Bayesian inference in motor learning
બાયેસિયન અનુમાન એ એક આંકડાકીય સાધન છે જે મોટર લર્નિંગ પર લાગુ કરી શકાય છે, ખાસ કરીને અનુકૂલન માટે. અનુકૂલન એ ટૂંકા ગાળાની શીખવાની પ્રક્રિયા છે જેમાં સંવેદનાત્મક માહિતીમાં ફેરફારના જવાબમાં કામગીરીમાં ધીમે ધીમે સુધારો થાય છે. બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ ચેતાતંત્ર આ સંવેદનાત્મક માહિતીને પૂર્વ જ્ઞાન સાથે કેવી રીતે જોડે છે તેનું વર્ણન કરવા માટે થાય છે જેથી પર્યાવરણમાં કોઈ વસ્તુની સ્થિતિ અથવા અન્ય લાક્ષણિકતાઓનો અંદાજ લગાવી શકાય. બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ બહુવિધ ઇન્દ્રિયોમાંથી કેવી રીતે માહિતી મળે છે તે બતાવવા માટે પણ થઈ શકે છે (દા. ત. દ્રશ્ય અને પ્રોપ્રિઓસેપ્શન) ને સમાન હેતુ માટે જોડી શકાય છે. બન્ને કિસ્સાઓમાં, બાયેસિયન અનુમાન સૂચવે છે કે જે પણ માહિતી સૌથી વધુ ચોક્કસ હોય તેનાથી અંદાજ સૌથી વધુ પ્રભાવિત થાય છે. ઉદાહરણોઃ ટેનિસમાં સંવેદનાત્મક માહિતી સાથે પૂર્વ જ્ઞાનનું એકીકરણ એક વ્યક્તિ અંદાજ બનાવવા માટે બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ કરે છે જે તેની વર્તમાન સંવેદનાત્મક માહિતી અને તેના અગાઉના જ્ઞાન અથવા પહેલાનું ભારિત સંયોજન છે. ટેનિસ મેચમાં લેવામાં આવેલા નિર્ણયો દ્વારા આ સ્પષ્ટ થઈ શકે છે. જો કોઈ પરિચિત પ્રતિસ્પર્ધી સામે રમે છે જે એવી રીતે સર્વ કરવાનું પસંદ કરે છે કે બોલ સાઇડલાઇન પર અથડાય છે, તો તેની પહેલું સર્વિસ પરત કરવા માટે રેકેટને સાઇડલાઇનની ઉપર મૂકવા તરફ દોરી જશે. જો કે, જ્યારે કોઈ બોલને ફરતો જુએ છે, ત્યારે એવું લાગે છે કે તે કોર્ટની મધ્યની નજીક ઉતરશે. આ સંવેદનાત્મક માહિતીને સંપૂર્ણપણે અનુસરવાને બદલે અથવા અગાઉની માહિતીને સંપૂર્ણપણે અનુસરવાને બદલે, કોઈ વ્યક્તિ રેકેટને બાજુની રેખા (અગાઉ સૂચવેલ) અને તે બિંદુ જ્યાં તેની આંખો સૂચવે છે કે બોલ ઉતરશે તેની વચ્ચેના સ્થાન પર ખસેડશે. બાયેસિયન અનુમાનનો બીજો મુખ્ય ભાગ એ છે કે જો ઇન્દ્રિયો વધુ સચોટ હોય અને જો સંવેદનાત્મક માહિતી અગાઉની સ્થિતિ કરતાં વધુ અનિશ્ચિત હોય તો અંદાજ સંવેદનાત્મક માહિતી દ્વારા સૂચવવામાં આવેલી ભૌતિક સ્થિતિની નજીક હશે. આને ટેનિસના ઉદાહરણ સુધી વિસ્તારતા, પ્રથમ વખત પ્રતિસ્પર્ધીનો સામનો કરનાર ખેલાડીને પ્રતિસ્પર્ધી વિશેના તેના