본 논문은 유아의 빠른 시각적 이해 발달에 착안하여, 유아 학습 과정을 모방한 계산 모델이 청각적 어휘를 넘어선 광범위한 시각적 개념을 발달시킬 수 있는지 연구합니다. Vong et al.의 모델을 분석하여, 모델 내부 표상에서 시각적 개념 뉴런을 식별하고, 이 뉴런들이 모델의 원래 어휘를 넘어선 객체를 인식할 수 있음을 보여줍니다. 또한, 유아 모델과 CLIP, ImageNet 사전 학습 모델 등 최신 컴퓨터 비전 모델 간의 표상 차이를 비교 분석하며, 인지 과학과 컴퓨터 비전을 연결하는 연구입니다.
