비둘기는 인공 지능과 지혜를 일치시킬 수 있습니까? 연관 학습을 사용하여 어떤 면에서 비둘기의 펙은 첨단 기술을 반영할 수 있습니다.

비둘기는 인공 지능과 지혜를 일치시킬 수 있습니까? 아주 기본적인 수준에서는 그렇습니다.

새로운 연구에서 아이오와 대학의 심리학자들은 비둘기 뇌의 작용과 새의 학습의 “무자비한 힘”이 어떻게 인공 지능과 유사성을 공유하는지 조사했습니다.

연구원들은 논리나 추론을 사용하는 것과 같은 높은 수준의 사고가 해결에 도움이 되지 않을 복잡한 분류 테스트를 비둘기에게 했습니다. 대신 비둘기들은 철저한 시행착오를 통해 결국 테스트에서 거의 70%의 정확도에 도달할 만큼 충분한 시나리오를 암기할 수 있었습니다.

연구자들은 비둘기의 반복적이고 시행 착오적인 접근 방식을 인공 지능과 동일시합니다. 컴퓨터는 동일한 기본 방법론을 사용하며 인간이 쉽게 인식할 수 있는 패턴과 물체를 식별하는 방법을 “가르친다”고 연구원들은 주장합니다. 물론, 컴퓨터는 엄청난 메모리와 저장 능력으로 인해 – 그리고 이러한 영역에서 점점 더 강력해지고 있기 때문에 – 비둘기의 두뇌가 상상할 수 있는 모든 것을 훨씬 능가합니다.

그럼에도 불구하고 낮은 수준의 사고 기술로 간주되는 연관성을 만드는 기본 프로세스는 시험 응시 비둘기와 최신 AI 발전 간에 동일합니다.

“당신은 AI의 경이로움, AI가 할 수 있는 모든 놀라운 일들에 대해 항상 듣습니다.”라고 연구의 교신저자인 Iowa의 심리학 및 뇌과학부의 Stuit 실험 심리학 교수인 Ed Wasserman은 말합니다. “그것은 체스를 두거나 비디오 게임을 하는 사람들을 이길 수 있습니다. 그것은 모든 종류의 일에서 우리를 이길 수 있습니다. 어떻게 작동합니까? 똑똑합니까? 아니요, 동일한 시스템을 사용하거나 비둘기가 여기서 사용하는 것과 동등한 시스템입니다.”

연구자들은 두 가지 유형의 학습을 알아내고자 했습니다. 하나는 선언적 학습으로, 일련의 규칙이나 전략에 따라 이성을 행사하는 데 근거를 두고 있습니다. 다른 하나는 연관 학습으로 “하늘색”과 “물에 젖음”과 같은 사물이나 패턴을 인식하고 연결하는 데 중점을 둡니다.

수많은 동물 종들이 연관 학습을 사용하지만, 선언적 학습이 가능한 것으로 여겨지는 돌고래와 침팬지 등 소수의 동물만이 있습니다.

그러나 AI는 컴퓨터, 로봇, 감시 시스템 및 겉보기에 인간처럼 “생각”하는 것처럼 보이는 다른 많은 기술과 함께 대세입니다. 그러나 그것이 사실입니까, 아니면 AI는 단순히 교활한 인간 입력의 산물입니까? 아니면, 연구의 저자들이 말했듯이, 우리는 인간과 동물의 인지에서 연관 학습의 힘을 부족하게 했습니까?

Wasserman의 팀은 알아내기 위해 “사악하게 어려운” 테스트를 고안했습니다.

각 테스트 비둘기에게 자극을 보여주고 오른쪽이나 왼쪽에 있는 버튼을 쪼아 그 자극이 속한 범주를 결정해야 했습니다. 범주에는 선 너비, 선 각도, 동심원 링 및 단면 링이 포함됩니다. 정답은 맛있는 알갱이를 낳았습니다. 잘못된 응답은 아무 것도 얻지 못했습니다. Wasserman은 테스트를 그렇게 까다롭게 만든 것은 자의성 때문이라고 말합니다. 어떤 규칙이나 논리도 작업을 해독하는 데 도움이 되지 않습니다.

50년 동안 비둘기 지능을 연구해온 Wasserman은 “이러한 자극은 특별합니다. 서로 닮지 않고 반복되지 않습니다.”라고 말합니다. “작업을 수행하려면 자극이 발생하는 개별 자극 또는 영역을 기억해야 합니다.”

네 마리의 테스트 비둘기는 각각 절반 정도 정답을 맞히는 것으로 시작했습니다. 그러나 수백 번의 테스트를 통해 4인조는 결국 점수를 평균 68%로 올렸습니다.

Wasserman은 “비둘기는 AI 마스터와 같습니다.”라고 말합니다. “그들은 자연이 그들에게 준 생물학적 알고리즘을 사용하고 있는 반면, 컴퓨터는 인간이 그들에게 준 인공 알고리즘을 사용하고 있습니다.”

공통 분모는 AI와 비둘기 모두 연관 학습을 사용하지만 기본 수준의 사고가 비둘기가 궁극적으로 성공적으로 점수를 매길 수 있게 해주었다는 것입니다. Wasserman은 사람들이 같은 시험을 치르면 점수가 낮고 아마도 포기할 것이라고 말했습니다.

Wasserman은 “목표는 사람들이 규칙이나 전략에 너무 많이 의존하기 때문에 우리를 괴롭히는 작업을 간단한 연관 메커니즘이 어느 정도 해결할 수 있는지 확인하는 것이었습니다.”라고 덧붙였습니다. “이 경우, 그 규칙은 학습에 방해가 됩니다. 비둘기는 절대 그런 과정을 거치지 않습니다. 그런 높은 수준의 사고 과정이 없습니다. 하지만 학습에 방해가 되지는 않습니다. 사실 , 어떤 면에서는 그것을 용이하게 합니다.”

Wasserman은 연관 학습이 어떻게 보이는지에 대한 역설을 봅니다.

“사람들은 AI가 비둘기와 같은 학습 알고리즘을 사용하여 놀라운 일을 하는 것에 열광합니다. 그러나 사람들이 인간과 동물의 연관 학습에 대해 이야기할 때 경직되고 정교하지 않다고 무시합니다.”

“비둘기의 범주 학습에 의한 연관 학습 패러독스 해결” 연구는 저널에 2월 7일자 온라인으로 게재되었습니다. 현재 생물학.

연구 공동 저자로는 2022년 아이오와에서 신경과학 학위를 받고 아이오와에서 신경과학 박사 학위를 취득하려는 Drew Kain; 작년에 아이오와에서 심리학 박사 학위를 취득하고 현재 카디프 대학교에서 박사후 과정을 밟고 있는 Ellen O’Donoghue.

미국 국립보건원(National Institutes of Health)이 연구 자금을 지원했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/02/230207144220.htm