Как повлиять на процесс принятия решений. Объясняют исследователи Стэнфорда на примере обезьян
«Команда нейробиологов и инженеров в Стэнфорде разработала систему, которая может показать, как в человеческом мозге в реальном времени происходит процесс принятия решений, включая мыслительный процесс переключения между опциями до того, как человек делает окончательный выбор, - пишет веб-сайт университета.
Даже читая данный материал, вы можете несколько раз поменять решение о том, стоит ли продолжать чтение. Для внешнего наблюдателя результат очевиден: вы либо продолжите чтение, либо кликните на другую статью. Но о своих внутренних колебаниях при выборе решения будете знать только вы сами. Именно эти тайные колебания человека при выборе решения являются основной темой опубликованного на днях исследования.
Исследователи в Стэнфорде создали систему, которая читает и расшифровывает работу клеток мозга обезьяны, в то время как животных просят определить, двигаются ли анимированные точки влево или вправо. Система успешно выявила процесс принятия решения обезьянами в реальном времени, и исследователи в 80-90 % случаев заранее знали, какое следующее решение примет животное. В последующих экспериментах исследователи даже смогли повлиять на окончательное решение обезьян, манипулируя передвижениями точек.
По существу, большая часть когнитивных способностей человека - результат деятельности мозга, который открыто не отражается в поведении, поэтому, теперь можно определить и интерпретировать некоторые скрытые внутренние моменты мозговой деятельности.
Как правило, нейро-научные исследования методов принятия решений включают оценку средней деятельности популяций клеток мозга в сотнях испытаний. Однако в подобном процессе игнорируется сложность принятия одного решения и тот факт, что каждый случай принятия решений отличный. Так, множество факторов влияет на решение продолжить ли, например, чтение данного материала сегодня или отложить его на завтра, когда на тоже самое решение могут повлиять уже другие факторы. Когнитивные способности человека очень сложные, и при усреднении результатов серии испытаний упускаются важные детали, как мы делаем выбор.
Для экспериментов обезьянам вживили в мозг имплант, который мониторил деятельность 100-200 индивидуальных нейронов каждые 10 миллисекунд по мере того, как животным показывали цифровые точки на экране. Исследователи поместили имплант в дорсальную пред-двигательную область коры головного мозга (dorsal premotor cortex) и в основную двигательную область коры головного мозга (primary motor cortex), поскольку в предыдущих исследованиях было установлено, что мозговые сигналы их этих зон мозга выражают (convey) решения животных и их уверенность в данных решениях.
Каждое видео с движущимися точками на экране было уникальным и длилось менее двух секунд. Обезьяны принимали решение, двигались ли точки на экране вправо или влево. Если животное давало правильный ответ в нужное время, то получало вознаграждение в виде сока. Обезьяны ясно обозначали свой выбор, нажимая на правую или левую клавишу на экране.
Однако, в мозге обезьян процесс принятия решения был менее очевиден. Нейроны коммуницируют посредством быстрых всплесков шумовых электрических сигналов, которые происходят параллельно со шквалом другой активности в мозге. Но исследователи смогли легко предсказать выбор обезьян, основываясь на существующих исследованиях, проводимых в течение многих лет.
Исследователи усовершенствовали алгоритм, собирающий шумовые сигналы групп нейронов в дорсальной пред-двигательной области коры головного мозга и в основной двигательной области коры головного мозга и ретранслирующий их как «переменную выбора» (decision variable). Данная переменная описывает деятельность, происходящую в мозге до принятия решения в какую сторону двигаться. При помощи данного алгоритма можно расшифровать окончательное решение обезьяны задолго до того, как животное начнет движение конечностями.
Исследователи провели 3 эксперимента, которые позволили исключить некоторые общие модели принятия решений. По одной из таких моделей люди и животные принимают решения, основанные на совокупной сумме данных (evidence) во время попытки. Вместо этого, результаты экспериментов поддерживают альтернативную модель, согласно которой субъект, если он достаточно уверен в решении или достаточно времени над ним размышлял, будет меньше рассматривать новые данные.
Даже читая данный материал, вы можете несколько раз поменять решение о том, стоит ли продолжать чтение. Для внешнего наблюдателя результат очевиден: вы либо продолжите чтение, либо кликните на другую статью. Но о своих внутренних колебаниях при выборе решения будете знать только вы сами. Именно эти тайные колебания человека при выборе решения являются основной темой опубликованного на днях исследования.
Исследователи в Стэнфорде создали систему, которая читает и расшифровывает работу клеток мозга обезьяны, в то время как животных просят определить, двигаются ли анимированные точки влево или вправо. Система успешно выявила процесс принятия решения обезьянами в реальном времени, и исследователи в 80-90 % случаев заранее знали, какое следующее решение примет животное. В последующих экспериментах исследователи даже смогли повлиять на окончательное решение обезьян, манипулируя передвижениями точек.
По существу, большая часть когнитивных способностей человека - результат деятельности мозга, который открыто не отражается в поведении, поэтому, теперь можно определить и интерпретировать некоторые скрытые внутренние моменты мозговой деятельности.
Как правило, нейро-научные исследования методов принятия решений включают оценку средней деятельности популяций клеток мозга в сотнях испытаний. Однако в подобном процессе игнорируется сложность принятия одного решения и тот факт, что каждый случай принятия решений отличный. Так, множество факторов влияет на решение продолжить ли, например, чтение данного материала сегодня или отложить его на завтра, когда на тоже самое решение могут повлиять уже другие факторы. Когнитивные способности человека очень сложные, и при усреднении результатов серии испытаний упускаются важные детали, как мы делаем выбор.
Для экспериментов обезьянам вживили в мозг имплант, который мониторил деятельность 100-200 индивидуальных нейронов каждые 10 миллисекунд по мере того, как животным показывали цифровые точки на экране. Исследователи поместили имплант в дорсальную пред-двигательную область коры головного мозга (dorsal premotor cortex) и в основную двигательную область коры головного мозга (primary motor cortex), поскольку в предыдущих исследованиях было установлено, что мозговые сигналы их этих зон мозга выражают (convey) решения животных и их уверенность в данных решениях.
Каждое видео с движущимися точками на экране было уникальным и длилось менее двух секунд. Обезьяны принимали решение, двигались ли точки на экране вправо или влево. Если животное давало правильный ответ в нужное время, то получало вознаграждение в виде сока. Обезьяны ясно обозначали свой выбор, нажимая на правую или левую клавишу на экране.
Однако, в мозге обезьян процесс принятия решения был менее очевиден. Нейроны коммуницируют посредством быстрых всплесков шумовых электрических сигналов, которые происходят параллельно со шквалом другой активности в мозге. Но исследователи смогли легко предсказать выбор обезьян, основываясь на существующих исследованиях, проводимых в течение многих лет.
Исследователи усовершенствовали алгоритм, собирающий шумовые сигналы групп нейронов в дорсальной пред-двигательной области коры головного мозга и в основной двигательной области коры головного мозга и ретранслирующий их как «переменную выбора» (decision variable). Данная переменная описывает деятельность, происходящую в мозге до принятия решения в какую сторону двигаться. При помощи данного алгоритма можно расшифровать окончательное решение обезьяны задолго до того, как животное начнет движение конечностями.
Исследователи провели 3 эксперимента, которые позволили исключить некоторые общие модели принятия решений. По одной из таких моделей люди и животные принимают решения, основанные на совокупной сумме данных (evidence) во время попытки. Вместо этого, результаты экспериментов поддерживают альтернативную модель, согласно которой субъект, если он достаточно уверен в решении или достаточно времени над ним размышлял, будет меньше рассматривать новые данные.