「エラー関連の否定性によって」表される神経の計算機能への新しい洞察力

頭脳から出る微妙で、複雑な電気的信号を解読することは動作の下にある依然神秘的な神経のメカニズムに重要な洞察力をもたらしました。 主題の認識タスクの間の頭皮の電極のアレイによるかすかな頭脳のシグナルの記録によって、研究者は頭脳がタスクのコンポーネントに反応するときそれらが大きい正確さと正確に示すことを可能にする 「イベント関連の潜在性」を得ることができます (ERPs)。

「エラー関連の否定性」と呼出される 1 つのそのような陰謀的な ERP のシグナルは前方の cingulate の皮質と呼出される頭脳領域の作業と (ERN)、関連付けられます (ACC)。 ACC は認識タスクの要求の間に作動すると知られ関係者が正しい選択と比較される不正確な応答をした後 ERNs は普通より否定的です。 研究者は ERN が神経伝達物質のドーパミンによって決まるニューロン間のシグナリングの突然のすくいを反映することを信じます。 ずっと重大な問題は、けれども、丁度どのような処理の ERNs が ACC に反映するかです。 ERNs は頭脳が決定のエラーを検出するメカニズムを反映することを 1 つの理論が保持する間、エラーがちょうど 1 のケースである対立の処理を反映すること別の把握。

2005 年 8 月 18 日の記事、ボールダーでコロラド州の大学でミハエル J. フランクによっておよび同僚導かれるニューロンの問題、研究者で ERNs によって表される神経の計算機能に新しい洞察力を提供して下さい。 彼らは頭皮の電極を搭載するボランティアをワイヤーで縛り、 ERNs を測定することによって主題がビデオスクリーンの日本の文字のペアの間で選ぶように頼まれる間、処理の下にある ERNs を探索しました。 彼らはことができ、ボランティアに無意味であるまたは 「不正確な」選択 「ですとして研究者によって任意に染める訂正する」記号として日本の文字を使用しま。 1 つの記号または他を選択することを頼まれたとき正しい選択は赤い crossout の記号によるにこやかな表面そして不正確な選択によって明記されました。

従って、研究者は正確に ERNs が異なった実験状況の下にエラーに主題の反作用をどのように反映したか探索できます。 調査では、 「ERN の相対的なサイズ関係者が、陽性と比べて、陰性についての詳細を彼らの決定の結果」。が学ぶ程度を予測することがフランクおよび彼の同僚は分りました

ただし、陰謀的に、詳しい調査はまた 「陽性」および 「否定的な」学習者の ERNs の相違を見つけました。 前は正しい応答の選択でよく行う人々であり間違った 1 つを避けますより、後者は不正確な応答を避けることをよりよく学ぶ人です。 否定的な学習者、より大きい ERNs を見つけました、それを 「提案する示されていて従ってこれらの個人は影響されて、多くをからの、エラー学びます。 この概念はフィードバックの否定性がまた」。可能性としては彼らの間違いにより敏感にそれらをする神経のメカニズムを反映できる正帰還と比較される陰性にこれらの関係者で比較的より大きいべきであること強い予言をします ERN がまた対立の処理を反映するかもしれないし、効果を見つけたかどうかまたテストされる研究者。

彼らは対立の ERNs に対する全面的な効果を見つけなかったが決まった、 「斜めに学んでいる関係者によって対立の効果は明らかにされたことを結論を出しました。 肯定的な学習者は否定的な学習者が反対パターンを示した一方の間により 2 つの悪いオプション間の決定を失いなさい/失いなさい 2 つのよいオプション間の高対立の勝利/勝利決定に直面されたときより大きい ERNs がありました。

彼らはすなわち、否定的な刺激間で選択するとき」。否定的な補強の学習者がより大きい対立を経験するかもしれない一方、肯定的な (陰性と比較されて) フィードバックとの各々の前に準だった 2 つの刺激の間で選択するとき 「肯定的な補強の学習者がより大きい対立を経験するようであることを説明しました

「こうして、私達は ERN が誤り検出のメカニズムだけであるがこと」、無料配達郵便物および彼の同僚を完了したことを相対的な大きさが実際に関係者がエラーから学ぶ、そしてこと対立のインデクシングは特定の学習者が直面する決定の種類によって決まる程度を予測すること示します。

「ERN が正しい選択が決定の対立の指標をつけ、範囲を明白にするために」、は書いたより彼らの間違いからの多くを学ぶために関係者が偏られる程度を予測することをこれらの結果示します。

「一緒に取られて、私達の調査結果は補強の学習および意志決定に於いての ERN の役割で理論的な見通しの前進の方に貴重な抑制を」、完了されたフランクおよび彼の同僚提供します。 「最初に、私達の結果は誤り検出に於いての ERN のための役割を指す大きい文献に一貫していますが、これらの調査を越えて ERN がまたエラー修正を」。反映することを示すことを行きます

http://www.neuron.org/