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计算模型根据生物的生命周期和周围环境计算其理想的学习率

来源:生活2024-11-01 09:50:20
导读 复杂性科学中心和圣菲研究所的研究人员开发了一个模型,用于计算生物体在周围环境中理想的学习速度。他们表示,生物体的理想学习速度取决于...

复杂性科学中心和圣菲研究所的研究人员开发了一个模型,用于计算生物体在周围环境中理想的学习速度。他们表示,生物体的理想学习速度取决于环境变化的速度及其生命周期。

每天醒来,我们都会面对一个不同的世界,并适应它。企业面临新的挑战和竞争对手,要么适应,要么破产。在生物学中,这是一个生存问题:从细菌到蓝鲸,每个生物都面临着适应不断变化的环境的挑战。

动物必须学会去哪里寻找营养丰富的食物,即使食物来源会随着季节变化。然而,学习需要时间和精力——学习太慢的生物会落后于环境变化,而学习太快的生物则会浪费精力去追踪毫无意义的波动。

新的数学模型定量回答了这个问题:在不断变化的世界中,生物体的最佳学习速度是多少?“关键的见解是,无论环境变化的速度如何,无论生物体改变其环境还是改变与环境的相互作用,理想的学习率都会以相同的方式增加。

CSH博士后EddieLee表示:“这表明一种可能构成各种生态系统学习基础的普遍现象。”

研究人员的模型设想了一种环境,它以特定的节奏在不同状态(如雨季和旱季)之间交替。生物体感知这种环境状态并记录下过去状态的记忆。但随着时间的推移,旧记忆的重要性会逐渐减弱,其速度决定了生物体的学习时间尺度。

学习变革的根源

最佳学习时间尺度是多少,才能最大程度地适应环境?该模型预测了一个普遍规律:学习时间尺度应该与环境时间尺度的平方根成比例。

例如,如果环境波动速度慢一倍,生物体的学习速度应降低1.4倍(2的平方根)。这个平方根缩放代表了学习速度过快和过慢之间的最佳折衷。重要的是,平方根关系表明,较长的记忆收益递减。

“该模型还模拟了生物体不仅被动学习,还能主动重塑其环境的能力——这种能力被称为生态位构建,”李说,他是CSH奥地利科学(FWF)的ESPRIT研究员。如果一个生物体拥有“稳定”能力,使其环境更加稳定,它就会获得进化优势。

然而,只有当生物体能够独享稳定环境带来的好处时,这种优势才会显现。如果搭便车的竞争对手也利用了稳定的生态位,生态位构建策略就会失败。

举个例子:海狸通过在河流中筑坝、建造稳定的池塘来积极塑造环境,为自己和其他物种提供栖息地。这种建筑为它们提供了显著的进化优势,因为它确保了稳定的食物供应和免受掠食者的伤害。然而,如果其他生物(如麝鼠或鱼)利用所创造栖息地的资源,这种优势就会减弱。

大型动物的代谢开销

最后,研究人员评估了学习能力与生命代谢成本(即身体的能量需求)之间的相互作用。他们预测,对于昆虫等体型较小、寿命较短的生物来说,学习和记忆的成本至关重要。相比之下,对于哺乳动物等体型较大、寿命较长的动物来说,学习成本与代谢成本相比微不足道。

这表明,小型、短命的生物拥有针对其环境的良​​好记忆。“相比之下,大型生物如大象拥有较长的记忆,但它们保留信息的具体时间可能更多地与非学习成本或其他类型的环境有关,例如社会群体,这些环境对认知提出了更高的要求,”李说。因此,嘲笑“跳蚤的良好记忆”可能并不完全合适。

新模型提供了一个定量框架,用于理解生物如何在不断变化的世界中平衡学习和其他生存需求之间的相互竞争。结果表明,最佳适应速度与环境变化速度和整个生物世界(从微生物到人类)的生物寿命相适应。

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