Bayesian inference in motor learning
बायेसियन अनुमान एक सांख्यिकीय उपकरण है जिसे मोटर सीखने पर लागू किया जा सकता है, विशेष रूप से अनुकूलन के लिए। अनुकूलन एक अल्पकालिक सीखने की प्रक्रिया है जिसमें संवेदी जानकारी में परिवर्तन के जवाब में प्रदर्शन में क्रमिक सुधार शामिल है। बायेसियन अनुमान का उपयोग यह वर्णन करने के लिए किया जाता है कि तंत्रिका तंत्र इस संवेदी जानकारी को पूर्व ज्ञान के साथ कैसे जोड़ता है ताकि पर्यावरण में किसी चीज़ की स्थिति या अन्य विशेषताओं का अनुमान लगाया जा सके। बायेसियन अनुमान का उपयोग यह दिखाने के लिए भी किया जा सकता है कि कैसे कई इंद्रियों से जानकारी (जैसे। दृश्य और प्रोप्रियोसेप्शन) को एक ही उद्देश्य के लिए जोड़ा जा सकता है। दोनों ही मामलों में, बायेसियन अनुमान यह निर्धारित करता है कि अनुमान सबसे अधिक उस जानकारी से प्रभावित होता है जो सबसे अधिक निश्चित हो। उदाहरण-टेनिस में संवेदी जानकारी के साथ पूर्व ज्ञान को एकीकृत करना एक व्यक्ति एक अनुमान बनाने के लिए बायेसियन अनुमान का उपयोग करता है जो उसकी वर्तमान संवेदी जानकारी और उसके पिछले ज्ञान, या पूर्व का एक भारित संयोजन है। इसे टेनिस मैच में लिए गए निर्णयों से स्पष्ट किया जा सकता है। यदि कोई किसी परिचित प्रतिद्वंद्वी के खिलाफ खेलता है जो इस तरह से सर्व करना पसंद करता है कि गेंद साइडलाइन पर टकराती है, तो किसी के पहले वाले को सर्विस वापस करने के लिए रैकेट को साइडलाइन के ऊपर रखने के लिए प्रेरित करेगा। हालाँकि, जब कोई गेंद को चलते हुए देखता है, तो ऐसा प्रतीत हो सकता है कि यह कोर्ट के बीच के करीब उतरेगी। इस संवेदी जानकारी का पूरी तरह से पालन करने या पहले वाले का पूरी तरह से पालन करने के बजाय, रैकेट को साइडलाइन (पहले वाले द्वारा सुझाए गए) और उस बिंदु के बीच एक स्थान पर ले जाया जाएगा जहां उसकी आँखें इंगित करती हैं कि गेंद उतरेगी। बायेसियन अनुमान का एक अन्य प्रमुख हिस्सा यह है कि अनुमान संवेदी जानकारी द्वारा सुझाए गए भौतिक स्थिति के करीब होगा यदि इंद्रियां अधिक सटीक हैं और यदि संवेदी जानकारी पहले की तुलना में अधिक अनिश्चित है तो पूर्व की स्थिति के करीब होगी। इसे टेनिस के उदाहरण तक विस्तारित करते हुए, पहली बार किसी प्रतिद्वंद्वी का सामना करने वाले खिलाड़ी को प्रतिद्वंद्वी के बारे में अपने पिछले ज्ञान में बहुत कम निश्चितता होगी और इसलिए गेंद की स्थिति से संबंधित दृश्य जानकारी पर अधिक भारी अनुमान होगा। वैकल्पिक रूप से, यदि कोई अपने प्रतिद्वंद्वी से परिचित था, लेकिन धुंधली या अंधेरी परिस्थितियों में खेल रहा था, जिससे दृष्टि बाधित हो सकती थी, तो संवेदी जानकारी कम निश्चित होगी और किसी का अनुमान पिछले ज्ञान पर अधिक निर्भर करेगा। सांख्यिकीय अवलोकन बेयस के प्रमेय में कहा गया है कि बेयसियाई सांख्यिकी की भाषा में, या ए दिए गए बी की संभावना को पोस्टीरियर कहा जाता है, जबकि और क्रमशः संभावना और पूर्व संभावनाएं हैं। एक निरंतर स्केलिंग कारक है जो पीछे के हिस्से को शून्य और एक के बीच होने देता है। इसे मोटर लर्निंग की भाषा में अनुवादित करते हुए, पूर्व अवलोकन की जा रही चीज़ की भौतिक स्थिति के बारे में पिछले ज्ञान का प्रतिनिधित्व करता है, संभावना पूर्व को अद्यतन करने के लिए उपयोग की जाने वाली संवेदी जानकारी है, और पश्च तंत्रिका तंत्र का भौतिक स्थिति का अनुमान है। इसलिए, अनुकूलन के लिए, बेयस प्रमेय को अनुमान = (पिछला ज्ञान × संवेदी जानकारी)/स्केलिंग कारक के रूप में व्यक्त किया जा सकता है उपरोक्त समीकरण में 3 शब्द सभी संभाव्यता वितरण हैं। गैर-संभावित शब्दों में अनुमान का पता लगाने के लिए, एक भारित राशि का उपयोग किया जा सकता है। जहां अनुमान है, संवेदी जानकारी है, पूर्व ज्ञान है, और भार कारक हैं और क्रमशः और के विचलन हैं। भिन्नता एक चर में अनिश्चितता का एक उपाय है, इसलिए उपरोक्त समीकरण इंगित करता है कि संवेदी जानकारी में उच्च अनिश्चितता के कारण पिछले ज्ञान का अनुमान पर अधिक प्रभाव पड़ता है और इसके विपरीत। अधिक कठोर गणितीय बायेसियन विवरण यहाँ और यहाँ उपलब्ध हैं। पहुँचना कई मोटर कार्य नई संवेदी जानकारी के लिए अनुकूलन प्रदर्शित करते हैं। बायेसियन अनुमान का सबसे अधिक अध्ययन पहुँचने में किया गया है। वर्तमान संवेदी जानकारी के साथ पूर्व को एकीकृत करना अनुकूलन अध्ययनों में अक्सर एक व्यक्ति को लक्ष्य या उसके हाथ को देखे बिना लक्ष्य तक पहुंचना शामिल होता है। इसके बजाय, हाथ को कंप्यूटर स्क्रीन पर एक कर्सर द्वारा दर्शाया जाता है, जिसे उन्हें स्क्रीन पर लक्ष्य के ऊपर से आगे बढ़ाना होता है। कुछ मामलों में, कर्सर को वास्तविक हाथ की स्थिति से थोड़ी दूरी पर स्थानांतरित किया जाता है ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि व्यक्ति दृश्य प्रतिक्रिया में परिवर्तन पर कैसे प्रतिक्रिया करता है। एक व्यक्ति अपने हाथ को शिफ्ट से बराबर और विपरीत दूरी पर घुमाकर इस शिफ्ट का मुकाबला करना सीखता है और फिर भी कर्सर को लक्ष्य की ओर ले जाता है, जिसका अर्थ है कि उसने इस विशिष्ट शिफ्ट के लिए एक पूर्व विकसित किया है। जब कर्सर को उसी व्यक्ति के पहुँचने वाले हाथ से एक नई, अलग दूरी पर स्थानांतरित किया जाता है, तो व्यक्ति की प्रतिक्रिया बेयेशियन अनुमान के अनुरूप होती है; हाथ पुरानी पारी (पूर्व) और नई पारी (संवेदी जानकारी) के बीच की दूरी को स्थानांतरित करता है। यदि, नई पारी के लिए, कर्सर एक बिंदु के बजाय बिंदुओं का एक बड़ा बादल है (जैसा कि चित्र में दिखाया गया है), तो व्यक्ति की संवेदी जानकारी कम स्पष्ट है और इस बात पर कम प्रभाव पड़ेगा कि वह पूर्व इच्छा की तुलना में कैसे प्रतिक्रिया करता है। यह बायेसियन विचार का समर्थन करता है कि अधिक निश्चितता के साथ संवेदी जानकारी का किसी व्यक्ति के स्थानांतरित संवेदी प्रतिक्रिया के अनुकूलन पर अधिक प्रभाव पड़ेगा। अनुकूलन का यह रूप केवल तभी सही होता है जब लक्ष्य को हिट करने के लिए व्यक्ति को जिस दूरी तक पहुंचना होता है, उसकी तुलना में शिफ्ट छोटा होता है। 