Aju reguleerib õppimiskiirust sõltuvalt keskkonnast
Iga kord, kui saame tagasisidet, ajakohastab aju oma teadmisi ja käitumist vastusena keskkonnamuutustele. Kui aga keskkonnas valitseb ebakindlus või kõikumine, tuleb kogu protsessi kohandada.
Uues uuringus avastasid Dartmouthi teadlased, et kõigel, mida me teeme, pole ühtegi õppemäära, kuna aju saab ise kohandada oma õppemäära, kasutades sünaptilist mehhanismi, mida nimetatakse metaplastilisuseks.
Leiud lükkavad ümber teooria, mille kohaselt aju käitub alati optimaalselt. Pikka aega on arvatud, et aju kohandab õppimist, ajendiks aju tasustamissüsteem ja selle eesmärk optimeerida keskkonnast saadavaid hüvesid või kognitiivsemat süsteemi, mis vastutab keskkonna struktuuri õppimise eest.
Uuringu tulemused on avaldatud aastal Neuron.
Teadlased selgitavad, et sünapsid on ühendused aju neuronite vahel ja vastutavad teabe edastamise eest ühelt neuronilt teisele.
Mis puudutab valikut potentsiaalsete hüvede hindamisel, siis konkreetse võimaluse õpitud väärtus, mis peegeldab seda, kui palju midagi teile meeldib, salvestatakse teatud sünapsides. Kui saate pärast konkreetse võimaluse valimist positiivset tagasisidet, suurendab aju selle valiku väärtust, muutes sellega seotud sünapsid tugevamaks.
Seevastu, kui tagasiside on negatiivne, muutuvad need sünapsid nõrgemaks. Sünapsid võivad aga ka modifitseeruda, muutmata metaplastiliseks nimetatava protsessi kaudu teabe edastamise viisi.
Varasemad uuringud on näidanud, et aju tugineb keskkonnas valitseva ebakindluse jälgimiseks spetsiaalsele süsteemile, et kohandada oma õppemäära. Selle uuringu autorid leidsid siiski, et ainuüksi metaplastilisus on piisav õppimise täpsemaks muutmiseks vastavalt ebakindlusele preemia eest antud keskkonnas.
„Õppimise üks keerulisemaid probleeme on ebakindluse ja keskkonnas toimuvate kiirete muutustega kohanemine. On väga põnev avastada, et sünapsid, aju lihtsaimad arvutuselemendid, võivad pakkuda sellistele väljakutsetele tugeva lahenduse, ”ütles psühholoogia- ja ajuteaduste dotsent dr Alireza Soltani.
"Muidugi ei pruugi sellised lihtsad elemendid pakkuda optimaalset lahendust, kuid leidsime, et metaplastilisusel põhinev mudel saab tegelikku käitumist paremini seletada kui optimaalsusel põhinevad mudelid," lisas ta.
See uuring näitab, et õppimist saab ise kohandada ja see ei nõua selget optimeerimist ega täielikke teadmisi keskkonnast. Autorid pakuvad välja oma järelduste võimalikke praktilisi tagajärgi.
Selliste käitumuslike anomaaliate puhul nagu sõltuvus, kus sünapsid ei pruugi paindlikult kohaneda, võib süsteemi taas plastiliseks muutmiseks olla vajalik hoolikamalt kujundatud tagasiside, mis illustreerib, kuidas metaplastilisusel võib olla laiem tähtsus.
Allikas: Dartmouthi kolledž / EurekAlert
