<![CDATA[Episode 63: Errorless Learning and LIFE Critique]]>
Ivan Balabanov<![CDATA[Training Without Conflict® | Dog Training Podcast]]> · 팟캐스트 · 38분
반려견 훈련 분야에서 논란이 되는 오류 없는 학습법과 페르난데스의 LIFE 모델의 이론적 결함과 실전 적용의 한계를 고찰한다. 진정한 학습은 동물이 스스로 선택하고, 실수를 경험하며, 그 결과로부터 적응하는 과정을 통해 완성된다. 실험실 환경의 단순한 자극 변별 과제에서 유래된 오류 없는 학습은 반려견의 창의성과 문제 해결 능력을 억제하며, 실제 복잡한 환경에서 발생할 수 있는 돌발 상황에 대처하는 능력을 결여시킨다. 페르난데스의 연구 방법론은 높은 탈락률, 불평등한 훈련 반복 횟수, 실질적인 피드백 부재 등의 문제를 내포하고 있어 객관적 훈련 지표로 활용하기에 부적합하다. 최소한의 억제와 기능적 효과를 표방하는 LIFE 모델 역시 구체적인 위기 상황에 대한 계획이 부족하고, 처벌의 교육적 역할을 완전히 배제함으로써 오히려 행동 문제를 악화시킬 위험을 지닌다. 진정한 윤리적 훈련은 동물의 복지와 안전을 모두 고려하며, 명확한 경계와 결과를 제공하여 반려견이 스스로 성장할 수 있는 환경을 조성하는 것이다.
에피소드 63: 오류 없는 학습과 LIFE 비평
<![CDATA[Episode 63: Errorless Learning and LIFE Critique]]>
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음악 자, 그럼 시작하죠. Training Without Conflict 팟캐스트에 다시 오신 것을 환영합니다. 오늘은 반려견 훈련 세계에서 뜨거운 감자인 주제, 오류 없는 학습(errorless learning)과 에두아르도 페르난데스의 이른바 LIFE 모델에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다. LIFE는 'least inhibitive, functionally effective'(최소한의 억제, 기능적으로 효과적인)의 약자입니다. 시작하기 전에, 모두가 알고 있지만 언급하기 꺼리는 문제부터 짚고 넘어가죠. 분명 누군가는 '페르난데스는 박사 학위가 있는데, 당신은 무슨 학위가 있느냐'라고 말할 겁니다. 타당한 질문입니다. 저는 박사 학위는 없지만, 대신 다른 것을 가지고 있습니다. 수십 년간 쌓아온 실전에서의 결과물이죠. 두 번의 세계 챔피언 타이틀과 16번의 도그 스포츠 내셔널 타이틀, 그리고 물론, 혼란스러운 실생활 환경에서도 잘 적응하도록 훈련된 수천 마리의 반려견들이 바로 그것입니다. 저의 전문성은 상아탑의 이론이 아닌, 현장에서의 성공을 통해 얻은 것입니다. 페르난데스가 실험실에서 행동을 연구하는 동안, 저는 반려견과 보호자에게 실제로 효과가 있는 방법을 바탕으로 커리어를 쌓아왔습니다. 그러니 자격증이 아니라 아이디어 자체의 가치로 판단해 봅시다. 이제 개념으로 넘어가죠. 오류 없는 학습과 LIFE는 매력적으로 들립니다. 반려견이 실수 없이 배우길 원하지 않는 사람이 어디 있겠습니까? 훈련이 덜 억압적이고 더 윤리적이길 원하지 않는 사람이 어디 있겠어요? 하지만 자세히 파고들면 과학적 근거가 흔들립니다. 이러한 방법론들은 실전에서 실패하며, 그 이면의 이데올로기는 진보라기보다는 선전에 가깝습니다. 오늘 저는 그 약속들을 낱낱이 파헤치고, 실패를 드러내며, 왜 이 모델들이 결함이 있을 뿐만 아니라, 절대적인 진리처럼 받아들여질 때 위험한지를 보여드리겠습니다. 자, 오류 없는 학습, 그 주창된 말과 현실을 살펴보죠. 오류 없는 학습은 색깔 구별과 같은 좁은 범위의 과제를 수행하는 비둘기를 대상으로 테스트한 행동주의에서 유래했습니다. 바로 허버트 테라스의 연구였죠. 그는 설정을 해서, 예를 들어 빨간색 키를 올바른 반응으로 점진적으로 강화했습니다. 반면 틀린 키인 초록색은 어두운 상태에서 밝은 상태로 천천히 나타나도록 했습니다. 그럼 목표가 무엇일까요? 개가 잘못된 선택을 하지 않도록 방지하는 것입니다. 하지만 그런 단순한 과제들은 실제 학습을 반영하지 못합니다. 현실 세계에서의 훈련은 예측 불가능성, 감정, 운동 기술, 위험, 사회적 신호들을 포함합니다. 이론적으로 오류 없는 학습은 실수를 줄이고, 결과를 빠르게 하며, 좌절감을 덜어줍니다.
Music All right. Welcome back to the Training Without Conflict podcast. Today, we are diving into a heated topic in the dog training world, errorless learning and Eduardo Fernandez's so-called life model. Life stands for least inhibitive, functionally effective. Before we start, let's address the elephant in the room. Some for sure are going to say, Fernandez has a PhD, what's your degree? And it's a fair question. I don't have a PhD, but I've got something else. Decades of real world results. Two world championship titles, 16 national titles in dog sports, and, of course, thousands of dogs trained to thrive in chaotic real-life environments. My expertise comes from hands-on success, not ivory tower theories. While Fernandez studies behavior in labs, I've built my career on what actually works for dogs and their owners. So, let's judge the ideas on their merits and not just credentials. Now, the concepts. Errorless learning and life sound appealing. Who wouldn't want a dog to learn without mistakes? Who wouldn't want training to be less inhibitive and more ethical? But, dig deeper and the science becomes shaky. The methods fail in practice and the ideology behind them is more propaganda than progress. Today, I am going to tear apart the promises, expose the failures, and show why these models aren't just flawed, but they are dangerous when taken as a gospel. So, errorless learning, the self-speech versus reality. Errorless learning comes from behaviorism, tested on pigeons in a narrow task, color discriminations. It was Herbert Terrace. He set up, so, one key, let's say the red key, was gradually reinforced as the correct response. While the wrong one, green, is faded in slowly from dim to bright. And, what's the goal? Stop the dog from ever making the wrong choice. But simple tasks like that don't mirror real learning. Training in real world involves unpredictability, emotions, motor skills, risks, social cues. In theory, errorless learning offers fewer mistakes, faster results, and less frustration.
