전산 자동 학습 장치 (ALDM) 테스트 시스템의 네트워크를 사용하여 비 인간 영장류의 사회인지의 평가

이 기사의 전반적인 목표는 A LDM으로 알려진 자동화된 학습 장치를 사용하여 인간이 아닌 영장류의 사회적 인지를 연구하는 것입니다. 이것은 인클로저를 자유롭게 떠나 A LDM 테스트 장치에 들어갈 수 있는 RFID 마이크로칩이 장착된 원숭이를 사용하여 달성됩니다. RFID 마이크로칩 리더는 원숭이가 LDM 테스트 장치에 들어갈 때 원숭이의 숫자 ID를 캡처합니다.

그리고 테스트 프로그램은 인지 실험을 표시하고 어떤 동물이 LDM 테스트를 사용하는지, 그리고 적응 가능한 프로토콜이 실험자에게 사회적 분위기와 수행의 영향, 인지 테스트 중 사회적 영향 및 전달 사슬에서 행동의 문화적 진화에 대해 알려줄 수 있는 시기를 기록합니다. 이 결과는 인간이 아닌 영장류의 사회적 인지를 연구하기 위해 A LZM을 사용하는 것을 입증합니다. 우리는 새로운 프로토콜을 제시하고 인간이 아닌 영장류의 사회적 인지를 연구하게 되어 기쁩니다.

이 방법은 A LDM으로 알려진 원숭이를 위한 자동 학습 장치를 사용했습니다. 먼저 테스트 챔버를 준비하고, 테스트 챔버에 뒤쪽에 열거나 닫을 수 있는 슬라이딩 도어를 장착합니다. A LDM 장치의 후면 도어를 열어 인클로저에서 테스트 시스템에 액세스할 수 있도록 합니다.

테스트 챔버의 전면 패널에 7.3 x 7cm 뷰 포트와 두 개의 핸드 포트를 장착합니다. 각 핸드 포트 주위에 마이크로칩 리더에 연결된 안테나를 설치합니다. 안테나는 피사체의 RFIG ID를 캡처합니다.

각 테스트 챔버 앞에 19인치 정전식 터치스크린을 설치합니다. 터치스크린은 자극을 제시하고 정확도 및 응답 시간과 같은 응답 관련 변수를 기록하는 역할을 합니다. 테스트 프로그램을 실행하는 데 사용할 각 테스트 장치에 PC 컴퓨터를 연결합니다.

병렬 포트를 통해 식품 디스펜서를 PC 컴퓨터에 연결합니다. 이 디스펜서는 A LDM 원숭이 구역 내에 건조 밀 곡물을 전달합니다. 원숭이가 실험실에 들어가 핸드 포트를 통해 손을 뻗으면 컴퓨터는 개체를 인식하고 실험을 시작하고 반응을 기록합니다.

네트워크를 설정하려면 내부에 10A LDM 장치를 설치하고, 각 트레일러에 5개의 A LDM 장치가 있는 원숭이 우리에 연결된 8 x 4미터 트레일러 2개를 설치합니다. 각 LDM 테스트 장치를 IP 주소를 통해 액세스할 수 있는 고유한 제어 서버에 연결합니다. 테스트 프로그램은 각 시도 전에 서버에서 각 원숭이에 대한 정보를 업로드하고 각 시도가 끝날 때 서버에서 피험자의 텍스트 파일을 업데이트하도록 설계되어야 합니다.

A LDM 장치가 A LDM 클럭을 하루에 두 번 동기화하는지 확인합니다. 각 시험이 끝나면 다음 데이터를 텍스트 파일로 저장하십시오.file, 현재 테스트 프로그램의 날짜 및 시간 이름. A LDM 테스트 장치에 할당된 원숭이 이름 번호입니다.

테스트 수준, 올바른 행동 반응에 대해 1 개 또는 잘못된 응답에 대해 2 개를 훈련하거나 점수를 테스트합니다. 마지막으로 응답 시간입니다. 동물은 A LDM 시스템에 자유롭게 액세스할 수 있습니다.

