딥러닝과 크라센의 언어습득 이론: 영어 공부의 새로운 접근

 

 

- 인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 모두 포함하는 개념이다.

- 인공지능의 개념이 처음 등장한 이후, 머신러닝으로 발전하였고, 여기서 한 단계 더 진화한 것이 딥러닝이다.

 

 

 

- 인공지능이 처음 등장한 이유는 반복적인 일을 자동화하고 최적화하기 위해서였다.
- 기계에게 규칙을 알려준 후, 그 규칙대로 스스로 처리하도록 만들고자 했다.
- 이를 규칙 기반 학습과 추론이라고 하며, 인간이 기계에게 모든 규칙을 하나하나 알려주어야 했다.

 

- 이는 영어 문법이 등장한 배경과 상당히 비슷하다.
- 영어 교사가 영어를 전혀 모르는 학생에게 문법이라는 규칙을 하나하나 가르치면, 학생이 이를 기반으로 영어를 구사할 수 있을 것이라고 믿기 때문이다.

 

- 의도만 놓고 보면 상당히 그럴 듯해 보인다. 이게 생각대로 되었다면 이보다 효율적인 것이 없었을 것이다.
- 문법과 예문 몇 개를 달달 암기하면, 이후 처음 보는 문장들도 저절로 이해할 수 있다는 논리이기 때문이다.

 

 

 

- 인공지능에게 남자와 여자를 구분하는 방법을 하나하나 알려준 후, 그 규칙을 기반으로 성별을 구분하도록 프로그래밍 했다고 가정해 보자. (이 규칙은 인간이 정한 것임)

- 예를 들어, "머리가 짧으면 남자이고 길면 여자이다. 턱수염이 있으면 남자고 없으면 여자다. 손이 크면 남자고 작으면 여자다. 화장을 했으면 여자고 하지 않았으면 남자다." 등의 규칙을 정해줄 수 있다.

- 하지만 실제로 이렇게 규칙을 정해주면 인공지능이 상당히 버벅거리게 되는데, 이는 예외 상황이 너무 많이 존재하기 때문이다. (인간이 완벽한 규칙을 만들어내지 못함)

- 오답률을 낮추기 위해 100가지나 되는 규칙을 만들어줬다고 가정해보자.

- 인간은 척 보자마자 알아차릴 수 있는 것을 인공지능은 그 100가지 규칙을 검토하느라 많은 시간을 소모하고도 오답률이 높았다. (이해를 돕기 위한 예로, 적절하지 않을 수 있음)

 

 

 

- 이후 머신러닝 개념이 등장하였는데, 이는 기계가 인간의 개입 없이 스스로 학습하는 것을 의미한다.

- 예를 들어, 남자와 여자의 사진을 지속적으로 보여주며 누가 남자이고 누가 여자인지를 알려주면, 기계가 스스로 그 원리를 알아내는 것이다. (인간이 기계에게 방법을 직접 알려준 적이 없음)

 

 

 

- 그리고 실제로 머신러닝을 적용해 보니, 규칙 기반 학습보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

 

 

 

- 머신러닝에서 한 단계 더 발전한 것이 딥러닝인데, 이는 인간의 뇌를 모방하여 신경망 형태로 만든 후 스스로 학습하게 하는 것이다. (머신러닝보다 더 자율적인 형태의 학습이 가능하며, 인간의 개입이 필요 없음)

- 그 결과는 매우 성공적이었다. 오늘날 큰 이슈를 불러일으키고 있는 AI들은 모두 이 개념으로 학습된 것이다.   

 

 

 

- 딥러닝은 블랙박스 모델이라고도 불린다. 신경망 형태로 쌓아서 학습시켰더니 결과가 굉장히 좋았는데, 개발자들도 그 이유를 정확히 알지 못하기 때문이다.

 

- 현재, 어느 정도 정형화된 데이터를 다룰 때는 머신러닝을 적용하고, 그림, 영상, 음악과 같이 매우 복잡하고 비정형화된 데이터를 다룰 경우에는 딥러닝을 적용하고 있다. 

