연구진은 복잡한 비디오 게임 학습 과정에서 인간의 행동과 뇌 활동을 모방하는 AI 모델을 연구했어요. 최첨단 LLM(대형 추론 모델)은 기존 강화 학습 모델보다 인간의 행동 패턴을 더 잘 모방하고 뇌 활동을 더 정확하게 예측했어요. 뇌 활동 예측은 게임 상태에 대한 모델의 맥락적 표현과 관련이 있으며, 계획이나 추론과는 관련이 없는 것으로 나타났어요.
연구 결과, LLM은 인간의 학습 및 의사 결정 과정을 설명하는 강력한 모델로 자리매김했어요. 프로젝트 페이지에서 게임 리플레이를 통해 연구 결과를 직접 확인할 수 있어요. (https://botcs.github.io/reason-to-play/)