Flexible switching of feedback control mechanisms allows for learning of different task dynamics.
Flexible switching of feedback control mechanisms allows for learning of different task dynamics.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0054771
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Diedrichsen J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
White O;Diedrichsen J
为了产生熟练的动作，大脑灵活地适应不同的任务要求和运动环境。这种灵活性的基础是两种核心能力。首先，根据任务的不同，运动系统必须快速切换产生运动命令的方式以及在线纠正运动的方式，即在不同的（反馈）控制策略之间切换。其次，它还必须适应环境的变化，分别为不同的任务。在这里，我们证明这两种能力是相关的。在一个双手运动任务中，我们表明，参与者可以在两个反馈控制策略之间切换的运动的基础上，仅取决于一个静态的视觉提示。当这一线索表明，手控制单独的对象，反应力场扰动的每一个手臂是纯粹的单边。相比之下，当视觉提示指示共同控制的对象时，双手的反应是共享的。参与者还能够学习与视觉提示相关的不同力场。然而，这仅仅是当视觉提示与不同的反馈控制策略相关联时的情况。这些结果表明，当电机系统可以灵活地在不同的控制策略之间切换时，它也能够分别适应不同环境背景的动态。与此相反，视觉线索，不与不同的控制策略是不有效的学习不同的任务动态。
To produce skilled movements, the brain flexibly adapts to different task requirements and movement contexts. Two core abilities underlie this flexibility. First, depending on the task, the motor system must rapidly switch the way it produces motor commands and how it corrects movements online, i.e. it switches between different (feedback) control policies. Second, it must also adapt to environmental changes for different tasks separately. Here we show these two abilities are related. In a bimanual movement task, we show that participants can switch on a movement-by-movement basis between two feedback control policies, depending only on a static visual cue. When this cue indicates that the hands control separate objects, reactions to force field perturbations of each arm are purely unilateral. In contrast, when the visual cue indicates a commonly controlled object, reactions are shared across hands. Participants are also able to learn different force fields associated with a visual cue. This is however only the case when the visual cue is associated with different feedback control policies. These results indicate that when the motor system can flexibly switch between different control policies, it is also able to adapt separately to the dynamics of different environmental contexts. In contrast, visual cues that are not associated with different control policies are not effective for learning different task dynamics.
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通讯作者：
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