許多研究表明鴿子出奇地聰明，從像靈長類動物一樣擅長算數，到能夠從X 射線中識別乳腺癌。一項新的研究將鴿子與人工智慧模型進行了對比，發現鴿子和電腦都遵循類似的過程來解決它們遇到的問題。

這項研究的第一作者、俄亥俄州立大學心理學教授布蘭登-特納（Brandon Turner）說：”我們發現了非常有力的證據，證明指導鴿子學習的機制與指導現代機器學習和人工智能技術的原理非常相似。我們的研究結果表明，在鴿子身上，大自然可能已經找到了一種方法，可以製造出一種效率極高的學習者，而這種學習者卻沒有像人類那樣的概括或推斷能力。”

鴿子大約有300 種，其中一種名叫綠蓑鳩（Caloenas nicobarica）的甚至是渡渡鳥的近親。

在這次實驗中，特納與愛荷華大學教授愛德華-瓦瑟曼（Edward Wasserman）一起，研究了24 種你在野外會看到的鴿子，如果野外是當地一家大型購物中心的停車場的話（也許它們喜歡在容易被碾壓的地方閒逛，這與它們不那麼聰明的名聲有關）。

研究人員向鳥兒們展示了一個刺激物–不同形狀、同心圓和分段圓環–然後讓它們啄一個與刺激物所屬類別一致的按鈕。如果答對了，它們就能得到一顆食物顆粒作為獎勵。答錯則沒有獎勵。

四項技能水平不同的任務表明，透過不斷嘗試和犯錯，鴿子很快就能糾正自己，找到正確答案，並在過程中對刺激和類別產生聯想。

在最簡單的實驗中，鴿子的正確率從平均55%提高到幾乎全部正確–95%，而較難的測試學習速度稍慢，從55%提高到68%。

不過，這與它們的正確率無關，而是與它們的學習過程有關。研究人員認為，鳥類使用的是聯想學習法，也就是簡單地將兩件事情連結在一起。

特納說：「聯想學習通常被認為太原始和僵化，無法解釋複雜的視覺分類，就像我們看到的鴿子所做的那樣。鴿子並不試圖制定規則。它們只是用這種蠻力的方式進行試誤和聯想學習，在某些特定類型的任務中，這有助於它們比人類表現得更好”。

對於這些任務來說，鴿子的學習方式比人類的學習方式更有效率，因為人類往往會用規則把任務複雜化，試圖讓工作變得更容易。

特納說：”但在這種情況下，沒有任何規則可以幫助使這項工作變得更容易。這確實讓人類感到沮喪，他們往往會放棄這樣的任務。”

研究人員推測鴿子使用的人工智慧模型涉及兩個簡單的機制：聯想學習和糾錯。就像鴿子們透過重複實驗來糾正自己的錯誤，從而獲得越來越多的正確答案一樣，人工智慧也在不斷做出正確的選擇。

雖然這是一個簡單的模型，但它卻是人工智慧賴以生存的基礎；這些系統要找到模式，並將這些模式連結起來，從而提供解決問題的連結。

特納補充說：”指導這些人工智慧機器行為的學習原理與鴿子使用的原理非常相似。”

雖然實驗設計有其限制–例如只測量了一種聯想學習模型–但研究人員對這些結果感到振奮，現在他們將與研究鴿子神經生物學的科學家合作。

這項研究發表在《iScience》雜誌。