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id: PERCEPT-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [[Psychology|[Psychology]], neuroscience, perception, learning-theory]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Perceptual Learning (지각 학습)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "반복된 경험을 통해 감각 기관의 해상도를 높여라" — 연습과 훈련을 통해 자극을 구별하고 해석하는 감각 시스템의 능력이 영구적으로 향상되는 과정.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 동일한 자극에 반복 노출됨으로써 뇌가 불필요한 노이즈를 걸러내고, 유의미한 미세 차이를 감지하는 효율적인 감각 처리 패턴.
- **세부 내용:**
    - **Discrimination Learning:** 유사한 두 자극(예: 두 가지 음높이, 와인 향)의 차이를 구별하는 능력이 정교해짐.
    - **[[Search|Search]] Task [[Mastery|Mastery]]:** 복잡한 시각 환경 속에서 특정 대상을 찾아내는 속도와 정확도 향상.
    - **Neural Basis:** 1차 감각 피질(Primary Sensory Cortex)의 가소성과 연결되어 있음.
    - **Expertise Development:** 전문가(의사, 감별사, 게이머)의 직관적 판단 능력 형성에 핵심적인 역할.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 정보를 '기억'하는 것과 달리, 지각 시스템 자체의 성능(Sensitivity)이 업그레이드되는 과정임을 규명.
- **정책 변화:** Skybound 프로젝트의 사운드 디자인 시, 플레이어가 반복된 플레이를 통해 적의 발소리 종류를 지각 학습할 수 있도록 명확한 청각적 피드백 체계를 설계함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Neuroscience, Synaptic-Plasticity, [[Pattern-Recognition|Pattern-Recognition]], [[Habit-Formation|Habit-Formation]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Perceptual-Learning.md
