Non solo api, pulcini e scimmie: anche i cani sanno distinguere i numeri, istintivamente e senza bisogno di addestramento. I fedeli quattro zampe, infatti, riconoscono insiemi formati da quantità di puntini diversi, e lo fanno attivando un’area del cervello simile a quella responsabile dei calcoli nell’uomo: quella temporo parietale. È quanto emerge da una ricerca condotta da Gregory Berns, neuroscienziato della Emory University di Atlanta e pubblicata su Biology Letters.
Matematica “animale”
Non è la prima volta che osserviamo negli animali la capacità di riconoscere i numeri: una ricerca precedente, ad esempio, aveva scoperto che alcuni particolari neuroni nella corteccia parietale delle scimmie sono sensibili ai numeri. Questi studi non avevano chiarito, però, se la “numerosità”, cioè la sensibilità di base alle informazioni numeriche, sia una qualità spontanea nei primati non umani, o piuttosto una capacità acquisita attraverso l’addestramento o l’esperienza. Gli animali, infatti, potevano fare diverse prove e ricevevano ricompense quando riconoscevano una quantità di punti superiore. Anche i cani avevano già dimostrato di saper distinguere diverse quantità di oggetti, ma con un addestramento specifico. Nell’ultimo studio di Berns, invece, non c’è stata nessuna preparazione né ricompensa.
La ricerca della Emory University
Undici cani di diverse razze sono stati coinvolti nell’esperimento di Berns, realizzato utilizzando un apparecchio per la Risonanza Magnetica funzionale (fMRI). Gli animali non avevano ricevuto nessun addestramento: una volta entrati nella macchina per la risonanza, osservavano uno schermo con dei puntini, la cui quantità variava di volta in volta. In otto cani su undici la corteccia parieto-temporale ha mostrato un’attivazione maggiore quando il numero dei puntini cambiava rispetto a quando rimaneva costante. Ed era proprio il numero di puntini a colpire la loro attenzione e provocare la risposta, visto nell’esperimento i ricercatori hanno avuto cura di mantenere costante la grandezza totale dell’area illuminata sullo schermo, aumentando e diminuendo di conseguenza la dimensione dei puntini. Ma non è solo questa la forza dello studio.
“Siamo andati direttamente all’origine osservando il cervello dei cani, per capire direttamente come si comportassero i loro neuroni mentre i cani vedevano diverse quantità di puntini”, spiega Lauren Aulet, prima autrice dello studio. “Questo ci ha permesso di superare la debolezza degli studi precedenti sui cani e sulle altre specie animali”. E, come sottolinea Berns, questi risultati mostrano che la numerosità è un meccanismo neurale più antico di quanto immaginavamo, visto che nei cani nasce in aree del cervello molto simili a quelle che se ne occupano nella nostra specie, e che l’ultimo antenato comune tra ominidi e canidi risale a oltre 80 milioni di anni fa.
I numeri nel mondo umano e animale
Nel mondo animale è diffusa una sensibilità di base ai numeri che non è collegata al pensiero astratto o all’apprendimento. Questa capacità è funzionale alla sopravvivenza, perché aiuta a stimare rapidamente la quantità di oggetti presenti in una scena, come il numero di predatori che si avvicinano o la quantità di cibo disponibile da cacciare. Questa abilità è presente anche nella nostra specie fin dall’infanzia, ed è affidata alla corteccia parietale. Ma nell’essere umano c’è anche di più. A differenza dei cani e degli altri animali, la nostra specie riesce ad andare oltre la numerosità di base, per costruire una matematica più complessa, usando la corteccia prefrontale.
Gli sviluppi per l’uomo e l’intelligenza artificiale
“Parte della ragione per cui siamo capaci di fare calcoli e studiare l’algebra è che abbiamo questa capacità di base condivisa con gli altri animali”, continua Aulet. “Ora siamo interessati a capire come si è evoluta in noi quest’abilità matematica più complessa e come queste capacità si sviluppano nel tempo negli individui, a partire dalla numerosità basica nell’infanzia”. Questi studi potrebbero dare applicazioni pratiche importanti anche per trattare anomalie del cervello o per migliorare i sistemi di intelligenza artificiale.
Riferimenti: Biology Letters
