博文

目前显示的是 七月, 2008的博文

对新异事物选择的神经相关

图片
你是否愿意尝试新鲜事物?对于熟悉的事情,付出多少努力会得到多少回报是比较确定的。但对于陌生的事情,则很难估计付出后得到的回报。敢于尝试新鲜事物从长远的角度看是有利的,但对于个体来说如何克服不确定性而去尝试新鲜事物呢?这确实是个很有意思的问题。最近Neuron上的一篇文章讨论了这个问题。

研究者让被试从4幅图片中选择一幅,然后会按照一定的概率得到奖赏。图片中有些是已经看过的熟悉图片,而有些则是新出现的图片。随着实验过程被试会逐渐学习到每幅图片的奖赏概率。因此整个过程可以用一个时间差分的学习模型建模。简单地说,被试自己对图片奖赏的概率有一个评估Q,这决定了他选择哪幅图片。而图片当前的Q值是上一次选择时的Q值选择后的奖赏的积累。这样,整个实验过程就是不同图片Q值逐渐update的学习过程。通过学习模型,还可以计算出最初被试对熟悉图片和陌生图片的Q值的差异。不出所料,新异图片的Q值要大于熟悉图片,也就是说虽然新出现图片的奖赏概率是未知的,但被试仍然更偏向于选择新异的刺激。

根据学习的模型,在每一次选择后Q值得更新是基于选择与否的奖赏和选择之前的Q值之间的差异。研究中发现,这个差异项与负责奖赏有关的纹状体区域相关。进一步考虑个体差异,越偏好新异事物的被试的纹状体的激活水平越高。这些都说明与奖赏有关的机制与人类对未知事物的“非理性”的偏好是有很大的关系。

这篇文章的一个精彩之处在于首先使用模型来建模行为数据,再用模型的参数与大脑活动求相关。这种方式最近比较流行,而且可能更容易得到漂亮的结果。但是,这类牛文章通常基于强烈的先验假设,因此除了关注有限的区域,其它地方都忽略不计。在这篇文章中,除了纹状体,其他皮层区域会怎样呢?这里只关注与反应后的奖赏,而更早的知觉与注意过程可能也与新异选择的偏好有关。

原文: Wittmann, B., Daw, N., Seymour, B., Dolan, R., 2008. Striatal Activity Underlies Novelty-Based Choice in Humans. Neuron 58(6), 967-973. DOI