Wie das Gehirn reguliert die Variabilität in der motorischen Funktionen

Wie das Gehirn reguliert die Variabilität in der motorischen Funktionen

Wer jemals versucht hat, zu dienen, einen Tennisball oder flip den Pfannkuchen, oder sogar ein Videospiel spielen kennt, ist es schwer, führen Sie die gleiche Bewegung über und über wieder. Aber don ‚ T beat yourself up—Fehler aufgrund von Variabilität in der motorischen Funktion ist ein feature, nicht ein bug, unseres Nervensystems und spielt eine wichtige Rolle beim lernen, schlägt Forschung vor.

Variabilität in der tennis dienen, zum Beispiel, ermöglicht es einem Spieler, um die Auswirkungen der änderung, die das werfen des Balls, das schwingen des Schlägers, oder der Winkel, die dienen, von denen alle führen zu einer besseren Leistung. Was aber, wenn Sie sind servieren ace, nachdem ace nach ACC? Variabilität würde in diesem Fall nicht sehr hilfreich sein.

Wenn die Variabilität ist gut zum lernen aber schlecht, wenn Sie wiederholen wollen, eine erfolgreiche Aktion, das Gehirn sollte in der Lage sein zu regulieren Variabilität auf der Grundlage der jüngsten performance. Aber wie?

Diese Frage Stand im Mittelpunkt einer aktuellen Studie von Harvard-Forscher in der Fachzeitschrift Current Biology.

Mit einem riesigen Datenmenge von über 3 Millionen Ratten-Studien, die Forscher fanden, dass Ratten, die regulieren Ihre motorischen Variabilität auf der Grundlage der Ergebnisse der letzten 10 bis 15 versuche bei einer Aufgabe. Wenn die bisherigen Studien sind gegangen schlecht, die Ratten erhöht Ihre Maß an Variabilität—Einsatz von try-nichts-Ansatz. Allerdings, wenn die vorangegangenen Prüfungen sind gut gegangen, die Ratten beschränkt Ihre Variabilität, die beweisen, dass Ratten zu abonnieren, das alte Sprichwort „wenn es nicht kaputt ist, repariere es nicht.“

Aber ist das die beste Strategie?

„Durch den Einsatz von Simulationen, um zu bestimmen, was die optimale Variabilität regulation-Strategie sein sollte, fanden wir, dass es war sehr ähnlich wie die von Ratten,“ sagte Ashesh Dhawale, ein postdoctoral fellow in der Abteilung für Organismische und Evolutionäre Biologie und ersten Autor von der Studie. „Wir fanden auch, dass der Grad, zu dem die einzelnen Ratten reguliert Variabilität Vorhersagen konnte, wie gut Sie gelernt und durchgeführt auf der motorischen Aufgabe. Dies bedeutet, dass die Regulierung der Variabilität basierend auf der Leistung ist wichtig, gut sowohl in der kurz-und langfristig.“

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Zur Untersuchung der performance-abhängigen Variabilität, entwickelten die Forscher eine neue motor-Lern-Aufgabe für die Ratten. Die Forscher unter der Leitung von Bence Ölveczky, professor für organismische und evolutionäre Biologie, ausgebildete Ratten und drücken Sie eine 2-D joystick in Richtung einer Ziel-Winkel. Wenn die Ratten erfolgreich waren, erhielten Sie einen Schluck Wasser. Zu halten, die Aufgabe nicht zu einfach, den Forscher verändert die Ziel-Winkel, sobald die Ratte gelernt, seine Lage.

Die Forscher fanden, dass, wenn die Ratten wurden regelmäßig immer belohnt, Sie hatte eine geringe Variabilität. Wenn, ein paar versuche später, Sie Tat es weniger gut, Ihre Variabilität erhöht. Wenn Sie weiterhin schlecht, die Variabilität erhöhen würde, sogar noch mehr.

„Wir merken dies geschah auf eine ziemlich schnelle Zeit Maßstab“, sagte Maurice Smith, Gordon McKay Professor für Bioengineering an der Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) und co-Autor des Papiers. „Es war, als ob die Ratten wurden in die Berechnung des batting average in Echtzeit.“

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Aber, was ist mit längerfristigen Aufgaben mit weniger Unsicherheit? Wenn Sie aufgewachsen sind, tennis zu spielen, mit Ihrer Schwester, zum Beispiel, können Sie wissen, dass Sie eine Gleichbleibend schwache vorhand.

Simulierten die Forscher dieses Szenario, indem die Ziel-Winkel der joystick befestigt, die über viele Sitzungen statt ständig zu verändern.

„Wir fanden, dass Ratten, hielt der Regulierung der Variabilität in Reaktion auf die jüngsten Leistung, dem entspricht, was wir in unseren Simulationen“, sagte Dhawale. „Variabilität Verordnung in diesem Fall hatte eine Zeitskala von mehreren tausend Studien, die war viel langsamer als die Lohn-abhängigen regulation der Variabilität, die wir aufgedeckt hatte, früher.“

„Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Gehirn passt sich flexibel den Komponenten seiner trial-and-error-learning-Algorithmus, wie der Regulierung der Variabilität, um die Statistik, die Aufgabe bei der hand“, sagte Ölveczky. „Wir haben gezeigt, dass das Gehirn verwendet einen ausgeklügelten Algorithmus, um zu regulieren motor Variabilität in einer Weise, verbessert die Arbeitsleistung.“