Почему мы меняем свой выбор: секреты нейронной динамики в префронтальной коре

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Оффтопик

Как мы принимаем решения и насколько мы уверены в своем выборе? Этот вопрос интересует не только психологов, но и нейробиологов, которые изучают механизмы работы мозга. Недавно американские ученые провели уникальное исследование, в ходе которого они измеряли активность нейронов в префронтальной коре обезьян, выполняющих задачу по принятию решений. Они обнаружили, что динамика этих нейронов отражает степень уверенности обезьян в своем выборе и предсказывает, насколько они будут последовательны в своих действиях.

Автор: Bing image creator

Префронтальная кора — это часть мозга, которая отвечает за планирование, решение проблем, самоконтроль и другие высшие когнитивные функции. В этой области мозга существуют так называемые аттракторные сети — динамические сети нейронов, которые сходятся к определенным устойчивым состояниям активности. Эти состояния активности могут представлять различные варианты решений или действий, а переключение между ними может отражать процесс выбора.

Ученые использовали метод нейронной записи для измерения активности более 200 нейронов в префронтальной коре двух обезьян-макак, которые выполняли задачу по принятию решений. Задача заключалась в том, что обезьянам предлагались различные предложения по получению вознаграждения — капель жидкости. Предложения характеризовались размером вознаграждения (от 1 до 4 капель) и задержкой его получения (от 0 до 8 секунд). Обезьяны могли либо принять предложение, удерживая палку до тех пор, пока красная точка на экране не станет фиолетовой, либо отклонить его, отпуская палку раньше. Если обезьяна принимала предложение, то она получала указанное количество капель после указанной задержки. Если обезьяна отклоняла предложение, то на следующем испытании ей предлагалось новое случайное предложение.

Автор: Bing image creator

Ученые анализировали данные по поведению и активности нейронов обезьян и выявили несколько интересных закономерностей. Во-первых, они обнаружили, что обезьяны были более последовательны в своих решениях для очень хороших и очень плохих предложений, но менее последовательны для промежуточных предложений. Это означает, что обезьяны были более уверены в своем выборе, когда им предлагали большое вознаграждение без задержки или маленькое вознаграждение с большой задержкой. Во-вторых, они обнаружили, что скорость реакции обезьян также зависела от характеристик предложения: чем лучше было предложение, тем быстрее обезьяна принимала его, а чем хуже было предложение, тем быстрее обезьяна его отклоняла. В-третьих, они обнаружили, что активность нейронов в префронтальной коре отражала эти закономерности поведения. Анализ показал, что аттракторные сети в этой области мозга имели более крутые энергетические ландшафты вокруг состояний активности, соответствующих решениям, для предложений, которые приводили к более последовательным решениям. Это означает, что нейронная активность была более устойчива к шуму и возмущениям для таких предложений, а переключение между состояниями активности было более затруднено.

Эти результаты свидетельствуют о том, что динамика аттракторных сетей в префронтальной коре отражает степень уверенности в принятии решений и предсказывает последовательность поведения. Ученые предполагают, что такая динамика может быть общим механизмом для различных типов решений, включая социальные, моральные и экономические.

3 комментария

Добавить комментарий

1
Обожаю некоторых ученых. Заставлять бибизян кидать палки ради мутной бодяги по капельки. :)
Выбор — это иллюзия.
M
Это скорее ручка или рычаг, который нужно отпустить.
M
Предложения характеризовались размером вознаграждения (от 1 до 4 капель) и задержкой его получения (от 0 до 8 секунд).

Как я понял, было три варианта объема (2, 4, 6 капель) и три варианта задержки (1, 5, 10 секунд).

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

За границей суперкомпьютеров: квантовый процессор впервые решил верифицируемую задачу

В исследовании квантовых компьютеров существует проблема, связанная с подтверждением точности вычислений.Когда разработчики создают мощный квантовый процессор, они стремятся продемонстрировать...

Как замена белых ламп на янтарные делает ночи безопаснее для насекомых: опыт железных дорог ФРГ

Повсеместное использование искусственного освещения в ночные часы стало одним из основных факторов сокращения численности насекомых по всему миру. Ежегодно площадь освещенных территорий и...

Обзор двухдиапазонного гигабитного роутера MERCUSYS MR80X(V5)

MERCUSYS MR80X(V5) — это двухдиапазонная модель с поддержкой Wi-Fi 6, гигабитными портами и современными технологиями, которые обещают быстрый и надежный интернет в квартире, доме или...

Евро-3 вернулся: чем он опасен для автомобиля

Новость о возвращении на автозаправки топлива 3-го класса породила множество спекуляций вокруг использования устаревшего типа бензина. В этом небольшом материале мы попробуем разобраться,...

✦ ИИ  «Переноска чемодана»: простое упражнение с одной гирей, которое готовит спину к бытовым нагрузкам

Пакеты с продуктами, чемоданы и ребёнок на одной руке создают асимметричную нагрузку на тело. Suitcase Carry тренирует мышцы-стабилизаторы и учит спину справляться с такими ситуациями.

Дракон-летяга: как ящерица расправляет «крылья» из собственных рёбер и планирует на 60 метров между деревьями

На островах Юго-Восточной Азии и юге Индии живёт агамовая ящерица длиной сантиметров двадцать вместе с хвостом, которая по команде мозга разворачивает по бокам тела два ярких веера...