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완벽하게 들리지 않나요? 하지만 진실은 이렇습니다. 진정한 학습에는 실수가 필요합니다. 참된 학습은 실수를 통해 성장합니다. 스키너의 천재성은 단지 강화에만 있었던 것이 아닙니다. 조작적 행동이 방출된다는 것을 깨달은 데 있었습니다. 그것은 반사처럼 유발되는 것이 아니라 자발적으로 생성된다는 것입니다. 파블로프의 개들을 생각해보세요. 그들은 종소리에 침을 흘렸지만, 하네스에 묶여 있었습니다. 개들에게는 선택권이 없었습니다. 그들은 의도적으로 제약받았기에 많은 것을 할 수 없었습니다. 이제, 만약 개들이 자유로웠다면 실험이 어떤 모습이었을지 상상해보세요. 우리는 다른 다양한 행동들을 볼 수 있었을 것입니다. 짓기, 점프하기, 돌기, 앞발로 긁기 같은 행동들을 보게 되겠죠. 기본적으로 다양하고 유도되지 않은 행동들이 쏟아져 나오는 것입니다. 그리고 그것이 차이점입니다. 파블로프는 반사를 발견했습니다. 그리고 스키너는 행동이 내부에서 나온다는 것을 보여주었습니다. 다시 말해, 동물이 자유롭게 행동을 제시하는 것입니다. 이것은 다윈과 연결됩니다. 이를테면, 중요한 부분이죠. 진화론에서 변이는 자연선택이 작용할 수 있는 다양한 형질을 만들어냅니다. 행동주의에서 변이는 강화와 처벌이 선택할 수 있는 다양한 행동들을 제공합니다. 맞아요. 첫 세 명의 옹호자들은 오류 없는 학습(errorless learning)도 여전히 강화(reinforcement)를 사용하여 행동을 선택한다고 주장할지 모릅니다. 마치 테라시의 색깔 식별 과제처럼 말이죠. 물론 엄격하게 통제된 실험실 환경에서는 비둘기가 최소한의 오류로 올바른 색을 선택하도록 유도할 수 있습니다. 하지만 그것은 현실 세계의 반려견 훈련과는 거리가 멉니다. 오류 없는 학습은 반려견이 앉기, 힐링(healing), 문제 해결 시도 등을 다르게 표현하며 보이는 자연스러운 변화를 억제하여 단 하나의 올바른 반응만 하도록 강요합니다. 이러한 변화가 없으면 강화하거나 처벌할 행동이 줄어들게 됩니다. 새로운 연합 전략이나 창의성의 발달을 저해하는 것이죠. 실생활에서 반려견들은 복잡한 환경에 적응하기 위해 그러한 변화가 필요합니다. 단순히 초록색이 아닌 빨간색을 선택하는 것 이상으로 말입니다. 스키너는 이를 결과에 의한 선택(selection by consequences)이라고 불렀습니다. 강화는 무엇이 남을지를 선택합니다. 우리가 더 보고 싶어 하는 화려하고 정확한 앉기나 올바른 대회용 힐링 같은 것들이죠. 하지만 처벌 또한 중요한 역할을 합니다. 처벌은 우리가 원하지 않는 행동을 걸러냅니다. 따라서 처벌은 실제로 그 과정을 더욱 날카롭게 만듭니다. 그러니 변화가 없다면 선택할 대상도 없습니다. 강화도 없고 처벌도 없는 셈이죠. 정교화도 없습니다. 그저 혼란스러울 뿐입니다. 그저 혼란스러울 뿐입니다.
It sounds perfect, doesn't it? But, here is the truth. Real learning needs mistakes. True learning thrives on mistakes. Skinner's genius wasn't just reinforcement. It was realizing that operant behavior is emitted. That it's spontaneously generated, not just triggered like a reflex. Think of Pavlov dogs. They salivated to a bell, but they were strapped in harnesses. The dogs had no choice. They were purposefully restricted, so they couldn't do much. Now, imagine what would the experiment look like if the dogs were free. We would see a variety of other behaviors. We would see barking, jumping, spinning, pawing. Basically, a flood of varied, unprompted behaviors. And, that's the difference. Pavlov found the reflexes. And, Skinner showed that behaviors come from within. Again, the animal offers them freely. This connects to Darwin. Like, it's important. In evolution, variation creates a range of traits for natural selection to act on. In behaviorism, variations provide a variety of behaviors for reinforcement and punishment to select from. Yeah. The first three advocates might argue that errorless learning still uses reinforcement to select behaviors. Like, in terrorists' color discrimination tasks. And, sure, in a tightly controlled lab setting, you can guide a pigeon to pick the right color with minimal errors. But, that's a far cry from real-world dog training. Errorless learning suppresses the natural variation dogs offer different sits, healing styles, or problem-solving attempts to force a single correct response. Without this variation, there are fewer behaviors to reinforce or punish. Stunting the development of new association strategies or creativity. In real life, dogs need that variation to adapt to complex environment. Not just to pick red over green. Skinner called this selection by consequences. Reinforcement picks what sticks. What we like to see more of, like in a flashy and precise seat or a correct competition healing. But, punishment plays a role as well. It weeds out behaviors we don't want. And, therefore, it actually sharpens the process. So, if there is no variation, there is nothing to select. No reinforcement or no punishment. No refinement. It's just chaos. It's just chaos.
