Araştırmacılar, bir hayvanın nasıl öğrendiğini incelemek için basit bir laboratuvar modeli sunan, yalnızca 300 nöronlu bir yuvarlak kurt olan C. elegans üzerinde deneyler yaptı.
Bir multi- bir hayvanın zaman içindeki öğrenme sürecini açıklamak için boyutsal model.
Fizikçiler, Pavlov’un ünlü köpek deneylerine kadar uzanan, çağrışımsal öğrenmenin uzun süredir devam eden gizemlerine ışık tutabilecek dinamik bir hayvan davranışı modeli geliştirdiler. Yaygın olarak kullanılan laboratuvar organizması C. elegans üzerinde gerçekleştirilen çalışma, Proceedings of the National Academy of Sciences’ta (PNAS) yayınlandı.
“Öğrenilmiş çağrışımlara yalnızca gücün aracılık etmediğini gösterdik. laboratuvarı makale için teorik analizlere öncülük eden Emory fizik ve biyoloji profesörü Ilya Nemenman, “en azından solucanlarda,” diyor. “Benzer sonuçların, belki insanlar da dahil olmak üzere daha büyük hayvanlar için de geçerli olmasını bekliyoruz.”
Donnelly Center’da fizik profesörü olan William Ryu, “Modelimiz dinamik ve çok boyutlu,” diye ekliyor. Laboratuvarı deneysel çalışmayı yöneten Toronto Üniversitesi’nde. “Bu çağrışımsal öğrenme örneğinin neden tek bir olumlu anı oluşturmak kadar basit olmadığını açıklıyor. Bunun yerine, aynı anda meydana gelen olumlu ve olumsuz çağrışımlar arasında sürekli bir etkileşim.”
Makalenin ilk yazarı, projede Emory yüksek lisans öğrencisi olarak çalışan ve şu anda doktora sonrası olan Ahmed Roman’dır. Broad Enstitüsü’nde görevli. Toronto Üniversitesi’nde eski bir yüksek lisans öğrencisi olan Konstaintine Palanski de bir yazardır.
Koşullu refleks
100 yılı aşkın bir süre önce Ivan Pavlov, hayvanlardaki “koşullu refleksi” şu yollarla keşfetti: köpekler üzerinde yaptığı deneyler. Örneğin, bir köpek, bir sesi yemeğin gelişiyle ilişkilendirmek üzere eğitildikten sonra, sesi duyduğunda, hatta yiyecek ortaya çıkmadan önce, köpeğin salyası akmaya başlardı.
Yaklaşık 70 yıl sonra, psikologlar şunu geliştirdi: Klasik koşullanmanın Rescorla-Wagner modelini geliştirmek için Pavlov’un görüşleri üzerine. Bu matematiksel model, koşullu ilişkileri zamana bağlı güçleriyle açıklar. Bu güç, koşullu uyaran (Pavlov’un köpeğinin durumunda ses) hayvan tarafından koşulsuz tepkinin (yiyecek) gelişindeki şaşkınlığı azaltmak için kullanılabildiğinde artar.
Bu tür içgörüler, hayvanlarda pekiştirmeli öğrenmeye ilişkin modern teoriler, bu da yapay zeka sistemlerinde pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını mümkün kıldı. Ancak, bazıları Pavlov’un orijinal deneyleriyle ilgili olanlar da dahil olmak üzere pek çok gizem varlığını koruyor.
Pavlov, köpekleri zil sesini yemekle ilişkilendirmeleri için eğittikten sonra, onları yemek yemeden defalarca zile maruz bırakıyordu. Yemek verilmeyen ilk birkaç denemede, zil çaldığında köpeklerin salyaları akmaya devam etti. Denemeler yeterince uzun sürerse, köpekler “öğrenmediler” ve zile tepki olarak salya salgılamayı bıraktılar. İlişkinin “söndüğü” söylendi.
Ancak Pavlov, bir süre bekleyip köpekleri tekrar test ederse, yiyecek olmasalar bile zile tepki olarak köpeklerin bir kez daha salya salgılayacaklarını keşfetti. . Ne Pavlov ne de daha yakın tarihli çağrışımsal öğrenme teorileri, sönmüş bir çağrışımın bu kendiliğinden düzelmesini doğru bir şekilde açıklayamaz veya matematiksel olarak modelleyemez.
Yapbozu çözme
Araştırmacılar, C. elegans ile deneyler yaparak bu tür gizemleri keşfettiler. . Bir milimetrelik yuvarlak kurt sadece yaklaşık 1.000 hücreye sahiptir ve bunların 300’ü nörondur. Bu basitlik, bilim insanlarına hayvanın nasıl öğrendiğini test etmek için basit bir sistem sağlar. Aynı zamanda, C. elegans’ın nöral devreleri, davranışını inceleyerek elde edilen içgörülerden bazılarını daha karmaşık sistemlere bağlayacak kadar karmaşıktır.
Daha önceki deneyler, C. elegans’ın tercih etmek üzere eğitilebileceğini ortaya koymuştur. yiyecekle belirli bir sıcaklıkta koşullandırarak daha soğuk veya daha sıcak bir sıcaklık. Tipik bir deneyde, solucanlar, sıcaklık gradyanı olan ancak yiyecek içermeyen bir petri kabına yerleştirilir. Daha soğuk bir sıcaklığı tercih etmek üzere eğitilmiş olanlar yemeğin daha soğuk tarafına geçerken, daha yüksek bir sıcaklığı tercih etmek üzere eğitilmiş solucanlar daha sıcak tarafa gider.
Peki bu sonuçlar tam olarak ne anlama geliyor? Bazıları, solucanların yiyecek beklentisiyle belirli bir sıcaklığa doğru süründüğüne inanır. Diğerleri, solucanların o sıcaklığa kolayca alıştıklarını, bu nedenle bir yiyecek ödülü olmasa bile orada takılmayı tercih ettiklerini iddia ediyor.
