultaba un objeto tras presenciar el movimiento de una de ellas. Sin necesidad de entrenamiento, los loros eligieron el recipiente correcto con una frecuencia superior a la del azar, incluso cuando se agitaba el recipiente vacío y las aves tuvieron que basarse en la ausencia de sonido para guiar sus decisiones.

Prestar atención a los sonidos puede ser más importante para los loros que para otros animales que no han pasado la misma prueba, incluidos monos y perros, sugieren los investigadores.

  1. Schloegl, C., Schmidt, J., Boeckle, M., Weiß, B. M., & Kotrschal, K. (2012). Grey parrots use inferential reasoning based on acoustic cues alone. Proceedings Of The Royal Society B Biological Sciences, 279(1745), 4135-4142. https://doi.org/10.1098/rspb.2012.1292
  2. Parrots can make inferences. (2012). Nature, 489(7416), 338. https://doi.org/10.1038/489338c

2. Los cuervos de Nueva Caledonia pueden hacer mejores inferencias que los Kea (estos últimos puntúan muy alto en la resolución cooperativa de problemas prácticos)

Abstract

El peso, aunque no se puede ver directamente, impregna casi todos los aspectos de la vida de un animal. Sin embargo, el grado en que los animales no humanos razonan sobre la propiedad del peso sigue siendo poco comprendido. Evidencias recientes destacan a las aves como un grupo prometedor para probar esta capacidad: por ejemplo, los cuervos de Nueva Caledonia pueden inferir el peso de los objetos después de observar sus movimientos en una brisa. Aquí, probamos habilidades similares de inferencia de peso en el kea ( Nestor notabilis ), una especie de loro conocida por sus sofisticadas habilidades para la resolución de problemas. Los sujetos fueron entrenados para intercambiar objetos de un peso objetivo (ligero o pesado) por una recompensa de comida. Luego se les permitió observar pares de objetos nuevos (uno ligero y uno pesado) colgados frente a un ventilador eléctrico tanto en una condición experimental (ventilador encendido, objeto ligero en movimiento) como en una condición de control (ventilador apagado, ambos objetos inmóviles). Posteriormente, se les presentaron a las aves pruebas en las que podían usar la información de la demostración para seleccionar un objeto de su peso objetivo. Descubrimos que, a diferencia de los cuervos de Nueva Caledonia, los kea no obtuvieron resultados significativamente mejores en las pruebas en las que observaron los movimientos de los objetos y analizaron nuestros hallazgos en el contexto de la naturaleza altamente exploratoria del kea.

Temeroli, E., Jelbert, S. A., & Lambert, M. L. (2024). Do kea parrots infer the weight of objects from their movement in a breeze? Biology Letters, 20(11). https://doi.org/10.1098/rsbl.2024.0405

3. Nueva evidencia para la interpretación de capacidades de razonamiento lógico y solución de problemas en macacos

Abstract 1

La mayoría de las explicaciones del comportamiento en animales no humanos asumen que toman decisiones para maximizar el valor esperado de la recompensa. Sin embargo, el aprendizaje por refuerzo sin modelo, basado en asociaciones de recompensa, no puede explicar el comportamiento de elección en paradigmas de inferencia transitiva. Manipulamos la cantidad de recompensa asociada a cada elemento de una lista ordenada, de modo que la maximización del valor esperado de la recompensa siempre entrara en conflicto con las reglas de decisión basadas en el orden implícito de la lista. Bajo este esquema, los algoritmos de refuerzo sin modelo no pueden alcanzar altos niveles de precisión, incluso después de un entrenamiento exhaustivo. No obstante, los monos aprendieron a tomar decisiones correctas basadas en reglas. Estos resultados muestran que el desempeño de los monos en paradigmas de inferencia transitiva no está determinado únicamente por la recompensa esperada y que se realizan inferencias apropiadas a pesar de los incentivos de recompensa discordantes. Demostramos que sus decisiones pueden explicarse mediante una representación abstracta, basada en modelos, del orden de la lista y proporcionamos un método para inferir el contenido de dichas representaciones a partir de datos observados.

Jensen, G., Alkan, Y., Ferrera, V. P., & Terrace, H. S. (2019). Reward associations do not explain transitive inference performance in monkeys. Science Advances, 5(7). https://doi.org/10.1126/sciadv.aaw2089

Abstract 2

Los macacos pueden usar el razonamiento lógico para pensar en tareas, un hallazgo que se suma a la creciente evidencia de que los animales no toman decisiones únicamente para maximizar la recompensa que obtienen.

Greg Jensen, de la Universidad de Columbia (EE. UU.), y sus colegas analizaron la forma en que los macacos realizan las llamadas inferencias transitivas. Un ejemplo de inferencia transitiva es la comprensión de que si A precede a B y B a C, entonces A debe preceder a C.