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아니면 기계적인 반응이거나요. 그래서 저는 오류 없는 학습법이 실패한다고 생각합니다. 그것들은 일종의 변화를 질식시킵니다. 우리 많은 반려견 훈련사들에게 변화는 학습의 핵심입니다. 그 결과는 각본대로입니다. 깊이 없는 행동과도 같습니다. 문제 해결 능력도 없죠. 회복 탄력성도 없습니다. 그 안에는 불꽃이 없습니다. 포스 프리(force-free) 훈련사들이 반려견이 눈에 띄는 실패를 하지 않는다는 이유로 오류 없는 학습의 성공을 주장할 때, 실패하는 경우는 종종 그냥, 뭐랄까요, 프롬프트를 너무 많이 사용하거나 그런 식일 때가 많습니다. 개는 배우고 있는 게 아닙니다. 떠먹여 주고 있는 거죠. 마이크로매니징을 하는 겁니다. 하지만 나중에 복잡성이 더해지거나, 프롬프트가 사라지거나, 일반화가 필요할 때는 어떻게 될까요? 이제 혼란이 스며듭니다. 주저하게 되죠. 추측하기 시작합니다. 요컨대, 제 말은 어차피 실수는 일어날 수밖에 없다는 겁니다. 그리고 저에게는 그 찰나의 불확실한 순간이 완벽한 20번의 반복보다 더 효과적이었습니다. 왜일까요? 음, 왜냐하면 개가 생각하고, 적응하고, 궁극적으로는 배우도록 강제하기 때문입니다. 그래서 제 결론은 이렇습니다. 강압적 훈련사들은 당연히 오류 없는 학습이 실험실에서 목줄 선택하기 같은 기초 기술을 가르친다고 주장할지도 모릅니다. 하지만 제게는, 아니 저뿐만 아니라 대부분의 반려견 훈련사에게는, 그것이 표면적인 복종일 뿐입니다. 그건 진정한 학습이 아니죠. 진정한 학습은 개가 스스로 선택하고, 실수하고, 적응할 자유가 있을 때 일어납니다. 이것이 바로 현실 세계에서도 유지되는 탄력적이고 유연한 행동을 확립하는 핵심입니다. 오류 없는 학습에서는 개가 올바른 행동을 하도록 유도되지만, 결코 잘못된 행동과 마주하게 되지는 않습니다. 이걸 한번 생각해보세요. 진정한 결정도 없고, 진정한 결과도 없습니다. 뱀을 쫓거나 차도로 뛰어드는 대신 앉도록 개를 유도하는 것은 깔끔해 보일 수 있지만, 그건 완전히 핵심을 벗어난 것입니다. 개는 왜 그런 행동들이 위험한지 배우지 못합니다. 그저 지시를 받았을 때 앉으면 보상을 받는다는 것만 배울 뿐이죠. 그리고 그것은 완전히 다른 교훈입니다. 문제는 단순히 훈련이 불완전하다는 것이 아닙니다. 문제는 그것이 잘못된 것을 가르치고 있다는 점입니다. 개는 위험을 피하는 법을 배우는 대신, 좁고 통제된 상황에서 복종하는 법만 배우게 됩니다. 그리고 이는 훈련의 진정한 목적을 벗어나게 하죠. 조금만 주의 깊게 보면 누구나 그 결함을 알 수 있습니다. 그건 개가 세상에 나갈 준비를 시키는 게 아니에요.
Or, mechanical responses. That's why I think errorless methods fail. They kind of choke the variation. And, variation for many of us dog trainers is the heart of learning. The result is scripted. It's like action with no depth. No problem solving. No resilience. There is no spark in there. When force-free trainers claim errorless success because the dog doesn't visibly fail, fail, they're often just, like, I don't know, over-prompting or something. The dog isn't learning. It's being spoon-fed. It's micromanaged. However, what happens later on when complexity hits, when prompts fade or generalization is needed? Now, confusion creeps in. There is hesitation. There is guessing. In short, what I'm saying is that errors will happen anyway. And that fleeting moment of uncertainty, for me, it's worked more than 20 perfect reps. Why? Well, because it forces the dog to think, to adapt, and ultimately learn. So, my bottom line here. Forcery trainers might definitely, of course, claim errorless learning teaches basic skills like choosing a collar in a laboratory. But, to me, that's, and not just to me, to most dog trainers, that's surface-level compliance. That's not true learning. Real learning happens when dogs have freedom to choose, make mistakes, and adapt. This is really what seals resilient, flexible behaviors that hold up in real world. In errorless learning, the dog is guided to perform the correct behavior, but without ever confronting the wrong one. Think about this. There is no real decision, no real consequence. Redirecting a dog to sit instead of chasing a snake or bolting into traffic may look clean, but it completely misses the point. The dog doesn't learn why those actions are dangerous. It learns that sitting is reinforced when cued. And that is an entirely different lesson. The problem isn't just that training is incomplete. The problem is that it teaches the wrong thing. Instead of learning to avoid danger, the dog learns to perform obedience in a narrow, controlled scenario. And this derails the true objective of the training. Anyone that pays attention can see that flaw. It's not preparing the dog for the world.