અગાઉના જ્ઞાનમાં બહુ ઓછી નિશ્ચિતતા હશે અને તેથી બોલની સ્થિતિ સંબંધિત દ્રશ્ય માહિતી પર વધુ ભારિત અંદાજ હશે. વૈકલ્પિક રીતે, જો કોઈ પોતાના પ્રતિસ્પર્ધીથી પરિચિત હોય પરંતુ ધુમ્મસવાળી અથવા અંધારાવાળી સ્થિતિમાં રમી રહ્યું હોય જે દૃષ્ટિને અવરોધે છે, તો સંવેદનાત્મક માહિતી ઓછી ચોક્કસ હશે અને વ્યક્તિનો અંદાજ અગાઉના જ્ઞાન પર વધુ આધાર રાખશે. આંકડાકીય ઝાંખી બેયસનું પ્રમેય જણાવે છે કે બાયેસિયન આંકડાશાસ્ત્રની ભાષામાં, અથવા A આપેલ B ની સંભાવનાને પશ્ચાદવર્તી કહેવામાં આવે છે, જ્યારે અને અનુક્રમે સંભાવના અને પૂર્વ સંભાવનાઓ છે. તે એક સતત સ્કેલિંગ પરિબળ છે જે પશ્ચાદવર્તીને શૂન્ય અને એકની વચ્ચે રહેવાની મંજૂરી આપે છે. આને મોટર લર્નિંગની ભાષામાં અનુવાદિત કરીને, પહેલું અવલોકન કરવામાં આવતી વસ્તુની ભૌતિક સ્થિતિ વિશેના અગાઉના જ્ઞાનનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, સંભાવના એ અગાઉની સ્થિતિને અપડેટ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી સંવેદનાત્મક માહિતી છે, અને પશ્ચાદવર્તી એ ચેતાતંત્રનો ભૌતિક સ્થિતિનો અંદાજ છે. તેથી, અનુકૂલન માટે, બેયસના પ્રમેયને અંદાજ = (અગાઉનું જ્ઞાન × સંવેદનાત્મક માહિતી)/સ્કેલિંગ પરિબળ તરીકે વ્યક્ત કરી શકાય છે. બિન-સંભવિત દ્રષ્ટિએ અંદાજ શોધવા માટે, ભારિત રકમનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. જ્યાં અંદાજ છે, તે સંવેદનાત્મક માહિતી છે, તે પહેલાનું જ્ઞાન છે, અને વજન પરિબળો છે અને અનુક્રમે અને ની ભિન્નતાઓ છે. ભિન્નતા એ ચલમાં અનિશ્ચિતતાનું માપ છે, તેથી ઉપરોક્ત સમીકરણ સૂચવે છે કે સંવેદનાત્મક માહિતીમાં ઉચ્ચ અનિશ્ચિતતા અગાઉના જ્ઞાનને અંદાજ પર વધુ પ્રભાવ પાડવાનું કારણ બને છે અને તેનાથી ઊલટું. વધુ સખત ગાણિતિક બાયેસિયન વર્ણનો અહીં અને અહીં ઉપલબ્ધ છે. ઘણા ગતિશીલ કાર્યો નવી સંવેદનાત્મક માહિતી માટે અનુકૂલન દર્શાવે છે. બાયેસિયન અનુમાનનો સૌથી સામાન્ય રીતે પહોંચવામાં અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો છે. પૂર્વવર્તીને વર્તમાન સંવેદનાત્મક માહિતી સાથે સંકલિત કરવું અનુકૂલન અભ્યાસોમાં ઘણીવાર લક્ષ્ય અથવા તેના હાથને જોયા વિના લક્ષ્ય સુધી પહોંચતા વ્યક્તિનો સમાવેશ થાય છે. તેના બદલે, હાથને કમ્પ્યુટર સ્ક્રીન પર કર્સર દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે, જેને તેમણે સ્ક્રીન પરના લક્ષ્યની ઉપર ખસેડવો આવશ્યક છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, કર્સરને વાસ્તવિક હાથની સ્થિતિથી થોડું અંતર દૂર ખસેડવામાં આવે છે તે ચકાસવા માટે કે વ્યક્તિ દ્રશ્ય પ્રતિસાદમાં ફેરફારોને કેવી રીતે પ્રતિસાદ આપે છે. એક વ્યક્તિ તેના હાથને પાળીથી સમાન અને વિરુદ્ધ અંતર ખસેડીને આ પાળીનો સામનો કરવાનું શીખે છે અને તેમ છતાં કર્સરને લક્ષ્ય તરફ ખસેડે છે, એટલે કે તેણે આ ચોક્કસ પાળી માટે પહેલું વિકસાવ્યું છે. જ્યારે કર્સરને તે જ વ્યક્તિના પહોંચતા હાથથી નવું, અલગ અંતર સ્થાનાંતરિત કરવામાં આવે છે, ત્યારે વ્યક્તિની પ્રતિક્રિયા બેયેશિયન અનુમાન સાથે સુસંગત હોય છે; હાથ જૂની પાળી (અગાઉ) અને નવી પાળી (સંવેદનાત્મક માહિતી) વચ્ચેનું અંતર ખસેડે છે. જો, નવી પાળી માટે, કર્સર એક બિંદુને બદલે બિંદુઓનું મોટું વાદળ હોય (આકૃતિમાં બતાવ્યા પ્રમાણે), તો વ્યક્તિની સંવેદનાત્મક માહિતી ઓછી સ્પષ્ટ હોય છે અને અગાઉની ઇચ્છા કરતાં તે કેવી પ્રતિક્રિયા આપે છે તેના પર તેની ઓછી અસર પડશે. આ બાયેસિયન વિચારને ટેકો આપે છે કે વધુ નિશ્ચિતતા સાથે સંવેદનાત્મક માહિતી વ્યક્તિના સ્થાનાંતરિત સંવેદનાત્મક પ્રતિસાદના અનુકૂલન પર વધુ પ્રભાવ પાડશે. અનુકૂલનનું આ સ્વરૂપ ત્યારે જ સાચું પડે છે જ્યારે લક્ષ્યને ફટકારવા માટે વ્યક્તિએ જે અંતર સુધી પહોંચવું પડે છે તેની સરખામણીમાં પાળી નાની હોય. 15 સે. મી. દૂર લક્ષ્ય સુધી પહોંચતી વ્યક્તિ બાયેસિયન રીતે કર્સરની 2 સે. મી. શિફ્ટને અનુકૂળ થઈ જશે. જો કે, જો લક્ષ્ય માત્ર 5 સે. મી. દૂર હોય, તો 2 સે. મી. શિફ્ટ કર્સરની સ્થિતિ (દ્રશ્ય માહિતી) ઓળખવામાં આવશે અને વ્યક્તિને ખ્યાલ આવશે કે દ્રશ્ય માહિતી ચોક્કસપણે હાથની સ્થિતિ દર્શાવતી નથી. તેના બદલે, વ્યક્તિ લક્ષ્ય તરફ હાથ ખસેડવા માટે પ્રોપ્રિઓસેપ્શન અને પૂર્વ જ્ઞાન પર આધાર રાખશે. મનુષ્ય પણ પહોંચતી વખતે બદલાતી શક્તિઓ સાથે અનુકૂલન કરે છે. જ્યારે કોઈ વ્યક્તિ સહેજ ફેરફારો દ્વારા બળ ક્ષેત્ર સુધી પહોંચે છે, ત્યારે તે અગાઉ લાગુ કરવામાં આવેલા અગાઉના બળના આધારે સીધી રેખામાં પહોંચતા રહેવા માટે તેના બળમાં ફેરફાર કરે છે. જો પહેલાની પાળી ઓછી ચલ (વધુ ચોક્કસ) હોય તો તે પહેલાની પાળી પર વધુ આધાર રાખે છે. બહુવિધ ઇન્દ્રિયોમાંથી