エンドウ植物における連想学習のエビデンスの欠如

Lack of evidence for associative learning in pea plants.

• Kasey Markel

抄録

Gaglianoら（Learning by association in plants, 2016）は、エンドウ植物における連想学習を報告している。連想学習は長い間、動物のみが行う行動と考えられてきたため、この主張は特にニュース性が高く、興味深いものでした。実験では、植物はY字型の迷路の中で3日間、迷路の上部に扇風機とライトを取り付けて訓練された。訓練は、迷路の同じ腕か反対側の腕のどちらかから、一貫して光に先行する風で構成されています。植物の成長が迷路の2本のアームのどちらかを選択せざるを得ない場合、扇風機だけでは成長方向に影響を与えることができたが、訓練を受けていない植物の成長方向は扇風機の影響を受けなかった。しかし、彼らのプロトコールを再現しても同じ結果は得られず、このパラダイムシフト現象が主流に受け入れられる前に、さらなる検証と研究が必要であることが示された。この複製の試みでは、より大きなサンプルサイズと完全盲検分析を使用しました。

Gagliano et al. (Learning by association in plants, 2016) reported associative learning in pea plants. Associative learning has long been considered a behavior performed only by animals, making this claim particularly newsworthy and interesting. In the experiment, plants were trained in Y-shaped mazes for 3 days with fans and lights attached at the top of the maze. Training consisted of wind consistently preceding light from either the same or the opposite arm of the maze. When plant growth forced a decision between the two arms of the maze, fans alone were able to influence growth direction, whereas the growth direction of untrained plants was not affected by fans. However, a replication of their protocol failed to demonstrate the same result, calling for further verification and study before mainstream acceptance of this paradigm-shifting phenomenon. This replication attempt used a larger sample size and fully blinded analysis.

連想学習は、ほとんどの動物に見られる単純な学習能力であり、2つの異なる合図を結びつけることを伴う。例えば、パブロフの有名な実験では、犬は音と食べ物の到着を関連付けるように訓練され、最終的には音だけを聞いて唾液を出し始めました。植物も動物と同じように、複雑な行動をとることができます。金星ハエのトラップのスナップの葉やヒマワリの太陽追跡能力は、何世代にもわたって進化してきた環境の合図に対する本能的な反応の一例です。植物が一生の間に学習できるかどうかは、これまで不明のままであった。一握りの研究では、植物の連想学習を検証しているが、その中で最も説得力のある研究が2016年に発表された。この研究では、エンドウの植物は、ドッグフードの植物版である光と、パブロフの実験での音に相当する風という2つの信号にさらされた。犬が食べ物に反応して唾液を出すのと同じように、植物は本能的に光に向かって成長しますが、空気の流れは成長の方向に影響を与えません。植物はY字型の迷路の中で成長し、1つの特定の腕の彼らの'選択'は、学習された行動の'読み出し'として使用されました。この実験では、成長している植物を、同じ方向または反対方向からの風と光にさらすことによって訓練しました。植物が2本の腕の間で「選択」する時点になると、光がない状態で風にさらされました。このように、風は、風と光で訓練された植物を引きつけ、風と光で訓練された植物を遠ざけるようにして、訓練された植物が取る方向に影響を与えるように見えました。訓練を受けていない植物は影響を受けず、ランダムに選択したままであった。これらの観察結果は、植物における連想学習の最強の証拠であり、もしそれが本当ならば、科学的にも哲学的にも大きな意味を持つと解釈されました。そこでKasey Markelは、2016年の研究を再現することで、これらの知見を確認し、拡大することに着手した。トレーニング方法など、できるだけ多くの条件を同じにした。新しい実験では、より多くの植物を使用し、最も重要なことは、データを記録する人々が植物がどのように訓練されたかを知らないことを意味する「ブラインド」で行われたことである。これにより、研究者の期待が最終的な結果に影響を与えないことが保証されました。新しい研究では、連想学習の証拠は見つかりませんでしたが、完全に排除したわけではありませんでした。これは、最初の研究では、最初に使用された照明やファンの正確なモデルなど、実験の詳細が不明のままだったからである。この研究は、科学的な実験を再現することの重要性を示している。マーケル教授は、将来的には、この研究の結果が、植物は学習できるという仮説をさらに厳密に検証するための道を開くことを期待している。

Associative learning is a simple learning ability found in most animals, which involves linking together two different cues. For example, the dogs in Pavlov’s famous experiment were trained to associate sound with the arrival of food, and eventually started salivating upon hearing the sound alone. Plants, like animals, are capable of complex behaviors. The snapping leaves of a Venus fly trap or the sun-tracking abilities of sunflowers are examples of instinctive responses to environmental cues that have evolved over many generations. Whether or not plants can learn during their lifetimes has remained unknown. A handful of studies have tested for associative learning in plants, the most convincing of which was published in 2016. In this study, pea plants were exposed to two signals: light, the plant version of dog food, and wind, equivalent to the sound in Pavlov’s experiment. Just as dogs salivate in response to food, plants instinctively grow towards light, whereas air flow does not affect the direction of growth. The plants were grown inside Y-shaped mazes and their ‘selection’ of one particular arm was used as a ‘read-out’ of learned behavior. The experiments trained growing plants by exposing them to wind and light from either the same direction or opposite directions. Once the plants were at the point of ‘choosing’ between the two arms, they were exposed to wind in the absence of light. Wind by itself appeared to influence the direction the trained plants took, with wind attracting plants trained with wind and light together and repelling plants trained with wind and light apart. Untrained plants remained unaffected, making random selections. These observations were interpreted as the strongest evidence of associative learning in plants and if true would have great scientific and philosophical significance. Kasey Markel therefore set out to confirm and expand on these findings by replicating the 2016 study. As many conditions as possible were kept identical, such as the training regime. The new experiments also used more plants and, most importantly, were done ‘blind’ meaning the people recording the data did not know how the plants had been trained. This ensured the expectations of the researcher would not influence the final results. The new study found no evidence for associative learning, but did not rule it out altogether. This is because some experimental details in the first study remained unknown, such as the exact model of lights and fans originally used. This work demonstrates the importance of replicating scientific experiments. In the future, Markel hopes their results will pave the way for further, rigorous testing of the hypothesis that plants can learn.

© 2020, Markel.