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환상 속에 사는 훈련사들을 위한 훈련을 하는 거죠. 맞아요. 이제 이것을 증명하려 했던 연구에 대해 이야기해 봅시다. 결과적으로 그 연구는 실패했죠. 에두아르도 페르난데스와 동료들의 논문을 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 그 논문은 '반려견의 시행착오 학습과 무오류 학습 비교'라는 제목입니다. 이 연구는 무오류 학습의 효과를 입증하고자 했습니다. 단순한 시각적 변별을 가르치는 데 있어 더 낫고 더 인도적이라는 것이죠. 올바른 색깔의 원을 고르는 것처럼요. 색깔을 이용한 테라스의 실험과 동일합니다. 일종의 변별 학습이죠. 그건 매우 중요합니다. 하지만 더 깊이 들어가 보죠. 그들이 무엇을 했을까요? 반려견 24마리를 대상으로 했습니다. 절반의 개들에게는 시행착오 학습법을 적용했습니다. 나머지 절반에게는 방금 설명한 자극 페이딩 기법을 이용한 무오류 학습을 가르쳤죠. 잠시만요. 이론적으로는 무오류 학습 그룹이 훨씬 뛰어난 성과를 보여야 합니다. 학습 속도도 당연히 더 빠르고, 오류도 적거나 아예 없어야 하며, 스트레스도 덜 받아야 하는 등 여러 장점이 있어야 하니까요. 하지만 이 연구는 엉망입니다. 우선 탈락률에 대해 진지하게 짚고 넘어가야 합니다. 연구가 제대로 진행되었는지부터 의문이 듭니다. 24마리로 시작했죠. 그런데 어떻게 됐을까요? 최종 단계까지 도달한 개는 8마리뿐입니다. 그럼 비율이 어느 정도죠? 거의 66%가 탈락한 셈입니다. 기본적인 과정조차 견디지 못한 개들이 3분의 2나 된다는 뜻이죠. 왜일까요? 간식을 거부하는 개들도 있으니까요. 공포나 불안을 보이거나 간단한 과제를 제때 배우지 못하는 개들도 있고요. 제 말은, 대부분의 반려견이 이런 연구에 참여할 수 없다고 가정해 보세요. 이게 어떻게 실용적일 수 있겠어요? 이건, 네, 잘해봐야 가장 쉬운 사례들만 걸러내는 필터일 뿐이에요. 하지만 확실히 훈련 솔루션은 아니죠. 제 말은, 여기서 바로 멈출 수도 있다는 거예요. 계속해 보죠. 둘째, 불평등한 훈련이 있었습니다. 오류 없는 학습(errorless) 그룹은 추가 단계를 거쳤거든요. 자극 페이딩(stimulus fading)을 위해 매 회당 10번의 시도를 5세션 동안 진행했죠. 그래서 그게 뭘 의미할까요? 더 많은 반복과 더 많은 노출을 의미하죠. 약간의 출발 이점이 있는 것처럼 들리네요.
It's preparing the dog for the trainers with fantasy. Yeah. Now let's go to the study that tried to prove it. And it basically crashed. So let's dive into the paper of Eduardo Fernandez and his colleagues. The paper is called Comparing Trial and Error to Errorless Learning in Pet Dogs. The study aimed to show errorless learning. It's better and it's more humane for teaching a simple visual discrimination. Picking the right color circle. Same experiment as terraces with the colors. It's a discrimination. It is very important. But let's go deep. So what did they do? They took 24 pet dogs. Half of the dogs got the trial and error learning. And half were taught errorless learning with the stimulus fading as I was just explaining. Excuse me. In theory, the errorless learning group should shine. There should be, for sure, faster learning, fewer errors, if actually no errors, less stress, and so on. But the study is a mess. First, we need to talk and really acknowledge the dropout rate. Just here, the study can be done. They start with 24 dogs. And guess what? Only 8 reach the final stage. So, that is what? Like a 66% dropout. That's two-thirds of the dogs that couldn't even handle the basics. Why? Some refuse treats. Others show fear or anxiety or fail to learn simple tasks in time. I mean, imagine if most pet dogs cannot participate in such a study. How is this practical? It's a, yeah, at best it's a filter for the easiest cases. But definitely not a training solution. I mean, we can just stop right here. We go on. Second, we have the unequal training. The errorless group got an extra stage. Five sessions of 10 trials of each for stimulus fading. So, that means what? More reps, more exposure. Sounds like a little bit of a head start.
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그들이 더 나은 성과를 낸 이유 중 하나는 연습량이 더 많았기 때문일지도 모릅니다. 잘 모르겠지만요. 셋째, 시행착오(trial and error) 그룹에게는 오류에 대한 실질적인 피드백이 없었습니다. 어떤 신호도 없었어요. 아무도 '틀렸다'거나 '아니'라고 말해주지 않았고, 시행착오 그룹의 개들이 뭔가 잘못했다는 피드백도 전혀 없었죠. 그러니 이게 대체 어떤 종류의 시행착오인가요? 시행착오 그룹에서, 제가 이해하기로 자극은 그저 사라져 버렸을 뿐입니다. 교정도, 안내도, 다시 해보라는 지시도 없었죠. 시행착오가 아니에요. 시행착오가 아니라고요. 세상에. 아이가 수학 시험을 보다가 틀린 답을 썼다고 상상해 보세요. 그런데 선생님이 그냥 종이를 낚아채고 가버리는 거예요. 그 아이가 뭘 배우겠어요? 아무것도 없죠. 아마 좌절하거나 '이제 수학 수업은 다 끝났어'라고 생각했을지도 모르죠. 그런 식으로는 안 되죠. 음, 언급하고 싶은 네 번째 문제도 있습니다. 제 생각에는 전반적으로 방법론이 너무 허술해요. 그러니까, 일일 세션 횟수는 정해져 있었지만, 실제 세션은 일치하지 않았어요. 세션 길이는 1분에서 12분까지 다양했고, 휴식 시간은 2분에서 30분까지였죠. 훈련은 3~4일 동안 진행되었는데, 계산해보면 개 한 마리당 평균 6.8회의 세션이었지만, 실제로는 1회에서 15회까지 차이가 컸습니다. 제게 이건 과학이 아니에요. 그냥 혼란 그 자체죠. 잘 모르겠지만 기분이나 체력 같은 것에 따라 결과가 왜곡되고 있어요. 잘 모르겠네요. 자, 다시 이 연구의 다섯 번째 문제점을 짚어보죠. 정말로 왜곡된 데이터 제시 방식이에요. 그리고 링크에 그가 만든 ROS 학습과 LIMA 제안서 같은 연구들을 올려둘게요. 하지만 살펴보면, 그림 8이 있어요. 거기에는 제가 알기로 처음 8번의 변별 세션에 걸친 정반응이 나타나 있습니다. 하지만 에러리스(errorless) 훈련을 받은 개들은 페이딩(fading) 단계가 먼저 진행되었어요. 그러니 그들이 미리 준비되었다는 건 의심할 여지가 없죠. 시행착오(trial and error)를 겪은 개들은 사실상 아무런 준비 없이 내던져진 셈입니다. 네. 그렇죠. 네. 에러리스 훈련을 받은 개들이 초기에 더 나아 보이는 건 당연해요. 하지만 이게 진정한 비교일까요? 그렇죠. 에러리스 훈련을 받은 개들이 기준을 더 자주 충족했어요. 제 생각엔 4마리 중 3마리 대 4마리 중 1마리 정도인 것 같아요. 그리고 낑낑거림, 얼어붙음, 입술 핥기 같은 좌절의 징후도 더 적게 보였고요. 무슨 말인지 아시죠? 하지만 더 자세히 살펴봅시다.
