들벌레, 스스로 문제 해결 가능 밝혀
Source: Ars Technica
Skip to content
**making a beeline**
핀란드 과학자들이 벌이 고전적인 “상자와 바나나” 문제의 곤충 버전을 해결할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
Credit:
Mikko Törmänen
작은 뇌를 가졌음에도 들꽃벌은 도구를 사용하는 법을 사회적으로 학습하고, 간단한 퍼즐을 풀며, 목표를 달성하기 위해 협력하는 놀라운 능력을 보여주었습니다. 최근 Science 저널에 실린 새로운 논문에 따르면, 이들은 사전 훈련 없이도 물체 조작 과제를 해결할 수 있다고 합니다. 저자들에 따르면, 이는 곤충에서 처음으로 자발적인 문제 해결 능력이 입증된 사례라고 합니다.
2024년, 핀란드 대학의 올리 루코라(Olli Loukola)는 연구에서 들꽃벌이 복잡한 과제를 협력해 해결할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 인간이나 침팬지와 같은 대뇌를 가진 포유류에서만 관찰되던 인지 과제와 같은 수준이었습니다. 루코라 등은 두 마리 벌을 훈련시켜 레고 블록을 미니 아레나 중앙으로 밀어 넣거나 터널 끝의 문을 밀어 보상을 얻도록 했습니다.
연구팀은 파트너가 함께 행동할 때 벌들이 과제에 더 적극적으로 참여한다는 것을 확인했으며, 이는 훈련되지 않은 대조군보다 현저히 높은 비율이었습니다. 연구진은 벌이 벌집 밖에서도 새로운 협동 과제를 학습하고, 의도적으로 협력할 수도 있다고 결론지었지만, 파트너의 역할을 완전히 이해하려면 행동을 보다 정밀히 모니터링해야 한다고 경고했습니다.
이번 최신 연구에서 루코라는 벌이 자발적으로 문제를 해결할 수 있는지를 탐구했습니다. 첫 번째 실험에서는 인공 꽃을 바닥의 구덩이 위에 배치했는데, 벌이 꽃에 닿기 위해서는 구덩이에 작은 공을 굴려 넣고 그 위에 올라야 했습니다. “이것은 고전적인 ‘상자와 바나나’ 문제의 곤충 버전과 같습니다,” 라고 루코라가 말했습니다. “동물은 물체를 재배치해 도구로 사용할 수 있다는 것을 깨닫고, 접근할 수 없는 목표에 도달해야 합니다.”
한 무리의 벌은 꽃이 당밀 보상의 원천이며 공을 구덩이 안으로 옮길 수 있다는 것을 학습했지만, 실험적 난제 자체를 해결하도록 훈련받지는 않았습니다. “그들은 개별 요소의 특성만을 배웠기 때문에, 성공은 점진적인 강화 학습이 아니라 자발적인 문제 해결을 의미합니다,” 라고 저자들은 적었습니다. 두 번째 그룹은 꽃이 보상의 원천이라는 것만을 학습했고, 공이 움직일 수 있다는 것은 가르치지 않았습니다. 세 번째 그룹은 전혀 훈련을 받지 않았습니다.
첫 번째 그룹의 벌들은 다른 두 그룹보다 훨씬 높은 비율로 문제를 해결했으며, 두 그룹의 성과는 비슷하게 낮았습니다. 첫 번째 그룹은 문제에 도전하는 횟수도 많았고, 공을 다루는 방식도 더 효율적이며 구조화되어 있었습니다.
벌이 될 것인가, 아닐 것인가
출처: Olli Loukola / University of Oulu
출처: Olli Loukola / University of Oulu그 초기 결과는 흥미로웠지만, 루코라 등은 벌이 공을 굴리는 데 본능적인 선호가 있어 감각 피드백이 행동에 영향을 줄 가능성을 배제하고 싶었습니다. 즉, 공을 굴리는 자체가 보상을 줄 수 있다는 것이죠. 그래서 팀은 꽃을 가리는 작은 구멍이 있는 장벽을 설치해 두 번째 실험을 진행했습니다. 벌은 구멍을 통해 공을 굴려 넣고, 그 위에 올라가 꽃에 닿아야 했습니다.
“이 설계는 연속적인 감각 피드백 없이도 벌이 과제를 해결할 수 있는지를 평가합니다,” 라고 저자들은 적었습니다. 전체 22마리 중 16마리가 이 과제를 성공했습니다. 다만, 공이 구멍에 가까워지면 벌이 꽃을 잠깐 볼 수 있었을 가능성이 있어, 팀은 장벽에 세 개의 구멍을 만들어 시각 피드백을 더욱 제한한 실험을 다시 수행했습니다. 이번에는 훈련받은 벌과 훈련받지 않은 대조군 사이에 유의미한 차이가 나타나지 않았습니다.
마지막 실험에서 루코라 등은 우연한 성공과 시각 피드백을 배제하고, 벌의 목표지향적 수행을 확인하고자 했습니다. 이번에는 두 개의 구획이 보이지 않는 직사각형 아레나를 사용했습니다. 사전 훈련 단계에서 30마리의 벌에게 꽃이 한 구획 위에 놓여 있음을 보여주었습니다. 실제 테스트에서는 공이 시작된 위치에서 꽃이 보이지 않으며, 벌은 공을 올바른 구획으로 옮겨야 했습니다. 결과는 30마리 중 23마리가 과제를 성공했으며, 성공한 23마리 중 16마리는 먼저 잘못된 구획으로 공을 옮기지 않았습니다.
연구팀은 실험 설계가 벌의 시선, 자세, 기타 행동 신호를 추적할 방법이 없었기 때문에, 벌이 “문제를 이해한” 순간을 정확히 포착하지 못했다고 인정했습니다. 향후 실험에서는 벌이 인과 관계를 얼마나 잘 파악하는지를 검증해야 합니다. “그럼에도 불구하고, 현재 설계는 들꽃벌이 새로운 목표지향적 해결책을 만들어낼 수 있다는 가장 명확한 증거를 제공하며, 곤충의 통찰력에 대한 인지 과정을 더 깊이 탐구하기 위한 기반을 마련합니다,” 라고 저자들은 결론지었습니다.
Science, 2026. DOI: 10.1126/science.ady1618 (DOI에 대하여).
제니퍼는 Ars Technica의 선임 작가로, 과학과 문화가 만나는 지점을 중점적으로 다루며 물리학 및 관련 학제간 주제부터 좋아하는 영화와 TV 시리즈까지 폭넓게 취재합니다. 제니퍼는 물리학자 Sean M. Carroll와 결혼해 볼티모어에 살고 있으며, 고양이 두 마리인 Ariel과 Caliban을 키우고 있습니다.
21 Comments
