Das Gehirn passt die Lernrate je nach Umgebung an
Jedes Mal, wenn wir Feedback erhalten, aktualisiert das Gehirn sein Wissen und Verhalten als Reaktion auf Änderungen in der Umgebung. Wenn jedoch Unsicherheit oder Volatilität in der Umgebung bestehen, muss der gesamte Prozess angepasst werden.
In einer neuen Studie stellten Dartmouth-Forscher fest, dass es für alles, was wir tun, keine einzige Lernrate gibt, da das Gehirn seine Lernraten mithilfe eines synaptischen Mechanismus namens Metaplastizität selbst anpassen kann.
Die Ergebnisse widerlegen die Theorie, dass sich das Gehirn immer optimal verhält. Es wurde lange angenommen, dass die Art und Weise, wie das Gehirn das Lernen anpasst, vom Belohnungssystem des Gehirns und seinem Ziel abhängt, die aus der Umwelt erzielten Belohnungen oder von einem kognitiveren System zu optimieren, das für das Lernen der Struktur der Umwelt verantwortlich ist.
Studienergebnisse werden in veröffentlicht Neuron.
Die Forscher erklären, dass Synapsen die Verbindungen zwischen Neuronen im Gehirn sind und für die Übertragung von Informationen von einem Neuron zum nächsten verantwortlich sind.
Wenn es um die Auswahl bei der Bewertung potenzieller Belohnungen geht, wird Ihr erlernter Wert einer bestimmten Option, der widerspiegelt, wie sehr Sie etwas mögen, in bestimmten Synapsen gespeichert. Wenn Sie nach Auswahl einer bestimmten Option positives Feedback erhalten, erhöht das Gehirn den Wert dieser Option, indem es die zugehörigen Synapsen stärker macht.
Wenn die Rückkopplung dagegen negativ ist, werden diese Synapsen schwächer. Synapsen können jedoch auch Änderungen unterliegen, ohne die Art und Weise zu ändern, in der sie Informationen durch einen Prozess namens Metaplastizität übertragen.
Frühere Studien haben gezeigt, dass das Gehirn auf ein spezielles System zur Überwachung der Unsicherheit in der Umgebung angewiesen ist, um seine Lernrate anzupassen. Die Autoren dieser Studie stellten jedoch fest, dass Metaplastizität allein ausreicht, um das Lernen entsprechend der Unsicherheit über die Belohnung in einer bestimmten Umgebung zu optimieren.
„Eines der komplexesten Probleme beim Lernen ist die Anpassung an die Unsicherheit und die raschen Veränderungen in der Umwelt. Es ist sehr aufregend festzustellen, dass Synapsen, die einfachsten Rechenelemente im Gehirn, eine robuste Lösung für solche Herausforderungen darstellen können “, sagte Dr. Alireza Soltani, Assistenzprofessorin für Psychologie und Gehirnwissenschaften.
„Natürlich bieten solche einfachen Elemente möglicherweise keine optimale Lösung, aber wir haben festgestellt, dass ein auf Metaplastizität basierendes Modell reales Verhalten besser erklären kann als auf Optimalität basierende Modelle“, fügte er hinzu.
Diese Studie zeigt, dass das Lernen selbst angepasst werden kann und keine explizite Optimierung oder vollständige Kenntnis der Umgebung erfordert. Die Autoren schlagen mögliche praktische Implikationen ihrer Ergebnisse vor.
Bei Verhaltensanomalien wie Sucht, bei denen sich die Synapsen möglicherweise nicht flexibel anpassen, ist möglicherweise ein sorgfältigeres Feedback erforderlich, um das System wieder plastisch zu machen, um zu veranschaulichen, wie Metaplastizität eine breitere Relevanz haben kann.
Quelle: Dartmouth College / EurekAlert
