感知動作學(xué)習(xí)是人類獲取動作控制的程序性知識的過程，是認(rèn)知學(xué)習(xí)的重要組成部分，也是理解大腦運算機制的前沿研究領(lǐng)域之一。過去幾年，剝離了外顯知識的內(nèi)隱動作學(xué)習(xí)開始成為感知動作學(xué)習(xí)的研究焦點，但傳統(tǒng)的認(rèn)知模型無法解釋眾多看似矛盾的現(xiàn)象。
近日，北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院魏坤琳教授課題組在eLife上發(fā)表題為 Perceptual error based on Bayesian cue combination drives implicit motor adaptation （doi.org/10.7554/eLife.94608.1）的論文，對人類的內(nèi)隱動作學(xué)習(xí)機制提出了新的理論模型，并通過一系列的行為學(xué)實驗展示了該新理論和舊有理論相比能更好地解釋人類的動作學(xué)習(xí)。該理論模型的核心觀點是：貝葉斯多通道感知整合產(chǎn)生的知覺誤差是驅(qū)動內(nèi)隱學(xué)習(xí)的基本學(xué)習(xí)信號，而該誤差是內(nèi)隱學(xué)習(xí)系統(tǒng)對肢體位置的估計和其預(yù)測之間的差別（圖1）。
該系列研究利用心理物理學(xué)實驗測量視覺干擾的不確定性，從這些知覺參數(shù)出發(fā)，知覺誤差模型量化地解釋了內(nèi)隱動作學(xué)習(xí)的各種現(xiàn)象。相對于前人模型，知覺誤差模型在預(yù)測動作學(xué)習(xí)時的本體感覺變化、以及視覺線索不確定性的影響等方面都更有解釋效力。通過行為學(xué)實驗和建模，該論文表明知覺誤差模型可以統(tǒng)一地解釋紛亂、難以量化的內(nèi)隱動作學(xué)習(xí)。因此，該模型是對程序性知識的獲得的理論構(gòu)建有一定的貢獻(xiàn)，對人工智能、機器人學(xué)、康復(fù)運動醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用也有一定的啟發(fā)意義。
圖1. 貝葉斯多通道感知模型和實驗設(shè)備。左圖：模型理論圖示。內(nèi)隱動作學(xué)習(xí)中手位置估計由三個感知動作信號整合而成，分別為視覺線索（xv），本體感覺線索（xp）和動作結(jié)果預(yù)測線索（xu）。右圖：實驗用KINARM可編程機械臂，用于精準(zhǔn)測量上肢終點運動軌跡和產(chǎn)生力學(xué)反饋。
文章的并列第一作者分別課題組的博士后張昭然、已畢業(yè)博士生王惠君，北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院教授魏坤琳為本文通訊作者。這項研究得到了國家自然科學(xué)基金項目和科技創(chuàng)新2030-“腦科學(xué)與類腦研究”重大項目的資助。
2024-02-03