Adaptation to gradual as compared with sudden visuo-motor distortions

Florian A. Kagerer · José L. Contreras-Vidal & George E. Stelmach（1997）.

如果视觉反馈与运动方向不一致，视觉-运动映射就会中断，但可以通过练习来更新。在这个实验中，受试者在视觉反馈旋转的条件下练习手臂的离散运动。在整个实验过程中，一组被暴露在视觉反馈旋转的10°阶跃增量下，总共达到90°，第二组在整个实验中进行90°视觉反馈旋转。第一组达到90°视觉反馈旋转后，其受试者比在90°视觉反馈旋转条件下持续练习的受试者表现得更快，空间误差更小，并且表现出更大的后效。结果表明，逐渐增加的反馈失真比突然出现的大幅度失真更能实现完全适应。

视觉引导的肢体运动的适应性

在视觉引导的肢体运动中，空间感知的目标方向被映射成驱动肢体朝预定方向运动的指令。如果视觉空间被人为旋转，视觉空间和运动空间之间的这种映射是不合适的。

在这种情况下，运动最初变得无序，运动路径不规则。运动最初是沿着视觉感知目标的方向开始的，但随着视觉反馈和所执行动作之间缺乏对应关系变得明显，并且受试者开始更新视觉-运动映射图，运动中会进行修正（Cunningham 1989）。经过实践，最初不稳定的运动路径演变成螺旋形和半圆形，最终以直线的形式到达目标（Cunningham和Vardi 1990；Roby Brami和Burnod 1995）。在上一次试验中，对旋转偏差的估计似乎会导致在下一次试验开始时保留的感觉运动图上的校正因子进行更新。

这种适应性过程是基于随着时间的推移而发生的空间内部视觉和运动表现之间映射的更新。 

问题

与突然旋转90°相比，视觉反馈旋转从0°逐渐增加到90°如何影响视觉-运动 map（一种内部模型）的适应。

中枢神经系统（CNS）利用感觉反馈来更新肢体与环境相互作用的内部模型。随着中枢神经系统适应新的环境，控制策略的重点从反馈转向前馈控制，因此不需要在线校正。

假设

假设视觉反馈旋转的逐渐变化允许系统根据先前学习的信息（例如，在视觉反馈旋转之前获得的）来估计只需要在视觉-运动 map中进行小更新的小旋转运动校正，而反馈旋转的突然大变化最初需要在视觉-运动空间中搜索，以最小化相对于所需内部模型参数的性能误差。

根据这一假设，与突然的90°失真相比，视觉反馈逐渐增加的失真将允许更好地更新内部模型。我们也期望当视觉反馈旋转在适应后突然消失时，前者有更大的后效（运动路径反映了练习中发现的偏差）。

实验

实验设计

受试者用右手拿着笔在数字化平板电脑上向四个不同的目标方向进行手臂水平运动，这些方向在他们面前的电脑屏幕上一次出现一个（图2A）。在视觉反馈逆时针旋转90°的情况下，水平平板上从身体向左的移动产生垂直屏幕上光标的左下移动；类似地，旋转10°需要相对于显示的光标移动的较小移动方向的改变。受试者被要求以最快的速度直达目标。每次试验后立即反馈运动时间。

实验过程包括11个区块：一个初始区块40个运动，目标位于45°、135°、225°和335°的四个目标（每个目标方向10个移动），作为基线条件（正常视觉反馈）。10个区块60个运动（每个目标方向15个）作为练习条件（旋转视觉反馈）。适应后，在基线条件下进行16次运动（每个目标方向4次）以测试后效；每组有两名受试者只进行4次运动（每个目标方向一次）。四个靶点的出现顺序是随机的，但每个靶点出现的次数相同。其中一组从第一个练习区开始有90°的视觉反馈旋转（S：突然发生组），而第二组的视觉反馈旋转以10°增量呈块状单调增加，直到旋转达到90°（G：逐渐发生组）。

实验结果

在基线条件下，两组之间没有统计学上的显著差异。在实际情况下，两组表现出相当不同的性能曲线。

突然出现的情况导致运动直线度严重中断，逐渐出现的情况几乎没有破坏被试在整个扭曲范围内的表现。

RMSE的增加与试验次数呈显著相关，说明转化难度增加。尽管S组的性能曲线接近G组的性能曲线，但两组在90°旋转条件下表现出明显的差异（图1B中最后两个阴影块）。在RMSE、MT和IDE方面，G组被试的表现优于S组。

图1 两组的性能曲线。

A 在视觉空间失真逐渐增加（G组：细线）和突然出现（S组：粗线）导致的持续较大的均方根误差（RMSE）条件下，用空间误差测量的最小性能干扰。。前10次试验显示了基线性能。x轴上的每个较长的记号都标志着一个block的开始，这意味着G组增加了10°，而S组的视觉反馈旋转总是相同的90°。图右侧的空箭头表示后效，S组比G组更不明显。最后120个练习动作（合并到所示的30个试验中），两组都暴露在90°反馈旋转中。C、 D 两组在最后两个练习block中对IDE和MT的表现。

假设被试使用弯曲路径运动策略，而不是使用“直线路径校正”，如果一个运动开始于偏离方向，其RMSE可能会更大。

由于后效通常是非常短暂和迅速消散的，作者比较了RMSE和IDE只针对每组的前四个练习后动作（基线状态）。图2D中两组都表现出后效，并开始朝着旋转反馈的方向移动。t检验显示，在正常视觉反馈下，G组在训练后表现的RMSE和IDE显著高于S组（表1）。

图2 每组被试的运动路径；显示了一个block的前四个试验。显示起始位置（HP）和目标（T）。被试从起始位置开始，移动到监视器上显示的目标（1×1cm）。

左栏：A组 基线成绩，B组 10°视觉反馈旋转下的成绩，C组 90°视觉反馈旋转下的成绩（最后一个区块）。可变性很小，90°条件下的曲率略高于基线性能。

右栏：A组 基线成绩，B组 90°视觉反馈旋转下的成绩（第一个练习区块），C组 90°视觉反馈旋转成绩（最后一个区块）。D组 逐渐练习后的后效比突然发生更明显，这表明G组的视觉-运动map更为详细。

结论

这些结果表明，与突然出现的大失真相比，逐渐增加的视觉反馈旋转允许更完全地适应这种失真，并且在性能上的干扰最小。由于失真的增加是逐步增加的，人们可以说，被试预期每一个新的区块都会发生变化。然而，在实验结束时，G组的所有被试都报告说，除了在后效试验期间，他们没有注意到任何系统性变化。