FRISSÍTÉS 2016.02.22. – A kutatás egyik szerzője, Dr. Lengyel Máté tájékoztatása alapján a „preferenciák megfordulását" a „döntések rugalmas megváltoztatására" cseréltem. Ebből kifolyólag a keretes szövegrészt, amely a preferenciák megfordulásának magyarázatáról szólt, töröltem. Ezenkívül pontosítottam a másik szerző intézményi hovatartozását, szintén az iránymutatás alapján.
Johannes Friedrich és Lengyel Máté megalkotta az első átfogó modelljét annak, hogyan viselkednek az agyunk idegsejtjei, amikor összetett döntést kell meghoznunk, továbbá hogy a hibáink alapján miként alkalmazkodnak, s miképpen tanulnak belőlük. A kutatási eredmények számos kóros állapot megértésében segíthetnek, és a számítógépes technológiában is érdekes fejleményeket várhatunk tőlük a jövőben.
A Cambridge-i Egyetemen folyó kutatásban kidolgozott matematikai modell az első biológiailag valószerű leképezése e folyamatnak – nemcsak a viselkedést jósolja meg, hanem a neuronok működését is modellálja. A tanulmányt a The Journal of Neuroscience-ben tették közzé.
A modellt feladatok széles körén tesztelték az egyszerű kétválasztásos döntésektől a többlépcsős komplex döntéshozatalig. Az eredményeket kísérleti adatokkal összevetve azt találták, hogy az algoritmus pontosan adja meg a választások valószínűségét, és előre megjósolja a döntések rugalmas megváltoztatását is, amely jelenség a bonyolult döntési helyzetek indikátora.
Némelyik döntésünk hatása azonnal érezhető, ám vannak olyanok is, amelyeknek messzemenő következményei vannak, és hatásuk számos egyéb múltbéli és/vagy jövőben elvégzendő cselekvésünktől függ. A nagyobb fejtörést mindenki számára a hosszú távon várható kimenetel megjóslása okozza.
A döntéseknek e kutatás sémájában két fő fajtája van: a megszokáson alapuló és a célirányos. Az elsőre jó példa az út kiválasztása a mindennapos ingázás során. Ahogy a számítógépünk eltárolja az egyes weboldalakat, hogy utána azok könnyen és gyorsan betöltődjenek, ugyanígy bizonyos viselkedéseket rögzítünk az agyunkban, és ezeket alkalmazva az ilyen helyzetekben a választásaink voltaképpen automatikussá válnak.
A célirányos döntést szemléltessük azzal a helyzettel, amikor az említett ingázás útvonalán útlezárással szembesülünk, ami másik út választására kényszerít bennünket. „A célirányos döntés neurobiológiai szempontból sokkal bonyolultabb, mert sokkal több benne a változó: célirányos döntéshez jövőbeli lehetőségek szerteágazó halmazait kell figyelembe vennünk.” – mondja a tanulmány első számú szerzője, Dr. Johannes Friedrich, a Columbia Egyetem munkatársa, aki a kutatást a Cambridge-i Egyetem Műszaki Tanszékén végezte posztdoktori ösztöndíjasként. „Ha el kell térnünk a megszokott napi útvonaltól, minden egyes kereszteződésnél külön döntéshozásra kényszerülünk.”
A megszokáson alapuló döntéseket az idegtudósok behatóan tanulmányozták, és nagyjából tudják is, hogyan működnek neurális szinten. Mindazonáltal a célirányos döntések mögött húzódó mechanizmust mind ez idáig homály fedte.
Most azonban Friedrichnek és Dr. Lengyel Máténak, aki szintén a tanszék munkatársa, sikerült megalkotnia egy biológiailag realisztikus megoldást erre a számítási problémára. A kutatók matematikai eszközökkel képezték le, hogy az idegrendszer miként választja ki az adott szituáció legjobb döntését, és hogyan összegzi annak jövőben várható pozitív hatásait. Az ilyenfajta modellek megszerkesztése roppant nehéz, mivel az algoritmusnak az összes lehetséges választást figyelembe kell vennie a művelet minden pillanatában, mindemellett biológiailag is meg kell felelnie a valóságos folyamatnak.
A kutatók arra is rájöttek, hogy a célirányos döntések meghozásához a neuronokat összekötő szinapszisoknak be kell ágyazniuk azt, hogy a helyzetek a választható döntések függvényében miként követik majd egymást, és hogy ezek a szituációk milyen esetben számítanak pozitív kimenetelűeknek.
És ami még kulcsfontosságú a munkájukban: a két kutató képes volt bemutatni ugyanezen modellen belül, hogy a szinapszisok miként alkalmazkodnak, és hogyan alakítják át saját magukat az alapján, hogy mi vált be és mi nem az előzőekben. A modell eljárása pedig megegyezik azzal, amit emberi és állati alanyokon ezzel kapcsolatban megfigyeltek.
„A tervezés és a tanulás koherens modellben való egyesítésével valószínűleg az eddigi legátfogóbb komplex döntéshozási modellt alkottuk meg” – jelentette ki Friedrich. „Jómagam azt is izgalmasnak találom, hogy az, hogy kitaláltuk, miként csinálja ezt az agyunk, azonnal olyan új algoritmusokat inspirált, amelyeket számítógépekben is felhasználhatunk a hasonló feladatok megoldására.” – tette hozzá Lengyel.
A modell kóros állapotok széles körének mélyebb megértését is elősegítheti. A kényszerbetegeknél például bizonyított, hogy a páciensek a célirányos viselkedési formák végrehajtásában döntéshozatali zavarral küzdenek, és emiatt hagyatkoznak inkább a megszokáson alapuló választásaikra. A csökkent döntéshozási képességet kapcsolatba hozták az öngyilkossági kísérletekkel, a függőséggel és a Parkinson-kórral is. A mögöttes neurális mechanizmusok beható megismerése segíthet gyógymódot lelni mindnyájuk állapotára.
Kövesd a blogot a Facebookon, hogy még több érdekes, eddig magyarul nem olvasható tudományos hírről értesülj!
Források:
http://www.cam.ac.uk/research/news/modelling-how-the-brain-makes-complex-decisions
Johannes Friedrich és Máté Lengyel: „Goal-Directed Decision Making with Spiking Neurons”, The Journal of Neuroscience (2016). DOI: 10.1523/JNEUROSCI.2854-15.2016
http://users.nber.org/~rosenbla/econ311/syllabus/summaries/prefreversals.pdf
