新しいスキルを学ぶには、通常、パフォーマンスに関するフィードバックを得ながら、試行錯誤しながら積極的に練習する必要があります。しかし、科学者たちは、直接的なトレーニングやフィードバックがなくても、関連情報に受動的に触れることで学習を促進できることを発見しました。

カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは最近、音の分類を学習しているマウスでこの効果を実証しました。彼らは、能動的な訓練前または訓練中に受動的に音にさらされると、マウスの学習が早くなることを発見した。科学者らはまた、脳内のニューラルネットワークをシミュレートするコンピューターモデルを構築し、受動的な曝露がどのように感覚情報の表現方法を変化させ、正しい反応と結びつけやすくするかを示した。

その結果は、 神経科学、受動的学習と能動的学習を組み合わせた、より効率的なトレーニング方法についての洞察を提供します。このハイブリッドなアプローチは、人間の大人や子供が楽器のトレーニングや言語習得などの現実世界のスキルを学ぶのに役立つ可能性があります。

重要な要素: 努力、実践、フィードバック

新しい知覚スキルを学ぶには、タスクに関して積極的に意思決定を行い、その選択に対するフィードバックを得る必要があります。サウンドを高周波または低周波としてより適切に分類しようとしているとします。音を聞いて、それが高いか低いかを推測し、あなたの選択が正しいかどうかを教えてもらいました。この閉ループの選択、フィードバック、調整プロセスにより、脳の意思決定回路が訓練されます。

背景の音を受動的に聞くことは、この能動的な学習プロセスには役に立ちません。あなたは何も決定を下したり、自分が正しいか間違っているかを言われたりすることはありません。しかし、人間や他の動物は、意図的にスキルを練習していないときでも、毎日常に感覚情報にさらされています。カリフォルニア大学バークレー校の科学者たちは、脳がこの受動的な曝露を日和見的に利用するのではないかと考えました。


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受動学習における過去の研究のヒント

研究者らは、早期に音にさらされると動物の聴覚系の発達を促進できることを示した以前の研究に触発された。特定の音が繰り返される環境で育てられた子ネズミは、後に似た音を聞き分ける能力が向上します。

成人の場合、受動的なリスニングセッションと聴覚課題に関する能動的なトレーニングを交互に行うと学習が促進される可能性があることを示唆する研究もあります。しかし、受動的な曝露が成熟動物モデルにおける能動的な学習とどのように相互作用し、より生物学的な洞察を提供できるかについてはあまり知られていませんでした。

カリフォルニア大学バークレー校のチームは、機械学習もいくつかの手がかりを提供する可能性があることに気づきました。コンピューター科学者は、最初に大規模なラベルなしデータセットでニューラル ネットワーク モデルを事前トレーニングすると、少ないトレーニング例でラベル付きタスクをはるかに高速に学習できることを発見しました。聴覚システムも同様のトリックを採用している可能性があります。まず、ラベルのない音への受動的曝露を使用して世界の内部モデルを最適化し、タスク学習を活性化します。

マウスは受動的に聞いた後、より早く学習する

研究者らは、音のパターンを検出するように訓練されたマウスを使用して、受動的な音への曝露が能動的な聴覚カテゴリー学習を強化するかどうかを系統的にテストすることに着手した。

マウスは、ピッチが変化する短い音を周波数の上昇または下降として分類する必要がありました。彼らは、試験室の左右のポートに鼻を突っ込んで選択を示しました。毎日複数回のトレーニングセッションを重ねるうちに、マウスは音を正確に分類することがますます上手になっていきました。

研究者らは、標準的な訓練を受けたマウスのグループを他の2つのグループと比較した。あるグループは、積極的なトレーニングの前に、ホームケージ内で背景音を再生することで、追加の受動的な音への曝露を得ました。別のグループのマウスは、能動学習段階の開始時だけでなく、能動学習段階全体にわたって交互に挿入される受動的音を聞いた。