One reason perhaps they outperformed is that they had more practice. I don't know. Third, no real feedback on errors on the trial and error group. There were no signals like nobody was saying wrong or no or any feedback that the trial and error dogs did something wrong. So, what kind of trial and error is that? In the trial and error group, the stimulus, basically, from my understanding, was just vanished. There is no correction, no guidance, no try again. There is no trial and error. There is no trial and error. I mean, God. Imagine a kid taking a math test and getting the wrong answer. And the teacher just snatches the paper and leaves. What did the kid learn? Nothing. Maybe just got frustrated or said, I'm done with math classes. That's not how you do. Well, we have the fourth one that I want to mention also. It's the overall, in my opinion, sloppy methodology. Like, there were a certain number of daily sessions, but the actual sessions didn't match. They ranged from 1 to 12 minutes with breaks from 2 to 30 minutes. Training went for 3, 4 days, which, like, if you calculate, it would average 6.8 sessions per dog, but varying from 1 to 15. Now, to me, that's not science. It's just chaos. It's skewing results based on, I don't know, mood or stamina. I don't know. So, again, let's bring the fifth problem with the study. Really, a skewed data presentation. And there is, I will pause the studies and, like, the ROS learning and the Lima proposal that he made in the links. But, like, if you look at the, there is that figure eight. It shows correct responses over, I believe it's like the first eight discrimination sessions. But the errorless dogs had their fading stage first. So, there is no question that they were primed. Trial and error dogs were basically just thrown in the cold. Okay. Okay. Yeah. No wonder the errorless look better early. But it's a real comparison. Yes. Errorless dogs hit the criteria more often. I think it's like three out of four versus one out of four. And showed fewer frustration signs, like the, you know, the whining, freezing, lip-leaking, and all this. You know what I'm talking about. But let's look closer.
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에러리스 훈련을 받은 개들이 오답 터치가 더 많았어요. 여기 자료에 따르면 41.6% 대 36%였고, 반면 시행착오를 겪은 개들은 반응이 없는 경우가 더 많았습니다. 개들이 멈칫하거나, 혼란스러워하거나, 얼어붙는 식이었죠. 제 생각에 유일한 이유는 피드백이 불분명했기 때문일 가능성이 큽니다. 자, 우리 이 점에 대해서는 동의합시다. 제 말은, 이것들은 작은 실수가 아니라는 겁니다. 제 생각에 이것들은 오류 없는 학습(errorless learning) 쪽으로 무게를 싣기 위한 의도적인 선택입니다. 자, 여기서 질문이 하나 나옵니다. 왜일까요? 제가 하려는 말이 바로 그겁니다. 저는 이것이 페르난데스의 삶 모델을 리마 모델을 잇는 과학적 후계자로 내세우기 위한 것이라고 생각합니다. 여기서 한 가지 언급해야 할 것이 있습니다. 진작 말했어야 했는데, 이제야 하네요. 저는 에두아르도를 제 팟캐스트에 초대해 공개 토론을 하려고 거의 2년 동안 노력해 왔습니다. 그는 동의하는 듯하다가도 편집이나 대화의 왜곡을 피하기 위해 진행자, 패널, 혹은 라이브 형식을 요구하곤 했습니다. 글쎄요, 저는 그 모든 조건을 수락했습니다. 하지만 이제 그가 자신의 연구를 여기서 변호하지 않으리라는 점이 분명해졌습니다. 그 사실만으로도 모든 게 설명되죠. 다음으로 넘어가죠. 왜 오류 없는 학습은 확장할 수 없는가? 연구의 결함은 잠시 접어두죠. 오류 없는 학습은 실제 상황에서는 여전히 무너집니다. 이미 언급했듯이, 뱀이나 도로 근처에서 앉도록 오류 없이 훈련된 개는 특정 환경에서는 말을 잘 들을지 몰라도, 공원 같은 곳에서는 실패할 확률이 매우 높습니다. 왜냐하면 그 개는 신호 뒤에 숨겨진 '왜'를 배우지 못했기 때문입니다. 심지어, 저도 요즘 다들 AI에 관심이 많고 우리도 그래야 한다는 걸 알고 있습니다만, AI조차도 시행착오라는 것은 버그가 아닙니다. 그것은 사실 머신러닝의 엔진과도 같습니다. 오류가 모델을 정교하게 다듬어 주는 것이죠. 물론 셰이핑(shaping)은 낭비를 줄여주지만, 저는 변화와 교정이 발전을 이끄는 동력이라고 생각합니다. 인간은 실수를 통해 성장합니다. 라이더는 모든 과정을 통해 실력을 키우는 것, 맞죠?
