CapuchinAI combina visión artificial, pantalla táctil y recompensas de plátano seco. En dos semanas, 16 capuchinos interactuaron con el aparato y ocho aprendieron la relación entre tocar la pantalla y recibir comida.
Una caja de madera equipada con una cámara, una pantalla táctil y un pequeño ordenador ha permitido estudiar cómo monos capuchinos salvajes aprenden a interactuar voluntariamente con una máquina sin necesidad de capturarlos ni trasladarlos a un laboratorio.
El sistema se llama CapuchinAI y ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Emory y el Instituto de Tecnología de Georgia. Durante una prueba de dos semanas realizada con dos grupos de capuchinos cariblancos (Cebus imitator) en la Reserva Forestal de Taboga, en Costa Rica, 16 animales se acercaron e interactuaron con el dispositivo, diez consiguieron activar recompensas y ocho aprendieron de forma consistente que tocar la pantalla producía comida.
Los resultados fueron publicados el 28 de julio de 2026 en American Journal of Primatology. Se trata de una prueba de concepto de una nueva herramienta para investigar la cognición de primates en su entorno natural, no de una prueba capaz de medir toda su inteligencia. estudio publicado en American Journal of Primatology
El primer experimento solo pedía tocar una pantalla azul para recibir comida
Aunque la tecnología está diseñada para realizar en el futuro pruebas cognitivas más complejas, el experimento inicial fue deliberadamente sencillo. Cuando el sistema detectaba la presencia de un capuchino, activaba la grabación y mostraba en la pantalla un estímulo azul. Si el animal tocaba la superficie, un mecanismo liberaba una pequeña recompensa de comida.
El premio utilizado fueron rodajas secas de plátano de bosque. La idea era comprobar primero si animales en libertad podían familiarizarse con el aparato y aprender la asociación básica entre pantalla y recompensa.
El prototipo integra una webcam, una pantalla táctil, un dispensador de alimento y un ordenador Raspberry Pi. Todos los componentes están alojados en una estructura de madera de unos 50 centímetros de altura y funcionan mediante una batería portátil capaz de proporcionar alrededor de ocho horas de autonomía.
Los animales decidían por sí mismos si acercarse. Durante los dos primeros días ninguno utilizó la máquina. La situación cambió al tercero, cuando un macho llamado Trompudo comenzó a golpear la caja y terminó tocando la pantalla. Al recibir inmediatamente una porción de plátano, volvió a hacerlo. Después comenzaron a acercarse otros miembros del grupo.
Ocho capuchinos aprendieron la relación entre la pantalla y la recompensa
La cifra más interesante del piloto no es únicamente cuántos animales se acercaron. De los 16 capuchinos que interactuaron voluntariamente con el sistema, diez consiguieron activar alguna recompensa y ocho desarrollaron y conservaron una asociación clara entre tocar la pantalla y obtener comida.
Los investigadores observaron además comportamientos diferentes. Algunos comprendieron rápidamente el funcionamiento, mientras otros permanecieron a distancia observando a sus compañeros antes de acercarse. Incluso hubo capuchinos que terminaron utilizando los labios y aprendieron a tocar la pantalla con la boca.
Estas diferencias son precisamente uno de los motivos por los que interesa desarrollar la tecnología. Un sistema automatizado podría permitir comparar de forma repetida cómo individuos de una misma población resuelven las mismas tareas.
Eso no significa, sin embargo, que los ocho animales sean más inteligentes que los que no participaron. La curiosidad, la posición dentro del grupo, la experiencia previa, la motivación por la comida o la disposición a acercarse a un objeto desconocido pueden modificar quién utiliza la máquina y con qué frecuencia.
La IA reconoce individuos con más del 97% pero todavía debe integrarse por completo
CapuchinAI incorpora un modelo basado en YOLOv7 denominado MultipleCapuchins, entrenado para diferenciar individuos por sus características faciales. En las pruebas descritas por los investigadores logró más del 97% tanto en precisión como en recall utilizando imágenes estáticas, vídeos y grabaciones en directo.
Aquí existe una diferencia importante. Durante el despliegue descrito en el artículo, el circuito automático utilizaba una versión simplificada para reconocer que el visitante era un capuchino y activar la tarea. El reconocimiento individual ya había sido desarrollado y validado, pero su utilización para asignar automáticamente a cada mono una prueba personalizada forma parte de la evolución del sistema.
El objetivo es que la cámara pueda reconocer en el futuro qué animal se ha acercado y adaptar inmediatamente el ejercicio a su historial. Un individuo nuevo recibiría primero la tarea básica de habituación, mientras que otro que ya conozca el sistema podría continuar con pruebas más avanzadas.
Los investigadores están trabajando en ejercicios relacionados con aprendizaje, control de impulsos, flexibilidad cognitiva y memoria a corto y largo plazo. Por tanto, el experimento publicado no demuestra todavía que CapuchinAI haya medido la memoria de los animales.
Ya es posible saber cómo se forman y recuperan los recuerdos en el cerebro, aunque los mecanismos estudiados en humanos no deben trasladarse directamente a los resultados obtenidos con otras especies.
La ventaja es estudiar a los animales sin sacarlos de su entorno natural
Uno de los problemas tradicionales de la investigación sobre cognición animal es encontrar un equilibrio entre control experimental y comportamiento natural. Un laboratorio permite repetir exactamente una prueba, pero cambia el entorno en el que vive el animal. La observación en libertad conserva ese contexto, aunque resulta mucho más difícil controlar qué individuo participa y qué estímulos recibe.
CapuchinAI intenta combinar ambas posibilidades. La máquina puede presentar ejercicios estandarizados en pleno bosque mientras los animales mantienen la libertad de acercarse o marcharse. Los investigadores esperan que futuras versiones permitan acumular durante años resultados correspondientes a individuos cuya historia social y comportamiento ya son conocidos.
El software también puede limitar la cantidad de recompensas que recibe cada mono, una medida pensada para evitar que un individuo dominante monopolice el dispositivo. Los autores subrayan además que esta tecnología no sustituye al trabajo de los investigadores de campo, porque interpretar una respuesta requiere conocer la vida social y el contexto del animal.
Por ahora, el resultado más sólido es mucho más concreto que afirmar que una inteligencia artificial puede medir la inteligencia de un mono. El experimento demuestra que capuchinos salvajes pueden acercarse voluntariamente a una estación automatizada, aprender a utilizar una pantalla táctil y generar datos experimentales sin abandonar su hábitat. El siguiente desafío será comprobar si el sistema puede hacerlo durante periodos más largos, con más individuos y con verdaderas tareas cognitivas personalizadas.