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ハエはどうやって行動を適応させて学ぶのか

研究によって、ハエが内部の地図や目標に基づいて行動を調整する方法が明らかになった。

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ハエの行動と学習の洞察ハエの行動と学習の洞察軟性を明らかにした。研究がハエの適応学習メカニズムと行動の柔
目次

動物は周りの環境に応じて行動を調整することがよくあるんだ。この調整プロセスは、感覚を通じて受け取った情報を、内部のニーズに合った行動に変えることを含んでいる。中には脳やニューロンがなくても、見たり感じたりしたことに直接反応できる動物もいるけど、脳があるとより正確な判断ができるんだ。この様々な要因、状況や過去の経験に基づいて行動を適応させる能力が、彼らを特別な存在にしている。

でも、感覚情報には信頼性がなかったり、欠如していることもある。多くの動物は、自分の周りを内部マップとして使って柔軟に行動する方法を発展させてきた。この内部マップは、動物が空間の中で自分がどこにいるのかを示す看板のようなもので、感覚的な手がかりがない時でも目標を達成するのに役立つ。動物がこれらの目標に関連して行動する方法は、主に二つの段階で説明されることが多い。最初に、特定の目標を持たずに環境について学ぶこと。次に、周囲について学んだことを目標に結び付けて行動を修正することだ。

多くの研究はこのプロセスの最後の部分に焦点を当てていて、動物がどうやってタスクを実行するかを見ているけど、最初にどうやってそのタスクを学ぶかを見ているわけではない。自然界では、動物は空間と目標を同時に理解することを学ぶことが多い。だから、彼らの内部マップの複雑さが目標の表現に影響を与えることもある。また、生物は進化するマップや目標に基づいて行動を選ばなければならず、それが時間とともにどのように変化するかを形作る。そして、目標は環境や動物の内部状態に基づいて変わることがあるので、知っていることを利用することと新しい情報を探すことのバランスが必要なんだ。

ハエの学習理解

この研究では、二つの異なる学習システムがどのように相互作用してハエが柔軟に行動するのを助けるかを探るんだ。特に、方向と目標の内部マップが、自然に学ぶ過程と強化学習を通じてどのように進化していくのか、そしてそれが単純な学習タスクにおける行動をどう導くのかに焦点を当てている。調査の重要な部分は、ハエの脳のある特定の領域、中央複合体に関わっている。

特定のニューロンを妨害すると、方向の表現を維持する能力が大きく損なわれて、ハエが特定のタスクを学ぶ能力が著しく低下したんだ。このタスクは、特定の視覚パターンに関連する不快な熱源を避けるために行動を調整する必要があった。この視覚の対称性とハエが知覚する方向との関係が、彼らの内部ダイナミクスが行動にどのように影響を与えるかの理解を助けた。

簡単に言うと、ハエは方向や目標に基づいて行動を導く、ある程度ハードワイヤードされた方法を持っていることを観察した。彼らの行動は、現在いる場所と行きたい場所の違いに大きく依存している。このシステムのおかげで、目標が時間と共にシフトしても効率よく行動できるんだ。ハエが学習する中で、彼らの経験に基づいて目標を調整することができ、それに応じて行動を適応させることができた。

視覚学習タスク

ハエが環境の異なる条件に応じて行動を変える様子を研究するために、視覚学習タスクをデザインしたんだ。このタスクでは、ハエを固定して、単純な視覚シーンに対する角度の向きをコントロールさせた。シーンは、円形のアリーナに表示された異なるパターンで構成されていた。

試行中、アリーナの二つの部分が不快な熱罰に関連付けられ、他の部分はそうではなかった。ハエの行動が測定され、特定のアリーナのエリアと不快な熱体験の間に持続的な関連が形成されたかどうかが調べられた。

トレーニング前、ハエはアリーナを探索しているのが観察された。しかし、熱罰を使ったトレーニング中、多くのハエは不快感に関連するエリアを避けることを学んだ。トレーニング後、あるハエは罰が存在しない時でもこれらのエリアを避け続けたけど、対照群のハエはそうした回避は見られなかった。

ハエの行動を追跡すると、行動に一貫したパターンが示された。複数の試行を通じて、特定のエリアと罰に関連付けられたハエは、安全なエリアへの好みが強く表れた。この好みを定量化するために、ハエが安全なエリアと危険なエリアでどのくらいの時間を過ごしたかを測るスコアを使ったんだ。

興味深いことに、方向を維持するニューロンがサイレンスされた場合、特定の遺伝子改変されたハエの行動には違いが見られた。罰を受けても、そのハエたちはトレーニング条件に関係なく特定のエリアを好む傾向を示した。この結果は、彼らの行動を駆動する異なる経路が、研究されている学習プロセスとは別に存在することをほのめかしている。

内部方向表現ダイナミクス

ハエの内部の方向表現がどのように変化するかを理解することは、彼らの学習プロセスに対する洞察を提供することができる。我々は、ハエの内部コンパスが視覚入力とどのように相互作用するかを説明するモデルを開発した。このモデルは、コンパスニューロンが方向感覚を保つ役割を強調している。

モデルは、ハエが視覚環境を探索する際に、脳内で表現される方向が感覚を通じて受け取った情報に応じて調整されると提案している。ハエがターンやサッカードを行うたびに、コンパスニューロンは活動パターンを変え、方向の一貫した内部表現を保つのを助けるんだ。

ハエが視覚シーンをナビゲートする時、脳内のシナプス接続のパターンは、視覚的手がかりからの情報が内部方向表現に影響を与えることを保証する。この学習プロセスは、視覚シーンの特徴がコンパス表現に反映され、ハエが移動しながら環境を理解するのに貢献している。