- 기계가 인간처럼 말을 하고, 그림을 그리고, 음악을 만들 수 있게 된 것은, 어쩌면 인간의 뇌를 모방했기 때문일 수 있다.

 

 

 

- 위 영상은 로봇이 딥러닝 방식으로 학습하며 그네를 타는 모습이다.
- 처음에는 인간이 아무 것도 알려주지 않았기 때문에 한참 동안 어쩔 줄 몰라했으나, 이후 조금씩 발전하더니 어느 순간 인간도 하지 않는 기술을 적용해 매우 능숙하게 그네를 타게 되었다. (스스로 원리를 터득)

 

- 반면, 인간이 로봇에게 하나하나 그네 타는 법을 알려주는 프로그래밍을 했을 때는 이렇게 능숙하게 그네를 타지 못했다.
- 실제로, 인간이 방법을 알려주면 기계가 그 한계를 넘지 못하지만, 딥러닝 방식으로 학습하게 하면 인간이 미처 생각하지 못한 수준까지 능력이 향상되었다고 한다.

 

 

- 정리하면, 규칙을 하나하나 알려주고 시키는 대로 하게 하는 것보다는, 아무런 편견 없이 이것저것 시도해 보고 경험하게 하는 것이 훨씬 더 좋은 결과를 가져왔다는 것이다.

 

- 이에 대해 챗GPT-4o 에게 질문해 보니, 다음과 같은 답변이 돌아왔다.

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챗GPT-4o

 

규칙 기반 접근법 vs 데이터 기반 접근법

• 규칙 기반 접근법: 이 접근법은 명시적인 규칙과 지식을 기계에 프로그래밍하는 방식입니다. 초기의 AI 시스템은 주로 이 방식에 의존했습니다. 그러나 이 방식은 복잡한 문제를 다룰 때 한계가 있습니다. 모든 가능성을 사람이 미리 정의해야 하므로, 예외 상황이나 새로운 패턴을 처리하는 데 어려움이 있습니다.
• 데이터 기반 접근법(머신러닝): 이 접근법은 기계가 많은 데이터를 통해 학습하여 스스로 규칙과 패턴을 발견하도록 합니다. 데이터 기반 접근법은 명시적인 규칙을 정의하지 않아도 되므로, 더 복잡하고 다양한 문제를 다룰 수 있습니다. 특히, 데이터의 양이 많고 품질이 좋을수록 성능이 향상됩니다.

따라서, 데이터를 기반으로 기계가 스스로 학습하는 머신러닝 및 딥러닝 접근법이 규칙 기반 접근법보다 더 좋은 결과를 낼 수 있다는 것은 여러 실험과 실제 응용에서 증명되었습니다. 특히, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서는 딥러닝이 규칙 기반 접근법을 훨씬 능가하는 성능을 보여주고 있습니다.

결론

기계에게 많은 데이터를 주고 스스로 학습하게 하는 머신러닝 및 딥러닝 접근법이 규칙 기반 접근법보다 더 나은 결과를 낳는 경우가 많습니다. 이는 데이터 기반 접근법이 더 복잡하고 다양한 패턴을 학습하고, 예외 상황을 처리하며, 새로운 문제에 적응할 수 있는 능력을 갖추기 때문입니다.

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나

음... 갑자기 비교하고 싶은 대상이 있는데... 크라센 박사의 언어습득 이론에 의하면, 학생에게 문법 규칙을 가르치지 않는게 좋다고 해. 문법같은 형식보다는 인풋의 의미에 집중하게 해야 하고, 어느 순간 인풋의 절대량을 채우게 되면 저절로 언어를 습득하게 된다고 해. 내 말이 맞니?

 

챗GPT-4o

네, 맞습니다. 스티븐 크라센(Stephen Krashen) 박사의 언어 습득 이론 중 하나인 '입력 가설(Input Hypothesis)'은 의미 있는 입력(comprehensible input)의 중요성을 강조합니다. 그의 이론에 따르면, 언어 학습자는 특별한 문법 규칙을 배우지 않더라도, 충분한 양의 이해 가능한 입력을 받으면 자연스럽게 언어를 습득할 수 있습니다. 이를 조금 더 자세히 설명해보겠습니다.

