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模擬大腦如何做出復雜的決定

研究人員已經建立了第一個綜合模型,該模型可以說明大腦神經元在面對復雜的決策過程時的行為方式,以及如何適應錯誤并從中學習。

由劍橋大學的研究人員開發的數學模型是該過程的第一個生物學現實描述,不僅能夠預測行為,而且能夠預測神經活動。該結果發表在《神經科學雜志》上,可以幫助理解強迫癥,成癮性帕金森氏病等疾病。

從簡單的二進制選擇到多步驟順序決策,該模型與實驗數據進行了比較廣泛的任務設置。它可以準確地捕獲行為選擇概率,并預測實驗中的選擇逆轉,這是復雜決策的標志。

我們的決定可能會立即帶來滿足感,但它們也可能產生深遠的影響,而這又取決于我們已經或將來將要采取的其他行動。我們大多數人面臨的問題是如何考慮特定決策的潛在長期影響,以便我們做出最佳選擇。

決策有兩種主要類型:基于習慣和基于目標。基于習慣的決定的一個例子是每天上下班,通常每天都一樣。正如某些網站被緩存在計算機上,以便下次訪問它們時加載得更快一樣,習慣是通過“緩存”某些行為而形成的,從而使它們實際上變成自動的。

基于目標的決策的一個例子是同一通勤期間的交通事故或道路封閉,迫使采用不同的路線。

該論文的第一作者,哥倫比亞大學的約翰內斯·弗里德里希博士說:“從神經學的角度來看,基于目標的決策要復雜得多,因為存在更多的變量-它涉及探索一組可能的未來情況。”由劍橋大學工程系的一名博士后研究員進行了這項工作。“如果您考慮在日常通勤中繞道行駛,則每次到達交叉路口時都需要做出單獨的決定。”

神經科學家已經對基于習慣的決策進行了徹底的研究,就其在神經層次上的工作方式而言,它已經被很好地理解了。但是,基于目標的決策背后的機制仍然難以捉摸。

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