Bayesian inference in motor learning
বায়েসিয়ান অনুমান একটি পরিসংখ্যানগত সরঞ্জাম যা মোটর শেখার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে, বিশেষ করে অভিযোজনের ক্ষেত্রে। অভিযোজন হল একটি স্বল্পমেয়াদী শেখার প্রক্রিয়া যা সংবেদনশীল তথ্যের পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়ায় কর্মক্ষমতার ধীরে ধীরে উন্নতির সাথে জড়িত। বায়েসিয়ান অনুমানটি পরিবেশে কোনও কিছুর অবস্থান বা অন্যান্য বৈশিষ্ট্য অনুমান করার জন্য স্নায়ুতন্ত্র যেভাবে এই সংবেদনশীল তথ্যকে পূর্ব জ্ঞানের সাথে একত্রিত করে তা বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। একাধিক ইন্দ্রিয় থেকে কীভাবে তথ্য পাওয়া যায় তা দেখানোর জন্যও বায়েসিয়ান অনুমান ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন। ভিজ্যুয়াল এবং প্রোপ্রিওসেপশন) একই উদ্দেশ্যে একত্রিত করা যেতে পারে। উভয় ক্ষেত্রেই, বায়েসিয়ান অনুমান নির্দেশ করে যে অনুমানটি যে কোনও তথ্য দ্বারা সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত হয়। উদাহরণস্বরূপঃ টেনিসে সংবেদনশীল তথ্যের সাথে পূর্বের জ্ঞানকে একীভূত করা একজন ব্যক্তি বায়েসিয়ান অনুমান ব্যবহার করে একটি অনুমান তৈরি করেন যা তার বর্তমান সংবেদনশীল তথ্য এবং তার পূর্বের জ্ঞানের একটি ওজনযুক্ত সংমিশ্রণ। টেনিস ম্যাচে নেওয়া সিদ্ধান্তের মাধ্যমে এটি চিত্রিত করা যেতে পারে। যদি কেউ এমন কোনও পরিচিত প্রতিপক্ষের বিরুদ্ধে খেলে যে এমনভাবে সার্ভ করতে পছন্দ করে যে বলটি সাইডলাইনে আঘাত করে, তবে একজনের পূর্ববর্তী সার্ভটি ফিরিয়ে দেওয়ার জন্য র্যাকেটটি সাইডলাইনের উপরে স্থাপন করবে। যাইহোক, যখন কেউ বলটিকে নড়াচড়া করতে দেখেন, তখন মনে হতে পারে যে এটি কোর্টের মাঝখানের কাছাকাছি অবতরণ করবে। এই সংবেদনশীল তথ্য সম্পূর্ণরূপে অনুসরণ করার পরিবর্তে বা পূর্ববর্তীটি সম্পূর্ণরূপে অনুসরণ করার পরিবর্তে, একজন র্যাকেটটিকে পার্শ্বরেখা (পূর্বের দ্বারা প্রস্তাবিত) এবং তার চোখ নির্দেশ করে যে বলটি অবতরণ করবে তার মধ্যবর্তী স্থানে নিয়ে যাবে। বায়েসিয়ান অনুমানের আরেকটি মূল অংশ হল যে অনুমানটি সংবেদনশীল তথ্য দ্বারা প্রস্তাবিত শারীরিক অবস্থার কাছাকাছি হবে যদি ইন্দ্রিয়গুলি আরও নির্ভুল হয় এবং যদি সংবেদনশীল তথ্য পূর্বের তুলনায় আরও অনিশ্চিত হয় তবে পূর্বের অবস্থার কাছাকাছি হবে। টেনিসের উদাহরণ হিসাবে, প্রথমবার প্রতিপক্ষের মুখোমুখি হওয়া একজন খেলোয়াড়ের প্রতিপক্ষ সম্পর্কে তার পূর্বের