크라센의 입력 가설 (Input Hypothesis)

크라센의 입력 가설은 다음과 같은 핵심 개념을 포함합니다:

1. 이해 가능한 입력 (Comprehensible Input):
   • 학습자가 현재 이해할 수 있는 수준보다 약간 높은 수준의 언어 입력을 받아야 한다는 개념입니다. 크라센은 이를 i+1이라고 표현합니다. 여기서 i는 학습자의 현재 언어 수준이고, +1은 약간 더 높은 수준의 언어입니다.
   • 예를 들어, 학습자가 기본적인 일상 회화는 이해할 수 있지만, 조금 더 복잡한 문장은 아직 어려운 경우, 약간의 추가적인 어려움이 있는 문장을 지속적으로 들으면서 점차 그 문장을 이해하게 되는 방식입니다.
2. 의미 중심 (Focus on Meaning):
   • 언어 학습은 문법 규칙을 암기하는 것이 아니라, 언어의 의미를 이해하는 데 중점을 두어야 한다고 주장합니다. 즉, 학습자는 언어 입력의 의미에 집중하면서 언어를 습득합니다.
   • 이는 어린 아이들이 모국어를 배울 때의 과정과 유사합니다. 아이들은 문법을 명시적으로 배우지 않고도, 일상생활에서 반복적으로 듣고 사용하는 과정을 통해 언어를 습득합니다.
3. 침묵기 (Silent Period):
   • 학습자는 처음에는 언어를 이해하기만 하고, 실제로 말하거나 쓰는 것을 시작하기 전에 충분한 시간을 가지는 것이 자연스럽다는 개념입니다.
   • 이 침묵기 동안 학습자는 입력을 통해 언어의 구조와 의미를 내면화합니다.

비교: 머신러닝과 크라센의 이론

크라센의 언어 습득 이론과 머신러닝을 비교하면 몇 가지 유사점을 발견할 수 있습니다:

1. 데이터 입력의 중요성:
   • 크라센의 이론에서는 이해 가능한 입력의 양과 질이 중요합니다. 마찬가지로, 머신러닝에서는 많은 양의 데이터 입력이 중요합니다. 모델이 충분한 데이터를 통해 패턴을 학습해야 좋은 예측 성능을 보일 수 있습니다.
2. 의미 중심 학습:
   • 크라센의 이론은 의미에 집중하여 언어를 습득한다고 말합니다. 이는 머신러닝에서 모델이 단순히 데이터의 형태가 아니라 데이터의 의미를 학습해야 하는 것과 유사합니다. 특히, 자연어 처리 모델에서는 텍스트의 의미를 이해하고 학습하는 것이 중요합니다.
3. 암묵적 학습:
   • 크라센의 이론에서는 학습자가 명시적인 문법 규칙을 배우지 않아도 언어를 습득할 수 있다고 주장합니다. 머신러닝에서도 모델은 명시적인 규칙을 학습하는 것이 아니라, 데이터를 통해 암묵적인 패턴과 규칙을 학습합니다.

결론

스티븐 크라센 박사의 언어 습득 이론에 따르면, 특별한 문법 규칙을 배우지 않더라도 충분한 양의 이해 가능한 입력을 받으면 언어를 습득할 수 있습니다. 이는 머신러닝에서 충분한 양의 데이터 입력을 통해 모델이 스스로 패턴을 학습하는 과정과 유사합니다. 두 경우 모두, 입력의 양과 질이 매우 중요하며, 학습자는 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다.

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나

파라미터 관점으로 보면, 사람마다 뇌의 능력 차이가 있을 거 같고, 언어를 빨리 습득하는 사람은 파라미터를 많이 가지고 있다고 볼 수 있을까?

