Creierul ajustează rata de învățare în funcție de mediu
De fiecare dată când primim feedback, creierul își actualizează cunoștințele și comportamentul ca răspuns la schimbările din mediu. Cu toate acestea, dacă există incertitudine sau volatilitate în mediu, întregul proces trebuie ajustat.
Într-un nou studiu, cercetătorii de la Dartmouth au descoperit că nu există o singură rată de învățare pentru tot ceea ce facem, deoarece creierul își poate auto-regla ratele de învățare folosind un mecanism sinaptic numit metaplasticitate.
Constatările infirmă teoria conform căreia creierul se comportă întotdeauna optim. Modul în care creierul ajustează învățarea a fost considerat mult timp condus de sistemul de recompense al creierului și de scopul său de a optimiza recompensele obținute din mediu sau de un sistem mai cognitiv responsabil de învățarea structurii mediului.
Rezultatele studiului sunt publicate în Neuron.
Cercetătorii explică faptul că sinapsele sunt conexiunile dintre neuronii din creier și sunt responsabili de transferul informațiilor de la un neuron la altul.
Când vine vorba de alegerea în evaluarea recompenselor potențiale, valoarea învățată a unei anumite opțiuni, reflectând cât de mult îți place ceva, este stocată în anumite sinapse. Dacă primiți feedback pozitiv după ce ați ales o anumită opțiune, creierul crește valoarea acelei opțiuni, făcând sinapsele asociate mai puternice.
În schimb, dacă feedback-ul este negativ, acele sinapse devin mai slabe. Cu toate acestea, sinapsele pot suferi modificări fără a schimba modul în care transmit informații printr-un proces numit metaplasticitate.
Studiile anterioare au sugerat că creierul se bazează pe un sistem dedicat pentru monitorizarea incertitudinii din mediu pentru a-și ajusta rata de învățare. Autorii acestui studiu au constatat totuși că metaplasticitatea singură este suficientă pentru a regla învățarea în funcție de incertitudinea cu privire la recompensă într-un mediu dat.
„Una dintre cele mai complexe probleme în învățare este cum să se adapteze la incertitudine și la schimbările rapide care au loc în mediu. Este foarte interesant să constatăm că sinapsele, cele mai simple elemente de calcul din creier, pot oferi o soluție robustă pentru astfel de provocări ”, a spus dr. Alireza Soltani, profesor asistent de științe psihologice și ale creierului.
„Desigur, astfel de elemente simple nu pot oferi o soluție optimă, dar am constatat că un model bazat pe metaplasticitate poate explica comportamentele reale mai bine decât modelele care se bazează pe optimitate”, a adăugat el.
Acest studiu demonstrează că învățarea poate fi auto-ajustată și nu necesită optimizare explicită sau cunoaștere completă a mediului. Autorii propun implicații practice potențiale ale descoperirilor lor.
Pentru anomalii comportamentale, cum ar fi dependența, unde sinapsele s-ar putea să nu se adapteze flexibil, poate fi necesar un feedback mai atent conceput pentru ca sistemul să fie din nou plastic, ilustrând modul în care metaplasticitatea poate avea o relevanță mai largă.
Sursa: Dartmouth College / EurekAlert