이 패러다임은 컴퓨터화된 A LDM 테스트 동안 동물의 인지 능력에 대한 유효 상태의 원자가의 효과를 평가하는 데 사용됩니다. 시작하려면 8일 동안 각 컴퓨터에서 여러 방해 요소 중에서 목표 시각적 자극을 선택해야 하는 시각적 검색 작업을 설치합니다. 인클로저에서 각 개인이 나타내는 동작을 관찰하고 수동으로 기록하고 제어 서버 그룹과 동기화된 타이머를 사용하여 동작의 타이밍을 기록합니다.

인클로저에서 나타나는 행동은 그루밍과 같은 정서적으로 긍정적인 사회적 사건, 위협과 같은 정서적으로 부정적인 사회적 사건, 물체 조작과 같은 정서적으로 비사회적인 중립적 사건에 해당하는 세 가지 클러스터로 나뉩니다. 인클로저에서 행동 관찰 후 3분 이내에 얻은 시각적 검색 작업의 응답 시간을 분석하고, 행동 관찰 및 컴퓨터 데이터를 동기화하고, 이 프로토콜을 분석합니다. 습진은 컴퓨터화된 ILDM 테스트 중에 기록된 인지 능력에 대한 검색 컨텍스트와 다른 개인의 존재를 추론하는 것입니다.

이번에는 앱 평행사변형 다음에 화면 왼쪽 또는 오른쪽에 원에 대한 응답이 표시되는 작업을 설치합니다. 원숭이가 원하는 대로 테스트 시스템을 사용할 수 있도록 합니다. 따라서 여러 원숭이가 인접한 테스트 시스템을 사용할 수 있습니다.

컴퓨터는 어떤 개인이 어떤 시스템을 사용하는지 기록합니다. 테스트 프로그램이 각 개인의 성과와 시험의 사회적 맥락을 기록하는지 확인합니다. 예를 들어, 다른 A LDM 테스트 장치가 동시에 사용되고 모든 데이터가 수집될 때 어떤 원숭이가 사용되는지, 사회적 맥락에 따른 응답 시간의 차이를 분석합니다.

우리는 또한 이 패러다임을 사용하여 사회적으로 전달되는 정보의 진화를 연구할 수 있습니다. 먼저, 참가자들이 400밀리초 후에 흰색으로 구성된 4x4 그리드에서 무작위로 선택된 4개의 빨간색 사각형을 먼저 보고, 모든 빨간색 사각형을 흰색으로 변경하고, 참가자가 이전에 읽은 사각형을 만졌을 때 보상하는 간단한 기억 과제를 해결하도록 훈련합니다. 훈련이 끝나면 원숭이를 순서대로 테스트하고, 컴퓨터에 의해 무작위로 생성된 일련의 그리드를 첫 번째 원숭이에게 제시하고, 터치된 사각형을 사용하여 사슬의 다음 개체를 위한 자극을 생성하는 등의

전송 이벤트의 수에 따라 원숭이가 작업을 얼마나 성공적으로 수행하는지 확인합니다. 이 그림은 사회적, 긍정적, 부정적 또는 중립적 이벤트 직후의 시각적 검색 작업에서 평균 응답 시간을 보여 줍니다. 오차 막대는 여기에 표시된 대로 표준 편차를 나타냅니다.

위협과 같은 부정적 발렌트 행동에 따른 응답 시간은 그루밍과 같은 중립적이고 긍정적 발가적인 사회적 행동에 따른 응답 시간보다 현저히 느렸습니다. 이 연구는 사회적 분위기가 인지 테스트 중 성과에 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이 그림은 밈 응답 시간과 각 시도 중에 존재하는 동종의 수를 보여줍니다.

인접한 A LDM 테스트 단위에서 오차 막대는 표준 오차를 나타냅니다. 트레일러에 있는 개인의 수에 따라 응답 시간이 감소하며, 이는 유정 반응의 사회적 촉진 효과를 나타냅니다. 이 마지막 그림은 파란색 사각형으로 표시된 것처럼 전송 시험 중 성능 향상을 나타내지만 주황색 원으로 표시된 것과 같은 무작위 제어 조건에서는 그렇지 않습니다.

아바르는 표준 오차를 나타냅니다. 이 비디오를 시청한 후에는 인간이 아닌 영장류의 사회적 인지를 연구하기 위해 LDM 테스트 시스템을 사용하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다. 이러한 절차에 따라 이러한 방법을 사용하여 검색자 또는 소셜 네트워크 등과 같은 추가 질문에 답할 수 있습니다.