새로운 기술을 배우려면 일반적으로 성과에 대한 피드백을 받는 동시에 시행착오를 통해 적극적으로 연습해야 합니다. 그러나 과학자들은 직접적인 교육이나 피드백 없이도 관련 정보에 대한 수동적 노출이 학습을 향상시킬 수 있다는 사실을 발견했습니다.
UC Berkeley 연구원들은 최근 소리 분류를 학습하는 쥐에서 이러한 효과를 입증했습니다. 그들은 활동적인 훈련 전이나 도중에 소리에 수동적으로 노출되는 것이 쥐의 학습 속도를 높이는 데 도움이 된다는 것을 발견했습니다. 과학자들은 또한 수동적 노출이 어떻게 감각 정보가 표현되는 방식을 변화시키고 올바른 반응과 더 쉽게 연결할 수 있는지 보여주는 뇌의 신경망을 시뮬레이션하는 컴퓨터 모델을 구축했습니다.
결과는 신경 과학, 수동 학습과 능동적 학습을 결합한 보다 효율적인 교육 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 인간 성인과 어린이의 악기 훈련이나 언어 습득과 같은 실제 기술을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.
핵심 요소: 노력, 연습, 피드백
새로운 지각 기술을 배우려면 작업에 대해 적극적으로 결정을 내리고 그러한 선택에 대한 피드백을 받아야 합니다. 소리를 고주파 또는 저주파로 더 잘 분류하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 당신은 톤을 듣고, 그 소리가 높은지 낮은지 추측하고, 당신의 선택이 올바른지 알려줄 것입니다. 이러한 폐쇄 루프 선택, 피드백 및 조정 프로세스는 뇌의 의사 결정 회로를 훈련시킵니다.
배경에서 소리를 수동적으로 듣는 것은 이러한 능동적 학습 과정에 도움이 되어서는 안 됩니다. 당신은 어떤 결정도 내리지 않으며, 당신이 옳고 그른지에 대해 이야기를 듣지도 않습니다. 그러나 인간과 다른 동물은 의도적으로 기술을 연습하지 않더라도 매일 지속적으로 감각 정보에 노출됩니다. UC Berkeley 과학자들은 뇌가 이러한 수동적 노출을 기회적으로 활용할 수 있는지 궁금해했습니다.
수동 학습에 대한 과거 연구 힌트
연구자들은 소리에 조기에 노출되면 동물의 청각 시스템 발달이 촉진될 수 있다는 이전 연구에서 영감을 얻었습니다. 특정 반복 소리가 있는 환경에서 자란 새끼 쥐는 나중에 비슷한 소리를 더 잘 구별하게 됩니다.
성인의 경우 일부 연구에서는 청각 작업에 대한 적극적인 훈련과 수동적 청취 세션을 인터리브하면 학습을 향상시킬 수 있다고 제안했습니다. 그러나 더 많은 생물학적 통찰력을 제공할 수 있는 성숙한 동물 모델에서 수동적 노출이 능동적 학습과 어떻게 상호 작용하는지에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.
UC Berkeley 팀은 기계 학습이 몇 가지 단서를 제공할 수도 있다는 것을 깨달았습니다. 컴퓨터 과학자들은 레이블이 지정되지 않은 대규모 데이터 세트에 대한 최초의 사전 훈련 신경망 모델을 통해 더 적은 수의 훈련 예제를 사용하여 레이블이 지정된 작업을 훨씬 빠르게 학습할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 청각 시스템은 유사한 트릭을 사용할 수 있습니다. 먼저 레이블이 지정되지 않은 소리에 대한 수동적 노출을 사용하여 세계의 내부 모델을 최적화하여 작업 학습을 시작합니다.
수동적 청취 후 생쥐가 더 빨리 학습합니다.
연구자들은 소리 패턴을 감지하도록 훈련된 쥐를 사용하여 수동적 소리 노출이 능동 청각 범주 학습을 향상시키는지 여부를 체계적으로 테스트하기 시작했습니다.
쥐는 짧은 음조 변화 음조를 주파수 상승 또는 하강으로 분류해야 했습니다. 그들은 테스트 챔버의 왼쪽 또는 오른쪽 포트에 코를 찔러서 자신의 선택을 표시했습니다. 여러 번의 일일 훈련 세션을 통해 쥐는 소리를 정확하게 분류하는 능력이 점점 더 좋아졌습니다.
