Estudio descifra el sorprendente enfoque que los ratones adoptan al aprender
Estudio descifra enfoque sorprendente de ratones al aprender
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Los neurocientíficos del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) estudiaron el comportamiento de los ratones en una situación de aprendizaje y recompensa, con el objetivo de enseñar a los ratones a girar una rueda hacia la izquierda o hacia la derecha para recibir una recompensa.
En la tarea, el lado recompensado cambiaba cada 15-25 giros.
El equipo se dio cuenta de que los ratones estaban utilizando más de una estrategia en cada “bloque” del juego.
Para desentrañar la estrategia que se estaba utilizando, el equipo utilizó un Modelo de Markov Oculto (HMM), que puede determinar computacionalmente cuándo un estado no visto está produciendo un resultado en comparación con otro estado no visto.
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El equipo tuvo que adaptar primero el HMM para explicar las transiciones de elección a lo largo de los bloques.
Las simulaciones computacionales del rendimiento de la tarea utilizando el “blockHMM” adaptado mostraron que el algoritmo es capaz de inferir los verdaderos estados ocultos de un agente artificial.
Los autores utilizaron esta técnica para demostrar que los ratones mezclaban persistentemente múltiples estrategias, logrando niveles variados de rendimiento. Desde MIT News Ver artículo completo
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