Errorless had more incorrect touches. It was like, and I have it here, it's 41.6% versus 36%, while trial and error had more non-responses. Dogs stalling, kind of confused, freezing. And the only reason that I can guess would be likely from, I don't know, unclear feedback. Like, and let's agree on this. I mean, these aren't small errors. They're, in my opinion, deliberate choices that tilt the scale towards errorless learning. Now, here's the question. Why? And that's where I'm going with this. I think it's to prop up Fernandez's life model as the scientific successor to Lima. I should mention something here. I should have mentioned it earlier on, but here we go. I've probably spent about two years trying to get Eduardo on my podcast for an open debate. He would agree, but then demand a moderator, a panel, or a live format so we avoid editing and skewing the conversation. Well, I said yes to every condition. But it's clear to me now that he won't defend his work here on. And that says it all. Let's move on. Why errorless learning doesn't scale? Let's forget the study's flaws for a moment. Errorless learning still collapses in the real world. As I believe I already mentioned, a dog trained errorlessly to sit near a snake or a road might comply in a specific setting, but is very likely to fail in a park or whatever, because it never learned the why behind the cue. Even in, I mean, I know everybody is into AI and we all should be, but even AI, trial and error, it's not a bug. It's actually the engine of machine learning. Like errors refine the models. Shaping cuts the waste, sure, but variation and correction is what I think fuels the progress. In humans, we grow through mistakes. A rider sharpens through everything, right?
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아이는 비틀거리고, 실패하고, 영원히 누군가 붙잡아주지 않는 과정을 통해 균형을 배웁니다. 이것은 사실입니다. 개에게 있어 100% 오류 없는 성공은 가짜입니다. 상황을 바꾸어 실제 삶에 일반화할 때, 그 환상은 깨지고 무너지며 곧 끝나버립니다. 그리고 사실, 뭐랄까, 오류 없는 학습은 어느 시점이 되면 결국 오류가 발생하기 마련입니다. 물론 통제된 환경에서의 정형화된 과제에는 효과가 있을지 모르지만, 살아있고 생각하는 동물이 적응하고 성장하도록 가르치는 데 있어서는, 저는 그것이 막다른 길이라고 생각합니다. 개들을 현실에 대비하지 못하게 만들기 때문에 위험합니다. 이제, 이 모든 말을 했지만, 전반적으로는, 저는 오류 없는 학습이라는 개념을 진심으로 좋아한다는 점을 말씀드려야겠네요. 저희 TWC 아카데미에서는 상당한 시간을 들여 이를 연구하고 이해했습니다. 왜냐고요? 오류 없는 학습을 만들려고 시도하는 것만으로도, 훌륭한 훈련 계획을 설계할 수 있어야 하기 때문입니다. 다시 말해, 오류 없는 훈련을 한다고 생각하며 시작했더라도, 결국 시행착오를 도입하게 된다면, 그 결과는 놀라울 수 있습니다. 저는 반려견 과학 분야에서 가장 영향력 있는 심리학 교수님들이, 제가 무언가를 가르치는 것을 지켜보며, 그들이 100% 오류 없는 학습을 목격하고 있다고 확신하는 것을 본 적이 있습니다. 제가 모든 것이 바뀌는 정확한 순간을 지적하기 전까지 말이죠. 이제 라이프 모델(Life model)로 넘어가 보겠습니다. 저는 이것이 과학을 가장한 이데올로기라고 생각합니다. 이제, 진짜 의제입니다. 페르난데스의 라이프 모델입니다. 라이프(Life)는 다시 말하지만, 가장 덜 억제적이면서 기능적으로 효과적이라는 뜻입니다. 꽤 오래전에, 그러니까 사실 정말 오래전 일인데요, 스티븐 린지가 자신의 LIMA를 공유했는데, 이는 '가장 덜 침습적이고, 주로 혐오적인' 위계를 의미합니다. 기본적으로 이건 일종의 제안인데, 부드럽게 시작해서 필요하면 강도를 높이라는 식이죠. 저도 그것에 대해 의견이 있습니다. 말씀드리겠습니다. 저는 LIMA가 완벽하다고 생각하지 않습니다. 지나치게 신중하다고 생각해요. 마치 의사가 괴저병에 걸린 환자에게 아스피린을 처방하는 것과 비슷합니다.
