Bayesian inference in motor learning
بایسیئن انفریشن ایک شماریاتی ٹول ہے جس کا اطلاق موٹر لرننگ، خاص طور پر موافقت پر کیا جا سکتا ہے۔ موافقت ایک قلیل مدتی سیکھنے کا عمل ہے جس میں حسی معلومات میں تبدیلی کے جواب میں کارکردگی میں بتدریج بہتری شامل ہے۔ بایسیئن تخمینہ اس بات کو بیان کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ اعصابی نظام اس حسی معلومات کو پیشگی علم کے ساتھ کس طرح جوڑتا ہے تاکہ ماحول میں کسی چیز کی پوزیشن یا دیگر خصوصیات کا اندازہ لگایا جا سکے۔ بےسیائی تخمینہ یہ ظاہر کرنے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے کہ متعدد حواس سے معلومات کیسے حاصل کی جاتی ہیں (مثال کے طور پر۔ بصری اور پروپریوسیپشن) کو ایک ہی مقصد کے لیے جوڑا جا سکتا ہے۔ دونوں صورتوں میں، بایسیائی تخمینہ یہ بتاتا ہے کہ تخمینہ جو بھی معلومات سب سے زیادہ یقینی ہو اس سے سب سے زیادہ متاثر ہوتا ہے۔ مثال: ٹینس میں حسی معلومات کے ساتھ پہلے کے علم کو مربوط کرنا ایک شخص ایک تخمینہ بنانے کے لیے بایسیئن تخمینہ کا استعمال کرتا ہے جو اس کی موجودہ حسی معلومات اور اس کے پچھلے علم، یا اس سے پہلے کے وزن کا مجموعہ ہے۔ اس کی وضاحت ٹینس میچ میں کیے گئے فیصلوں سے کی جا سکتی ہے۔ اگر کوئی کسی واقف حریف کے خلاف کھیلتا ہے جو اس طرح سرو کرنا پسند کرتا ہے کہ گیند سائیڈ لائن پر ٹکراتی ہے، تو اس سے پہلے والا شخص ریکٹ کو سائیڈ لائن کے اوپر رکھ کر سرو واپس کرے گا۔ تاہم، جب کوئی گیند کو حرکت کرتے ہوئے دیکھتا ہے، تو یہ ظاہر ہو سکتا ہے کہ یہ کورٹ کے وسط کے قریب اترے گی۔ اس حسی معلومات پر مکمل طور پر عمل کرنے یا پہلے کی مکمل طور پر پیروی کرنے کے بجائے، کوئی ریکٹ کو سائیڈ لائن (پہلے کی طرف سے تجویز کردہ) اور اس مقام کے درمیان منتقل کرے گا جہاں اس کی آنکھیں گیند کے اترنے کی نشاندہی کرتی ہیں۔ بایسیائی تخمینہ کا ایک اور اہم حصہ یہ ہے کہ تخمینہ حسی معلومات کے ذریعہ تجویز کردہ جسمانی حالت کے قریب ہوگا اگر حواس زیادہ درست ہوں اور اگر حسی معلومات پہلے سے زیادہ غیر یقینی ہوں تو پہلے کی حالت کے قریب ہوں گے۔ اسے ٹینس کی مثال تک بڑھاتے ہوئے، پہلی بار مخالف کا سامنا کرنے والے کھلاڑی کو مخالف کے بارے میں اس کے پچھلے علم میں بہت کم یقین ہوگا اور اس وجہ سے گیند کی پوزیشن سے متعلق بصری معلومات پر زیادہ وزن کا تخمینہ ہوگا۔ متبادل طور پر، اگر کوئی اپنے مخالف سے واقف ہو لیکن دھندلے یا تاریک حالات میں کھیل رہا ہو جس سے بینائی میں رکاوٹ پیدا ہو، تو حسی معلومات کم یقینی ہوں گی اور کسی کا تخمینہ پچھلے علم پر زیادہ انحصار کرے گا۔ شماریاتی جائزہ بایس کا نظریہ بیان کرتا ہے کہ باسیائی اعداد و شمار کی زبان میں،، یا A کے دیئے گئے B کے امکان کو پوسٹرئر کہا جاتا ہے، جبکہ اور بالترتیب امکانات اور پیشگی امکانات ہیں۔ ایک مستقل اسکیلنگ عنصر ہے جو پوسٹرئر کو صفر اور ایک کے درمیان رہنے دیتا ہے۔ موٹر لرننگ کی زبان میں اس کا ترجمہ کرتے ہوئے، سابقہ مشاہدہ کی جانے والی چیز کی جسمانی حالت کے بارے میں پچھلے علم کی نمائندگی کرتا ہے، امکان حسی معلومات ہے جو پہلے کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے، اور پچھلا اعصابی نظام کا جسمانی حالت کا تخمینہ ہے۔ لہذا، موافقت کے لیے، بایس کے نظریہ کو تخمینہ = (پچھلا علم × حسی معلومات)/اسکیلنگ فیکٹر کے طور پر ظاہر کیا جا سکتا ہے۔ غیر ممکنہ اصطلاحات میں تخمینہ تلاش کرنے کے لیے، ایک وزنی رقم استعمال کی جا سکتی ہے۔ جہاں تخمینہ ہے، حسی معلومات ہے، پچھلا علم ہے، اور وزن کے عوامل ہیں اور بالترتیب اور کے تغیرات ہیں۔ تغیر متغیر میں غیر یقینی کی پیمائش ہے، لہذا مندرجہ بالا مساوات اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ حسی معلومات میں زیادہ غیر یقینی صورتحال پچھلے علم کے تخمینے پر زیادہ اثر انداز ہونے کا سبب بنتی ہے اور اس کے برعکس۔ مزید سخت ریاضیاتی بایسیائی وضاحتیں یہاں اور یہاں دستیاب ہیں۔ پہنچنا بہت سے متحرک کام نئی حسی معلومات کے مطابق موافقت کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ بایسیائی تخمینہ کا سب سے زیادہ عام طور پر پہنچنے میں مطالعہ کیا گیا ہے۔ سابقہ کو موجودہ حسی معلومات کے ساتھ مربوط کرنا موافقت کے مطالعے میں اکثر ایک شخص ہدف یا اس کے ہاتھ کو دیکھے بغیر ہدف تک پہنچنا شامل ہوتا ہے۔ اس کے بجائے، ہاتھ کی نمائندگی کمپیوٹر اسکرین پر ایک کرسر کے ذریعے کی جاتی ہے، جسے انہیں اسکرین پر موجود ہدف کے اوپر منتقل کرنا ہوتا ہے۔ کچھ معاملات میں، کرسر کو ہاتھ کی اصل پوزیشن سے تھوڑی دوری پر منتقل کیا جاتا ہے تاکہ یہ جانچ سکے کہ وہ شخص بصری فیڈ بیک میں ہونے والی تبدیلیوں کا کس طرح جواب دیتا ہے۔ ایک شخص اپنے ہاتھ کو شفٹ سے مساوی اور مخالف فاصلے پر منتقل کرکے اس شفٹ کا مقابلہ کرنا سیکھتا ہے اور پھر بھی کرسر کو ہدف کی طرف منتقل کرتا ہے، یعنی اس نے اس مخصوص شفٹ کے لیے پہلے سے تیار کیا ہے۔ جب اس کے بعد کرسر کو ایک ہی شخص کے پہنچنے والے ہاتھ سے ایک نیا، مختلف فاصلہ منتقل کیا جاتا ہے، تو شخص کا رد عمل بایسیئن تخمینے کے مطابق ہوتا ہے ؛ ہاتھ ایک ایسا فاصلہ طے کرتا ہے جو پرانی شفٹ (پہلے) اور نئی شفٹ (حسی معلومات) کے درمیان ہوتا ہے۔ اگر، نئی شفٹ کے لیے، کرسر ایک نقطے کے بجائے نقطوں کا ایک بڑا بادل ہے (جیسا کہ شکل میں دکھایا گیا ہے)، تو اس شخص کی حسی معلومات کم واضح ہوتی ہے اور اس کا اس پر کم اثر پڑے گا کہ وہ پہلے کی مرضی کے مقابلے میں کس طرح رد عمل ظاہر کرتا ہے۔ یہ بایسیائی خیال کی حمایت کرتا ہے کہ زیادہ یقین کے ساتھ حسی معلومات کا کسی شخص کے منتقل شدہ حسی تاثرات کے موافقت پر زیادہ اثر پڑے گا۔ موافقت کی یہ شکل صرف اس صورت میں درست ہوتی ہے جب ہدف کو مارنے کے لیے اس شخص کو پہنچنے والے فاصلے کے مقابلے میں شفٹ کم ہو۔ 15 سینٹی میٹر دور ہدف تک پہنچنے والا شخص بیسائی انداز میں کرسر کی 2 سینٹی میٹر شفٹ کے مطابق ڈھال لے گا۔ تاہم، اگر ہدف صرف 5 سینٹی میٹر دور ہوتا، تو 2 سینٹی میٹر شفٹ کرسر پوزیشن (بصری معلومات) کو پہچانا جاتا اور شخص کو احساس ہوتا کہ بصری معلومات درست طریقے سے ہاتھ کی پوزیشن نہیں دکھاتی ہیں۔ اس کے بجائے، وہ شخص ہدف تک ہاتھ منتقل کرنے کے لیے پروپریوسیپشن اور پیشگی علم پر انحصار کرے گا۔ انسان بھی پہنچنے پر بدلتی ہوئی قوتوں کے مطابق ڈھال لیتے ہیں۔ جب ایک قوت میدان میں کوئی شخص قدرے تبدیلیوں کے ذریعے پہنچتا ہے، تو وہ اپنی قوت میں ترمیم کرتا ہے تاکہ وہ کسی سابقہ قوت کی بنیاد پر سیدھی لکیر میں پہنچتا رہے جو پہلے لگائی گئی تھی۔ اگر پچھلی شفٹ کم متغیر (زیادہ یقینی) ہے تو وہ پہلے والے پر زیادہ انحصار کرتا ہے۔ متعدد حواس سے معلومات کو مربوط کرنے کا اطلاق اس طریقے پر بھی کیا جا سکتا ہے جس سے انسان پیشگی علم پر غور کیے بغیر متعدد حواس سے اپنے ماحول میں ہونے والی تبدیلیوں کے بارے میں معلومات کو یکجا کرتے ہیں۔ وہ دو حواس جو انسانوں کے موافقت تک پہنچنے کے طریقے پر سب سے زیادہ اثر انداز ہوتے ہیں وہ بصارت اور پروپریوسیپشن ہیں۔ عام طور پر، ہاتھ کی پوزیشن کو گہرائی میں ڈھالنے کے لیے پروپریوسیپشن کا وزن بصارت سے زیادہ ہوتا ہے-پہنچنے والے شخص کی طرف یا اس سے دور جانے کی سمت-اور بصارت کا عمودی اور افقی سمتوں میں زیادہ وزن ہوتا ہے۔ تاہم، بدلتے ہوئے حالات ان دونوں حواس کے نسبتا اثر کو تبدیل کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ہاتھ کی گہرائی کو اپنانے پر بصارت کا اثر اس وقت بڑھتا ہے جب ہاتھ غیر فعال ہوتا ہے، جبکہ جب ہاتھ حرکت کر رہا ہوتا ہے تو پروپریوسیپشن کا زیادہ اثر ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ، جب بینائی کم ہو جاتی ہے (مثال کے طور پر۔ اندھیرے میں) پروپریوسیپشن کا ہاتھ کی پوزیشن کے تعین پر زیادہ اثر پڑتا ہے۔ یہ نتیجہ بایسیائی تخمینے سے مطابقت رکھتا ہے ؛ جب ایک احساس زیادہ غیر یقینی ہو جاتا ہے، تو انسان دوسرے احساس پر اپنا انحصار بڑھاتے ہیں۔ کرنسی مزید برآں، بایسیائی تخمینہ کرنسی کے کنٹرول کی موافقت میں ایک کردار ادا کرتا پایا گیا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک مطالعہ میں، مضامین سرفنگ کا کام کرنے کے لیے وائی بیلنس بورڈ کا استعمال کرتے ہیں جس میں انہیں اسکرین پر اپنے دباؤ کے مرکز (سی او پی) کی نمائندگی کرنے والے کرسر کو منتقل کرنا ہوتا ہے۔ وائی سرف کو اپنے سی او پی کے بارے میں بصری معلومات نقطوں کے بادلوں سے ملتی ہیں جو کہ پہنچنے والے حصے میں دکھائے گئے ہیں۔ بڑے بادلوں کے ساتھ، سرف زیادہ غیر یقینی تھے اور سی او پی کو اسکرین پر ہدف تک منتقل کرنے کے قابل نہیں تھے۔ اگرچہ یہ نتیجہ بایسیائی تخمینے سے مطابقت رکھتا ہے، لیکن بایسیائی ریاضیاتی ماڈلز نے سی او پی حرکت کی بہترین پیش گوئیاں فراہم نہیں کیں، شاید اس وجہ سے کہ سی او پی کو درست طریقے سے منتقل کرنا میکانکی طور پر پہنچنے سے زیادہ مشکل ہے۔ لہذا، باسیائی تخمینہ کے ذریعے کرنسی کی حرکت کو کس حد تک بیان کیا جا سکتا ہے یہ ابھی تک واضح نہیں ہے۔ چلنے اور دوڑنے کے دوران منتقل شدہ فیڈ بیک کے لیے چال کی موافقت بھی ہوتی ہے۔ مختلف ٹریڈمل بیلٹ پر ہر پاؤں کے ساتھ چلنے والے لوگ اپنے قدم کی لمبائی کو اس وقت ڈھال سکتے ہیں جب ایک بیلٹ دوسرے سے زیادہ تیزی سے حرکت کرنا شروع کر دے۔ مزید برآں، دوڑنے والے اپنی زیادہ سے زیادہ زمینی رد عمل قوت اور ٹانگ کی رفتار کو تبدیل کرنے کے قابل ہوتے ہیں جب وہ چوٹی ٹانگ کی رفتار کا گراف دیکھتے ہیں۔ تاہم، آج تک، کسی بھی مطالعے نے اس بات کا تعین نہیں کیا ہے کہ آیا انسان اپنے دروازوں کو بایسیئن قیاس کا استعمال کرتے ہوئے ڈھالتے ہیں یا نہیں۔ بایسیائی تخمینہ کے ممکنہ تضادات کچھ موافقت کے مطالعے موٹر لرننگ پر بایسیائی تخمینہ کے اطلاق کی حمایت نہیں کرتے ہیں۔ طاقت کے میدان میں پہنچنے کے ایک مطالعے سے پتہ چلا ہے کہ، سینکڑوں پچھلی پہنچوں پر پہلے سے تیار کردہ سے متاثر ہونے کے بجائے، بعد کی پہنچوں کے مطابق موافقت صرف حالیہ یادوں سے متاثر ہوتی ہے۔ طاقت کے میدان میں پہنچنے والے لوگ بازو پر لگنے والی طاقت کی مقدار میں تبدیلی کے مطابق ڈھل جاتے ہیں، لیکن یہ موافقت صرف فوری طور پر پچھلی پہنچ کی طاقت میں تبدیلی سے متاثر ہوتی ہے، نہ کہ ان تبدیلیوں کے بارے میں اچھی طرح سے تیار شدہ پیشگی علم سے جو تجربے کے پچھلے آزمائشوں کے دوران پیش آئی تھی۔ یہ موافقت کے لیے بایسیائی قیاس کے اطلاق سے متصادم معلوم ہوتا ہے، لیکن بایسیائی موافقت کے حامیوں نے استدلال کیا ہے کہ اس خاص مطالعے میں ہر شریک کو صرف 600 رسائی حاصل کرنے کی ضرورت ہے، جو کہ پہلے کی ترقی کے لیے کافی نہیں ہے۔ ایسے مطالعات تک پہنچنے میں جو بایسیائی تخمینے کے ثبوت دکھاتے ہیں، شرکاء عام طور پر 900 یا اس سے زیادہ تک پہنچتے ہیں۔ یہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ، اگرچہ موافقت میں بایسیائی تخمینہ استعمال کیا جاتا ہے، لیکن یہ اس حد تک محدود ہے کہ ایک بااثر سابقہ تیار کرنے کے لیے بہت زیادہ پچھلا تجربہ ضروری ہے۔ دماغی فعل کے لیے بایسیائی نقطہ نظر بھی دیکھیں ادراک کے حوالہ جات بیرونی روابط کیمبرج کونراڈ کورڈنگ کی لیب ویب سائٹ پر کمپیوٹیشنل اینڈ بائیولوجیکل لرننگ لیب اس ویکیپیڈیا اندراج کے لیے تحقیق جارجیا ٹیک موٹر مہارتوں میں اسکول آف اپلائیڈ فزیولوجی میں لوکوموشن نیورو میکینکس کورس (اے پی پی ایچ 6232) کے ایک حصے کے طور پر کی گئی تھی۔ بایسیائی تخمینہ