માહિતીને એકીકૃત કરવાથી બાયેસિયન અનુમાન પણ લાગુ કરી શકાય છે જે રીતે મનુષ્યો અગાઉના જ્ઞાનને ધ્યાનમાં લીધા વિના બહુવિધ ઇન્દ્રિયોમાંથી તેમના પર્યાવરણમાં થતા ફેરફારો વિશેની માહિતીને જોડે છે. બે ઇન્દ્રિયો કે જે મનુષ્યના અનુકૂલન સુધી કેવી રીતે પહોંચે છે તેના પર સૌથી વધુ પ્રભાવ ધરાવે છે તે દ્રષ્ટિ અને પ્રોપ્રિઓસેપ્શન છે. સામાન્ય રીતે, હાથની સ્થિતિને ઊંડાણમાં સ્વીકારવા માટે પ્રોપ્રિઓસેપ્શનનું દ્રષ્ટિ કરતાં વધુ વજન હોય છે-જે દિશામાં વ્યક્તિ પહોંચે છે તેની તરફ અથવા તેનાથી દૂર જાય છે-અને દૃષ્ટિનું ઊભી અને આડી દિશામાં વધુ વજન હોય છે. જો કે, બદલાતી પરિસ્થિતિઓ આ બે ઇન્દ્રિયોના સંબંધિત પ્રભાવને બદલી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે હાથ નિષ્ક્રિય હોય ત્યારે હાથની ઊંડાઈને અનુકૂળ થવા પર દ્રષ્ટિનો પ્રભાવ વધે છે, જ્યારે જ્યારે હાથ આગળ વધી રહ્યો હોય ત્યારે પ્રોપ્રિઓસેપ્શનનો વધુ પ્રભાવ પડે છે. વધુમાં, જ્યારે દ્રષ્ટિ ઓછી થાય છે (દા. ત. અંધારામાં) પ્રોપ્રિઓસેપ્શન હાથની સ્થિતિ નક્કી કરવા પર વધુ પ્રભાવ ધરાવે છે. આ પરિણામ બાયેસિયન અનુમાન સાથે સુસંગત છે; જ્યારે એક ઇન્દ્રિય વધુ અનિશ્ચિત બની જાય છે, ત્યારે મનુષ્ય બીજી ઇન્દ્રિય પર તેમની નિર્ભરતા વધારે છે. પોસ્ચર વધુમાં, બાયેસિયન અનુમાન પોસ્ચ્યુરલ કંટ્રોલના અનુકૂલનમાં ભૂમિકા ભજવે છે. એક અભ્યાસમાં, ઉદાહરણ તરીકે, વિષયો સર્ફિંગ કાર્ય કરવા માટે વાઈ બેલેન્સ બોર્ડનો ઉપયોગ કરે છે જેમાં તેઓએ સ્ક્રીન પર તેમના દબાણના કેન્દ્ર (COP) નું પ્રતિનિધિત્વ કરતા કર્સરને ખસેડવું આવશ્યક છે. વાઈ સર્ફરને પહોંચતા વિભાગમાં બતાવ્યા પ્રમાણે બિંદુઓના વાદળોમાંથી તેના/તેણીના સીઓપી વિશે દ્રશ્ય માહિતી મળી. મોટા વાદળો સાથે, સર્ફર્સ વધુ અનિશ્ચિત હતા અને સ્ક્રીન પરના લક્ષ્ય તરફ COP ને ખસેડવા માટે ઓછા સક્ષમ હતા. આ પરિણામ બાયેસિયન અનુમાન સાથે સુસંગત હોવા છતાં, બાયેસિયન ગાણિતિક નમૂનાઓએ સીઓપી ગતિની શ્રેષ્ઠ આગાહીઓ પૂરી પાડી ન હતી, કદાચ કારણ કે સીઓપીને સચોટ રીતે ખસેડવું એ પહોંચવા કરતાં યાંત્રિક રીતે વધુ મુશ્કેલ છે. તેથી, બાયેસિયન અનુમાન દ્વારા પોસ્ચ્યુરલ હિલચાલને કેટલી હદે વર્ણવી શકાય તે હજુ સુધી સ્પષ્ટ નથી. ચાલવા અને દોડવા દરમિયાન બદલાયેલા પ્રતિસાદમાં ચાલ અનુકૂલન પણ થાય છે. જુદા જુદા ટ્રેડમિલ પટ્ટા પર દરેક પગ સાથે ચાલતા લોકો જ્યારે એક પટ્ટા બીજા કરતા વધુ ઝડપથી આગળ વધવાનું શરૂ કરે છે ત્યારે તેમના પગની લંબાઈને અનુકૂલિત કરી શકે છે. વધુમાં, દોડવીરો જ્યારે ટોચના પગના પ્રવેગનો આલેખ જુએ છે ત્યારે તેઓ તેમના મહત્તમ જમીન પ્રતિક્રિયા બળ અને પગના પ્રવેગને બદલવામાં સક્ષમ હોય છે. જો કે, આજની તારીખે, કોઈ અભ્યાસોએ નક્કી કર્યું નથી કે મનુષ્યો બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ કરીને તેમના દરવાજાને અનુકૂલિત કરે છે કે નહીં. બાયેસિયન અનુમાનના સંભવિત વિરોધાભાસ કેટલાક અનુકૂલન અભ્યાસો મોટર શિક્ષણ માટે બાયેસિયન અનુમાનના ઉપયોગને સમર્થન આપતા નથી. બળ ક્ષેત્રમાં પહોંચવાના એક અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે, અગાઉના સેંકડો અગાઉના વિકાસથી પ્રભાવિત થવાને બદલે, અનુગામી પહોંચમાં અનુકૂલન માત્ર તાજેતરની યાદોથી પ્રભાવિત છે. બળ ક્ષેત્રમાં પહોંચતા લોકો હાથ પર લાદવામાં આવેલા બળની માત્રામાં પરિવર્તન માટે અનુકૂળ હતા, પરંતુ આ અનુકૂલન માત્ર તરત જ અગાઉની પહોંચના બળમાં પરિવર્તનથી પ્રભાવિત થયું હતું, પ્રયોગની અગાઉની અજમાયશ દરમિયાન થયેલા પરિવર્તનના સારી રીતે વિકસિત પૂર્વ જ્ઞાન દ્વારા નહીં. આ અનુકૂલન માટે બાયેસિયન અનુમાનના ઉપયોગ સાથે વિરોધાભાસી લાગે છે, પરંતુ બાયેસિયન અનુકૂલન સમર્થકોએ દલીલ કરી છે કે આ ચોક્કસ અભ્યાસમાં દરેક સહભાગીને માત્ર 600 પહોંચ કરવાની જરૂર છે, જે અગાઉના વિકાસ માટે પૂરતું નથી. બાયેસિયન અનુમાનના પુરાવા દર્શાવતા અભ્યાસો સુધી પહોંચવામાં, સહભાગીઓ સામાન્ય રીતે 900 કે તેથી વધુ પહોંચ કરે છે. આ સૂચવે છે કે, જ્યારે બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ અનુકૂલનમાં થાય છે, ત્યારે તે મર્યાદિત છે કે પ્રભાવશાળી પહેલાનો વિકાસ કરવા માટે અગાઉનો ઘણો અનુભવ જરૂરી છે. આ પણ જુઓ મગજના કાર્ય માટે બાયેસિયન અભિગમો પ્રત્યક્ષીકરણ સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ કેમ્બ્રિજ કોનરેડ કોર્ડિંગની પ્રયોગશાળા વેબ સાઇટ પરની કોમ્પ્યુટેશનલ અને જૈવિક શિક્ષણ પ્રયોગશાળા આ વિકિપીડિયા એન્ટ્રી માટે સંશોધન જ્યોર્જિયા ટેક મોટર કુશળતા બાયેસિયન અનુમાન ખાતે સ્કૂલ ઓફ એપ્લાઇડ ફિઝિયોલોજીમાં લોકોમોશન ન્યુરોમેકાનિક્સ કોર્સ (એપીપીએચ 6232) ના ભાગ રૂપે હાથ ધરવામાં આવ્યું હતું.