A child learns balance by wobbling, failing, and not being propped up forever. These are facts. In dogs, 100% errorless fake success. When we shift context and generalize to real life, the illusion just cracks and crumbles and it's over. And, yeah, basically, I don't know, errorless becomes, at some point, error prone. And, sure, it might work for road tasks in sterile environment, but for teaching living thinking animals to adapt and thrive, I think it's a dead end. It's dangerous as it leaves dogs unprepared for reality. Now, having said all this, I also must tell you that, overall, I truly love the idea of errorless learning. We spent a good amount of time at my TWC Academy studying and understanding it. Why? Because even to attempt to create errorless learning, you have to be able to design an amazing training plan. In other words, if you start out thinking you're doing errorless training, but eventually you introduce trial and error, the results can be incredible. I've had some of the most influential psychology professors deeply involved in dog science watch me teach something and be absolutely convinced they were witnessing 100% errorless learning until I pointed out the exact moment everything shifted. Let's go to the life model. I would think it's an ideology masquerading as science. Now, the real agenda. Fernandez's life model. Life, again, stands for least inhibitive, functionally effective. A while back, I don't know, I mean, it's actually really a while back, Stephen Lindsay shared his LIMA, which stands for least intrusive, mainly aversive hierarchy. Basically, it's a proposal, kind of like start mild and escalate if needed. I have my opinions on it. I'll share it. I don't think LIMA is perfect. I think it's overly cautious. It's kind of like a doctor prescribing aspirin for gangrene
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이 시점에서는 분명히 절단이 필요한데 말이죠. 부드러운 조치로 너무 오랫동안 망설이다 보면, 문제는 더 악화됩니다. 발가락을 잃는 상황이 다리를 잃거나 생명을 잃는 상황이 되는 거죠. 최근 제 팟캐스트 중 하나에서 이야기했듯이, 병원에 가야 했던 사고에 대해 말할 때처럼요. 어쨌든, 옆길로 새지는 맙시다. LIMA요. LIMA는 일종의 단계별 모델 같은 건데, 근본적으로 중요한 조치를 지연시킬 수 있어서, 심각한 행동 문제를 방치해 악화되게 만들죠. 그리고... 근데 상황은 더 나빠집니다. 포스프리(force-free) 옹호자들은 상황을 더 악화시키는데, 그들은 LIMA를 '절대로 혐오 자극을 쓰지 말 것'으로 왜곡하거나, 개에게 안락사가 실시되기 직전에만 써야 하는 것처럼 만듭니다. 그때야 비로소 뭔가를 할 수 있는 것처럼요. LIMA의 본래 취지는 그게 아닙니다. 이제, 이것이 과학적인 업그레이드라고 주장합니다. 자, 그럼 하나씩 분석해 보죠. 이 억제 방식이요. 좋게 들리죠, 그쵸? 그게... 뭐라고요? 그렇긴 하죠. 선택권을 극대화하고 제한을 최소화해야 한다, 이런 건데요. 그런데 조금만 생각해 보면, 사실 그게... 무력화시킨다는 걸 깨닫게 될 겁니다. 공격성, 포식 행동, 자해 등 시급한 문제들에 대해서 말하자면, 그것들은 논외로 치더라도, 때로는 즉각적인 억제가 필요합니다. 그리고 라이프는 그러한 위기에 대한 어떠한 계획도 가지고 있지 않습니다. 그것은... 그것은 기능 면에서 모호합니다. 그리고 물론, 그것은 모든 중요한 도구들을 회피합니다. 그것은 처벌을 완전히 무시합니다. 현실은 처벌을 현명하게 사용할 때 경계를 명확히 하고, 학습 속도를 높이며, 결과를 실질적으로 만든다는 것입니다. 반면에 라이프는 이것이 구식인 척하며, 모든 것을 정적 강화에 걸고 있습니다. 그것은... 네, 모든 경우에 똑같이 적용되는 방식이죠. 개, 앵무새, 뭐 침팬지나 동물원 동물까지, 모든 종에게 같은 규칙을 적용합니다. 웃기는 일이죠. 제 말은, 각각 다른 본능, 상황, 필요가 있다는 겁니다. 그것들은 종과 환경에 따라 크게 다릅니다. 그저... 전혀 말이 안 됩니다. 이제 윤리적 논쟁으로 넘어가 보죠. 라이프는 그것을 최소한의 개입과 동일시하며, 글쎄요, 친절함 같은 명목으로 행동을 마음대로 하도록 내버려 둡니다.
when clearly at this point amputation is needed. Like you hesitate for too long with mild steps, and the problem worsens. Losing a toe becomes losing a leg or losing a life. As I was talking recently on one of my podcasts about an accident that I had to go to the hospital for. Anyway, let's not sidetrack. LIMA. LIMA's kind of like the step-by-step model, basically, can delay critical actions, letting severe behavior just spiral. And... But it gets worse. And it gets worse with the force-free advocates that actually twisted LIMA into no aversive ever, or only right before the dog is to be euthanized. Then maybe we can do something. That's not what LIMA is about. Now, wife claims to be the scientific upgrade. So, let's break it down. This inhibitive. It sounds nice, right? It... What? It does. It should maximize choices and minimize restrictions. But think about it a little bit, and you will realize that it's actually... It's paralyzing. For urgent issues, let's talk aggression, predation, self-harm, and so on. We need, at times, immediate inhibition. And life has absolutely no plan for such crisis. It is... It is vague on function. And, of course, it dodges all the important tools. It ignores punishment entirely. The reality is that when used wisely, punishment qualifies boundaries, speeds up learning, makes consequences real. Life, on the other hand, pretends this is outdated, and is betting everything on positive reinforcement. It's the... Yeah, the one size fits all. Dogs, parrots, I don't know, chimps, zoo animals, same rules across the board. It's laughable. I mean, there are different drives, contexts, needs. They differ vastly across different species and environments. There's just... It doesn't make no sense. And then we come to the ethics argument. Life equates it with minimal intervention, letting behaviors run free in the name of, I don't know, kindness or something.
