제목 재작성: 비둘기가 인공지능 기술과 유사한 방식으로 문제를 해결한다는 새로운 연구 결과가 나왔습니다.

오하이오 주립 대학과 아이오와 대학의 연구원들이 실시한 연구에 따르면 비둘기는 문제를 해결할 때 인공 지능과 유사한 "무차별 대입 알고리즘" 접근 방식을 사용하는 것으로 나타났습니다.

오하이오 주립대학교의 심리학 교수인 Brandon Turner는 연구원들이 "비둘기의 학습 메커니즘이 현대 기계 학습 및 인공 지능 기술의 원리와 유사하다는 매우 강력한 증거"를 발견했다고 말했습니다.

웹사이트에서는 연구원들이 비둘기에게 다양한 너비의 선, 동심원, 분할된 고리를 포함한 여러 가지 자극을 보여주고 비둘기에게 왼쪽 또는 오른쪽 버튼을 쪼아 자극을 정렬하도록 요청했다고 언급했습니다. 비둘기가 정답을 맞히면 보상으로 음식 한 조각을 줍니다

시행착오를 통해 비둘기는 간단한 작업으로 정답 비율을 55%에서 95%로 늘렸습니다. 상대적으로 어려운 질문에서는 '정확도'도 55%에서 68%로 높아졌습니다. 연구진은 인공지능을 사용해 동일한 테스트를 진행한 결과 AI도 오류를 줄이는 방법을 학습한 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용한 인공지능 모델과 비둘기 문제 해결 방법은 '연관 학습'과 '오류 수정'이 모두 있습니다.

IScience 저널에 게재된 이 연구는 비둘기가 진보된 인지 및 주의력 과정을 가지고 있으며 "매우 광범위한" 분류 작업을 해결할 수 있음을 지적합니다.

Turner는 이러한 발견이 비둘기가 "매우 효율적"으로 태어났다는 것을 보여준다고 말했습니다. 학습자이지만 인간처럼 정보를 일반화할 수는 없습니다.

Turner는 비둘기가 두 가지를 연관시키는 연관 학습을 사용한다고 말했습니다. 예를 들어 개는 앉으면 음식을 얻을 것이라는 것을 이해합니다. 일반적으로 연관 학습은 시각적 분류와 같은 작업을 수행하기에는 "너무 원시적"인 것으로 간주되지만 비둘기의 경우에는 분명히 그렇지 않습니다.

Turner는 연구자들이 인간이 주어진 작업을 이해하기 위한 패턴을 찾을 수 없을 때 비둘기에게는 그 일을 포기하는 경향이 있습니다. 그는 비둘기가 규칙을 공식화하려고 하는 것이 아니라 시행착오와 연관 학습을 통해 문제를 해결한다고 지적합니다. 이러한 무차별적인 접근 방식을 통해 비둘기는 특정 유형의 작업에서 인간보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있었습니다.

Turner는 다음과 같이 말했습니다. “우리는 인공 지능을 설계했기 때문에 우리가 얼마나 똑똑한지 축하하는 동시에 비둘기를 멍청한 동물로 얕잡아 봅니다. 이 AI 기계의 행동은 비둘기가 사용하는 것과 매우 유사합니다.”

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