Bilim dünyasında yıllardır tartışılan “arılar sayı sayabiliyor mu yoksa sadece görsel yanılsamalara mı kanıyor?” sorusu yeni bir yöntemle test edildi. İtalya’daki Trento ve Avustralya’daki Monash üniversitelerinden bilim insanları, arıların sadece şekilleri ayırt etmediğini, gerçek bir sayısal algıya sahip olduklarını kanıtladı.
Daha önceki deneylerde, arıların sayıları değil, kartlardaki “görsel yoğunluğu” veya “karmaşıklığı” seçtiği iddia ediliyordu. Yeni çalışmada araştırmacılar, insan merkezli bakış açısını bırakıp arıların görme kapasitesini taklit eden bir matematiksel model kullandı. Analizler, arıların görüş kapasitelerinin düşük çözünürlüklü olması nedeniyle görsel karmaşıklığı kopya kağıdı gibi kullanmalarının mümkün olmadığını gösterdi.
Proceedings of the Royal Society B dergisinde yayınlanan çalışma, arıların karmaşık desenlerin ötesine geçerek miktarsal değerleri kavradığını ileri sürüyor. Bulgular, bir canlının zekasını ölçerken onu kendi dünyası ve algı kapasitesi içinde değerlendirmenin önemini vurguluyor.
Çalışma, Trento Üniversitesinden nörobilimci Mirko Zanon ve Monash Üniversitesinden zoolog Scarlett Howard liderliğinde yürütüldü.
Arıların (Apis mellifera) sayısal becerilerini ölçmeye yönelik önceki deneylerde, arılara üzerinde desenler bulunan kartlar gösterildi. 2019 yılındaki bir deneyde, arılara sayısal değerleri temsil eden yapay semboller öğretildi. Daha sonra arılara belirli sayıda şekil içeren bir kart gösterilip, bu sayıyı temsil eden sembolü seçmeleri istendi.
Eğitim aşamasında arılar yaklaşık yüzde 75-80 doğruluk oranına ulaşırken, asıl testlerde performans biraz daha düşük, yüzde 60-65 civarında gerçekleşti. Ancak bu oran, tesadüfle açıklanamayacak kadar yüksek olduğu için araştırmacılar arıların sayısal nicelikleri tanıyabildiği sonucuna vardı.
Çalışmaya ilişkin 2020’de yayınlanan bir eleştiride, arıların saymak yerine desen eşleştirmesi yapmış olabileceği ve görme yetilerinin kendilerine sunulan görüntüleri ayırt etmek için yeterince keskin olmayabileceği öne sürüldü. Eleştiriyi makul bulan çalışmanın yazarları, verilerini yeniden incelemeye karar verdi.
Dünyayı hayvanların gözünden görmek
Avustralya’daki Monash Üniversitesinden zoolog Scarlett Howard, “Hayvanların bilişsel yeteneklerini değerlendirirken onların bakış açısını dikkate almalıyız; aksi takdirde yeteneklerini olduğundan fazla ya da az tahmin edebiliriz. Dünyayı hayvanlardan oldukça farklı görüyor ve deneyimliyoruz. Bu yüzden hayvan zekasını incelerken insan bakış açısını merkeze almamaya dikkat etmeliyiz.” sözleriyle yeni çalışmada arıların görüş becerilerinin dikkate alındığını belirtti.
Arı algısı üzerine yapılan önceki çalışmalar bu ayrımın oldukça önemli olabileceğini gösteriyor. Arılar sadece düşük detaylı, kaba desenleri ayırt edebilirken, önceki analizlerde arıların görsel çözünürlüğünün ötesinde olabilecek türden ince görsel detaylara sahip kartlar kullanıldı. Bu nedenle arılar “hile” yaparak testi geçmiş, sayısal olmayan görsel ipuçlarını kullanmış olabilir. Bu ihtimali değerlendirmek için araştırmacılar, önceki deneylerde kullanılan görselleri arıların algılayabileceği şekilde yeniden analiz etti. Bal arısının mekansal görme keskinliğine dair önceki tahminlere dayanan matematiksel bir model kullandılar ve uyaranları yeniden değerlendirdiler. Sonuçlar dikkate değerdi.
Çok fazla nesne olması daha algılanabilir olduğunu göstermez
Önceki analizlerde, daha fazla nesne içeren görüntüler aynı zamanda daha karmaşık görünüyordu; yani daha fazla kenar ve detay içeriyordu. Bu nedenle eleştirmenler, arıların aslında “daha yoğun” görünen görüntüyü seçtiğini ileri sürmüştü. Ancak görseller arıların gerçekte nesneleri nasıl gördüğüne (bakış açısına) göre yeniden değerlendirildiğinde, bu ilişki büyük ölçüde ortadan kalktı. Daha fazla nesne, her zaman daha fazla algılanabilir detay anlamına gelmiyordu.
Sonuçlar, arıların yalnızca basit görsel ipuçlarına dayanarak seçim yaptığı fikrini zayıflatıyor; çünkü bu tür bir kısa yol onlar için mevcut değildi. Çalışma bulguları, arıların sadece genel görünüme değil, şekil sayısına tepki verdiğine işaret ediyor. Bu da 2019’daki çalışmada olduğu gibi, arıların sadece görsel ipuçlarına değil, sayısal değerlere karşı da duyarlı olduğunu destekliyor.