Az agy a környezettől függően állítja be a tanulási sebességet

Valahányszor visszajelzést kapunk, az agy frissíti tudását és viselkedését a környezeti változásokra reagálva. Ha azonban bizonytalanság vagy ingadozás tapasztalható a környezetben, akkor a teljes folyamatot ki kell igazítani.

Egy új tanulmányban Dartmouth kutatói felfedezték, hogy nincs minden tanulási arány mindannak, amit csinálunk, mivel az agy a metaplasticitásnak nevezett szinaptikus mechanizmus segítségével önbeállíthatja tanulási arányát.

Az eredmények cáfolják azt az elméletet, miszerint az agy mindig optimálisan viselkedik. Azt gondolták már régóta, hogy az agy hogyan igazítja a tanulást, az agy jutalmazási rendszere és célja, hogy optimalizálja a környezettől származó jutalmakat, vagy egy kognitívabb rendszer, amely felelős a környezet szerkezetének megismeréséért.

A tanulmány megállapításait Idegsejt.

A kutatók elmagyarázzák, hogy a szinapszisok az agy idegsejtjei közötti kapcsolatok, és felelősek az információk egyik idegsejtből a másikba történő átviteléért.

Ami a potenciális jutalmak értékelésének választását illeti, bizonyos szinapszisokban tárolódik egy adott opció megtanult értéke, amely tükrözi, hogy mennyire tetszik valami. Ha egy adott opció kiválasztása után pozitív visszajelzést kap, az agy növeli ennek a lehetőségnek az értékét azáltal, hogy a kapcsolódó szinapszisokat erősebbé teszi.

Ezzel szemben, ha a visszacsatolás negatív, akkor ezek a szinapszisok gyengülnek. A szinapszisok azonban szintén módosulhatnak anélkül, hogy megváltoztatnák az információ továbbításának módját egy metaplaszticitásnak nevezett folyamaton keresztül.

Korábbi tanulmányok azt sugallták, hogy az agy a dedikált rendszerre támaszkodik a környezet bizonytalanságának figyelemmel kísérésére a tanulási ütem beállításához. A tanulmány szerzői azonban azt tapasztalták, hogy a metaplastika önmagában elegendő a tanulás finomhangolásához az adott környezetben a jutalom bizonytalansága szerint.

„A tanulás egyik legösszetettebb problémája az, hogyan lehet alkalmazkodni a bizonytalansághoz és a környezetben végbemenő gyors változásokhoz. Nagyon izgalmas megállapítani, hogy a szinapszisok, az agy legegyszerűbb számítási elemei robusztus megoldást jelenthetnek az ilyen kihívásokra. ”- mondta Dr. Alireza Soltani, a pszichológiai és agytudományi adjunktus.

"Természetesen az ilyen egyszerű elemek nem biztos, hogy optimális megoldást nyújtanak, de azt tapasztaltuk, hogy a metaplaszticitáson alapuló modell jobban megmagyarázhatja a valós viselkedést, mint az optimális alapú modellek" - tette hozzá.

Ez a tanulmány bizonyítja, hogy a tanulás önbeállítható, és nem igényel kifejezett optimalizálást vagy a környezet teljes ismeretét. A szerzők megállapításaik lehetséges gyakorlati következményeit javasolják.

Az olyan viselkedési rendellenességeknél, mint az addikció, ahol a szinapszisok esetleg nem alkalmazkodnak rugalmasan, alaposabban megtervezett visszacsatolásra lehet szükség a rendszer újbóli plasztikussá tételéhez, szemléltetve, hogy a metaplasztikusságnak milyen szélesebb jelentősége lehet.

Forrás: Dartmouth College / EurekAlert