MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1162/jocn_a_00365

Медицинская библиотека · Journal of cognitive neuroscience · 2013

Assembling old tricks for new tasks: a neural model of instructional learning and control.

Huang Tsung-Ren, Hazy Thomas E, Herd Seth A, O'Reilly Randall C

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

We can learn from the wisdom of others to maximize success. However, it is unclear how humans take advice to flexibly adapt behavior. On the basis of data from neuroanatomy, neurophysiology, and neuroimaging, a biologically plausible model is developed to illustrate the neural mechanisms of learning from instructions. The model consists of two complementary learning pathways. The slow-learning parietal pathway carries out simple or habitual stimulus-response (S-R) mappings, whereas the fast-learning hippocampal pathway implements novel S-R rules. Specifically, the hippocampus can rapidly encode arbitrary S-R associations, and stimulus-cued responses are later recalled into the basal ganglia-gated pFC to bias response selection in the premotor and motor cortices. The interactions between the two model learning pathways explain how instructions can override habits and how automaticity can be achieved through motor consolidation.

Для цитирования: Huang Tsung-Ren, Hazy Thomas E, Herd Seth A, O'Reilly Randall C. Assembling old tricks for new tasks: a neural model of instructional learning and control.. Journal of cognitive neuroscience. 2013. DOI: 10.1162/jocn_a_00365.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.