La inferencia transitiva es importante para el razonamiento deductivo y durante mucho tiempo se consideró un sello distintivo de la inteligencia humana. Sin embargo, en las últimas décadas, los científicos han descubierto una variedad de animales capaces de realizar tareas que parecen requerir inferencia transitiva. Esto incluye primates, roedores, aves y avispas.

Sin embargo, existe controversia sobre si el éxito de los animales en ciertas tareas demuestra realmente su capacidad para usar la lógica. Las tareas siempre conllevan recompensas, lo que podría significar que los animales son capaces de completarlas gracias al aprendizaje asociativo; en otras palabras, toman decisiones para maximizar su recompensa.

Scully, R. P. (2019, 1 agosto). Macaques really can use logical reasoning to solve puzzles. New Scientist. https://www.newscientist.com/article/2212146-macaques-really-can-use-logical-reasoning-to-solve-puzzles/

4. Los procesos de autorreconocimiento requieren capacidades inferenciales complejas

Abstract:

Considerado un indicador de autoconciencia, el autorreconocimiento en el espejo (MSR) ha parecido durante mucho tiempo limitado a los humanos y los simios. Tanto en la filogenia como en la ontogenia humana, se cree que la MSR se correlaciona con formas más elevadas de empatía y comportamiento altruista. Aparte de los humanos y los simios, los delfines y los elefantes también son conocidos por tales capacidades. Después del reciente descubrimiento de MSR en delfines (Tursiops truncatus), los elefantes eran la siguiente especie candidata lógica. Expusimos a tres elefantes asiáticos (Elephas maximus) a un gran espejo para investigar sus respuestas. Los animales que poseen MSR generalmente progresan a través de cuatro etapas de comportamiento cuando se enfrentan a un espejo: (i) respuestas sociales, (ii) inspección física (por ejemplo, mirar detrás del espejo), (iii) comportamiento repetitivo de prueba de espejo y (iv) darse cuenta de verse a sí mismos. Se aplicaron marcas visibles y marcas invisibles a las cabezas de los elefantes para probar si pasarían la “prueba de la marca” de fuego para MSR, en la que un individuo usa espontáneamente un espejo para tocar una marca imperceptible en su propio cuerpo. Aquí, reportamos un estudio exitoso de MSR en elefantes e informamos de sorprendentes paralelismos en la progresión de las respuestas a los espejos entre simios, delfines y elefantes. Estos paralelismos sugieren una evolución cognitiva convergente, muy probablemente relacionada con la sociabilidad compleja y la cooperación.

Plotnik, J. M., De Waal, F. B. M., & Reiss, D. (2006). Self-recognition in an Asian elephant. Proceedings Of The National Academy Of Sciences, 103(45), 17053-17057. https://doi.org/10.1073/pnas.0608062103

5. La inteligencia de las urracas no puede explicarse solo por factores genéticos: la clave está en el entorno de aprendizaje.

Abstract:

[…] el factor clave que influyó en la rapidez con la que los polluelos aprendieron a elegir el color correcto fue el tamaño de su grupo social. Las aves criadas en grupos más grandes resolvieron la prueba significativamente más rápido que las que crecieron en grupos sociales más pequeños.

Los polluelos que viven en grupos de diez o más aves necesitaron solo una docena de intentos para elegir constantemente el color recompensado. Pero un niño que creció en un grupo de tres necesitó más de 30 intentos para aprender el vínculo entre el color y la comida.

¿Por qué vivir en un grupo social más grande aumentaría las habilidades cognitivas? Creemos que probablemente se reduce a las demandas mentales a las que se enfrentan los animales sociales a diario, como reconocer y recordar a los miembros del grupo, y realizar un seguimiento de las diferentes relaciones dentro de un grupo complejo.

Las urracas también pueden aprender a reconocer y recordar a los humanos. Las poblaciones de aves con las que trabajamos viven en la naturaleza, pero nos reconocen por nuestra apariencia y un silbido específico que hacemos.

Una urraca joven, que vive en un grupo, hace mucho ejercicio mental, reconociendo y recordando a numerosos individuos y relaciones. Trabajar para dar sentido a este flujo de información social puede aumentar su capacidad para aprender y resolver problemas.

Nuestros hallazgos van en contra de la idea de que la inteligencia es algo innatamente “establecido” dentro de un animal al nacer, basado únicamente en la herencia genética. En cambio, mostramos cómo la cognición puede ser moldeada por el entorno, especialmente en el primer año después de dejar el nido, cuando las mentes de las urracas jóvenes aún se están desarrollando.

Si bien nos enfocamos específicamente en las urracas australianas, las implicaciones de nuestra investigación podrían extenderse a otras especies altamente sociales e inteligentes. (Trad. aut.)

