본 논문은 영아의 빠른 시각적 이해 발달에 대한 컴퓨터 비전 연구의 적용 가능성을 탐구한다. Vong et al.의 모델을 분석하여, 언어적 입력보다 앞서 발달하는 영아의 시각 개념 학습 과정을 모방한 계산 모델이 기존 어휘를 넘어선 광범위한 시각 개념을 발달시킬 수 있는지 조사한다. 훈련이 필요 없는 프레임워크를 통해 모델 내부 표상에 숨겨진 시각 개념 뉴런을 발견하고, 이 뉴런들이 원래 어휘에 없는 물체를 분류할 수 있음을 보여준다. 또한, 영아 유사 모델과 CLIP이나 ImageNet 사전 훈련 모델 등 기존 컴퓨터 비전 모델의 시각적 표상을 비교 분석하여 유사점과 차이점을 제시한다. 결론적으로, 영아의 시각 및 언어 입력으로 훈련된 계산 모델의 내부 표상 분석을 통해 인지 과학과 컴퓨터 비전 간의 연결 고리를 구축한다.
