Inlärning förstås ofta som en organisms gradvis förvärv av sambandet mellan en given sensorisk stimulans och korrekt motorisk respons. Mathematically, detta motsvarar att regressera en kartläggning mellan uppsättningen observationer och uppsättningen av åtgärder. Nyligen har det dock visat sig både i kognitiv och motorisk neurovetenskap att människor inte bara kan lära sig särskilda stimulans-respons kartläggningar, men också kan extrahera abstrakta strukturella invarianter som underlättar generalisering till nya uppgifter. Här visar vi hur sådan strukturinlärning kan öka underlättandet i en sensorimotorisk förening uppgift som utförs av mänskliga ämnen. Med hjälp av regressions- och förstärkningsmodeller visar vi att den observerade förenklingen inte kan förklaras av dessa grundläggande modeller av inlärningsstimulans-respons-föreningar. Vi visar dock att de observerade uppgifterna kan förklaras med en hierarkisk Bayesiansk modell som utför strukturinlärning. I linje med tidigare resultat från kognitiva uppgifter tyder detta på att hierarkiska Bayesianska slutsatser kan utgöra en gemensam ram för att förklara både inlärningen av specifika stimulans-respons-föreningar och inlärningen av abstrakta strukturer som delas av olika uppgiftsmiljöer.
Slutligen, REF diskutera hur Bayesian modellering kan användas för att förklara experimentella data från kognitiv och motorisk neurovetenskap som stöder idén om strukturinlärning hos människor, ett koncept som mycket liknar den av parameteriserade färdigheter.
Structure Learning in a Sensorimotor Association Task
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}