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하지만 동시에 위험한 행동들은 무시하죠. 그건 자비로운 게 아닙니다. 무책임한 것이죠. 진정한 윤리는 복지와 안전의 균형을 맞추는 것입니다. 아마 이 말을 한 번 더 반복해야겠네요. 진정한 윤리는 복지와 안전의 균형을 맞추는 것입니다. 저는 라이프를 '최소한의 억제, 기능적으로는 재앙'이라고 부릅니다. 현실에서는 그냥 실패할 뿐입니다. 그 논문은 리마(Lima)의 몇 가지 결함을 언급합니다. 모호한 용어나, 일부 혐오 자극의 허점 같은 것들 말이죠. 하지만, 하지만 라이프는, 에두아르도의 라이프는, 그 모든 것을 그저, 듣기 좋은 복지 전문 용어로 재포장할 뿐입니다. 실질적인 해결책 없이 말이죠. 자, 그게 과학일까요? 글쎄요. 행동 원리일까요? 알겠습니다. 하지만, 입맛대로 골라서 처벌은 배제하고, 무시하는 전체 조작적 조건화의 도구 상자를요. 잠시만요. 자, 더 큰 문제는, 더 큰 문제는, 그것이 과학이냐는 겁니다. 아니면 옹호 활동일까요? 왜냐하면 누구나 다 알듯이, 누구나 다 알듯이, 이것은 중립적인 연구가 아닙니다. 이것은 과학으로 포장된 옹호 활동입니다. 분명히 말해서요. 페르난데스와 그의 동료들은 단순히 방법을 테스트하는 것이 아닙니다. 그들은, 그들은 이념을 밀어붙이고 있습니다. 그리고, 아시다시피, 혐오 자극은 항상 악이라고 하죠. 오류는 항상 나쁜 것이라고요. 그리고, 윤리라는 것은 어쩌면 아무것도 하지 않는 것일지도 모릅니다. 진정한 과학은 객관성을 요구합니다. 그리고, 이것은 정치입니다. 그에 따른 부작용은 무엇일까요? 개들은 어설픈 훈련을 받고, 결국엔 보호소들이요. 훈련사들은 무지개와 유니콘을 쫓습니다. 왜냐하면 그것이 약속이니까요. 견주들은 실질적인 해결책 대신 기억하기 쉬운 슬로건을 얻게 되죠. 그건 단지 효과가 없을 뿐만 아니라, 무책임한 일입니다. 좋습니다. 이제, 훈련이란 무엇인지 알아봅시다. 개 훈련은 실수를 피하는 것이 아닙니다. 우리의 복잡한 인간 세상과 독 스포츠에서 개가 성공할 수 있도록 준비시키는 것입니다. 그것은 경계, 결과, 그리고 명확함을 의미합니다. 강화는 옳은 것, 우리가 원하는 것을 만들어 갑니다. 처벌은 잘못된 것을 억제합니다. 공정함은 이 모든 것을 하나로 묶어줍니다. 그럼, 그게 훈련의 본질입니다. 그렇다면 사람들이 반려견 훈련에 대해 가장 많이 하는 오해는 무엇일까요? 윤리적인
But, at the same time, ignoring dangerous behaviors. That's not compassionate. That's reckless. True ethics balance welfare with safety. And I probably have to repeat this one more time. True ethics balance welfare with safety. I call life least inhibitive, functionally disastrous. It just flops in reality. The paper mentions some of Lima's flaws. Like possibly the vague terms, some aversive loopholes, and so on. But, but, life, Eduardo's life, just kind of repackages the whole thing in a feel-good welfare jargon without any real solutions. Now, is that science? I don't know. Behavior principles? Okay. But, cherry-picked to shun punishment, ignoring the full toolbox of operant conditioning. Give me a second. Now, the bigger issue, the bigger issue is, is it science? Or is it advocacy? Because everybody knows, everybody knows, this is not neutral research. It's advocacy dressed as science. Period. Fernandez and his allies aren't just testing methods. they're, they're pushing an ideology. And, you know, aversives are always evil. Errors are always bad. And, ethics means maybe do nothing. Real science demands objectivity. And, this is politics. what's the fallout? Dogs get half-ass training, end up in shelters. Trainers chase rainbows and unicorns because that's the promise. Owners get the catchy slogans instead of actual solution. It's not just ineffective, it's irresponsible. Okay. Now, what training actually is. Dog training isn't about dodging errors. It's about preparing dogs to succeed in our messy human world and also the dog sports. That means boundaries, consequences and clarity. Reinforcement builds what's right, what we want. Punishment curbs what's wrong. Fairness ties it together. Ethical
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훈련이란 단지 아니라 ~에 관한 것이 보호하는 것이 개들을 ~로부터 억제로부터. 그것은 관한 것입니다 갖추게 하는 것 그들이 스스로 성장할 수 있도록. 네, 저는 흥분됩니다. 흥분되죠. 알고 있다는 것은 아니오를, 만큼 명확하게 네를 알 만큼, 그것이 협력이고, 그것이 신뢰이며, 그것이 지원입니다. 그것을요. 자, 이제 거의 다 끝났습니다 제 잔소리는 여기서, 하지만 다음번에 누군가가 제안한다면 오류 없는 학습이나 삶을 그것이 윤리적인 금본위제라고, 표준이라고, 그럼 우리는 그것을 봐야 하고, 우리는 그것을 바라봐야 합니다 그것을 있는 그대로, 무엇인지 실제로 그것이. 그것은 아무것도 아닙니다 단지 판매 전략일 뿐입니다 유혹하기 위해 고안된, 하지만 그것은 박탈합니다 핵심을 진정한 학습의. 현혹되지 마세요 선전과 포장된 과학에, 여러분. 저는 이 방송을 마무리하며 에두아르도 페르난데스에게 대화 제안을 계속 열어두고 싶습니다. 대화를요. 대화를요. 비록 제가 그에게 충분한 준비 자료를 제공했더라도, 그 대화를 꼭 나누고 싶습니다. 네, 댓글로 여러분의 생각을 알려주세요. 분명 동의하시는 분들도, 동의하지 않는 분들도 계시겠지만, 우리는 대화를 나누어야 하며 효과적으로 반려견을 훈련할 권리를 지켜내야 합니다. 그럼, 아무튼. 감사합니다. 감사합니다. 감사합니다. 감사합니다. 감사합니다.
training isn't not about shielding dogs from inhibition. It's about equipping them to thrive. Yeah, I get excited. Knowing no, as clearly as yes, that's cooperation, that's trust, that's support. it. Now, I'm almost done with my rant here, but next time someone pitches errorless learning or life as the ethical gold standard, we need to see it, we need to look at it for what it actually is. It's nothing but a sales pitch designed to seduce, but it strips away the core of real learning. Don't buy the propaganda dress and science, guys. I want to end this one with keeping my invitation to Eduardo Fernandez open for conversation. conversation. Even though I've given him enough to prepare for that conversation, I would love to have that. Yeah, let me know your thoughts in the comments. I'm sure some people will agree with me, some will not, but we need to have the conversation and we need to defend our rights to be able to train dogs effectively. So, anyway. Thank you. Thank you. Thank you.