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기술 주변기기일체 포함집에 있는 개들은 무엇을 생각하고 있을까요? 과학자들은 기계 학습을 사용하여 이를 알아냅니다.

매일 요염하게 행동하고 먹을 것을 구걸하는 강아지의 마음속에는 무슨 일이 일어나고 있는지 생각해보신 적 있으신가요?

집에 있는 개들은 무엇을 생각하고 있을까요? 과학자들은 기계 학습을 사용하여 이를 알아냅니다.

애쓰며 키우던 개들은 왜 가끔 뒤돌아서 남의 품에 뛰어드는 걸까요?

집에 있는 개들은 무엇을 생각하고 있을까요? 과학자들은 기계 학습을 사용하여 이를 알아냅니다.

사실 개들은 의도적으로 여러분을 화나게 하려고 이런 짓을 하는 것이 아닙니다. -

에모리 대학의 실험에 따르면 개들은 우리와는 완전히 다른 세계관을 가질 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

인간은 사물에 더 많은 관심을 기울이지만, 개는 자신이 누구, 어떤 사물을 보는지 별로 신경 쓰지 않고 행동 자체에 더 관심을 갖습니다.

그러므로 개는 자신을 잘 대해주는 누구에게나 가까워질 수 있다는 것은 당연한 일입니다. (물론 개는 후각이 예민하고 많은 개도 자신의 주인을 알아본다는 사실을 잊지 마세요)

개와 인간의 시각 체계도 노란색과 파란색 톤만 볼 수 있습니다. 그러나 그들은 움직임을 관찰하는 데 사용되는 민감한 시각 수용체를 가지고 있습니다.

이 실험은 머신러닝을 활용해 개의 뇌 활동을 파악했으며, 관련 논문은 The Journal of Visualized Experiments에 게재되었습니다.

연구원들은 이 방법이 비침습적이라는 분명한 장점이 있다고 지적했습니다.

이 방법은 이전에는 영장류에게만 사용되었으므로 개를 대상으로 한 이번 실험은 획기적인 발전입니다.

구체적인 체험과정을 살펴보겠습니다.

개와 인간의 뇌 활동 비교

연구원들은 기계 학습과 fMRI(기능적 자기 공명 영상)를 사용하여 개가 다양한 유형의 비디오를 볼 때 뇌 활동을 탐색했습니다.

다른 동물 대신 개를 선택해야 하는 이유는 무엇인가요?

개는 상대적으로 훈련하기 쉬운 동물이기 때문에 특정 훈련 후에는 진정제를 주사하거나 다른 구속 방법을 사용할 필요 없이 MRI(자기공명) 스캔에 순종적으로 협조할 수 있습니다.

그러나 개들은 상대적으로 순종적이지만, 이 연구에서는 MRI 스캔에 참여하는 것 외에도 오랫동안 비디오를 시청해야 했습니다. 그래서 결국 2마리의 개만 선택했는데, 한 마리는 4살 수컷 복서 믹스였고 다른 한 마리는 11살 암컷 보스턴 테리어 믹스였습니다.

집에 있는 개들은 무엇을 생각하고 있을까요? 과학자들은 기계 학습을 사용하여 이를 알아냅니다.

Δ개들이 동영상을 보고 있습니다

각 개는 3개의 서로 다른 동영상을 시청했습니다. 각 동영상은 30분 동안 지속되었으며 총 256개의 동영상 클립이 있었습니다. 변수를 제어하기 위해 이러한 비디오에는 소리가 없습니다.

일부 동영상은 다양한 사물(예: 사람, 개, 자동차)을 보여주는 데 중점을 두고 있는 반면, 다른 동영상은 다양한 행동(예: 놀기, 먹기, 냄새 맡기)을 보여주는 데 중점을 둡니다.

비교를 위해 두 명의 자원봉사자도 동일한 절차를 사용하여 이 비디오 클립을 시청했습니다.

자원봉사자와 개들이 영상을 시청하는 동안 연구원들은 3T MRI 스캐너를 사용하여 뇌 활동의 이미지를 기록했습니다.

그런 다음 신경망을 사용하여 "객체"와 "동작"을 구별하는 3개의 분류기를 훈련하고 테스트했습니다.

야, 왜 2가 아니고 3이냐?

행동 분류자 중 한 명은 3가지 행동에 대해 훈련을 받았고, 다른 한 명은 5가지 행동을 학습했기 때문입니다.

결과에 따르면 인간의 뇌는 사물과 움직임 모두에 잘 반응하는 반면, 강아지의 뇌는 움직임에만 민감한 것으로 나타났습니다.

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Δ왼쪽이 인간 뇌 MRI 영상, 오른쪽이 강아지 뇌 MRI 영상

또한 연구진은 모델 성능을 평가하고 데이터의 신뢰성을 높이기 위해 Ivis 머신러닝 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터를 정량화합니다.

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인간 자원봉사자의 데이터를 살펴보면 이 모델은 모두 뇌 활동 데이터를 다양한 분류기에 매핑하는 데 99% 이상의 정확도를 달성했습니다.

개의 뇌 데이터를 디코딩할 때 이 모델은 기본적으로 객체 기반 분류기에는 쓸모가 없지만, 행동 기반 분류기의 경우 정확도는 60%~88%에 달할 수 있습니다.

개들이 생각하는 방식이 우리와 많이 다르다는 걸 알 수 있어요!

연구원 소개

연구원은 에모리대학교 심리학과 출신입니다.

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논문의 첫 번째 저자인 Erin M. Phillips는 현재 프린스턴 대학교 생태학 및 진화 생물학과의 박사 과정 후보자입니다.

집에 있는 개들은 무엇을 생각하고 있을까요? 과학자들은 기계 학습을 사용하여 이를 알아냅니다.

에모리대학교에 방문학자로 오셔서 이번 연구에 참여하셨습니다.

논문의 공동 저자인 Gregory S. Berns는 현재 에모리 대학교 교수로 재직하고 있습니다. 그의 주요 연구 방향은 인간 의사 결정의 신경 영상화, 개 fMRI 및 비교 신경 생물학입니다.

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번스 교수는 프린스턴 대학교 물리학과를 졸업하고, 의생명공학 박사와 의학박사라는 두 개의 박사학위를 받았습니다.

Berns는 개가 움직임에 더 주의를 기울이는 것은 이해할 수 있다고 믿습니다. 동물은 사냥을 하거나 잡아먹히지 않기 위해 자연적으로 환경 변화에 세심한 주의를 기울여야 하기 때문입니다.

이 연구에는 개 2마리만 참여했지만, 연구자들은 앞으로 더 많은 개와 다른 동물을 대상으로 실험을 진행하여 동물이 세상을 어떻게 인식하는지 알아볼 예정입니다.

논문 주소: https://www.jove.com/t/64442/through-dog-s-eyes-fmri-decoding-naturalistic-videos-from-dog

참고 링크: https://www.eurekalert .org/news-releases/964886

위 내용은 집에 있는 개들은 무엇을 생각하고 있을까요? 과학자들은 기계 학습을 사용하여 이를 알아냅니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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