15 से. मी. दूर लक्ष्य तक पहुँचने वाला व्यक्ति बायेसियन तरीके से कर्सर के 2 से. मी. शिफ्ट के अनुकूल हो जाएगा। हालाँकि, यदि लक्ष्य केवल 5 सेमी दूर था, तो 2 सेमी शिफ्ट कर्सर स्थिति (दृश्य जानकारी) को पहचाना जाएगा और व्यक्ति को एहसास होगा कि दृश्य जानकारी सही ढंग से हाथ की स्थिति नहीं दिखाती है। इसके बजाय, व्यक्ति हाथ को लक्ष्य तक ले जाने के लिए प्रोप्रियोसेप्शन और पूर्व ज्ञान पर भरोसा करेगा। मनुष्य भी पहुँचते समय बदलती ताकतों के अनुकूल हो जाते हैं। जब एक बल क्षेत्र में कोई व्यक्ति थोड़ा परिवर्तन के माध्यम से पहुँचता है, तो वह अपने बल को संशोधित करता है ताकि वह एक पूर्व बल के आधार पर एक सीधी रेखा में पहुँचता रहे जो पहले लागू किया गया था। यदि पूर्व शिफ्ट कम परिवर्तनीय (अधिक निश्चित) है तो वह पूर्व पर अधिक निर्भर करता है। कई इंद्रियों से जानकारी को एकीकृत करने वाले बायेसियन अनुमान को उस तरीके से भी लागू किया जा सकता है जिस तरह से मनुष्य पूर्व ज्ञान पर विचार किए बिना कई इंद्रियों से अपने पर्यावरण में परिवर्तन के बारे में जानकारी को जोड़ते हैं। दो इंद्रियां जो मनुष्यों के अनुकूलन तक पहुँचने के तरीके पर सबसे अधिक प्रभाव डालती हैं, वे हैं दृष्टि और प्रोप्रियोसेप्शन। आम तौर पर, हाथ की स्थिति को गहराई से अनुकूलित करने के लिए प्रोप्रियोसेप्शन का दृष्टि की तुलना में अधिक वजन होता है-पहुँचने वाले व्यक्ति की ओर या उससे दूर जाने की दिशा-और दृष्टि का ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज दिशाओं में अधिक वजन होता है। हालाँकि, बदलती परिस्थितियाँ इन दोनों इंद्रियों के सापेक्ष प्रभाव को बदल सकती हैं। उदाहरण के लिए, हाथ की गहराई को अनुकूलित करने पर दृष्टि का प्रभाव तब बढ़ता है जब हाथ निष्क्रिय होता है, जबकि हाथ के चलने पर प्रोप्रियोसेप्शन का अधिक प्रभाव पड़ता है। इसके अलावा, जब दृष्टि कम हो जाती है (जैसे। अंधेरे में) प्रोप्रियोसेप्शन का हाथ की स्थिति निर्धारित करने पर अधिक प्रभाव पड़ता है। यह परिणाम बायेसियन अनुमान के अनुरूप है; जब एक भावना अधिक अनिश्चित हो जाती है, तो मनुष्य दूसरी भावना पर अपनी निर्भरता बढ़ाते हैं। इसके अतिरिक्त, बायेसियन अनुमान को मुद्रा नियंत्रण के अनुकूलन में एक भूमिका निभाते हुए पाया गया है। उदाहरण के लिए, एक अध्ययन में, विषय एक सर्फिंग कार्य करने के लिए एक वाई बैलेंस बोर्ड का उपयोग करते हैं जिसमें उन्हें एक स्क्रीन पर अपने दबाव केंद्र (सीओपी) का प्रतिनिधित्व करने वाले कर्सर को स्थानांतरित करना होता है। वाई सर्फर को पहुँचने वाले खंड में दिखाए गए बिंदुओं के बादलों से अपने सीओपी के बारे में दृश्य जानकारी मिली। बड़े