แบบจำลองคณิตศาสตร์ใหม่เผยกลไกการเรียนรู้ของสัตว์และการปรับตัวต่อสิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง
เมื่อวันที่ 1 พฤศจิกายน 2567 Sanjana Gajbhiye นักเขียนประจำเว็บไซต์ Earth.com รายงานเกี่ยวกับการศึกษาใหม่ที่ได้พัฒนาแบบจำลองคณิตศาสตร์เพื่อหาความเร็วในการเรียนรู้ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสิ่งมีชีวิตในโลกที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ งานวิจัยนี้ได้รับการพัฒนาโดยนักวิจัยจาก Complexity Science Hub (CSH) และสถาบัน Santa Fe Institute โดยแบบจำลองนี้นำเสนอแนวคิดเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการเรียนรู้ของสัตว์กับการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
อัตราการเรียนรู้ที่เหมาะสมกับสิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง
การศึกษาพบว่าอัตราการเรียนรู้ของสิ่งมีชีวิตควรปรับให้สอดคล้องกับอัตราการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อม ซึ่งหมายความว่าสิ่งมีชีวิตที่เรียนรู้ช้าเกินไปอาจไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมได้ทัน ในขณะที่สิ่งมีชีวิตที่เรียนรู้เร็วเกินไปอาจรับข้อมูลที่ไม่สำคัญเกินไป ทำให้เปลืองพลังงานโดยไม่จำเป็น
ตามคำกล่าวของ Eddie Lee นักวิจัยหลังปริญญาเอกจาก CSH เขาอธิบายว่า “อัตราการเรียนรู้ที่เหมาะสมจะเพิ่มขึ้นในลักษณะเดียวกัน ไม่ว่าจะเกิดการเปลี่ยนแปลงในสิ่งแวดล้อมเอง หรือสิ่งมีชีวิตปรับพฤติกรรมให้เข้ากับสิ่งแวดล้อม” การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าสิ่งมีชีวิตจำเป็นต้องรักษาความสมดุลระหว่างการเรียนรู้ที่เร็วและช้า เพื่อให้สามารถตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างเหมาะสม
ผลกระทบของความพยายามทางจิตใจและภาระทางเมตาบอลิซึม
งานวิจัยยังกล่าวถึงความสำคัญของ “ภาระทางจิตใจ” หรือปริมาณความพยายามทางจิตใจที่จำเป็นในการเรียนรู้และปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อม สิ่งมีชีวิตที่ต้องรับมือกับข้อมูลมากเกินไปอาจไม่สามารถแยกแยะข้อมูลที่สำคัญได้ดี ซึ่งแบบจำลองนี้ได้เสนอว่าอัตราการเรียนรู้ควรอยู่ในระดับที่เหมาะสมเพื่อไม่ให้สิ่งมีชีวิตรู้สึกท่วมท้นกับข้อมูลและช่วยให้พวกเขาสามารถจัดสรรทรัพยากรในการเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สำหรับต้นทุนด้านเมตาบอลิซึม งานวิจัยยังระบุว่าสิ่งมีชีวิตขนาดเล็กที่มีอายุสั้น เช่น แมลง ต้องคำนึงถึงต้นทุนการเรียนรู้และการจดจำที่สูงกว่า ในขณะที่สัตว์ขนาดใหญ่ที่มีอายุยืนยาว เช่น ช้าง จะมีต้นทุนเมตาบอลิซึมที่สำคัญมากกว่า แต่จะสามารถเก็บข้อมูลได้นานขึ้นเนื่องจากโครงสร้างสังคมหรือความต้องการทางปัญญาที่มากขึ้นในกลุ่มสังคมของมัน
บทเรียนสำคัญสำหรับการเรียนรู้ของมนุษย์
แม้ว่าการวิจัยนี้จะมุ่งเน้นไปที่สิ่งมีชีวิตอื่นๆ แต่หลักการที่ได้ยังมีความหมายสำคัญต่อการเรียนรู้ของมนุษย์ การทำความเข้าใจเกี่ยวกับความเร็วในการเรียนรู้ที่เหมาะสมนี้อาจช่วยให้นักการศึกษาและนักวิจัยออกแบบหลักสูตรหรือโปรแกรมการฝึกอบรมที่สอดคล้องกับการเรียนรู้ของนักเรียนและพนักงาน โดยหลีกเลี่ยงการทำให้พวกเขารู้สึกท่วมท้นกับข้อมูล นอกจากนี้ยังส่งเสริมการสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการพัฒนาองค์ความรู้และความคิดสร้างสรรค์ในระยะยาว
การสร้างช่องว่างที่มีประโยชน์กับสิ่งแวดล้อม
แบบจำลองนี้ยังกล่าวถึงแนวคิดที่เรียกว่า “การสร้างช่องว่าง” (Niche Construction) ซึ่งบางสิ่งมีชีวิต เช่น บีเวอร์ สามารถปรับสภาพแวดล้อมรอบตัวให้เกิดความได้เปรียบทางวิวัฒนาการได้ เช่น การสร้างเขื่อนที่ช่วยสร้างแหล่งน้ำที่มั่นคงและเป็นที่อยู่อาศัยให้กับตนเองและสิ่งมีชีวิตอื่นๆ อย่างไรก็ตาม การสร้างช่องว่างนี้จะให้ผลดีก็ต่อเมื่อประโยชน์ที่ได้ยังคงอยู่ภายในกลุ่มของสิ่งมีชีวิตนั้น หากสิ่งมีชีวิตอื่นเข้ามาใช้ประโยชน์จากช่องว่างที่สร้างขึ้น อาจทำให้กลยุทธ์นี้ไม่ประสบผลสำเร็จ
แบบจำลองคณิตศาสตร์ใหม่ ช่วยให้เข้าใจธรรมชาติของการปรับตัว
งานวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Proceedings of the Royal Society B Biological Sciences ซึ่งชี้ให้เห็นถึงกลไกเชิงปริมาณในการปรับตัวของสิ่งมีชีวิตในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการเรียนรู้และอายุขัยของสิ่งมีชีวิตต่างๆ ตั้งแต่จุลินทรีย์จนถึงมนุษย์
เครดิตภาพและข้อมูลจาก : earth.com
FOLLOW ME
MOST POPULAR
NEWS UPDATE