과학자들은 표준 훈련을 받은 쥐 그룹을 다른 두 그룹과 비교했습니다. 한 그룹은 활동적인 훈련 전에 홈 케이지에서 배경 소리를 재생하여 추가적인 수동적 소리 노출을 얻었습니다. 또 다른 그룹의 쥐들은 시작 시점이 아닌 능동적 학습 단계 전반에 걸쳐 인터리브된 수동적 소리를 들었습니다.
두 경우 모두, 추가 수동음에 노출된 쥐는 학습 속도가 빨라진 것으로 나타났습니다. 그들은 활동적인 훈련만 받은 쥐보다 더 빨리 최고 분류 성능에 도달했습니다. 이는 수동적 소리 노출이 성숙한 포유류의 능동적 청각 기술 학습을 향상시킬 수 있음을 입증했습니다.
신경망 모델은 생물학적 학습을 시뮬레이션합니다.
어떤 메커니즘이 수동적 노출을 허용하여 행동적으로 나타나는 학습 이점을 제공할 수 있는지 이해하기 위해 연구자들은 청각 시스템의 신경 처리 및 학습을 모방하는 계산 모델을 구축했습니다.
그들은 단순한 선형 분류기부터 다층 신경망에 이르기까지 다양한 아키텍처를 테스트했습니다. 일부 모델은 훈련 중 모델 출력과 정확한 레이블 간의 일치를 기반으로 네트워크 연결을 조정하는 지도 학습만 활용했습니다. 출력을 레이블에 연결하기 전에 레이블이 지정되지 않은 입력 데이터 구조의 패턴을 캡처하는 비지도 사전 학습에 다른 모델이 추가되었습니다.
연구자들은 기본적으로 수동 사운드 입력에서 감독되지 않은 특징 탐지를 수행한 후 감독된 미세 조정이 생쥐의 학습 성능과 가장 잘 일치하는 다층 신경망을 발견했습니다. 모델은 보다 효율적인 능동 학습을 가능하게 하는 재구성된 감각 표현으로 이어지는 수동적 노출을 지적했습니다.
인터리빙이 가장 잘 작동합니다.
수동적 노출이 학습을 가속화한다는 사실을 보여주는 것 외에도, 실험에서는 훈련 전반에 걸쳐 인터리브된 사운드 프리젠테이션이 처음에만 수동적으로 듣는 것보다 더 빠른 숙달로 이어지는 것으로 나타났습니다. 추가 계산 모델링은 수동 모델 업데이트와 능동 모델 업데이트를 구동하는 학습 규칙 간의 일치성을 통해 이 결과를 설명하는 데 도움이 되었습니다.
함께 발생하면 신경 연결의 감독되지 않은 변화와 감독된 변화가 서로 복합되어 표현을 빠르게 연마하여 뛰어난 성능을 구현합니다. 연구원들은 소수의 인터리브된 수동 세션이 초기 수동 노출의 며칠만큼 효과적이라는 것을 발견했습니다.
따라서 기타를 잡거나 외국어 테이프를 시작할 때 즉시 하드코어 연습에 뛰어들지 마십시오. 수동적 청취로 매일의 활동적인 훈련을 보충하십시오. 당신의 두뇌는 소리를 흡수할 것이고, 당신은 더 짧은 시간에 학습 목표를 달성할 것입니다.
수동적 노출과 능동적 학습을 결합한 이 접근 방식은 우리 두뇌의 자연스러운 학습 과정을 사용하여 실제 기술을 더 빠르게 숙달할 수 있는 방법을 제공합니다. 동물과 AI가 새로운 작업을 학습하는 방법을 연구하는 과학자들은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하는 최적의 훈련 일정을 계속해서 찾아냅니다. 하지만 이번 연구는 학습을 촉진하는 방법을 밝혀 생물학적 뇌나 디지털 뇌가 성적을 낼 수 있도록 돕는다.
저자에 관하여
Robert Jennings는 그의 아내 Marie T Russell과 함께 InnerSelf.com의 공동 게시자입니다. 플로리다 대학교, 남부 기술 연구소, 센트럴 플로리다 대학교에서 부동산, 도시 개발, 금융, 건축 공학, 초등 교육을 공부했습니다. 그는 독일에서 야전 포병대를 지휘한 미 해병대와 미 육군의 일원이었습니다. 그는 25년 InnerSelf.com을 시작하기 전에 1996년 동안 부동산 금융, 건설 및 개발 분야에서 일했습니다.
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