본 연구는 환경의 변화에 따라 추론 전략을 유연하게 조정하는 인간의 적응적 추론의 신경생리학적 메커니즘을 조사하기 위해 카드 분류 패러다임과 뇌파 검사(EEG)를 결합하여 수행되었다. 연구 결과는 인간의 적응적 추론의 신경학적 특징을 밝혀냈으며, 다중 모드 대규모 언어 모델(LLM)과 비교하여 진정한 문맥 기반 적응을 위한 진동 피드백 조정을 통합하는 뇌 기반 인공 지능의 필요성을 강조했다. 특히 델타-세타-알파 활동의 조화가 발견되었으며, 초기 델타-세타 활동은 탐구적 모니터링과 규칙 추론을 반영하고, 후두부 알파 참여는 규칙 식별 후 주의력의 확인적 안정화를 나타냈다.