どちらの場合も、追加の受動的音にさらされたマウスは学習の促進を示しました。彼らは、アクティブなトレーニングのみを受けたマウスよりも早く分類パフォーマンスのピークに達しました。これは、受動的な音への曝露が成熟した哺乳類の能​​動的な聴覚スキルの学習を強化できることを実証しました。

ニューラル ネットワーク モデルは生物学的学習をシミュレートします

受動的な曝露が行動的に見られる学習効果をもたらすメカニズムを理解するために、研究者らは聴覚系における神経処理と学習を模倣した計算モデルを構築した。

彼らは、単純な線形分類器から多層ニューラル ネットワークに至るまで、さまざまなアーキテクチャをテストしました。一部のモデルは教師あり学習のみを利用しており、トレーニング中にモデルの出力と正確なラベルの一致に基づいてネットワーク接続が調整されます。他のモデルは、出力をラベルにリンクする前に、ラベルなしの入力データの構造のパターンをキャプチャーする教師なし事前トレーニングに追加されました。

研究者らは、基本的に受動的音声入力から教師なし特徴検出を行い、続いて教師あり微調整を行う多層ニューラルネットワークが、マウスの学習パフォーマンスに最もよく適合することを発見した。モデルは、より効率的な能動学習を可能にする再編成された感覚表現につながる受動的曝露を指摘しました。

インターリーブが最適に機能します

この実験では、受動的な曝露が学習を促進することを示すことに加えて、トレーニング中に音声プレゼンテーションを挟んだ方が、最初だけ受動的に聞くよりも早く習得できることが明らかになりました。さらなる計算モデリングは、パッシブなモデル更新とアクティブなモデル更新を駆動する学習ルール間のいわゆる一致を通じて、この結果を説明するのに役立ちました。

同時に発生すると、神経接続における教師なしの変化と教師ありの変化が互いに複雑になり、表現が急速に磨かれ、優れたパフォーマンスが可能になります。研究者らは、ほんの少数のインターリーブされたパッシブセッションが、最初のパッシブエクスポージャの数日間と同じくらい効果的であることを発見しました。

したがって、ギターを手に取ったり、外国語のテープを聴き始めたりしたときに、すぐにハードコアの練習に飛び込むのはやめてください。毎日のアクティブなトレーニングを受動的なリスニングで補ってください。あなたの脳は音を吸収し、より短い時間で学習目標を達成できるでしょう。

受動的な学習と能動的な学習を組み合わせたこのアプローチは、私たちの脳の自然な学習プロセスを使用して現実世界のスキルをより速く習得するためのレシピを提供します。動物と AI が新しいタスクをどのように学習するかを研究している科学者たちは、ラベル付きデータとラベルなしデータを活用した最適なトレーニング スケジュールを明らかにし続けています。しかし、この研究は学習を促進する方法を明らかにすることで、生物学的脳またはデジタル脳が成績を上げるのに役立ちます。

著者について

ジェニングスRobert Jennings は妻の Marie T Russell と InnerSelf.com の共同発行者です。 彼はフロリダ大学、南部工科大学、セントラルフロリダ大学に通い、不動産、都市開発、金融、建築工学、初等教育を学びました。 彼はアメリカ海兵隊とアメリカ陸軍の一員であり、ドイツで野戦砲隊を指揮したことがあります。 彼は、25 年に InnerSelf.com を開始するまで、不動産金融、建設、開発の分野で 1996 年間働いていました。

InnerSelf は、公共の利益のために、そして地球の幸福のために、人々が私生活において知識に基づいた洞察に満ちた選択を行えるようにするための情報を共有することに専念しています。 InnerSelf Magazine は、印刷物 (30 ~ 1984 年) または InnerSelf.com としてオンラインで発行されてから 1995 年以上になります。 私たちの仕事をサポートしてください。

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この記事はCreative Commons Attribution-Share Alike 4.0ライセンスの下でライセンスされています。 著者の属性 Robert Jennings、InnerSelf.com 記事に戻る この記事はもともとに登場しました InnerSelf.com

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