비둘기, 최근 연구에서 AI와 유사한 문제 해결 능력 입증

획기적인 연구에서 연구진은 종종 단순한 생물로 여겨지는 비둘기가 인공지능(AI) 시스템과 유사한 문제 해결 능력을 지니고 있음을 발견했다. 이 발견은 조류 인지력에 대한 기존 관념에 도전하며, 비둘기가 AI 알고리즘과 유사한 형태의 ‘무차별 대입’ 학습을 사용함을 시사한다.

비둘기, AI와 유사한 접근법으로 복잡한 문제 해결

기존 연구는 비둘기가 선택적 주의와 명시적 규칙 활용 등 인간의 일반적인 사고 패턴을 벗어난 복잡한 분류 작업을 해결하는 데 능숙함을 보여주었다. prevailing 가설은 비둘기가 AI 모델과 유사한 ‘무차별 대입(brute force)’ 전략을 사용한다는 것이었다.

이 연구에서 비둘기는 너비와 각도가 다른 선, 동심원, 분할된 원 등 다양한 자극을 포함하는 일련의 분류 작업에 노출되었다. 비둘기는 자극을 특정 범주로 분류하기 위해 왼쪽 또는 오른쪽의 버튼을 쪼아야 했다. 정답을 맞히면 음식 펠릿이 보상으로 주어졌고, 오답일 경우 보상은 없었다.

이 연구는 서로 다른 난이도를 가진 네 가지 작업으로 구성되었다. 결과는 비둘기가 끈기 있는 시행착오를 통해 올바른 선택을 할 능력이 크게 향상되었음을 보여주었다. 비교적 쉬운 실험 중 하나에서 비둘기의 정확도는 초기 약 55%에서 인상적인 95%로 상승했다. 더 어려운 시나리오에서도 정확도는 55%에서 68%로 증가했다.

연상 학습과 오류 수정

연구진은 비둘기가 주로 연상 학습(두 현상을 서로 연결하는 과정)을 사용했다고 가정했다. 인간과 동물은 종종 ‘물’과 ‘젖음’과 같은 간단한 개념 간에 연관성을 형성하지만, 연상 학습은 복잡한 시각적 분류 작업을 설명하기에는 너무 기초적인 것으로 간주되어 왔다. 그럼에도 불구하고 이 연구의 결과는 이러한 관념과 일치했다.

동일한 작업을 해결하기 위해 개발된 연구팀의 AI 모델은 비둘기가 사용하는 것으로 추정되는 두 가지 간단한 메커니즘, 즉 연상 학습과 오류 수정만 활용했다. 비둘기와 마찬가지로 AI 모델은 점점 더 정확한 예측을 학습하여 정답률을 크게 높였다.

인간과 비둘기의 작업 접근 방식 사이에는 뚜렷한 대조점이 나타났다. 인간은 일반적으로 작업을 단순화할 수 있는 규칙을 수립하려고 시도하며, 이는 특히 복잡한 문제에 직면했을 때 종종 실패한다. 반면 비둘기는 규칙 생성을 배제하고 시행착오와 연상 학습에 의존한다. 특정 유형의 작업에서는 이러한 접근 방식이 비둘인에게 인간보다 우위를 부여하는 것으로 보인다.

AI와 비둘기의 학습 원리

이 발견이 흥미로운 이유는 비둘기가 사용하는 학습 원리와 인간이 설계한 AI 기계를 이끄는 원리가 유사하기 때문이다. 이 발견은 비둘기를 지적으로 제한된 생물로 보는 기존 인식을 도전하며, 비둘기와 AI 시스템 간 공유되는 인지 메커니즘을 강조한다.

이 연구에 참여한 저명한 연구원인 존 터너 박사는 “우리는 인공지능을 설계했다는 점에 대해 똑똑하다고 축하하지만, 동시에 비둘기를 멍청한 동물로 비하한다. 그러나 이러한 AI 기계의 행동을 이끄는 학습 원리는 비둘기가 사용하는 것과 매우 유사하다.”라고 지적했다.

이 연구는 국립과학재단(NSF)과 국립보건원(NIH)이라는 두 권위 있는 기관의 지원을 받았다. 이러한 조직들은 연구진이 비둘기 인지 및 AI 시스템과의 놀라운 유사성이라는 매력적인 세계를 탐구할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 했다.