Un ejemplo de técnicas de aumento de datos visuales utilizadas en el aprendizaje automático, que captura el principio principal de los efectos de la variabilidad:la exposición a la variación a lo largo de dimensiones no discriminatorias (es decir, rotando, cambiando el color o enmascarando parcialmente la imagen de destino) mejora las redes neuronales ' capacidad de generalizar (en este caso - para identificar un zorro), pero a costa de ralentizar el aprendizaje inicial. Los humanos muestran un efecto similar:una entrada más variable es más difícil de aprender, pero eventualmente aumenta nuestra capacidad de generalizar el conocimiento que aprendimos a nuevos contextos. Esto se debe a que la variabilidad ayuda a resaltar qué características de la categoría son realmente relevantes y cuáles no. Crédito:Limor Raviv
La variabilidad es de vital importancia para el aprendizaje de nuevas habilidades. Considere la posibilidad de aprender a sacar en el tenis. ¿Deberías practicar siempre el servicio exactamente desde el mismo lugar de la cancha, apuntando exactamente al mismo lugar? Aunque practicar en condiciones más variables será más lento al principio, es probable que al final te convierta en un mejor jugador de tenis. Esto se debe a que la variabilidad conduce a una mejor generalización de lo que se aprende.
Chihuahuas y grandes daneses
Este principio se encuentra en muchos dominios, incluida la percepción del habla, la gramática y el aprendizaje de palabras y categorías. Por ejemplo, los bebés tendrán dificultades para aprender la categoría "perro" si solo están expuestos a chihuahuas, en lugar de muchos tipos diferentes de perros (chihuahuas, caniches y gran danés).
"Hay más de 10 nombres diferentes para este principio básico", dice Limor Raviv del MPI, investigador principal del estudio publicado en Trends in Cognitive Sciences. . "Aprender a partir de entradas menos variables suele ser rápido, pero es posible que no se generalice a nuevos estímulos. Pero estas ideas importantes no se han unificado en un solo marco teórico, lo que ha oscurecido el panorama general".
Para identificar patrones clave y comprender los principios subyacentes de los efectos de la variabilidad, Raviv y sus colegas revisaron más de 150 estudios sobre la variabilidad y la generalización en distintos campos, incluidos la informática, la lingüística, la categorización, el aprendizaje motor, la percepción visual y la educación formal.
Sr. Miyagi
Los investigadores descubrieron que, a lo largo de los estudios, hay al menos cuatro tipos diferentes de variabilidad, como el tamaño del set (p. ej., la cantidad de ejemplos o ubicaciones diferentes en la cancha de tenis) y la programación (p. ej., horarios de práctica con diferentes órdenes o retrasos) . "Estos cuatro tipos de variabilidad nunca se han comparado directamente, lo que significa que actualmente no sabemos cuál es más eficaz para el aprendizaje", dice Raviv.
El impacto de la variabilidad depende de si es relevante para la tarea o no (podría decirse que el color de la cancha de tenis no es relevante para la práctica de servicio). Pero de acuerdo con el "principio del Sr. Miyagi" (inspirado en la película clásica de 1984 "The Karate Kid"), practicar habilidades aparentemente no relacionadas (como encerar autos) en realidad puede beneficiar el aprendizaje de otras habilidades (como las artes marciales).
Un ejemplo del efecto de la exposición a más o menos variabilidad al aprender a identificar cómo es la letra 'A'. Los elementos de entrenamiento inicial se muestran en el círculo central de cada panel, y el degradado de color simboliza el rendimiento de la generalización:una mayor precisión y/o certeza en nuestra generalización está representada por tonos de amarillo, mientras que una menor precisión y/o certeza en nuestra generalización está representada por sombras de azul. Una menor variabilidad durante la capacitación inicial (Panel A) puede hacer que los alumnos formulen hipótesis más conservadoras sobre el aspecto de la letra 'A', lo que da como resultado una generalización más limitada a instancias menos frecuentes de la letra 'A'. Los ejemplos más variables durante la capacitación inicial (Panel B) darán como resultado hipótesis/categorizaciones más amplias y permitirán a los alumnos clasificar con mayor precisión y/o certeza las diferentes instancias de la letra 'A' encontradas más adelante. Crédito:Limor Raviv
Teorías en competencia
Pero, ¿por qué la variabilidad afecta el aprendizaje y la generalización? Una teoría es que una entrada más variable puede resaltar qué aspectos de una tarea son relevantes y cuáles no (el color es útil para distinguir entre limones y limas, pero no para distinguir entre automóviles y camiones).
Otra teoría es que una mayor variabilidad conduce a generalizaciones más amplias. This is because variability will represent the real world better, including atypical examples (such as Chihuahuas).
A third reason has to do with the way memory works:when training is variable, learners are forced to actively reconstruct their memories.
Face recognition
"Understanding the impact of variability is important for literally every aspect of our daily life. Beyond affecting the way we learn language, motor skills, and categories, it even has an impact on our social lives," explains Raviv. "For example, face recognition is affected by whether people grew up in a small community (fewer than 1,000 people) or in larger community (more than 30,000 people). Exposure to fewer faces during childhood is associated with diminished face memory."
"We hope this work will spark people's curiosity and generate more work on the topic," concludes Raviv. "Our paper raises a lot of open questions. For example:Is the relationship between variability and learning broadly similar across species, or are there species-specific adaptations? Can we find similar effects of variability beyond the brain, for instance in the immune system?"
