大象传媒

(Image by GoodIdeas/Shutterstock)

　勉强が出来るようになるコツは、自分の学习能力を客観的に监视?制御することです。このような能力は教育心理学で「学习の学习」や「メタ认知」と呼ばれてきました。しかし、その脳内メカニズムの理解は十分に进んでいません。认知能力の监视と制御という再帰的な构造を持つため、构成要素を分割して调べる还元主义的なアプローチが困难であったことが影响していると考えられます。

　本研究では、人工知能（础滨）とヒトのメタ认知を比较することで、研究パラダイム上の问题を克服しようとしました。

　まず、金銭的な报酬の最大化と罚の最小化を目指す人工知能のメタ认知システムは、环境やタスクに応じて学习のスピードや记忆の保持能力を适切に调节できることを示しました。次に、运动スキルの上达を目的とした运动学习课题を実施中のヒトに金銭的报酬を与えることで、运动学习のスピードと记忆の保持能力を高めたり、抑制したりできることを世界で初めて示しました。これは、ヒトの脳に、报酬情报に基づく运动学习のメタ认知能力が备わっていることを示唆しています。その一方、人工知能は报酬情报と罚情报に対して同等のメタ认知能力を発挥していたのに対し、ヒトは报酬情报によって记忆の保持时间を调整し、罚情报によって学习スピードを调整するという非対称的な特性を有することが明らかになりました。非対称的であるという特性は、ヒトのメタ认知の脳内メカニズムを理解する上で重要なヒントになると考えられます。

　これらの结果は、ヒトが未経験のスポーツ种目に取り组む场合や、リハビリテーションで新しい身体构造に适応する运动スキルを获得する际に、効率的に学习能力を高めることができるようにする技术开発に贡献することが期待されます。

笔顿贵资料

プレスリリース

研究代表者

筑波大学システム情报系

掲载论文

【题名】

Reinforcement learning establishes a minimal metacognitive process to monitor and control motor learning performance.

【掲载誌】

Nature Communications

【顿翱滨】

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