Bu deneylerin çoğunun önemli bir sınırlaması nedeniyle bulmaca çözülemedi – uzun süreler bir solucanın tercih edilen sıcaklığı bulmak için dokuz santimetrelik bir petri kabını kat etmesi için geçen süre.
Öğrenmenin zaman içinde nasıl değiştiğini ölçmek
Nemenman ve Ryu bu sınırlamanın üstesinden gelmeye çalıştı.Araştırmacılar, her biri kendi damlacığı içinde bulunan yüzlerce solucan üzerinde hızla deneyler yürütebildi.
“Bir solucanın doğrusal bir sıcaklık gradyanında nasıl hareket ettiğini gerçek zamanlı olarak gözlemleyebildik” diyor Ryu. “30 dakika veya bir saat sürünmesini beklemek yerine, solucanın damlacığın hangi tarafını, soğuk tarafını veya sıcak tarafını tercih ettiğini çok daha hızlı bir şekilde görebiliriz. Ayrıca tercihlerinin zamanla nasıl değiştiğini de takip edebiliyoruz.”
Yaptıkları deneyler, bir solucanın gıdayı daha soğuk bir sıcaklıkla ilişkilendirmek üzere eğitilmesi durumunda damlacığın daha soğuk tarafına geçeceğini doğruladı. Ancak zamanla, yiyecek olmadığında, bu hafıza tercihi görünüşte azalıyor.
“Solucanların birdenbire damlacığın sıcak tarafında daha fazla zaman geçirmek istediğini bulduk,” diyor Ryu. “Bu şaşırtıcı, çünkü solucanlar neden farklı bir tercih geliştirsinler ve hatta yiyecekle ilişkilendirmeye başladıkları sıcaklıktan bile kaçınsınlar?”
Sonunda solucan, daha soğuk ve daha yüksek sıcaklıklar arasında gidip gelmeye başlar.{ 1}
Araştırmacılar, solucanın yiyeceklerin daha düşük sıcaklıklarla ilgili olumlu anılarını basitçe unutmadığını, bunun yerine soğuk tarafı yiyecek olmamasıyla olumsuz bir şekilde ilişkilendirmeye başladığını varsaydılar. Bu, onu daha sıcak tarafa yönelmeye teşvik ediyor. Daha fazla zaman geçtikçe, daha yüksek sıcaklıkla yiyecek olmaması arasında negatif bir ilişki oluşturmaya başlar ve bu, soğuğa kalan pozitif ilişkiyle birleşerek daha soğuk olana geri dönmesini sağlar.
“Solucan her zaman öğreniyor,” diye açıklıyor Ryu. “Olumlu çağrışım dürtüsü ile negatif çağrışım arasında, soğuk ve sıcak arasında gidip gelmesine neden olan bir etkileşim vardır.”
“Anahtarlarınızı kaybettiğinizde olduğu gibi”
Nemenman’ın ekibi, iki bağımsız değişken arasındaki zaman içindeki etkileşimleri açıklamak için teorik denklemler geliştirdi – bir solucanı bir sıcaklığa doğru yönlendiren pozitif veya uyarıcı ilişki ve onu bu sıcaklıktan uzaklaştıran negatif veya engelleyici ilişki.
{ 2}Nemenman, “Solucanın yöneldiği taraf, tam olarak ne zaman ölçüm yaptığınıza bağlıdır” diye açıklıyor. “Anahtarlarınızı kaybettiğinizde, genellikle onları ilk önce sakladığınız yere bakmanız gibi. Onları hemen orada görmezseniz, onları aramak için farklı yerlerde koşuşturursunuz. Hâlâ bulamazsanız, yeterince dikkatli bakmadığınızı düşünerek orijinal masaya geri dönersiniz.”
Araştırmacılar deneyleri farklı koşullar altında tekrarladılar. Solucanları farklı başlangıç sıcaklıklarında eğittiler ve sıcaklık tercihlerini test etmeden önce farklı süreler boyunca aç bıraktılar ve solucanların davranışları denklemler tarafından doğru bir şekilde tahmin edildi.
Ayrıca solucanları genetik olarak değiştirerek hipotezlerini test ettiler. , negatif ilişkilendirme yolu olarak hizmet ettiği bilinen insülin benzeri sinyal yolunu devre dışı bırakır.
“Biyolojiyi belirli şekillerde karıştırdık ve deneyleri yaptığımızda, solucanın davranışı teorik modelimizin tahmin ettiği gibi değişti, Nemenman diyor. “Bu, en azından C. elegans’ta, modelin temel öğrenme biyolojisini yansıttığı konusunda bize daha fazla güven veriyor.”
Araştırmacılar, diğerlerinin modellerini türler genelinde daha büyük hayvanlar üzerinde yapılan çalışmalarda test edeceklerini umuyor.
“Modelimiz, çok boyutlu alternatif bir nicel öğrenme modeli sunuyor” diyor Ryu. “Diğer klasik koşullanma teorilerinin açıklaması zor veya bazı durumlarda imkansız olan sonuçları açıklıyor.”
Referans: “C. elegans’ın termal tercihinin dinamik bir modeli, bağımsız uyarıcı ve engelleyici öğrenme yollarını ortaya koyuyor” Ahmed Roman, Konstantine Palanski, Ilya Nemenman ve William S. Ryu, 20 Mart 2023, Proceedings of the National Academy of Sciences.
DOI: 10.1073/pnas.2215191120
The çalışma Kanada Doğa Bilimleri ve Mühendislik Araştırma Konseyi, Human Frontier Science Programı ve Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edilmiştir.
.