 

챗GPT-4o

흥미로운 관점입니다. 사람마다 언어를 습득하는 능력에 차이가 있다는 것은 널리 인정되는 사실입니다. 이를 머신러닝 모델의 파라미터와 비교하여 설명할 수 있습니다. 아래에서 더 자세히 설명해 보겠습니다.

인간의 언어 습득 능력과 파라미터의 관계

1. 파라미터의 역할:
   • 머신러닝 모델에서 파라미터는 데이터를 통해 학습된 값으로, 모델의 예측 능력을 결정합니다. 파라미터가 많고, 적절하게 학습되면 모델의 성능이 높아질 수 있습니다.
   • 사람의 뇌에서도 학습과 기억에 관련된 신경망의 연결 강도와 수가 비슷한 역할을 한다고 볼 수 있습니다. 이는 일종의 '파라미터'로 간주될 수 있습니다.
2. 개인의 뇌 능력:
   • 사람마다 뇌의 구조와 기능은 다를 수 있습니다. 예를 들어, 일부 사람들은 더 많은 신경 연결이나 더 효율적인 신경 전달 시스템을 가지고 있을 수 있습니다. 이는 그들이 언어를 더 빨리 습득할 수 있는 능력과 관련이 있을 수 있습니다.
   • 이러한 신경 연결의 밀도와 효율성은 머신러닝 모델의 파라미터 수와 성능과 유사하게 생각할 수 있습니다. 더 많은 '파라미터'(신경 연결)가 있는 사람은 언어를 더 빠르고 효과적으로 습득할 가능성이 있습니다.
3. 학습 환경과 경험:
   • 또한, 개인의 언어 습득 능력은 환경과 경험에 의해 크게 영향을 받을 수 있습니다. 충분한 양의 이해 가능한 입력(comprehensible input)을 받은 사람은 그렇지 않은 사람보다 언어를 더 잘 습득할 수 있습니다.
   • 이는 머신러닝 모델이 충분한 양질의 데이터를 통해 학습할 때 더 나은 성능을 보이는 것과 유사합니다.

비유적 관점에서의 설명

• 기계 학습 모델: 파라미터가 많고 적절히 학습된 모델은 복잡한 문제를 더 잘 해결할 수 있습니다. 이는 더 많은 데이터와 반복 학습을 통해 최적화된 파라미터를 찾는 과정입니다.
• 인간의 뇌: 언어를 빨리 습득하는 사람은 더 많은 신경 연결과 효율적인 학습 메커니즘을 가지고 있을 수 있습니다. 이는 반복된 언어 노출과 학습을 통해 강화되는 과정입니다.

한계와 차이점

1. 파라미터의 종류와 역할:
   • 머신러닝의 파라미터는 수학적 최적화 과정을 통해 조정됩니다. 반면, 인간의 뇌에서는 신경 연결의 형성, 강화, 그리고 시냅스의 가소성 등이 작용합니다.
   • 사람마다 '파라미터'의 양과 질이 다를 수 있지만, 이는 단순한 숫자가 아니라 복잡한 신경과학적 메커니즘에 의해 좌우됩니다.
2. 학습의 유연성:
   • 머신러닝 모델은 주어진 데이터와 알고리즘에 따라 학습이 제한됩니다. 반면, 인간의 뇌는 환경, 사회적 상호작용, 감정, 동기부여 등 다양한 요소에 의해 학습이 영향을 받습니다.
   • 인간의 학습 능력은 단순히 신경 연결의 양뿐만 아니라, 학습 전략, 동기, 그리고 감정적 요소 등 다차원적인 요소에 의해 결정됩니다.

결론

파라미터의 관점에서 보면, 언어를 빨리 습득하는 사람은 더 많은 '파라미터'를 가진다고 비유할 수 있습니다. 이는 더 많은 신경 연결, 더 효율적인 신경 전달, 그리고 환경적 요인의 조합을 의미합니다. 그러나 이 비유는 제한적이며, 인간의 언어 습득 능력은 매우 복잡한 신경과학적, 심리학적 메커니즘에 의해 결정된다는 점을 염두에 두어야 합니다.

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나

내가 어디서 뇌가소성? 이라는 말을 들은 적이 있어.