  1. Speechley, L. (2024, 13 marzo). The surprising key to magpie intelligence: It’s not genetic. Phys.org. https://phys.org/news/2024-03-key-magpie-intelligence-genetic.html
  2. Martinez, Y. (2020, 26 febrero). La urraca demuestra ser tan lista como los monos y los delfines • Tendencias21. Tendencias21. https://tendencias21.levante-emv.com/la-urraca-demuestra-ser-tan-lista-como-los-monos-y-los-delfines_a2506.html
  3. La Vanguardia (2020, 27 abril). ¿Por qué las urracas son tan listas? La Vanguardia. https://www.lavanguardia.com/participacion/las-fotos-de-los-lectores/20200427/48762381015/razones-inteligencia-urracas-aves.html
  4. Speechley, E. M., Ashton, B. J., Thornton, A., Simmons, L. W., & Ridley, A. R. (2024). Heritability of cognitive performance in wild Western Australian magpies. Royal Society Open Science, 11(3). https://doi.org/10.1098/rsos.231399
  5. Santos, M. (2024, 15 marzo). La genética no es la respuesta a la inteligencia de las urracas - Scitke. Scitke Scitke -. https://sp.scitke.com/la-genetica-no-es-la-respuesta-a-la-inteligencia-de-las-urracas/
  6. The surprising key to magpie intelligence: It’s not genetic March 13 2024, by
  7. file:///C:/Users/mmore/AppData/Local/Temp/MicrosoftEdgeDownloads/9120d43f-f2f2-4dc3-aa75-dc3eb02b56a3/2024-03-key-magpie-intelligence-genetic.pdf

6. Comportamiento engañoso en las urracas (para molestar a individuos de otras especies)

Magpie showing deceitful behaviour (11 feb 2011). Clip from BBC documentary “Animal Minds” in which a magpie seems to enjoy playing pranks on dogs. https://youtu.be/qhmSpetyHgk

Fuentes adicionales

  1. Are crows the ultimate problem solvers? - Inside the Animal Mind: Episode 2 - BBC ( 4 feb 2014). https://youtu.be/AVaITA7eBZE
  2. Lurz, R. W., Lurz, R. W., Lurz, R. W., Jamieson, D., Saidel, E., Rescorla, M., Tetzlaff, M., Carruthers, P., Camp, E., McAninch, A., Bermúdez, J. L., Proust, J., Gennaro, R. J., DeGrazia, D., Roberts, R. C., Sober, E., & Fitzpatrick, S. (2009). The Philosophy of Animal Minds. En Cambridge University Press eBooks. https://doi.org/10.1017/cbo9780511819001

En particular, los capítulos:

1 - What do animals think?pp 15-34 By Dale Jamieson, New York University https://www.cambridge.org/core/books/philosophy-of-animal-minds/what-do-animals-think/07E35D78D5CBD94DB596F8B2E1A644BC

3 - Chrysippus’ dog as a case study in non-linguistic cognitionpp 52-71 By Michael Rescorla, University of California, Santa Barbara https://www.cambridge.org/core/books/philosophy-of-animal-minds/chrysippus-dog-as-a-case-study-in-nonlinguistic-cognition/8F3C8047F3A41D223C7322DA7D48B304

4 - Systematicity and intentional realism in honeybee navigationpp 72-88 By Michael Tetzlaff, University of Maryland, Georges Rey, University of Maryland https://www.cambridge.org/core/books/philosophy-of-animal-minds/systematicity-and-intentional-realism-in-honeybee-navigation/71EB3CDFFD938E1350832FE4EE7930B2

5 - Invertebrate concepts confront the generality constraint (and win)pp 89-107 By Peter Carruthers, University of Maryland https://www.cambridge.org/core/books/philosophy-of-animal-minds/invertebrate-concepts-confront-the-generality-constraint-and-win/CF937B70AD663C6A5D785B13893E00BA

8 - Mindreading in the animal kingdompp 145-164 By José Luis Bermúdez, Washington University https://www.cambridge.org/core/books/philosophy-of-animal-minds/mindreading-in-the-animal-kingdom/4F40536CB6CF50A6B11E4B611B883160

9 - The representational basis of brute metacognition: a proposalpp 165-183 By Joëlle Proust, Institut Jean-Nicod https://www.cambridge.org/core/books/philosophy-of-animal-minds/representational-basis-of-brute-metacognition-a-proposal/1F59BB2801386FBD304D96947A81DC87

14 - The primate mindreading controversy: a case study in simplicity and methodology in animal psychologypp 258-277 By Simon Fitzpatrick, University of Sheffield https://www.cambridge.org/core/books/philosophy-of-animal-minds/primate-mindreading-controversy-a-case-study-in-simplicity-and-methodology-in-animal-psychology/88ADB328BD45C8BB496C3CF4F3FB48A1