模拟大脑如何使复杂的决策
研究人员构建第一个综合模型,大脑神经元的行为当面对一个复杂的决策过程,以及它们如何适应和从错误中学习。
的数学模型,由剑桥大学的研究人员开发的,是第一个生物现实的过程中,不仅能够预测行为,而且神经活动。结果,报告《神经科学杂志》上,可以帮助了解强迫症的条件和成瘾帕金森病。
模型与实验数据对于一组广泛的任务,从简单的二元选择多步序贯决策。它准确地捕捉行为选择概率和预测选择逆转在一个实验中,复杂的决策的一个特点。
我们的决定可能提供即时的满足,但他们也有深远的影响,反过来依赖于其他几个操作我们已经取得或将在未来。麻烦的,我们中的大多数人是如何把潜在的长期影响的考虑一个特定的决定,以便我们做出最好的选择。
有两种主要类型的决策:mayo和基于目标。mayo决策的一个例子将是一个日常的上下班,每天通常是相同的。正如某些网站在电脑上进行缓存,从而他们下次加载更快,习惯是由“缓存”的某些行为,使他们成为几乎自动。
基于目标决定的一个例子将是一个交通事故或封闭道路的同样的通勤,迫使采用不同的路线。
“基于目标决定从神经学的角度要复杂得多,因为有如此多的更多的变量,它包括探索一套分支的未来可能的情况下,”论文的第一作者约翰内斯·弗里德里希博士说哥伦比亚大学的主持工作,博士后研究人员在剑桥的工程。“如果你想在你的日常交通绕道,你需要做一个单独的决定每一次你到达一个十字路口。”
mayo决策已经彻底研究了神经学家和相当容易理解它们是如何工作的在精神层面上。然而,基于目标决策背后的机制仍然是难以捉摸的。
弗里德里希和伴侣阿帕德博士,来自剑桥的工程部门,也建立了一个生物计算问题现实的解决方案。研究人员已经证明在数学上的神经元网络,如何适当地连接时,可以确定在特定情况下的最好的决定及其未来累积奖励。
“构建这些模型是困难的,因为所有可能的决策的模型计划在任何给定的点在这个过程中,生物和计算必须在一个合理的方式,”弗里德里希说。”,但这是一个了解大脑如何工作的重要组成部分,自做决定的能力对人类和动物都是这样一个核心竞争力。”
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研究人员还发现,基于目标决策,神经元的突触连接在一起需要“嵌入”的知识的情况下如何互相追随,根据所选择的行为,以及他们如何导致即时奖励。
至关重要的是,他们也能够在相同的模型如何适应和突触重塑自己根据什么或没有工作以前,以同样的方式,它一直在观察到人类和动物主题。
“通过结合规划和学习成一个连贯的模型中,我们已经取得了什么可能是迄今为止最全面的模型的复杂的决策,”弗里德里希说。“我也发现令人兴奋的是,大脑如何可能做它已经建议我们新的算法,可用于计算机来解决类似的任务,“阿帕德补充道。
模型可以用来帮助理解的一系列条件。例如,有证据表明选择性障碍在目标导向行为控制在强迫症患者,这迫使他们而不是依赖习惯。深入了解底层和受损的神经过程重要的决策也与自杀企图,成瘾和帕金森病。
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出版
弗里德里希·J,阿帕M。有目的的决策在当前神经元。神经科学杂志》上,发表于2016年2月3日。doi: 10.1523 / jneurosci.2854 - 15.2016
