prefrontal 皮質の不確実性の解像度

方法を友人の家に不慣れな近隣を通して見つけるか、または政治家候補で決定して、頭脳は適応で熟達しているかどうか。

それは不完全情報に基づいて決定をし、新しい情報に基づいてそれらの決定をアップデートできます。

高レベル処理に責任がある大脳皮質のそのような洗練された意志決定の性質は 「不完全に調査され、少しは Wako 吉田および科学技術の奈良の協会の Shin Ishii に従って」、理解されました。 ここでしかしニューロンの記事で、それらはそれらがどのように大脳皮質プロセス不確かな情報の異なった領域離れて悩むことを可能にし、意志決定にそれを統合する実験を記述します。

特に、目標は」。のか異なった皮層領域がどのように 「部分的に観察可能な意志決定問題解決で作用するか探索するために仮想当惑を通して主題の運行を分析することでした

「運行でここに調査されるそれのような、個人絶えず次の回転を決定するためのガイドとして彼/彼女の現在の位置に関して推定値を維持しなければなりません」それら書きました任せます、 「しかし議論の余地がなくアプリオリな情報がない時、この推定値は主題の確信によって最もよく表されます。 情報が観察によって得られると同時に、この確信はますます説得力をこめてなるかもしれませんでしたりまたは新しいものを支持して代わりに廃棄されるかもしれません。 これはいろいろ情報処理機能をもった機械によってまた採用される多くの実世界の動作のために適切の推定直観的な方法です。か。」、彼らは書きました。

彼らの実験では、研究者は最初にボランティアの主題にコンピューター生成 3D 「ワイヤーフレームの」当惑のレイアウトを教えました。 それから主題の頭脳は機能磁気共鳴を使用してスキャンされていたが、研究者は指定目的に方法をナビゲートするために主題が一連の決定をしたと同時に主題を 「当惑の異なった部品に置き」、大脳の皮層領域のアクティブ化を分析しました。 機能 MRI は頭脳領域で作業を反映する画像の血の流れに無害な磁場および電波を使用することを含みます。

重要なのは、吉田および Ishii はそのような調査に主要な障害を克服するのに主題の動きの洗練された統計的な確率的解析を使用しました。 障害は実験の間の主題の確信は明白に定めることができなかったことであること; 従って、それらの確信は頭脳機能に関連できませんでした。

ただし、研究者の主題の運行決定の統計分析はそれらが、主題があったか研究者に皮層領域が州の間にアクティブだった洞察力を与えるために 2 つの 「認識州」のどれに推論することを可能にしました。 1 つのそのような認識州はについての主題が当惑にあった、他は一組の 「オペラント」の州でした確信であり。 これらのオペラントの状態は 「進みますでしたまたはアップデートモード」はまたは 「再評価するか、またはバックトラックしますモードを」。

これらの州の間に実行中頭脳領域を分析して主題の大脳皮質の領域が 「心の変更にかかわった異なったプロセスの間にアクティブ」。だった Ishii 正確に示しましたおよび Yoshidi は 具体的には、研究者は 「確信維持」のプロセス前方の prefrontal 皮質と呼出される領域によって主に行われる 「が確信中間の prefrontal 皮質に」はプロセスを発生しますバックトラックしますことが分り。

「私達の結果 prefrontal 皮質の異なった領域の作業が不確実環境の意志決定にかかわる重大な計算のコンポーネントを反映するという証拠を」は完了しました研究者を提供します。 「これは複雑な現実の環境で重大であるために本当らしい意志決定に於いてのこれらの領域の提案された役割とよく合います。 私達はまた統計的なモデルベースの推論のユーティリティを説明し、空間的に個別の頭脳領域で表されるかもしれない輪郭を描く主タスクパラメータの回帰」完了しました。

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