脑学习肌肉运动的数学原理

一组生物医学工程师们开发出一个计算机模型，可以用来解释脑是如何区分已经学过的和需要学的运动技能。

来自约翰霍普金斯、麻省理工大学和西北大学的研究者们，在研究过程中发现所有人都表现出了相类似的“概率”学习模式，并通过这些模式开发、精细调控新的活动。

在这篇发表在《Nature  Neuroscience》杂志上的报告中，科学家们称他们的新工具可以用以教导如何学习新运动，为那些残疾或损伤病人提供一套物理治疗的方案。

指导此项研究的Reza  Shadmehr（约翰霍普金斯大学的生物医学工程教授）介绍说，计算机中的人工电脑与自然界中的大脑一样，部分受统计学上“概率”理论-贝叶斯数学的指导。

与传统的统计学分析不同，贝叶斯概率是一种主观的“观念”，衡量着学习者对一个未知结果的信念度。而这种理论如果应用到脑的工作上，就可解释为脑运用已知的知识来“预测”或“相信”将会发生的事情，并应用这个信息促成这些事件的发生。