জ্ঞান সম্পর্কে খুব কম নিশ্চয়তা থাকবে এবং তাই বলের অবস্থান সম্পর্কিত চাক্ষুষ তথ্যের উপর আরও বেশি ওজনযুক্ত একটি অনুমান থাকবে। বিকল্পভাবে, যদি কেউ তার প্রতিপক্ষের সাথে পরিচিত থাকে তবে কুয়াশাচ্ছন্ন বা অন্ধকার পরিস্থিতিতে খেলছে যা দৃষ্টিশক্তিকে ব্যাহত করবে, সংবেদনশীল তথ্য কম নিশ্চিত হবে এবং একজনের অনুমান পূর্ববর্তী জ্ঞানের উপর আরও বেশি নির্ভর করবে। পরিসংখ্যানগত সংক্ষিপ্ত বিবরণ বায়েসের উপপাদ্য বলে যে বায়েসিয়ান পরিসংখ্যানের ভাষায়, বা A প্রদত্ত B-এর সম্ভাব্যতাকে যথাক্রমে পশ্চাৎ বলা হয়, যখন এবং হল সম্ভাবনা এবং পূর্ব সম্ভাবনা। এটি একটি ধ্রুবক স্কেলিং ফ্যাক্টর যা পিছনের অংশটিকে শূন্য এবং একটির মধ্যে থাকতে দেয়। এটিকে মোটর লার্নিং-এর ভাষায় অনুবাদ করলে, পূর্ববর্তীটি পর্যবেক্ষণ করা জিনিসের শারীরিক অবস্থা সম্পর্কে পূর্ববর্তী জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব করে, সম্ভাবনা হল পূর্ববর্তী আপডেট করার জন্য ব্যবহৃত সংবেদনশীল তথ্য, এবং পরবর্তীটি হল স্নায়ুতন্ত্রের শারীরিক অবস্থা সম্পর্কে অনুমান। অতএব, অভিযোজনের জন্য, বায়েসের উপপাদ্যকে অনুমান = (পূর্ববর্তী জ্ঞান × সংবেদনশীল তথ্য)/স্কেলিং ফ্যাক্টর হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে। অ-সম্ভাবনাময় পরিপ্রেক্ষিতে অনুমানটি খুঁজে বের করার জন্য, একটি ওজনযুক্ত যোগফল ব্যবহার করা যেতে পারে। যেখানে অনুমান, সংবেদনশীল তথ্য, পূর্ববর্তী জ্ঞান, এবং ওজনকারী কারণ এবং যথাক্রমে এবং এর বৈচিত্র্য। বৈচিত্র্য একটি চলকের অনিশ্চয়তার একটি পরিমাপ, তাই উপরের সমীকরণটি নির্দেশ করে যে সংবেদনশীল তথ্যে উচ্চতর অনিশ্চয়তা পূর্ববর্তী জ্ঞানকে অনুমানের উপর আরও বেশি প্রভাব ফেলে এবং তদ্বিপরীত। আরও কঠোর গাণিতিক বায়েসিয়ান বর্ণনা এখানে এবং এখানে পাওয়া যায়। পৌঁছনো অনেক মোটর কাজ নতুন সংবেদনশীল তথ্যের সাথে অভিযোজন প্রদর্শন করে। বায়েসিয়ান অনুমান সাধারণত পৌঁছানোর ক্ষেত্রে অধ্যয়ন করা হয়েছে। বর্তমান সংবেদনশীল তথ্যের সাথে পূর্ববর্তী তথ্যকে একীভূত করা অভিযোজন অধ্যয়নে প্রায়শই একজন ব্যক্তি লক্ষ্য বা তার হাত না দেখে একটি লক্ষ্যে পৌঁছাতে জড়িত থাকে। পরিবর্তে, হাতটি একটি কম্পিউটার স্ক্রিনে একটি কার্সার দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, যা তাদের অবশ্যই স্ক্রিনের লক্ষ্যের উপর দিয়ে যেতে হবে। কিছু কিছু ক্ষেত্রে, দৃশ্যমান প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনে ব্যক্তিটি কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায় তা পরীক্ষা করার জন্য কার্সারটিকে আসল হাতের অবস্থান থেকে সামান্য দূরে স্থানান্তরিত করা হয়। একজন ব্যক্তি তার হাতটি শিফট থেকে সমান এবং বিপরীত দূরত্বে সরিয়ে এই শিফটকে প্রতিহত করতে শেখে এবং তবুও কার্সারটিকে লক্ষ্যে নিয়ে যায়, যার অর্থ তিনি এই নির্দিষ্ট শিফটের জন্য একটি পূর্ববর্তী ব্যবস্থা তৈরি করেছেন। যখন কার্সারটি একই ব্যক্তির পৌঁছনো হাত থেকে একটি নতুন, ভিন্ন দূরত্ব স্থানান্তরিত হয়, তখন ব্যক্তির প্রতিক্রিয়া বায়েসিয়ান অনুমানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়; হাতটি পুরানো শিফট (পূর্ববর্তী) এবং নতুন শিফট (সংবেদনশীল তথ্য) এর মধ্যে একটি দূরত্ব সরিয়ে দেয়। যদি, নতুন পরিবর্তনের জন্য, কার্সারটি একটি বিন্দুর পরিবর্তে বিন্দুগুলির একটি বড় মেঘ হয় (যেমনটি চিত্রে দেখানো হয়েছে), তবে ব্যক্তির সংবেদনশীল তথ্য কম স্পষ্ট এবং পূর্বের ইচ্ছার তুলনায় সে কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায় তার উপর কম প্রভাব ফেলবে। এটি বায়েসিয়ান ধারণাকে সমর্থন করে যে আরও নিশ্চিততার সাথে সংবেদনশীল তথ্য স্থানান্তরিত সংবেদনশীল প্রতিক্রিয়ার সাথে একজন ব্যক্তির অভিযোজনের উপর আরও বেশি প্রভাব ফেলবে। অভিযোজনের এই রূপটি তখনই সত্য হয় যখন লক্ষ্যবস্তুতে আঘাত করার জন্য ব্যক্তিকে যে দূরত্ব পৌঁছাতে হয় তার তুলনায় স্থানান্তরটি ছোট হয়। 15 সেন্টিমিটার দূরে একটি লক্ষ্যে পৌঁছানো একজন ব্যক্তি বায়েসিয়ান উপায়ে কার্সারের 2 সেন্টিমিটার স্থানান্তরের সাথে খাপ খাইয়ে নেবেন। তবে, লক্ষ্যটি যদি মাত্র 5 সেন্টিমিটার দূরে থাকে, তবে একটি 2 সেন্টিমিটার শিফট কার্সার অবস্থান (চাক্ষুষ তথ্য) সনাক্ত করা হবে এবং ব্যক্তিটি বুঝতে পারবে যে চাক্ষুষ তথ্য সঠিকভাবে হাতের অবস্থান দেখায় না। পরিবর্তে, ব্যক্তিটি লক্ষ্যের দিকে হাত সরানোর জন্য প্রোপ্রিওসেপশন এবং পূর্ব জ্ঞানের উপর নির্ভর করবে। মানুষও পৌঁছনোর সময় পরিবর্তিত শক্তির সঙ্গে খাপ খাইয়ে নেয়। যখন কোনও বল ক্ষেত্র সামান্য পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে পৌঁছায়, তখন সে তার বলকে আংশিকভাবে পূর্ববর্তী বলের উপর ভিত্তি করে একটি সরলরেখায় পৌঁছানোর জন্য পরিবর্তন করে যা আগে প্রয়োগ করা হয়েছিল। যদি পূর্ববর্তী স্থানান্তরটি কম পরিবর্তনশীল হয় (আরও নিশ্চিত) তবে তিনি পূর্ববর্তীটির উপর বেশি নির্ভর করেন। একাধিক ইন্দ্রিয় থেকে তথ্যকে একত্রিত করা বায়েসিয়ান অনুমানটি পূর্বের