2014/12/26 知覚心理学：概要 • 日常生活のほとんどは，「探索→選択→認知→行動」の繰り返し知覚心理学６．知覚と行動ブレインサイエンスシリーズ17 「脳と運動」丹治順著共立出版視知覚の役割 – 「探索」と「選択」に関係する注意機能 – 物体「認知」を支える記憶（知識）システム – 「行動」と知覚の関係は？自分の移動（ロコモーション）に関する視覚からのフィードバック 1. 物体認知 – 対象物の認知 – 獲物や天敵のカテゴリー判断 2. 状況の把握 – 顔色をうかがう – レスポンデント条件付け移動にともない網膜上のイメージは変化する 3. 外界に対する適切な行動の支援 – 障害物をよけて歩く – 道具を使う光流動（Optical flow）視覚誘導性運動に障害のある患者の症例飛行時の光流動着陸時の光流動健常者右半球損傷患者の左手の動き健常者左半球損傷患者の右手の動き 1 2014/12/26 事前のプログラミングとオンラインの調整 Mohagheghi, Moraes, & Patla (2004) • 狭い路地を通ろうとすると，自然に肩を回す – 肩幅の1.3倍より狭いと肩を回旋する • 肩の回旋は，入り口の１ｍ手前から始まる • 入り口の幅にしたがい，回旋角度が変わる • 歩行中に障害物を発見してまたぐ • 前方の小さな障害物をまたいで歩く ① 高さの調節：Max Toe Elevation ② 歩数の調節：Horizontal Distance ③ これらの協調：Toe Clearance アプローチ中の視覚情報の有無が影響 • Toe Clearanceのデータ障害物の数歩手前でゴーグルを閉じるまたいでいる最中の視覚情報の有無は影響しない障害物の高さによらず見事に一定，後足の方が小さい結果のまとめ • どの条件でも，決してつまづかない • Max Toe Elevation – 障害物の数歩手前までに十分な情報を得ているアプローチ中，またいでいる最中の視覚情報の有無が影響 • 遮断により，踏切位置はより手前に，踏み越える高さは高く – 後からまたぐ足は影響を受けない » 後行する足の高さは事前に決定している – 障害物が高くなっても，いつも同じ余裕でまたぐ • （視覚入力がある場合）先行する足は22㎝，後行する足は15㎝ • ⇒事前に動作を計画するが，アプローチ中の視覚情報を基に微調整して，無駄なくなめらかに実行している 2 2014/12/26 ２）運動学習 1. 適応的運動学習 – 個々の運動を速やかに正確に行うことを学習 2. 連続的運動学習 – 複数の運動を組み立てて一連の滑らかな動作として行うことを学習３）適応的運動学習ぎこちない運動滑らかで素早い運動柔軟な運動 • 繰り返しにより学習が進む – 機械的な繰り返しではなく，多様な動作で繰り返し行うことが重要「繰り返しなき繰り返し」 • 協応構造：複数の構成要素が結合して，全体として働くシステムの構造 – ヒトの体は，多数の要素からなる複雑な供応構造をもつ • 制御が難しい • 多様な運動が可能 • 様々な補償が可能である適応的運動の例 Grip force-load force coupling 適応的運動学習：回転マウス学習実験参加者の課題：コンピュータマウスを操作して、画面上を動くターゲットにカーソルを合わせ続ける。ターゲットとカーソルの間の距離腕の持ち上げに合わせてグリップ力を調節している Imamizu (2010), Review セッションマウス操作に伴う計算 1. 目標軌道の計画： – 始点と終点を確認して，経路と速度を決定する – 作業座標は,空間（視覚）座標系 2. 座標変換：小脳：運動制御や学習に関係する – 目標軌道を身体座標系に変換する – 関節の角度や筋肉の長さ 3. 制御： – 身体座標系の値に基づき運動指令を決定するセッションの進行に伴うトラッキング誤差の推移 3 2014/12/26 新たな座標変換の学習誤差学習のモデル内部モデル（逆モデル）もともとの座標変換目標軌道（空間座標系）マウスによらない目標軌道と正しい運動指令の関数関係を学習目標軌道（身体座標系）マウスにより異なる新たな座標変換（空間座標における時間変化）（力量の時間変化）（もともとの座標変換に基づく）（実際の軌道）目標軌道と実際の軌道の誤差を計算閉ループ制御（ぎこちない）⇒開ループ制御（なめらか）内部モデル（逆モデル） • ある動作を行うために，どのような操作をすればよいかを表現する脳内のモデル（目標軌道を身体座標系に変換する変換関数） • 道具によって使い分けることができる外界からのフィードバックの時間遅れ伝達時間運動指令脳効果器動作・作用時間外界感覚器処理時間内部モデル（順モデル） • どのような操作をすれば，どのような結果が得られるかを表現する脳内のモデル（運動座標系の目標値から，運動結果を計算する変換関数）順モデル 4 2014/12/26 適切なモデルの選択 • 私たちは，これまでの経験から多数の道具や対象に関する順・逆モデルを獲得している逆モデルを利用して運動指令を出す順モデルが働くからびっくりする順モデルの働きを示す実験結果くすぐりーくすぐられ関係の操作 • どうして自分でくすぐるとくすぐったくないの？ – （仮説１）自分でくすぐろうとすると感覚入力経路が閉じられてしまうから – （仮説２）順モデルが働き，予想できてしまうから • 自己運動による感覚信号は，予測的に抑制される – 運動指令の遠心性コピーが予測器を通って感覚フィードバックの予測信号として出力され，実際の感覚フィードバック信号と相殺しあう⇒予測キャンセル仮説 • 眼球運動による視界のずれを知覚しない理由 – 眼には眼を⇒1.4眼 – 「わが身をつねって人の痛みを知れ」は不可 5