बादलों के साथ, सर्फर अधिक अनिश्चित थे और सीओपी को स्क्रीन पर लक्ष्य तक ले जाने में कम सक्षम थे। हालांकि यह परिणाम बायेसियन अनुमान के अनुरूप है, बायेसियन गणितीय मॉडल ने सीओपी गति की सर्वोत्तम भविष्यवाणियां प्रदान नहीं कीं, शायद इसलिए कि सीओपी को सटीक रूप से स्थानांतरित करना यांत्रिक रूप से पहुंचने की तुलना में अधिक कठिन है। इसलिए, बायेसियन अनुमान द्वारा मुद्रा संबंधी गति को किस हद तक वर्णित किया जा सकता है, यह अभी तक स्पष्ट नहीं है। चलने और दौड़ने के दौरान स्थानांतरित प्रतिक्रिया के लिए चाल अनुकूलन भी होता है। अलग-अलग ट्रेडमिल बेल्ट पर प्रत्येक पैर के साथ चलने वाले लोग अपने कदम की लंबाई को अनुकूलित कर सकते हैं जब एक बेल्ट दूसरे की तुलना में तेजी से चलने लगता है। इसके अतिरिक्त, जब वे चरम पैर त्वरण का ग्राफ देखते हैं तो धावक अपने अधिकतम जमीनी प्रतिक्रिया बल और पैर त्वरण को बदलने में सक्षम होते हैं। हालाँकि, आज तक, किसी भी अध्ययन ने यह निर्धारित नहीं किया है कि मनुष्य बायेसियन अनुमान का उपयोग करके अपने द्वारों को अनुकूलित करते हैं या नहीं। बायेसियन अनुमान के संभावित विरोधाभास कुछ अनुकूलन अध्ययन मोटर सीखने के लिए बायेसियन अनुमान के अनुप्रयोग का समर्थन नहीं करते हैं। एक बल क्षेत्र में पहुंचने के एक अध्ययन में पाया गया कि, पिछली सैकड़ों पहुंच में पूर्व विकसित से प्रभावित होने के बजाय, बाद की पहुंच के लिए अनुकूलन केवल हाल की यादों से प्रभावित होता है। हाथ पर लगाए गए बल की मात्रा में बदलाव के लिए अनुकूलित बल क्षेत्र में पहुंचने वाले लोग, लेकिन यह अनुकूलन केवल तुरंत पिछली पहुंच के बल में बदलाव से प्रभावित था, न कि प्रयोग के पिछले परीक्षणों के दौरान हुए बदलावों के एक अच्छी तरह से विकसित पूर्व ज्ञान से। यह अनुकूलन के लिए बायेसियन अनुमान के अनुप्रयोग के साथ संघर्ष करने के लिए प्रतीत होता है, लेकिन बायेसियन अनुकूलन समर्थकों ने तर्क दिया है कि इस विशेष अध्ययन में प्रत्येक प्रतिभागी को केवल 600 पहुंच बनाने की आवश्यकता है, जो एक पूर्व विकसित करने के लिए पर्याप्त नहीं है। अध्ययनों तक पहुँचने में जो बायेसियन अनुमान के प्रमाण दिखाते हैं, प्रतिभागी आमतौर पर 900 या उससे अधिक पहुंच का प्रदर्शन करते हैं। यह इंगित करता है कि, जबकि बेयेशियन अनुमान का उपयोग अनुकूलन में किया जाता है, यह सीमित है कि एक प्रभावशाली पूर्व विकसित करने के लिए बहुत अधिक पिछला अनुभव आवश्यक है। मस्तिष्क कार्य के लिए बायेसियन दृष्टिकोण भी देखें धारणा संदर्भ बाहरी लिंक कैम्ब्रिज में कम्प्यूटेशनल और जैविक शिक्षा प्रयोगशाला कोनराड कोर्डिंग की प्रयोगशाला वेब साइट इस विकिपीडिया प्रविष्टि के लिए अनुसंधान जॉर्जिया टेक मोटर कौशल बायेसियन अनुमान में स्कूल ऑफ एप्लाइड फिजियोलॉजी में लोकोमोशन न्यूरोमैकेनिक्स पाठ्यक्रम (एपीपीएच 6232) के एक भाग के रूप में आयोजित किया गया था।