Trots den enorma litteraturen om att nå beteenden saknar vi fortfarande en tydlig uppfattning om de motoriska kontrollprocesser som ligger till grund för dess utveckling hos spädbarn. Denna artikel bidrar till att överbrygga denna klyfta genom att föreslå en beräkningsmodell baserad på tre nyckelhypoteser: a) försöks- och terrorinlärningsprocesser driver den progressiva utvecklingen för att nå; b) styrning av rörelserna baserade på jämviktspunkter gör det möjligt för modellen att snabbt hitta den första ungefärliga lösningen på problemet med att få kontakt med målobjekten; c) begäran om precision för slutrörelser i närvaro av muskelbuller driver den progressiva förfiningen av det nånde beteendet. Modellens tester, baserade på en två graders frihet simulerad dynamisk arm, visar att den kan reproducera ett stort antal empiriska fynd, mest härrörande från longitudinella studier med barn: utvecklingsbanan för flera dynamiska och kinematiska variabler för att nå rörelser, tidsutvecklingen av subrörelser som utgör att nå, den progressiva utvecklingen av en klockformad hastighetsprofil, och utvecklingen av hanteringen av överflödiga grad av frihet. Modellen producerar också testerbara förutsägelser om flera av dessa fenomen. De flesta av dessa empiriska data har aldrig undersökts av tidigare beräkningsmodeller och, vilket är ännu viktigare, har aldrig redovisats av en unik modell. I detta avseende visar analysen av modellens funktion att alla dessa resultat i slutändan förklaras, ibland på oväntade sätt, av samma utvecklingsbana som uppstår ur samspelet mellan de tre nämnda hypoteserna: modellen lär sig först snabbt att utföra grova rörelser som garanterar en handkontakt med målet (en prestation med stort adaptivt värde), och förfinar sedan långsamt den detaljerade kontrollen av rörelsernas dynamiska aspekter för att öka noggrannheten.
I REF infördes en beräkningsmodell för hur man kan uppnå målen genom att integrera förstärkt inlärning, jämviktspunkter och minsta varians.
Integrating reinforcement learning, equilibrium points, and minimum variance to understand the development of reaching: A computational model.
{'venue': 'Psychological review', 'journal': 'Psychological review', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}