인간의 뇌 각 영역은 특정 뇌기능을 처음부터 가지고 태어나는 게 아니라, 인간이 처한 환경이나 인간의 동기부여에 따라 뇌신경망 연결이 새롭게 재배치 된다는 이론으로 알고 있어.

예를 들어 시력을 잃은 사람은 시력을 담당하던 뇌 영역이 할 일이 없어져 그 뇌영역이 다른 일을 할 수 있도록 신경이 재배치 된다는 거야.

마찬가지로 언어 측면에서 보면, 인간이 언어에 집중하면 할 수록 그 쪽으로 뇌신경이 재배치 되면서 더 잘 할 수 있게 된다는 거지. 즉, 없던 파라미터도 생겨날 수 있다는 말이 아닐까?

 

챗GPT-4o

네, 맞습니다. 당신이 언급한 개념은 뇌 가소성(neuroplasticity)으로, 뇌가 경험과 학습을 통해 구조와 기능을 변화시킬 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 특히 중요한 개념으로, 우리의 뇌가 어떻게 학습하고 적응하는지를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

뇌 가소성 (Neuroplasticity)

1. 정의:
   • 뇌 가소성은 뇌의 신경망이 새로운 경험, 학습, 환경 변화에 따라 구조적 및 기능적 변화를 겪을 수 있는 능력을 의미합니다.
   • 이 개념은 뇌가 고정된 구조를 가지고 태어난다는 전통적인 관점을 넘어, 뇌가 지속적으로 변화하고 적응할 수 있음을 보여줍니다.
2. 기능적 가소성:
   • 뇌의 특정 영역이 손상되거나 기능을 잃었을 때, 다른 뇌 영역이 그 기능을 대신할 수 있도록 재배치되는 현상을 말합니다.
   • 예를 들어, 시력을 잃은 사람의 시각 피질(시력을 담당하는 뇌 영역)은 다른 감각, 예를 들어 촉각이나 청각 정보를 처리하는 역할을 할 수 있습니다.
3. 구조적 가소성:
   • 새로운 학습이나 경험을 통해 신경 연결이 강화되거나 새로운 신경 연결이 형성되는 현상을 의미합니다.
   • 예를 들어, 어떤 사람이 새로운 언어를 학습하면, 그 언어와 관련된 뇌 영역의 신경 연결이 강화됩니다.

언어 학습과 뇌 가소성

언어 학습의 측면에서 뇌 가소성의 개념은 매우 중요합니다.

1. 집중과 학습:
   • 특정 언어에 집중하여 학습하는 과정에서 뇌의 해당 영역의 신경망이 강화됩니다.
   • 예를 들어, 언어를 많이 듣고 말하는 환경에 노출되면, 그 언어를 처리하는 뇌 영역의 신경 연결이 강화되고, 새로운 연결이 형성됩니다.
2. 동기부여:
   • 높은 동기부여는 학습을 촉진하고 뇌의 가소성을 증가시킵니다. 동기부여가 높을수록 뇌는 더 잘 학습하고 적응합니다.
   • 이는 새로운 언어를 배우고자 하는 강한 동기부여가 뇌의 해당 영역을 더욱 활성화시키고, 신경망의 재배치를 촉진할 수 있음을 의미합니다.
3. 새로운 파라미터 생성:
   • 뇌 가소성은 새로운 신경 연결(파라미터)이 생성될 수 있음을 시사합니다. 새로운 경험과 학습을 통해 뇌는 기존의 신경망을 재조정하거나 새로운 신경망을 형성합니다.
   • 이는 언어 학습에 있어, 학습자가 더 많이 연습하고 경험할수록 뇌의 언어 관련 신경망이 더 강화되고 확장될 수 있음을 의미합니다.

