Cada vez que recibimos comentarios, el cerebro está trabajando arduamente para actualizar su conocimiento y comportamiento en respuesta a los cambios en el entorno; sin embargo, si hay incertidumbre o volatilidad en el entorno, todo el proceso debe ajustarse. Un estudio dirigido por Dartmouthpublicado en neurona revela que no hay una tasa única de aprendizaje para todo lo que hacemos, ya que el cerebro puede autoajustar sus tasas de aprendizaje utilizando un mecanismo sináptico llamado metaplasticidad.
Los resultados refutan la teoría de que el cerebro siempre se comporta de manera óptima. Durante mucho tiempo se pensó que la forma en que el cerebro ajusta el aprendizaje es impulsada por el sistema de recompensa del cerebro y su objetivo de optimizar las recompensas obtenidas del entorno o por un sistema más cognitivo responsable deaprendiendo la estructura del medio ambiente.
Las sinapsis son las conexiones entre las neuronas en el cerebro y son responsables de transferir información de una neurona a la siguiente. Cuando se trata de elegir evaluar las recompensas potenciales, su valor aprendido de una opción en particular, que refleja cuánto le gusta algo, esalmacenado en ciertas sinapsis. Si obtiene retroalimentación positiva después de elegir una opción en particular, el cerebro aumenta el valor de esa opción al hacer que las sinapsis asociadas sean más fuertes. Por el contrario, si la retroalimentación es negativa, esas sinapsis se debilitan. Sin embargo, las sinapsis puedentambién se someten a modificaciones sin cambiar la forma en que transmiten información a través de un proceso llamado metaplasticidad.
Estudios anteriores han sugerido que el cerebro depende de un sistema dedicado para monitorear la incertidumbre en el ambiente para ajustar su tasa de aprendizaje. Sin embargo, los autores de este estudio encontraron que la metaplasticidad sola es suficiente para ajustar el aprendizaje de acuerdo con la incertidumbresobre la recompensa en un entorno dado.
"Uno de los problemas más complejos en el aprendizaje es cómo adaptarse a la incertidumbre y los cambios rápidos que tienen lugar en el entorno. Es muy emocionante encontrar que las sinapsis, los elementos computacionales más simples en el cerebro, pueden proporcionar una solución sólidapara tales desafíos ", dice Alireza Soltani, profesora asistente de ciencias psicológicas y cerebrales en Dartmouth." Por supuesto, estos elementos simples pueden no proporcionar una solución óptima, pero descubrimos que un modelo basado en la metaplasticidad puede explicar los comportamientos reales mejor que los modelos que sonbasado en la optimización ", agregó.
Para comprender los mecanismos neuronales para ajustar el aprendizaje, más específicamente, cómo el aprendizaje y la elección se ven afectados por la incertidumbre y la volatilidad de la recompensa en un entorno, los investigadores crearon un modelo basado en la metaplasticidad. Probaron este modelo contra un conjunto de datos de comportamiento de un Yale recienteEstudio universitario de primates no humanos en el que las probabilidades de obtener una recompensa se cambiaron para crear entornos con diferentes niveles de volatilidad. Cuando las cosas cambian con frecuencia, se requiere una gran tasa de aprendizaje, pero esto reduce la precisión, mientras que un entorno estable requiere un pequeñotasa de aprendizaje, que mejora la precisión. El estudio ilustra cómo la metaplasticidad puede mitigar la compensación entre adaptabilidad y precisión en el aprendizaje.
El modelo de metaplasticidad también demuestra cómo la tasa de aprendizaje puede ser diferente para cada opción u opción. Si una opción en particular continúa dando recompensa por un tiempo, la tasa de aprendizaje en esa opción se hace más grande para resultados gratificantes y más pequeña para resultados no gratificantesEs decir, si el entorno no cambia, las sinapsis necesarias para cambiar las preferencias se vuelven menos sensibles a la retroalimentación en la dirección opuesta. Además, el modelo también predice que diferentes opciones o acciones podrían mantener sus propias tasas de aprendizaje.
Este estudio demuestra que el aprendizaje puede autoajustarse y no requiere una optimización explícita o un conocimiento completo del entorno. Los autores proponen posibles implicaciones prácticas de sus hallazgos. La incapacidad del cerebro para modificar su comportamiento puede atribuirse a la desaceleración deplasticidad debido a la metaplasticidad, que puede ocurrir en un entorno altamente estable. Para las anomalías de comportamiento como la adicción, donde las sinapsis pueden no adaptarse de manera flexible, se puede requerir una retroalimentación más cuidadosamente diseñada para hacer que el sistema sea plástico nuevamente, ilustrando cómo la metaplasticidad puede tener una relevancia más amplia.
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Materiales proporcionados por Dartmouth College . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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