可变性可能是学习的一大优势

   感知的一个基本问题在于从非常多变的环境中过滤出相关信息。众所周知，视觉系统通过学习哪些信息是始终不变的来实现这一点。例如，即使人们的视角发生变化或者它穿着狗夹克，人们也总是能识别出狗。这种泛化过程提高了感知性能，被称为感知学习。以前并不清楚环境中的巨大变化如何影响这个学习过程。

   近日，德国科学家在一项针对人类受试者的研究中发现，许多变化的刺激不一定会使学习任务变得更加困难，可变性也可能是学习的一大优势，因为它可促进泛化。该研究还表明训练的类型可影响大脑的学习策略，同时影响大脑中学习发生的位置。相关成果发表在《当代生物学》杂志上。

   此前，人们一直以为变化的刺激会损害视觉学习。现在，德国灵长类动物研究中心—莱布尼茨灵长类动物研究所和欧洲神经科学研究所的科学家发现，这种可变性也可能是学习的一大优势，因为它可促进泛化，即将学到的行为应用于新刺激。

   新研究基于两个假设。在泛化策略中，学习依赖于那些忽略不重要刺激的神经元。在专业化策略中，学习通过与任务相关和无关的特征紧密匹配的神经元来实现。研究中有4组受试者接受了训练，以识别线条图案方向上的微小差异。相关任务是检测线条是否向顺时针或逆时针方向倾斜，在实验过程中，有两组训练中线条的行数会发生变化。

   人工神经网络训练程序的计算机模拟也证实了泛化策略的假设。这项研究表明，训练的类型可影响大脑的学习策略，因此也可能影响大脑中学习发生的位置。更多的训练变化意味着人们能更好地应对新的挑战。