결론

뇌 가소성은 인간의 뇌가 학습과 경험을 통해 지속적으로 변화하고 적응할 수 있는 능력을 보여줍니다. 언어 학습의 측면에서, 뇌 가소성은 학습자의 집중과 동기부여가 뇌의 신경망을 재배치하고 새로운 신경 연결을 형성하여 언어 능력을 향상시킬 수 있음을 의미합니다. 따라서, 인간은 언어에 집중하고 학습을 지속할수록, 뇌의 해당 영역이 강화되고 더 잘 발달하여 언어를 더 잘 습득할 수 있게 됩니다. 이는 새로운 파라미터가 생겨날 수 있음을 시사하며, 학습과 경험을 통해 뇌가 어떻게 변할 수 있는지 설명합니다.

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나

그렇다면 나이가 든 성인의 경우, 모국어 신경망 회로가 발달해 있지만, 영어에 계속 노출되면 뇌가소성에 의해 영어식 신경망 회로가 생길 수도 있을까? 최신 연구자료를 참고하면 어떠니?

 

챗GPT-4o

사이트 3개 검색함

네, 당신이 언급한 내용은 최신 연구 결과와 일치합니다. 성인이라도 새로운 언어에 지속적으로 노출되면 뇌 가소성에 의해 영어와 같은 새로운 언어 신경망 회로가 형성될 수 있습니다. 최근 연구들은 성인의 경우에도 새로운 언어를 학습할 때 뇌 구조와 기능에서 변화가 일어난다는 것을 보여줍니다.

주요 연구 결과

1. 뇌 구조 변화:
   • 성인이 새로운 언어를 학습하면 뇌의 회색질 밀도와 백질 무결성이 증가할 수 있습니다. 이는 새로운 언어를 배우는 과정에서 뇌가 구조적으로 변화하고 강화된다는 것을 의미합니다​ (Frontiers)​​ (Frontiers)​.
2. 기능적 연결성 증가:
   • 새로운 언어를 배우는 성인들은 뇌의 기능적 연결성이 증가합니다. 예를 들어, 60세 이상의 이탈리아인들이 4개월간 영어를 학습한 연구에서, 학습 후 뇌의 기능적 연결성이 강화되고, 인지 상태가 개선된 것이 관찰되었습니다​ (Frontiers)​.
3. 인지적 이점:
   • 새로운 언어를 배우는 것은 단순히 언어 능력을 향상시키는 것 외에도, 작업 기억, 유도 추론, 음성 구별, 과제 전환 등 다양한 인지 능력을 자극합니다. 이는 뇌의 다양한 영역을 활성화시켜 뇌 가소성을 촉진하는 데 기여합니다​ (Frontiers)​.
4. 신경 보호 효과:
   • 이중 언어 사용은 뇌의 인지적 예비 능력을 높여 노화 및 신경 퇴행성 질환으로부터 뇌를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 성인이 새로운 언어를 배움으로써 인지적 건강을 유지하고 향상시킬 수 있음을 시사합니다​ (Frontiers)​​ (Frontiers)​.

결론

따라서, 나이가 든 성인이라도 영어와 같은 새로운 언어에 계속 노출되면, 뇌 가소성에 의해 영어식 신경망 회로가 형성될 수 있습니다. 이는 학습과 경험을 통해 뇌가 구조적으로 및 기능적으로 변화할 수 있음을 의미합니다. 이러한 변화는 새로운 언어 습득뿐만 아니라, 전반적인 인지 능력 향상과 신경 보호 효과를 제공할 수 있습니다.

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나

딥러닝을 다른 말로 블랙박스 모델이라고 부르기도 한대. 이유는 기계에게 방대한 양질의 자료를 던져 줬더니 갑자기 엄청 똑똑해 졌는데, 과학자들도 그 이유를 모르기 때문이라고 해.

크라센 박사의 언어습득 이론도 이해할 수 있는 인풋을 계속 입력받으면 어느 순간 언어를 습득하게 되는데, 그 이유는 모른다고 했어. 어쩌면 뇌가소성에서 답을 찾을 수도 있겠지만, 아무튼 둘이 비슷한 점이 많은 것 같아.

