Otak Menyelaraskan Kadar Pembelajaran Bergantung pada Persekitaran
Setiap kali kita mendapat maklum balas, otak mengemas kini pengetahuan dan tingkah lakunya sebagai tindak balas terhadap perubahan persekitaran. Walau bagaimanapun, jika terdapat ketidakpastian atau turun naik di persekitaran, keseluruhan proses mesti disesuaikan.
Dalam kajian baru, penyelidik Dartmouth mendapati bahawa tidak ada satu pun tahap pembelajaran untuk semua yang kita lakukan, kerana otak dapat menyesuaikan sendiri kadar pembelajarannya dengan menggunakan mekanisme sinaptik yang disebut metaplasticity.
Hasil kajian membantah teori bahawa otak selalu berkelakuan optimum. Bagaimana otak menyesuaikan pembelajaran telah lama dianggap didorong oleh sistem ganjaran otak dan tujuannya untuk mengoptimumkan ganjaran yang diperoleh dari persekitaran atau oleh sistem yang lebih kognitif yang bertanggungjawab untuk mempelajari struktur persekitaran.
Hasil kajian diterbitkan dalam Neuron.
Penyelidik menjelaskan bahawa sinaps adalah hubungan antara neuron di otak dan bertanggungjawab untuk memindahkan maklumat dari satu neuron ke neuron yang lain.
Apabila ada pilihan untuk menilai potensi ganjaran, nilai pilihan anda yang dipelajari, yang menggambarkan betapa anda menyukai sesuatu, disimpan dalam sinapsis tertentu. Sekiranya anda mendapat maklum balas positif setelah memilih pilihan tertentu, otak akan meningkatkan nilai pilihan tersebut dengan membuat sinaps yang berkaitan lebih kuat.
Sebaliknya, jika maklum balas negatif, sinapsinya menjadi lemah. Synapses, bagaimanapun, juga dapat mengalami pengubahsuaian tanpa mengubah cara mereka mengirimkan maklumat melalui proses yang disebut metaplasticity.
Kajian terdahulu menunjukkan bahawa otak bergantung pada sistem khusus untuk memantau ketidakpastian di persekitaran untuk menyesuaikan kadar pembelajarannya. Walau bagaimanapun, penulis kajian ini mendapati bahawa metaplastik hanya mencukupi untuk menyempurnakan pembelajaran mengikut ketidakpastian mengenai penghargaan dalam persekitaran tertentu.
“Salah satu masalah yang paling kompleks dalam belajar adalah bagaimana menyesuaikan diri dengan ketidakpastian dan perubahan cepat yang terjadi di lingkungan. Sangat menggembirakan apabila dapat mengetahui bahawa sinapsis, elemen komputasi termudah di otak, dapat memberikan penyelesaian yang kuat untuk menghadapi cabaran tersebut, ”kata Dr. Alireza Soltani, penolong profesor sains psikologi dan otak.
"Sudah tentu, elemen sederhana seperti itu mungkin tidak memberikan penyelesaian yang optimum tetapi kami mendapati bahawa model berdasarkan metaplasticity dapat menjelaskan tingkah laku yang sebenarnya lebih baik daripada model yang berdasarkan pada optimisme," tambahnya.
Kajian ini menunjukkan bahawa pembelajaran dapat disesuaikan sendiri dan tidak memerlukan pengoptimuman eksplisit atau pengetahuan lengkap tentang persekitaran. Penulis mencadangkan kemungkinan praktik implikasi dari penemuan mereka.
Untuk anomali tingkah laku seperti ketagihan, di mana sinaps mungkin tidak dapat menyesuaikan diri secara fleksibel, maklum balas yang dirancang dengan lebih berhati-hati mungkin diperlukan untuk membuat sistem plastik lagi, yang menggambarkan bagaimana metaplastik mungkin mempunyai kaitan yang lebih luas.
Sumber: Dartmouth College / EurekAlert
