В современных нейронных моделях принятия решений выбор рассматривается как двухэтапный процесс, начиная с "оценки" каждого рассматриваемого варианта и заканчивая "выбором" наилучшего варианта на основе их субъективных ценностей.
Однако мало что известно о действующих вычислительных механизмах на стадии отбора и их реализации в мозгу человека.
Здесь использовали дрейфующие диффузионные модели в сочетании с функциональной магнитно-резонансной томографией на основе моделей, эффективной связью и анализом многомерных моделей для характеристики нейро-вычислительной архитектуры решений, основанных на ценностях.
Обнаружили, что 2 ключевых дрейф-диффузии вычислений на этапе выбора, а именно:
интеграции и выбор считывания, привлечь различные районы мозга, с дорсолатеральной префронтальной коры интеграции решения значение сигнала, рассчитанного в вентомедиальной коры, и задней теменной коры считывания результатов выбора.
Результаты показывают, что эта префронтально-сортовая сеть действует в качестве осуществляющего поведенческий отбор с помощью распределенного процесса дрейфовой диффузии.
При заказе десерта из меню выбор между яблочным пирогом и клубничным пирогом зависит исключительно от субъективных величин, приписываемых каждой конфете: правильного ответа нет, только варианты, которые более или менее желательны в соответствии с ее субъективными предпочтениями.
Существующие модели экономического выбора предполагают, что решения, основанные на стоимости, включают в себя 2 отдельных этапа:
- агрегирование мотивационных признаков всех вариантов в субъективные значения, упорядоченные по общей шкале
- выбор варианта, связанного с наибольшей субъективной стоимостью.
Эти модели часто тривиально сводят стадию выбора к мгновенному решению проблемы максимизации.
В результате большинство нейробиологических исследований, посвященных ценностным ориентирам, были сосредоточены на описании системы оценки человеческого мозга.
Хотя эта работа дала убедительные доказательства связи между вентиляторно-медиальной префронтальной коры с оценкой, все еще мало знаем о вычислительных механизмах на стадии выбора и их реализации в человеческом мозге.
На алгоритмическом уровне выбор наиболее ценного варианта предполагает сравнение между альтернативами, которые преобразуют непрерывные субъективные сигналы значения в категориальный выбор.
В этом отношении ценностно-ориентированный отбор поразительно похож на модели дрейф-диффузи, которые интегрируют разницу между субъективными значениями вариантов в абстрактную переменную решения, дрейфующую от промежуточной начальной точки к 1 из 2 границ.
Каждая граница выступает в качестве порогового значения для принятия решения по варианту, так что результат решения зачитывается, когда переменная, определяющая решение, достигает одной из границ.
Поведенческий выбор с использованием DDM, таким образом, характеризуется двумя ключевыми расчетами:
временной интеграцией их входов и считыванием результатов выбора при достижении порога нейронной активности в одном из аккумуляторов.
DDM успешно фиксируют сложную взаимосвязь между вероятностью выбора и временем реакции в различных ценностно-ориентированных задач решения и могут быть реализованы в нейробиологически реалистичных нейросетей для выполнения ключевых вычислений.
Для ценностно-ориентированного отбора было предложено несколько теоретических нейронных архитектур, которые в целом делятся на две категории в зависимости от того, выполняются ли интеграция и считывание значений в различных нейронных популяциях.
Недавние нейровизуальные исследования выявили сеть мозга-кандидата, включая vmPFC, дорсолатеральной префронтальной коры (DLPFC) и задней теменной коры, связанные с вычислениями и сравнением значений.
Например, важное исследование показало, что активность кислорода в крови зависит от уровня кислорода (BOLD) в ряде областей мозга, включая DLPFC, PPC, дорсомедиальную префронтальную кору и переднюю изоляцию коррелирует с совокупной нейронной активностью, предсказанной DDMs.
Другое исследование сообщило, что кодировка разницы между ожидаемыми затратами и выгодами, используемая для построения стоимостно-ориентированного выбора, рассчитывается в ПФПР и что ПФХ отражает накопление этого сигнала разницы ПФХВ.
Тем не менее, точный характер вычислений, выполняемых в каждой из этих областей мозга остается труднодостижимой, особенно в отношении ключевых DDM-вычислений, потенциально выполняемых.
В данном исследовании исследовали, реализует ли отдельная область мозга, такая как DLPFC или vmPFC, ценностно-ориентированный отбор в качестве отдельного процесса дрейфовой диффузии, или выбор зависит от функционально специализированного, но пространственно распределенного множества областей мозга.
Реализующих ключевые вычисления дрифтерной диффузии, и взаимодействующих друг с другом в рамках масштабной функциональной сети.
Для этого объединили функциональную магнитно-резонансную томографию (ФМРТ) на основе DDM, эффективную связь и анализ многомерных моделей (MVPA) для определения нейро-вычислительной архитектуры ценностно-ориентированного отбора.
