不一致？良好：一旦被视为电机系统的缺陷，现在对某些学习似乎是至关重要的

任何一个曾经踏上网球场地的人都很清楚，试图掌握发球的过程中所带来的挫败感，而不是看到一个接一个的球向不同的方向飞出界外。

哈佛研究人员表示，哈佛大学研究人员而不是诅咒这些双重错误，而是由于电机功能的变异可能在学习中发挥关键作用。

虽然变异性通常被描绘成缺陷才能被克服，但是由莫里斯史密斯（Thomas D. Cabot副教授的生物工程）和BenceÖlveczky，John L. Loeb副教授的自然科学副教授进行了一项新的一项新的研究，表明了变化电机功能是神经系统的关键特征，有助于导致更好的方式执行特定行动。该研究描述于1月12日在杂志上发表的文件自然神经科学。

Ölveczky说:“我认为这改变了我们对运动可变性和表现的思维模式。”“在人类的表现中，可变性通常被认为是神经系统噪音的结果——这是我们试图克服的问题。”我们想要了解的是可变性是否有用。问题是:神经系统是否会利用这种可变性来提高学习能力?”

以网球发球为例，Ölveczky解释说，多变性是有用的，因为它可以让运动员看到一些细微变化的影响——轻微地改变投球的方向，球拍的摆动，或者发球的角度——这些可能会提高表现。

“一般来说，我们认为大多数任务都以高精度最佳地进行，”史密斯说。“很明显，当你练习一项任务时，从新手到更有成就的人，你的变化掉了下来，你的性能上涨。

“问题是：您的表现是改进，因为您的变异性下降了吗？您最初是否站在良好性能方面的高度差异？”他继续。“这就是很多人相信的，但本文的表现是其他可能性 - 您早期显示的高度差异实际上可以提高您的学习能力，因此负责您所开发的专业知识。”

变异性可​​以在学习中发挥作用的概念来自Ölveczky对斑马雀的研究发生了。

在研究鸟类如何学习他们的个人歌曲时，Ölveczky及其同事们确定了一个神经回路，允许雄性雀正在改变他们歌唱的可变性，具体取决于环境。仍然学习歌曲的鸟类可以具有高声乐变异性。但是，如果女性 - 谁重复歌曲 - 附近，他们可以突然关闭这种可变性并产生高度刻板的歌曲。

“这是我们对我们来说，可变异性是动物用来改善学习的东西，提高他的歌曲，”Ölveczky说。

为了探索人类的想法，Ölveczky和史密斯设计了一个实验，涉及从一个点到另一个点移动人工人的测试。

实验一开始，研究人员测量参与者的基线可变性，然后要求他们描出一个隐藏的形状，每次尝试得分在0到1000之间。Ölveczky表示，研究人员发现，最初变化性高的参与者能更快地了解隐藏的形状。

Ölveczky说，重要的是，这不仅仅是被证明相关的可变性。

如果隐藏的形状是弯曲到左侧的线，那些在这种曲率的数量中获得了更快地改变了更多的测试对象，因为Ölveczky说，他们“在正确的维度探索”。相比之下，有关任务相关变异性的参与者，但表现其他方面的更大的可变性并没有快速学习。

“当我们计算相对于隐藏形状的参与者的变异性时，我们发现的是具有更高的学习率的人也具有更高的变化性，”Ölveczky说。“这表明他们的初始变异性与他们的学习能力之间存在非常强烈的相关性。”

另一项使用“力场适应”任务的实验显示了类似的结果，在该任务中，一个机器人操纵装置可以用来“推”参与者偏离航向。那些与任务相关的可变性较高的人适应得更快。

这项研究也为练习如何提高表现提供了见解。

“令人惊讶的是，我们发现，在最后的实验中，那些反复执行相同任务的参与者每次都能更快地学习它，”史密斯说。“令人惊讶的是，当我们测量与改善的学习能力相关的电机可变性时，我们发现虽然电机变异性的总体量没有增加，但这种可变性被系统地重塑，以便更好地与手头的任务对齐。这表明人类神经系统不仅规范了预期的性能，而且还规定了它的可变性，以便优化学习。“

如果用微小的、反复试验的方法来寻找更成功的策略听起来很熟悉的话，那就应该如此。

“我经常用进化来比喻，”Ölveczky说。“在进化过程中，基因会发生变化，这就是你作为一个有机体学习的方式。运动系统也是一样。运动系统学习的方式是通过改变事物，不是通过重组，而是通过改变输出，然后仔细监测每一个改变是如何导致更好或更坏的表现。

“这可能看起来像是一个相当违反的发现，因为你可以拍摄的观点，这更准确地说，你可以产生一个运动，你所拥有的控制越多，你应该能够学习越好，”Ölveczky说。“但这并不一定是真的。我们所说的是......你需要先探索一个最适合您对任务的需求的解决方案。然后，一旦找到它，您可以利用它并尝试降低可变性。我想这应该给人们对他们所做的错误的一些理解和欣赏，并且它们实际上是根本上，设计特征而不是缺陷他们的大脑在做什么。“

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这篇故事是由哈佛大瞪羚哈佛大学官方报纸。对于额外的大学新闻，访问Harvard.edu。