 

챗GPT-4o

네, 딥러닝과 크라센 박사의 언어습득 이론이 비슷하다는 점에 대해 흥미로운 관찰입니다. 둘 다 복잡한 시스템이 어떻게 학습하고 발달하는지 설명하는 데 있어 공통점을 가지고 있습니다. 이를 좀 더 구체적으로 비교해보겠습니다.

딥러닝과 블랙박스 모델

1. 딥러닝의 본질:
   • 딥러닝 모델은 다층 신경망을 통해 데이터를 학습합니다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터를 처리하면서 점점 더 복잡한 패턴과 구조를 인식합니다.
   • 딥러닝 모델의 학습 과정은 매우 복잡하여, 모델이 어떤 방식으로 결론에 도달했는지 완전히 이해하는 것이 어렵습니다. 이 때문에 딥러닝을 블랙박스 모델이라고 부릅니다​ (Frontiers)​​ (Frontiers)​.
2. 학습 과정의 불투명성:
   • 딥러닝 모델은 입력 데이터와 출력 결과 간의 관계를 학습하지만, 그 내부 과정은 매우 복잡하고 불투명합니다. 이는 모델이 방대한 양의 데이터를 통해 학습하면서 내부 파라미터를 조정하기 때문입니다.

크라센의 언어습득 이론

1. 입력 가설 (Input Hypothesis):
   • 크라센 박사는 언어 습득이 이해 가능한 입력(comprehensible input)을 통해 이루어진다고 주장합니다. 학습자는 충분한 양의 이해 가능한 입력을 받으면 자연스럽게 언어를 습득하게 됩니다.
   • 이 이론은 학습자가 어떤 구체적인 문법 규칙을 배우지 않더라도, 의미 있는 입력을 지속적으로 받으면 언어를 내면화할 수 있다고 설명합니다​ (Frontiers)​.
2. 과정의 불투명성:
   • 크라센의 이론에서도 학습자가 어떻게 구체적으로 언어를 습득하는지에 대한 명확한 메커니즘은 설명되지 않습니다. 이는 언어 습득 과정이 매우 복잡하고, 다양한 요인이 작용하기 때문입니다.

공통점과 유사성

1. 불투명한 학습 과정:
   • 두 이론 모두 학습 과정이 복잡하고, 외부에서 그 과정을 완전히 이해하거나 설명하기 어렵다는 공통점을 가집니다. 딥러닝 모델이 방대한 데이터를 통해 패턴을 학습하는 방식과, 인간이 이해 가능한 입력을 통해 언어를 습득하는 방식 모두 불투명합니다.
2. 입력의 중요성:
   • 딥러닝과 크라센의 이론 모두에서, 충분하고 적절한 입력이 핵심적인 역할을 합니다. 딥러닝에서는 양질의 데이터가 필요하고, 크라센의 이론에서는 이해 가능한 입력이 중요합니다.
3. 결과의 유의미성:
   • 두 경우 모두, 충분한 입력이 주어지면 학습자는(혹은 모델은) 높은 수준의 능력을 발휘할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 높은 정확도의 예측을 수행할 수 있고, 언어 학습자는 새로운 언어를 유창하게 구사할 수 있게 됩니다.

뇌 가소성과 연결점

1. 뇌 가소성:
   • 뇌 가소성은 경험과 학습을 통해 뇌가 변화하고 적응할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 언어 학습 과정에서 뇌의 신경망이 재배치되고 강화되는 것을 설명할 수 있습니다.
   • 성인이 새로운 언어에 노출되면 뇌의 기능적 연결성과 구조적 변화가 일어날 수 있다는 연구 결과가 이를 뒷받침합니다​ (Frontiers)​.

결론

딥러닝과 크라센 박사의 언어습득 이론은 학습 과정의 불투명성, 입력의 중요성, 그리고 결과의 유의미성이라는 공통점을 가지고 있습니다. 이는 뇌 가소성과 같은 생물학적 원리가 이들 과정의 기저에 있을 가능성을 시사합니다. 이러한 유사성을 통해, 우리는 복잡한 학습 시스템이 어떻게 작동하는지 더 깊이 이해할 수 있습니다.

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일단, 여기까지...