Vårt nervsystem kombinerar kontinuerligt ny information från våra sinnen med information som den har skaffat sig under hela livet. Många studier har visat att människor hanterar detta genom att integrera sina observationer med sina tidigare erfarenheter (föregångare) på ett sätt som ligger nära det statistiska optimala. Men man vet inte mycket om hur nervsystemet förvärvar eller lär sig tidigare erfarenheter. Här presenterar vi resultat från experiment där den underliggande fördelningen av mål platser i en uppskattning uppgift byttes, manipulera tidigare försökspersoner bör använda. Vår experimentella design gjorde det möjligt för oss att mäta ett ämnes utveckling innan de lärde sig. Vi bekräftar att genom omfattande övning ämnen lära sig rätt innan för uppgiften. Vi fann att ämnen kan snabbt lära sig medelvärdet av en ny tidigare medan variansen lärs långsammare och med en variabel inlärningshastighet. Dessutom fann vi att en Bayesiansk slutledningsmodell kunde förutsäga tidsförloppet för den observerade inlärningen samtidigt som den gav en intuitiv förklaring till resultaten. Bevisen tyder på att nervsystemet kontinuerligt uppdaterar sina föregångare för att möjliggöra ett effektivt beteende.
Dessutom kan det förklara lärande av den underliggande fördelningen av mål platser i en visuell uppskattning uppgift REF.
Learning Priors for Bayesian Computations in the Nervous System
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}