জ্ঞানের কোনও বিবেচনা ছাড়াই মানুষ যেভাবে একাধিক ইন্দ্রিয় থেকে তাদের পরিবেশের পরিবর্তন সম্পর্কে তথ্য একত্রিত করে তার ক্ষেত্রেও প্রয়োগ করা যেতে পারে। মানুষের অভিযোজনে পৌঁছানোর উপর সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে এমন দুটি ইন্দ্রিয় হল দৃষ্টি এবং প্রোপ্রিওসেপশন। সাধারণত, হাতের অবস্থানকে গভীরতার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য প্রোপ্রিওসেপশনের দৃষ্টিশক্তির চেয়ে বেশি ওজন থাকে-যে দিকে পৌঁছানো ব্যক্তির দিকে বা তার থেকে দূরে সরে যাওয়া-এবং দৃষ্টির উল্লম্ব এবং অনুভূমিক দিকে বেশি ওজন থাকে। যাইহোক, পরিবর্তিত পরিস্থিতি এই দুটি ইন্দ্রিয়ের আপেক্ষিক প্রভাবকে পরিবর্তন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, হাতের গভীরতা মানিয়ে নেওয়ার ক্ষেত্রে দৃষ্টির প্রভাব বৃদ্ধি পায় যখন হাতটি নিষ্ক্রিয় থাকে, অন্যদিকে হাত চলার সময় প্রোপ্রিওসেপশন আরও বেশি প্রভাব ফেলে। উপরন্তু, যখন দৃষ্টিশক্তি হ্রাস পায় (যেমন। অন্ধকারে) হাতের অবস্থান নির্ধারণে প্রোপ্রিওসেপশন আরও বেশি প্রভাব ফেলে। এই ফলাফলটি বায়েসিয়ান অনুমানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ; যখন একটি ইন্দ্রিয় আরও অনিশ্চিত হয়ে পড়ে, তখন মানুষ অন্য ইন্দ্রিয়ের উপর তাদের নির্ভরতা বাড়ায়। অঙ্গবিন্যাস উপরন্তু, বায়েসিয়ান অনুমান অঙ্গবিন্যাস নিয়ন্ত্রণের অভিযোজনে একটি ভূমিকা পালন করতে দেখা গেছে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গবেষণায়, বিষয়গুলি একটি সার্ফিং কাজ করার জন্য একটি ওয়াই ব্যালেন্স বোর্ড ব্যবহার করে যেখানে তাদের অবশ্যই একটি পর্দায় তাদের চাপের কেন্দ্রের (সিওপি) প্রতিনিধিত্বকারী একটি কার্সার সরাতে হবে। ওয়াই সার্ফার তার সিওপি সম্পর্কে দৃশ্যমান তথ্য পেয়েছিলেন বিন্দুগুলির মেঘ থেকে যা পৌঁছানোর বিভাগে দেখানো হয়েছে। বড় মেঘের কারণে, সার্ফাররা আরও অনিশ্চিত ছিল এবং সিওপি-কে পর্দায় লক্ষ্যবস্তুতে নিয়ে যেতে কম সক্ষম ছিল। যদিও এই ফলাফলটি বায়েসিয়ান অনুমানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, বায়েসিয়ান গাণিতিক মডেলগুলি সিওপি গতির সর্বোত্তম ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করেনি, সম্ভবত কারণ সিওপি সঠিকভাবে সরানো পৌঁছানোর চেয়ে যান্ত্রিকভাবে আরও কঠিন। অতএব, বায়েসিয়ান অনুমান দ্বারা ভঙ্গিমার গতিবিধি কতটা বর্ণনা করা যেতে পারে তা এখনও স্পষ্ট নয়। হাঁটা এবং দৌড়ানোর সময়ও পরিবর্তিত