Новый подход к моделированию того, как мозг вычисляет субъективную ценность
В последние годы моделирование играет все более важную роль для понимания работы мозга в когнитивной, поведенческой и системной нейробиологии. Нейробиология принятия решений, в частности, значительно выиграла от применения экономических моделей предпочтений выбора к нейронным данным. Известно, что решения, принимаемые человеком, основываются на субъективных ценностях вариантов выбора. Однако сама по себе субъективная ценность является теоретической конструкцией и не поддается непосредственному наблюдению.
Поразительно, что различные теоретические модели, конкурирующие за объяснение того, как субъективные ценности присваиваются вариантам выбора, часто дают очень похожие поведенческие прогнозы, что представляет серьезную трудность для создания механистического, биологически правдоподобного объяснения принятия решений, основанного только на поведении.
Ученые захотели решить эту проблему и сравнили модели на нейронном уровне. В одном исследовании ученые собрали и применили 11 различных моделей субъективной оценки к выбору участников между различными лотереями. Так исследователи планировать определить модель, которая наилучшим образом отражает предпочтения каждого участника. В случае успеха это даст представление о реализации во время вычисления субъективной ценности, даже если различные модели параметрически идентифицируют общие области мозга как вычисляющие субъективную ценность.
Однако, несмотря на то, что различные модели лучше объясняли поведение на индивидуальном уровне, в среднем все они давали одинаковые прогнозы более чем в 90% решений. Сходство прогнозов особенно поразительно, учитывая, что модели делают совершенно разные предположения о лежащих в их основе процессах. Более того, трудности выбора модели не ограничиваются сферой принятия решений, основанных на ценностях, но возникают в различных областях поведенческих исследований, например, в области обучения, памяти и восприятия.
Информирование процесса выбора модели с помощью нейробиологических данных является одним из возможных решений этой проблемы. Ученые при использовании аналитического оборудования проверили возможность напрямую использовать мозговую активность для сравнения и выбора между конкурирующими теориями с аналогичными поведенческими прогнозами. Их гипотеза подтвердилась — сравнение моделей на нейронном уровне, анализирующем активность, кодирующую субъективную ценность, может обеспечить способ различения моделей, которые делают аналогичные поведенческие прогнозы.
