El presente proyecto explora el comportamiento de diversos organismos en ambientes con consecuencias inciertas. En dichos ambientes, aparte de que existe una probabilidad asociada a la ocurrencia de diversos eventos relevantes para el organismo, también existe una probabilidad asociada al cambio de la primera. Este tipo de ambientes se conocen como ambientes dinámicos no estacionarios. La literatura que describe y explica el comportamiento en los ambientes dinámicos generalmente reporta y analiza los resultados en estados de equilibrio. Sólo recientemente se ha comenzado a estudiar la adaptación a dichos ambientes en tiempo real, analizando el patrón detallado de ocurrencia de los eventos relevantes para el organismo. Existen dos familias de modelos que pretenden dar cuenta del ajuste del comportamiento animal y humano en este tipo de ambientes: Los modelos de reforzamiento y modelos bayesianos. Ambos dan cuenta del comportamiento en estados de equilibrio en entornos estables. Sin embargo, los primeros tienen dificultades para dar cuenta del ajuste del comportamiento en entornos no estacionarios. En tanto que existen pocas comparaciones entre ambos tipos de modelos en entornos probabilísticos no estacionarios, el presente proyecto pretende contribuir a la literatura en aprendizaje comparando el desempeño de estos modelos en diversos ambientes dinámicos. Un primer grupo de experimentos estudia si los organismos no humanos detectan cambios en la estructura probabilística del entorno. Un segundo grupo de experimentos explora el desempeño de sujetos humanos en ambientes con consecuencias no sociales variables. Finalmente, el tercer grupo de experimentos aborda situaciones de interacción modeladas por teoría de juegos analizando la trayectoria de las elecciones hacia un equilibrio y a cambios abruptos en las matrices de pagos.

Numerosos estudios en aprendizaje animal, en psicología de razonamiento y en teoría de juegos han abordado el problema de adaptación en ambientes dinámicos de manera parcial. Aunque dichos estudios han empleado manipulaciones experimentales en este nivel, la mayoría de ellos sólo reporta y analiza medidas agregadas que resumen el desempeño observado a lo largo de toda la sesión o de todo el experimento. Ya que consideramos que para lograr una comprensión completa del proceso de adaptación dinámico es necesario analizar el comportamiento momento a momento, creemos que este proyecto, al emplear modelos Bayesianos, puede contribuir a la literatura en aprendizaje aportando dichos análisis en diversas situaciones de aprendizaje. Los experimentos aquí propuestos son los primeros en evaluar directamente tanto la estimación de parámetros de una distribución de probabilidad como la discriminación de las probabilidades subyacentes a la ocurrencia de eventos. Los experimentos con animales permiten analizar los mecanismos que explican la igualación de razones de respuesta a razones de refuerzo; evaluando en particular la trayectoria del ajuste a condiciones de refuerzo que se han empleado para distinguir entre teorías de maximización y mejoramiento. La propuesta fundamental es que los organismos son capaces de detectar cambios en los parámetros que subyacen las entregas de refuerzos. Por otra parte, la metodología empleada en Teoría conductual de Juegos puede ser usada para evaluar las hipótesis generales del presente proyecto, ya que dicha teoría permite predecir elecciones probabilísticas. Estas situaciones son un ejemplo de ambiente dinámico, donde las probabilidades cambian y están en función de las probabilidades de elección del organismo.