코끼리는 결코 잊지 않지만 벼룩은 벼룩 수준의 집중력을 갖고 있는 이유

Complexity Science Hub와 Santa Fe Institute의 연구자들은 유기체가 주변 환경에서 이상적으로 얼마나 빨리 또는 느리게 학습해야 하는지 계산하는 모델을 개발했습니다. 그들은 유기체의 이상적인 학습 속도는 환경 변화의 속도와 수명 주기에 따라 달라진다고 말합니다.

매일 우리는 다른 세상에서 깨어나고, 그것에 적응합니다. 기업은 새로운 도전과 경쟁자에 직면하고, 적응하거나 파산합니다. 생물학에서 이는 생존의 문제입니다. 박테리아에서 흰긴수염고래에 이르기까지 모든 유기체는 끊임없이 변화하는 환경에 적응해야 하는 과제에 직면합니다. 동물은 계절에 따라 음식 공급원이 바뀌더라도 영양가 있는 음식을 어디에서 찾아야 할지 배워야 합니다. 그러나 학습에는 시간과 에너지가 필요합니다. 너무 느리게 학습하는 유기체는 환경 변화에 뒤처지고, 너무 빨리 학습하는 유기체는 무의미한 변동을 추적하려고 노력하는 데 노력을 낭비합니다.

새로운 수학적 모델은 변화하는 세상에서 유기체의 최적 학습 속도는 무엇인가라는 질문에 대한 정량적 답을 제공합니다. "중요한 통찰력은 이상적인 학습 속도가 유기체가 환경을 바꾸거나 환경과의 상호 작용을 변경하든 환경 변화의 속도와 관계없이 동일한 방식으로 증가한다는 것입니다. 이는 다양한 생태계에서 학습의 기초가 될 수 있는 일반화 가능한 현상을 시사합니다." CSH 포스트닥 에디 리가 말했습니다.

연구자들의 모델은 습한 계절과 건조한 계절과 같이 다른 상태가 번갈아 나타나는 환경을 특징적인 템포로 상상합니다. 유기체는 이 환경 상태를 감지하고 과거 상태에 대한 기억을 기록합니다. 하지만 오래된 기억은 시간이 지남에 따라 중요성이 감소하며, 유기체의 학습 시간 척도를 정의하는 속도로 감소합니다.

변화의 제곱근에서 배우기

환경에 대한 적응을 극대화하기 위한 최적의 학습 시간 척도는 무엇인가요? 이 모델은 보편적인 법칙을 예측한다. 학습 시간 척도는 환경 시간 척도의 제곱근으로 확장되어야 합니다.

예를 들어, 환경이 두 배 더 느리게 변동하면 유기체의 학습률은 1.4배(2의 제곱근) 감소해야 합니다. 이 제곱근 스케일링은 너무 빨리 학습하는 것과 너무 느리게 학습하는 것 사이의 최적의 절충안을 나타냅니다. 중요한 점은 제곱근 관계가 더 긴 기억에 대한 수익이 감소한다는 것을 나타낸다는 것입니다.

"이 모델은 수동적으로 학습하는 것이 아니라 적극적으로 환경을 재형성할 수 있는 유기체를 시뮬레이션합니다. 틈새 구성이라고 하는 능력입니다." CSH의 오스트리아 과학 기금(FWF) ESPRIT 펠로우인 Lee가 말했습니다. 유기체가 환경을 더 일정하게 만드는 "안정화" 능력을 가지고 있다면 진화적 우위를 얻습니다. 그러나 이러한 이점은 유기체가 안정적인 환경의 이점을 독점할 수 있는 경우에만 발생합니다. 무임승차 경쟁자도 안정화된 틈새를 악용하면 틈새 구성 전략이 무너집니다. 예를 들어 비버는 강에 댐을 쌓아 자신과 다른 종에게 서식지를 제공하는 안정적인 연못을 만들어 적극적으로 환경을 형성합니다. 이러한 구성은 일관된 식량 공급과 포식자로부터의 보호를 보장하므로 상당한 진화적 이점을 제공합니다. 그러나 사향쥐나 물고기와 같은 다른 유기체가 만들어진 서식지의 자원을 악용하면 이러한 이점이 감소할 수 있습니다.

대형 동물의 대사 오버헤드

마지막으로 연구자들은 학습 능력이 생존의 대사 비용, 즉 신체의 에너지 수요와 어떻게 상호 작용하는지 평가합니다. 그들은 곤충과 같은 작고 수명이 짧은 생물의 경우 학습과 기억 비용이 가장 중요하다고 예측합니다. 반면 포유류와 같은 크고 수명이 긴 동물의 경우 학습 비용은 대사 오버헤드에 비해 훨씬 적습니다.

이는 작고 수명이 짧은 유기체가 환경에 대한 기억력이 잘 조절되어 있다는 것을 예측합니다. "반대로 코끼리와 같은 더 큰 유기체는 기억력이 더 길지만, 정보를 얼마나 오랫동안 유지하는지는 비학습 비용이나 추가적인 인지적 요구를 부과하는 사회 집단과 같은 다른 유형의 환경과 더 관련이 있을 수 있습니다."라고 Lee는 말합니다. 따라서 잘 조절된 "벼룩의 기억력"을 비웃는 것은 전적으로 적절하지 않을 수 있습니다.

새로운 모델은 끊임없이 변화하는 세상에서 유기체가 학습과 다른 생존의 필수 요건의 경쟁적 요구를 어떻게 균형 잡는지 이해하기 위한 정량적 프레임워크를 제공합니다. 결과는 미생물에서 인간에 이르기까지 생물 세계에서 환경 변화의 속도와 유기체의 수명에 맞춰 조정된 최적의 적응 속도를 시사합니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241031124448.htm