我々はコンピュータシミュレーションに基づいて予測を立て、実際のハエの内部表現が同様のダイナミクスを反映することを期待した。実験で本物のハエの行動を分析したところ、彼らの内部方向表現が予測通りに振る舞い、環境の視覚的特徴に応じた方向のジャンプも見られた。

行動戦略の開発

ハエが学習経験に基づいて行動を調整する様子をよりよく理解するために、彼らの行動を二つの異なる動きのパターン、つまり固定とサッカードの組み合わせとしてモデル化したんだ。固定はハエが一定の方向を維持する期間で、サッカードは方向の急激な変化を伴うものだ。

この行動を定量化することで、強化学習のフレームワークを開発することができた。このモデルは、ハエが探索中の経験に基づいて移動パターンを修正し、学習することでより固定化された目標指向の行動に繋がると提案している。

強化学習システムを使って、ハエが異なる進行方向での経験に基づいてどのように行動を調整するかをシミュレートすることができた。我々は、ハエが特定の方向ごとに行動する方法を学ぶ必要があるのではなく、異なる状況に応じた一般的な戦略を学ぶことができると主張した。目標表現を調整することで、ハエは過去の経験や現在のニーズに基づいて素早く応答を適応させることができた。

絡み合った学習プロセス

この研究の重要な側面は、ハエが環境をナビゲートする際の内部コンパスの向きと目標の向きの相互作用に関わっている。我々は、特定の経験に基づいてハエの行動を強化することで、時間の経過とともにその目標表現が変化する可能性を発見した。

ハエが環境を移動するにつれて、彼らが感知した内容のマッピングが進化し、目標表現の調整に影響を与えることが示唆されている。この相互作用は、強化された経験に基づいて行動戦略が適応し、ナビゲーションや学習が向上することを意味している。

このシステムの柔軟性は、ハエが周りからの情報を処理する方法を適応させ、進行中の経験に基づいて行動を更新できることを意味する。この適応性のおかげで、彼らはより効果的に学習し、不快な状況を避けながら報酬のある状況を見つけることができる。

要するに、これらの内部プロセスのマッピングと表現が、ハエが行動を適応する方法を形作っている。シミュレーション研究を通じて、これらの絡み合ったプロセスが個々のハエの学習結果の変動を引き起こす可能性があることを示した。彼らの戦略の効果は、学習プロセス全体を通じて内部表現がどれだけ整合しているかに依存していることが多かった。

洞察と影響

ハエがどのように学び、行動を適応させるかを研究することで得られた洞察は、彼らの内部システムがモジュラーであり、非常に構造化されていることを示唆している。この発見は、分散表現に依存する神経ネットワークモデルとは対照的で、それらはしばしば柔軟性に欠けるが、ハエの固定形式の行動ポリシーには適応性が見られる。

我々は、これらの学習システムの構造が、ハエが内部コンパスの向きと目標表現の間の一貫した関係を維持できることを可能にしていると提案する。こうすることで、彼らは効率よく世界をナビゲートし、プラスとマイナスの経験に基づいて素早く行動を適応させることができるんだ。

最終的には、ハエでこれらのプロセスがどのように機能するかを理解することで、他の動物の学習や行動を研究する際の幅広い影響を与えるかもしれない。似たようなシステムがどのように機能するか、また同じ原則が他の文脈に適用できるかを理解するのに役立つかもしれない。

動物がどのように環境と関わり、その行動を適応させるかを調査することで、学習プロセスを支配する根本的なメカニズムを解明できる。これらの行動に関与する神経回路のさらなる探索は、行動の柔軟性が学習とサバイバルの両方をどう形作るかについて貴重な情報を提供することができる。

結論

結論として、この研究はハエにおける内部表現と行動の動的な関係を強調する。方向と目標の学習の相互作用を通じて、ハエは環境をナビゲートし、行動を適応させることができる。この発見は、動物行動をより広く理解するためにこれらのプロセスを理解することの重要性を強調している。

将来の研究は、これらの洞察に基づいて、固定された行動ポリシーと柔軟な学習戦略が他の種の学習理解をどう高めるかを探ることができるだろう。動物王国全体の認知プロセスの理解を深めるために、さらなる探求が期待される。

オリジナルソース

タイトル: A neural circuit architecture for rapid behavioral flexibility in goal-directed navigation

概要: Anchoring goals to spatial representations enables flexible navigation in both animals and artificial agents. However, using this strategy can be challenging in novel environments, when both spatial and goal representations must be acquired quickly and simultaneously. Here, we propose a framework for how Drosophila use their internal representation of head direction to build a goal heading representation upon selective thermal reinforcement. We show that flies in a well-established operant visual learning paradigm use stochastically generated fixations and directed saccades to express heading preferences, and that compass neurons, which represent flies head direction, are required to modify these preferences based on reinforcement. We describe how flies ability to quickly map their surroundings and adapt their behavior to the rules of their environment may rest on a behavioral policy whose parameters are flexible but whose form and dependence on head direction and goal representations are genetically encoded in the modular structure of their circuits. Using a symmetric visual setting, which predictably alters the dynamics of the head direction system, enabled us to describe how interactions between the evolving representations of head direction and goal impact behavior. We show how a policy tethered to these two internal representations can facilitate rapid learning of new goal headings, drive more exploitative behavior about stronger goal headings, and ensure that separate learning processes involved in mapping the environment and forming goals within that environment remain consistent with one another. Many of the mechanisms we outline may be broadly relevant for rapidly adaptive behavior driven by internal representations.

著者: Ann M Hermundstad, C. Dan, R. Kappagantula, B. K. Hulse, V. Jayaraman

最終更新: 2024-01-15 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.08.18.456004

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.08.18.456004.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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