비둘기도 AI 모델과 같은 방식으로 학습

많은 연구에 따르면 비둘기는 영장류만큼 계산 능력이 뛰어나고 엑스레이를 통해 유방암을 식별할 수 있을 정도로 놀랍도록 똑똑합니다. 새로운 연구에서는 비둘기를 인공 지능 모델과 비교한 결과 비둘기와 컴퓨터 모두 유사한 프로세스를 따라 직면한 문제를 해결한다는 사실을 발견했습니다.

이번 연구의 주 저자이자 오하이오 주립대학교 심리학과 교수인 브랜든 터너(Brandon Turner)는 “비둘기의 학습을 안내하는 메커니즘이 현대 기계 학습 및 인공 지능 기술을 안내하는 원리와 매우 유사하다는 매우 강력한 증거를 발견했습니다.”라고 말했습니다. "우리의 결과는 비둘기에서 자연이 인간처럼 일반화하거나 추론하는 능력 없이도 매우 효율적인 학습자를 만드는 방법을 찾았을 수 있음을 시사합니다."

비둘기는 약 300종이 있는데, 그중 하나인 녹색사자비둘기(Caloenasnicobarica)는 도도새의 가까운 친척이기도 합니다.

이 실험을 위해 Turner는 아이오와 대학의 Edward Wasserman 교수와 함께 야생이 지역 쇼핑몰의 주차장이라면 야생에서 볼 수 있는 24종의 비둘기를 연구했습니다.

연구자들은 새들에게 다양한 모양, 동심원, 분할된 고리 등의 자극을 보여준 다음 자극이 속한 카테고리와 일치하는 버튼을 쪼도록 요청했습니다. 정답을 맞추면 음식 펠릿을 보상으로 받았습니다. 잘못된 답변에 대한 보상은 없습니다.

서로 다른 기술 수준의 네 가지 작업에서는 시행착오를 통해 비둘기가 신속하게 정답을 찾기 위해 스스로를 교정하고 그 과정에서 자극 및 범주를 연관시키는 것으로 나타났습니다.

가장 간단한 실험에서 비둘기는 평균 55%에서 거의 모든 정확도(95%)로 향상되었지만, 더 어려운 테스트에서는 55%에서 68%로 약간 더 느리게 학습했습니다.

그러나 이는 정확성과는 아무런 관련이 없으며 오히려 학습 과정과 관련이 있습니다. 연구자들은 새들이 두 가지를 단순히 연관시키는 연관 학습을 사용한다고 믿습니다.

Turner는 "연상 학습은 우리가 보는 비둘기와 같은 복잡한 시각적 분류를 설명하기에는 너무 원시적이고 엄격한 것으로 간주되는 경우가 많습니다."라고 말했습니다. "비둘기는 규칙을 공식화하려고 하는 것이 아닙니다. 그들은 단지 이러한 무차별 방식으로 시행착오와 연관 학습을 수행할 뿐이며 이는 특정 유형의 작업에서 인간보다 더 나은 성과를 내는 데 도움이 됩니다."

이러한 작업을 위해 비둘기는 작업을 더 쉽게 만들기 위해 규칙으로 작업을 복잡하게 만드는 경향이 있는 인간보다 더 효율적으로 학습합니다.

"그러나 이 경우에는 작업을 더 쉽게 만드는 데 도움이 되는 규칙이 없습니다"라고 Turner는 말했습니다. "정말로 인간은 좌절감을 느끼고 이런 일을 포기하는 경향이 있습니다."

연구자들은 비둘기가 사용하는 AI 모델에는 연관 학습과 오류 수정이라는 두 가지 간단한 메커니즘이 포함되어 있다고 추측합니다. 비둘기가 실험을 반복하면서 실수를 바로잡고 점점 더 정확한 답을 얻으듯이, 인공지능도 계속해서 올바른 선택을 합니다.

이는 단순한 모델이지만 인공지능이 구축되는 기반입니다. 이러한 시스템은 패턴을 찾고 해당 패턴을 연결하여 문제 해결을 위한 연결을 제공합니다.

Turner는 "이러한 AI 기계의 행동을 안내하는 학습 원리는 비둘기가 사용하는 것과 매우 유사합니다"라고 덧붙였습니다.

실험 설계에는 하나의 연관 학습 모델만 측정하는 것과 같은 한계가 있지만 연구자들은 결과에 흥분하고 있으며 이제 비둘기 신경생물학을 연구하는 과학자들과 협력할 예정입니다.

해당 연구는 iScience 저널에 게재되었습니다.