大脑如何占汽车计划的不确定性

在棒球比赛中,一个球场可以400毫秒到板。典型的反应时间200毫秒和swing约150毫秒,面糊必须决定是否摇摆,以及如何基于swing的只有第一个10到20%的球的飞行。在这一点上,仍有许多不确定性音高的速度和轨迹。然而,美国职业棒球大联盟打者仍然设法击球约25%的time 40百分比如果Ted Williams和托尼·格温质数。

打者和其他运动员如何处理这些不确定信息一直吸引着科学家们。

“事实上,人类可以做到这一点是一个令人难以置信的壮举,”莱斯Alhussein说,哈佛大学约翰·a·保尔森研究生工程和应用科学学院(海洋)。

这些壮举机制的最新研究的中心Alhussein和莫里斯。史密斯,戈登•麦凯海洋生物工程教授。这项研究最近发表在《华尔街日报》eLife。

研究解决了长期存在的关于大脑如何选择一个动作执行时对其终极目标的不确定性,提供基本的见解电动机规划的神经系统。

“在现实世界中,我们经常与动态环境,可以在不可预知的方式迅速改变,所以理解的机制我们驯服这种不确定性对于理解至关重要,一般来说,大脑的机制用于实时选择和我们的行动计划,”史密斯说。

以前的运动规划中不确定性研究表明大脑准备所有潜在目标并行和平均运动计划来生成一个中间运动被提炼为可用的额外信息。如果是这种情况,一个击球员的大脑平均球场所有可能的地方可能会在好球区和生成一个swing基于这一平均,然后调整一下音调越来越摇摆的展开。

但这是大脑实际上是在做什么?

“虽然中间运动广泛观察到,他们反而可能反映了神经决定最好的行动选择在每个时间点给剩下的不确定性,“Alhussein说。“在我们的研究中,我们系统地分离这些可能性使用新颖的实验和发现,当面对不确定性,人类产生一个运动计划,优化任务的性能,而不是平均潜在汽车的计划。”

研究人员设计了几种不同的实验。在一个,参与者被给定一个目标在屏幕上追求一种机器人的操纵杆。参与者走向目标,操纵杆将尝试把他们的目标和参与者必须弥补的力。在另一个实验中,参与者有两个目标。五分之一的每个动作,一个目标就会消失,参与者需要捕捉剩下的目标。参与者不知道哪个目标就会消失,所以他们不得不目的以这样一种方式,给他们最好的机会捕捉目标。在另一个实验中,参与者必须捕捉目标,同时避免一个障碍干预。

“在所有情况下,我们找到明确的证据表明,当面对不确定性,人类形成一个运动计划,优化任务的性能在所有层面上,“Alhussein说。“这种方法的初步行动,为任务的最终成功最大化。”

研究者还开发出一种基于性能优化理论计算模型,占80 - 90%的方差参与者之间的个体差异。

“这颠覆了几十年的电机平均理论工作,提供了一种机械框架对于理解神经系统运动规划,”史密斯说。“然而,大脑计算的机制选择最好的行动仍然有待发现。”

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