植物の知性
環境の変化情報を察知し行動するとすればそれは意識・知性を有していると言える。東京大学大学院の野澤光らは、Michael T. TurveyとClaudia Carelloの論文(On Intelligence From First Principles: Guidelines for Inquiry Into the Hypothesis of Physical Intelligence (PI)) を基に、知性を神経など解剖学的視点ではなく、生き物の基礎である物質的知性(身体的知性・Physical Intelligence)を基に知性の有無を検証した。例えば、寄生植物のネナシカズラは栄養のある宿主を見分け、より栄養価のある宿主へを寄生しようとつるを伸ばす、つるの接近を予期した植物は危険を感じ行動を起こす。ムギの場合はネナシカズラの嫌いな忌避物質を発し、トマトは害虫に襲われた時と同じ化学物質を発する。このように、植物は環境の変化情報を察知し、予期し、回願し、柔軟に行動する能力、性質を有しており、意思に基づいて行動するAgencyの条件をみたしているともいえる。また、
と記している。
2016年、モニカ・ガグリアーノ(Monica Gagliano)が率いる研究チームは、植物が環境内の予測された事象に応答することを学習するかどうかのテストに着手した。研究は、植物が1つの事象の発生と別の事象の予測との間の関連を学習することができることを実証した(すなわちパブロフ学習) 。植物における連想学習を実験的に実証することにより、この発見は植物を認知研究の適切な対象として認定した 。この研究では、エンドウ豆は2つの異なる刺激にさらされ、植物が1つのタイプの刺激を別の刺激に関連付ける能力を有するという仮説を立てた。これらの刺激の1つは、エンドウ豆の植物を風と光にさらし、もう1つの植物は、訓練段階で光を当てず風のみにさらした。実験段階に入ると、エンドウ豆の植物が示す反応を観察するために、植物は風刺激のみにさらした。
実験の終わりまでに、風と光にさらされたエンドウマメは風を光の存在と関連付けることを「学習」し、風刺激に向かって成長した。一方、光を受けずに風のみにさらされたエンドウマメは風刺激から離れるように成長した。
Affifi(2018)は、植物の学習を理解する方法として、植物モデルが目標に基づく行動を環境の偶発性に調整する方法を調べるための経験的アプローチを提案した。この著者によると、連想学習は、目的論に統合された活動の一部として見られる場合にのみ、知性を示す。そうでなければ、それは機械的な説明に還元することができる。
ラジャ(Raja)(2020)らは、鉢植えのインゲンマメを園芸用支柱から30センチメートル離れたところに植えると、将来的に支柱をサポートとして使用できるように成長パターンを調整することを発見した。ラジャは後に、「植物の動きが近くの物体によって影響を受けて制御されるなら、それは(単純な反応ではなく)より複雑な行動だということになる」と述べた。ラジャは研究者に、対応する認知的特徴を探すべきであると提案した。
2017年にYokowa,K.et al.らは2017年に、麻酔薬にさらされると、多くの植物が自律運動と触覚誘導運動の両方を失ったことを発見した。ハエトリグサは電気信号を生成しなくなり、感覚毛に触れてもトラップは開いたままになった。成長中のエンドウ豆の巻きひげは自律運動を停止し、カールした形で固定された。
この行動のメカニズムは完全には理解されていないが、これは植物体内の植物内の光受容体と統合する機械受容器と関係があるかもしれないと仮定されている。このことは、訓練されたエンドウにおいて、一般に光受容体のために確保されている成長反応が、非光源刺激でも成長応答を引き起こす理由を説明している 。
しかし、古典的条件づけをもちいたエンドウ豆の実験 は、偽の条件づけなどの可能性が排除されていないなど、問題が指摘されている。
2020年に発表された、より大きなサンプルサイズでの反復研究では、エンドウ豆植物における連想学習の証拠は見つからなかった 。しかし、光が無条件の刺激として効果的に機能したという発見を再現することもできなかった。この研究のエンドウ豆の植物は、以前に提示された光に対する信頼できる方向性のある成長反応ではなく、わずかな傾向を示しただけであった。複製された実験設定は、より高いレベルの周囲光と反射光の存在下で元の設定とは異なっていた。これは、方向性の成長をいくらかランダム化し、複製を妨げた可能性がある 。