タイトル書き換え: ハトが人工知能技術と同様の方法で問題を解決することが新しい研究で明らかになった

オハイオ州立大学とアイオワ大学の研究者らによって行われた研究では、ハトが問題を解決する際に人工知能と同様の「総当たりアルゴリズム」アプローチを使用していることが判明しました。

研究者らは、「ハトの学習メカニズムが現代の機械学習に関連しており、人工知能技術の原理も似ているという非常に強力な証拠」を発見した。

ウェブサイトによると、研究者らはさまざまな幅の線、同心円、分割されたリングなどの多数の刺激をハトに示し、左または右のボタンをつついて刺激を分類するようハトに求めた。ハトが正解すると、ご褒美として餌が与えられました。

ハトは試行錯誤の結果、より簡単な課題での正解率が 55% から 95% に増加しました。比較的難しい問題では「正答率」も55％から68％に上昇した。研究者らは人工知能を使用して同じテストを実施したところ、AIもエラーを減らす方法を学習したことがわかりました。 本研究で使用した人工知能モデルとハトの問題解決手法は、いずれも「連想学習」と「誤り訂正」です。

ジャーナル「IScience」に掲載されたこの研究は、ハトが高度な認知および注意プロセスを備えており、「非常に広範囲の」分類タスクを解決できることを指摘しています

ターナー氏は、これらの発見は、ハトは本来「非常に効率的な」学習能力を持っているものの、人間のように情報を一般化することはできないことを示唆しています。

ターナー氏によると、ハトは連想学習を行っており、犬は座ると餌がもらえると理解するなど、2つのことを結びつけることを含む。一般に、連想学習は視覚的な分類などの操作を実行するには「原始的すぎる」と考えられているが、これは明らかにハトの場合には当てはまらない。課題を与えられると、その課題を放棄する傾向があります。ハトはルールを作ろうとするのではなく、試行錯誤と連想学習を通じて問題を解決すると彼は指摘する。この強引なアプローチにより、特定の種類のタスクではハトが人間よりも優れたパフォーマンスを発揮できるようになりました。ターナー氏は、「私たちが人工知能を設計しているので、私たちがどれほど賢いかを称賛してください。私たちハトも愚かな動物として軽視されていますが、人間の行動を導く学習原則は、これらの人工知能マシンの動作は、ハトが使用するものと非常によく似ています。」

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