De ce creierul tău inteligent transformă pași în bucăți pentru a afla noi mișcări

Când copiii învață cum să își lege șireturile de pantofi, fac acest lucru în pași discreți - făcând o buclă sau trăgând de dantelă.

După o repetare suficientă, creierul nostru transformă acești pași în „bucăți”.

Chunking-ul mișcării, așa cum este cunoscut fenomenul, este o strategie care reduce șirurile lungi de informații în piese mai scurte și mai ușor de gestionat, care sunt mai ușor de reținut.

„Chunking-ul este produsul secundar natural al unei strategii inteligente care minimizează costurile de învățare.”

Oamenii de știință știu că, pentru persoanele cu boala Parkinson, boala Huntington și accident vascular cerebral, această fragmentare a mișcării este sever perturbată. Înțelegerea chunkingului și cum funcționează este crucială pentru diagnosticarea precoce, tratamentul și terapia de reabilitare. Cu toate acestea, știința nu are nicio explicație concretă pentru aceasta.


innerself abonare grafică


Dar acum, cercetătorii au dezvoltat o teorie cuprinzătoare pentru motivul pentru care apare fragmentarea. Cercetarea încadrează fragmentarea ca un compromis economic în sistemul motor, unde fuzionarea unor fragmente mici devine optim „rentabilă” în anumite etape de învățare. Constatările apar în jurnal Natura Comunicaţii.

„Sistemul nervos își propune să producă mișcări cât mai eficient posibil”, spune Scott Grafton, profesor de neurologie la Universitatea din California, Santa Barbara. „Cu toate acestea, există un cost de calcul pentru calcularea traiectoriilor eficiente. Punctul dulce dintre aceste obiective are ca rezultat bucăți. ”

Dificil și eficient

Grafton și colegii săi au folosit instrumente de control al calculului motor, care produc modele computerizate pentru a descoperi modul în care creierul controlează membrele și obiectivele și constrângerile sistemului motor. În acest context, cercetătorii au avut dificultăți în a explica modul în care oamenii și alte animale trec de la mișcări simple din punct de vedere al calculului, dar ineficiente la mișcări din punct de vedere al calculului, dar eficiente.

„Studiul nostru rezolvă această dificultate arătând - teoretic și experimental - că cele mai rentabile căi de învățare complexitate-eficiență sunt cele care produc blocaje”, spune Grafton. „Prin urmare, fragmentarea este produsul secundar natural al unei strategii inteligente care minimizează costurile de învățare.”

Anchetatorii au măsurat cum macacii rhesus au produs secvențe de mișcare pe parcursul mai multor zile de practică și au constatat că aceste animale sunt într-adevăr cursanți rentabili. Prin selectarea momentului în care să îmbine bucăți împreună într-un mod inteligent, maimuțele au obținut economii la costurile cumulate ale învățării.

Au împărțit secvența de mișcare în bucăți, au fost optimizate pentru eficiență în bucăți și apoi au fuzionat bucăți numai atunci când au fost necesare câștiguri suplimentare în eficiență.

„Chunking-ul mișcării a fost caracterizat pe scară largă în sănătate și boli la oameni și animale, dar până acum lipsea o teorie normativă”, spune Grafton, „Teoria noastră derivă traiectorii optime de mișcare și aceste experimente în care maimuțele învață să producă o nouă secvență de mișcări pe o perioadă extinsă de timp demonstrează că teoria noastră explică trăsăturile esențiale ale bucăților care apar în mișcările lor. ”

Încadrarea fenomenului chunking ca un compromis economic oferă o perspectivă nouă asupra învățării motorii și a tulburărilor sale.

De exemplu, natura neregulată a mișcărilor post-accident vascular cerebral poate fi atribuită bugetelor de calcul mai mici pentru învățarea motorie, iar mișcările ineficiente observate în accident vascular cerebral pot fi astfel adaptabile la aceste bugete, explică Grafton. Orice abordare de reabilitare ar putea beneficia de această perspectivă, adaugă el.

„Perspectiva noastră de calcul asupra fragmentării deschide, de asemenea, noi întrebări cu privire la modul în care creierul controlează mișcările”, spune Grafton. „În special, dovezile recente pentru codificarea neuronală a fragmentării în creier trebuie reexaminate în lumina teoriilor computaționale.

„Neuronii codifică decizii cinematice, bugete de calcul sau obiective de eficiență? Acestea sunt întrebări largi și deschise pentru întregul domeniu al controlului motorului. ”

Sursa: UC Santa Barbara

Cărți conexe

at InnerSelf Market și Amazon