인간 인지의 개념적 부트스트래핑 모델

자연 인간 행동(2023)이 기사 인용

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어려운 문제를 해결하려면 기존 지식을 재사용하고 재결합하는 것이 현명한 경우가 많습니다. 이러한 부트스트랩 능력을 통해 우리는 제한된 인지 자원에도 불구하고 풍부한 정신적 개념을 키울 수 있습니다. 여기서 우리는 개념적 부트스트래핑의 계산 모델을 제시합니다. 이 모델은 이전 통찰력의 요소를 원칙적인 방식으로 캐시하고 나중에 재사용할 수 있는 동적 개념 레퍼토리를 사용하여 일련의 구성 일반화로 학습을 모델링합니다. 이 모델은 이전 신념이나 배경 지식에 대한 추가 가정 없이 동일한 증거가 다른 순서로 처리될 때 체계적으로 다른 학습 개념을 예측합니다. 네 가지 행동 실험(총 n = 570)을 통해 우리는 모델 예측과 매우 유사하고 대체 계정과는 다른 강력한 커리큘럼 순서 및 개념적 정원 경로 효과를 보여줍니다. 종합하면, 이 작업은 과거의 경험이 어떻게 미래의 개념 발견을 형성하는지에 대한 계산적 설명을 제공하고 인간의 귀납적 개념 추론에서 커리큘럼 설계의 중요성을 보여줍니다.

사람들은 제한된 인지 능력에도 불구하고 풍부하고 복잡한 개념을 발전시키는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 한편으로는, 사람들이 제한된 추론자이고1,2,3,4,5 한 번에 다소 작은 정신적 옵션을 받아들이고6,7,8,9,10 일반적으로 대규모에 대한 철저한 검색에서 벗어난다는 풍부한 증거가 있습니다. 가설 공간11,12,13,14,15. 반면에 이러한 제한된 추론자는 풍부하게 구조화된 개념 시스템16,17,18을 개발하고 정교한 설명19,20,21을 생성하고 복잡한 과학 이론22을 추진할 수 있습니다. 사람들은 어떻게 자신의 손이 닿지 않는 것처럼 보이는 복잡한 개념을 만들고 이해할 수 있습니까?

뉴턴은 이 질문에 대해 다음과 같은 유명한 대답을 했습니다. “내가 더 멀리 본다면 그것은 거인의 어깨 위에 서 있는 것입니다.”23. 이는 사람들이 다른 사람으로부터 배울 수 있는 능력뿐만 아니라 기존 지식을 확장하고 용도를 ​​변경하여 새롭고 더욱 강력한 아이디어를 창출할 수 있는 능력을 가지고 있다는 직관을 반영합니다. 이러한 능력은 인지 발달의 초석으로 간주됩니다24. 예를 들어, 어린 아이들은 작은 숫자 1, 2, 3과 개수의 원자 개념을 구축함으로써 후계자 관계 및 실수의 무한선과 같은 보다 일반적이고 추상적인 수치 개념으로 부트스트랩하는 것처럼 보입니다. 부트스트래핑을 통해 기존의 힘들게 얻은 지식을 사용할 때마다 재발견할 필요가 없으므로 학습자가 오래된 개념을 바탕으로 새로운 개념을 구성하는 데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 기존 지식의 효과적인 표현으로 인해 사람들은 풍부한 정신 구조에 점진적으로 도달하고26,27,28 중첩된 재사용 수준을 통해 자연스럽게 개념의 계층 구조를 성장시킬 수 있습니다18.

부트스트래핑은 학습 및 발달 이론의 핵심 아이디어이지만, 부트스트래핑을 직접 조사하는 행동 연구와 그 메커니즘을 설명하는 인지 모델은 상대적으로 드뭅니다. Piantadosi et al.25는 베이지안 개념 학습 프레임워크에서 부트스트래핑을 가정하는 일련의 연구를 개척했습니다. 그러나 그들은 수치 개념 학습에서 재귀 함수의 발견에 초점을 맞추고 온라인 귀납적 추론의 일반적인 모델로서 부트스트래핑을 검토하는 작업을 열어 두었습니다. Dechteret al. 29는 인공 학습자가 간단한 검색 문제를 해결하는 것부터 시작한 다음 일부 솔루션을 재사용하여 더 복잡한 문제를 진행할 수 있다는 아이디어를 공식화했습니다. 이 접근 방식은 나중에 프로그램 모음에서 공유 기능을 추출하는 것을 목표로 하는 모델 클래스인 베이지안 라이브러리 학습으로 발전했습니다30,31. 이러한 모델은 다양한 작업을 성공적으로 해결했으며 인간 인지의 측면을 포착하는 것으로 나타났습니다32,33. 그러나 이러한 작업은 자원 제한이 부트스트래핑 메커니즘과 어떻게 상호 작용하는지, 이러한 상호 작용을 활용하여 인간의 추론 오류 패턴과 성공을 어떻게 설명할 수 있는지 설명하기보다는 최적의 라이브러리를 학습하거나 까다로운 테스트 문제를 해결하는 것을 주로 목표로 합니다.