প্রতিক্রিয়ার সাথে চলাফেরার অভিযোজন ঘটে। ভিন্ন ট্রেডমিল বেল্টে প্রতিটি পা নিয়ে হাঁটা লোকেরা যখন একটি বেল্ট অন্যটির চেয়ে দ্রুত চলতে শুরু করে তখন তাদের ধাপের দৈর্ঘ্যকে মানিয়ে নিতে পারে। উপরন্তু, দৌড়বিদরা তাদের সর্বোচ্চ স্থল প্রতিক্রিয়া শক্তি এবং পায়ের ত্বরণ পরিবর্তন করতে সক্ষম হয় যখন তারা শীর্ষ পায়ের ত্বরণের একটি গ্রাফ দেখতে পায়। যাইহোক, আজ অবধি, কোনও গবেষণায় নির্ধারণ করা হয়নি যে মানুষ বায়েসিয়ান অনুমান ব্যবহার করে তাদের গেটগুলি মানিয়ে নেয় কিনা। বায়েসিয়ান অনুমানের সম্ভাব্য দ্বন্দ্ব কিছু অভিযোজন গবেষণা মোটর লার্নিংয়ে বায়েসিয়ান অনুমানের প্রয়োগকে সমর্থন করে না। একটি বল ক্ষেত্রে পৌঁছানোর একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে, পূর্ববর্তী শত শত অগ্রগতির দ্বারা প্রভাবিত হওয়ার পরিবর্তে, পরবর্তী প্রসারের সাথে অভিযোজন শুধুমাত্র সাম্প্রতিক স্মৃতি দ্বারা প্রভাবিত হয়। শক্তির ক্ষেত্রে পৌঁছনো লোকেরা বাহুতে প্রয়োগ করা শক্তির পরিমাণের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেয়, তবে এই অভিযোজনটি কেবল অবিলম্বে পূর্ববর্তী নাগালের শক্তির পরিবর্তনের দ্বারা প্রভাবিত হয়েছিল, পরীক্ষার পূর্ববর্তী পরীক্ষাগুলি জুড়ে ঘটে যাওয়া পরিবর্তনের একটি সু-উন্নত পূর্ব জ্ঞান দ্বারা নয়। এটি অভিযোজনের ক্ষেত্রে বায়েসিয়ান অনুমানের প্রয়োগের সাথে দ্বন্দ্ব বলে মনে হয়, তবে বায়েসিয়ান অভিযোজনের প্রবক্তারা যুক্তি দিয়েছেন যে এই বিশেষ গবেষণায় প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে কেবল 600 টি পৌঁছনো প্রয়োজন, যা পূর্ববর্তী বিকাশের জন্য যথেষ্ট নয়। বায়েসিয়ান অনুমানের প্রমাণ দেখায় এমন গবেষণায় পৌঁছানোর ক্ষেত্রে, অংশগ্রহণকারীরা সাধারণত 900 বা তার বেশি পৌঁছায়। এটি ইঙ্গিত করে যে, যদিও বায়েসিয়ান অনুমান অভিযোজনে ব্যবহৃত হয়, তবে এটি সীমাবদ্ধ যে একটি প্রভাবশালী পূর্ববর্তী বিকাশের জন্য অনেক পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতা প্রয়োজন। আরও দেখুন মস্তিষ্কের কার্যকারিতার প্রতি বায়েসিয়ান দৃষ্টিভঙ্গি উপলব্ধি রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক কেমব্রিজের গণনামূলক এবং জৈবিক শিক্ষা ল্যাব কনরাড কর্ডিংয়ের ল্যাব ওয়েবসাইট এই উইকিপিডিয়া এন্ট্রির জন্য গবেষণাটি জর্জিয়া টেক মোটর দক্ষতার স্কুল অফ অ্যাপ্লায়েড ফিজিওলজিতে লোকোমোশন নিউরোমেকানিক্স কোর্সের (এপিপিএইচ 6232) অংশ হিসাবে পরিচালিত হয়েছিল।