Сводка поведенческих данных в простом эксперименте по принятию решений на основе ценностей. A: Зарегистрированные умственные усилия (ось Y) отложены против разницы в зарегистрированных значениях вариантов (ось X) для всех испытаний (черный), испытаний с высокой достоверностью (синий) и испытаний с низкой достоверностью (красный) соответственно. B: Время принятия решения, тот же формат. C: Вероятность выбора первого варианта (ось Y) отображается в зависимости от разницы в значениях скрытых вариантов (ось X) для всех испытаний (черный), испытаний с высокой достоверностью (синий) и испытаний с низкой достоверностью (красный). ), соответственно. D: Зарегистрированная достоверность выбора (ось Y) отображается в зависимости от разницы в значениях скрытых вариантов (ось X) для всех испытаний (черный), испытаний с согласованными значениями (синий) и испытаний с несовместимыми значениями (красный) соответственно. Авторы и права: Бенон и др. (Природа Психология коммуникаций2024).
Нейробиологи и психологи десятилетиями пытались точно определить процессы, лежащие в основе принятия человеком решений. Хотя их усилия привели к многочисленным интересным открытиям, тонкости принятия сложных решений остаются плохо изученными.
Исследователи Парижского института мозга провели исследование, направленное на лучшее понимание того, как человеческий мозг распределяет свои ресурсы при принятии решений. Их статья, опубликованная в Психология коммуникацийпредставляет архитектуру, которая управляет онлайн-метакогнитивным контролем решений (oMCD), теоретической конструкцией, описывающей, почему и как мозг решает прекратить или продолжить обсуждение.
Прошлые исследования показали, что люди не всегда вкладывают максимум умственных усилий при принятии решений. Это может привести к различным широко документированным ошибкам и когнитивным искажениям (т. е. повторяющимся отклонениям от рационального мышления).
«Вопрос, лежащий в основе нашего исследования, заключается в следующем: что при принятии решения определяет количество умственных усилий, которые мы вкладываем в решения?» Жан Донизо, соавтор статьи, рассказал Medical Xpress.
«Предыдущие поведенческие исследования показали, что для определенных видов решений (так называемых «решений, основанных на фактических данных») это может быть сделано путем балансирования уверенности в принятии решения (которая имеет тенденцию возрастать с умственными усилиями) и затратами на умственные усилия. вызвал вопрос: может ли это работать для всех видов решений?»
Чтобы ответить на этот вопрос, исследователи должны сначала продемонстрировать, что политика контроля, основанная на доверии, в конечном итоге приводит к вложениям умственных усилий, напоминающим политику оптимального контроля, специфичную для различных типов решений. Это была одна из основных целей работы Донизо и ее коллег.
«Мы подходим к этой проблеме по-разному», — объяснил Донизо. «В контексте этого исследования мы фактически предоставили две линии доказательств. Первая по своей сути является теоретической. В частности, мы полагаемся на так называемые Марковские процессы принятия решений (MDP), чтобы продемонстрировать, что политика управления, основанная на доверии, является квазиоптимальной. для широкого класса решений».
Выявив нетривиальные количественные свойства политик доверительного контроля, исследователи решили определить, можно ли обнаружить эти свойства в эмпирических данных, собранных в экспериментах, в которых люди выполняли задачи по принятию решений. Свойства, которые они специально искали, включали трехстороннее взаимодействие между значениями различных вариантов, временем принятия решения и заявленной уверенностью в решении.
«Короче говоря, мы определили минимальную когнитивную архитектуру для квазиоптимального контроля принятия решений (с точки зрения количества вложенных усилий)», — сказал Донизо. «Важно, что эта архитектура может обобщать большинство, если не все, типы решений. Это означает, что единая мозговая система может управлять контролем принятия решений, независимо от типа решения».
Статья Донизо и ее сотрудников может проложить путь к дальнейшим нейробиологическим исследованиям, проверяющим эту гипотезу, потенциально проливая новый свет на основы принятия решений человеком.
«В наших следующих исследованиях мы попытаемся определить нейронную основу контроля принятия решений», — добавил Донизо. «Это будет включать в себя повторный анализ существующих нейровизуализационных и электрофизиологических данных, полученных в ходе решения различных задач, а также разработку новых нейробиологических экспериментов».
Больше информации:
Жюльетт Бенон и др., Метакогнитивный онлайн-контроль решений, Психология коммуникаций (2024). DOI: 10.1038/s44271-024-00071-у.
© 2024 Сеть Science X
Цитирование: Минимальная когнитивная архитектура воспроизводит контроль над процессами принятия решений человеком (2024 г., 14 мая), получено 14 мая 2024 г. с https://medicalxpress.com/news/2024-05-minimal-cognitive-architecture-human-decision.html.
Этот документ защищен авторским правом. За исключением любых добросовестных сделок в целях частного изучения или исследования, никакая часть не может быть воспроизведена без письменного разрешения. Содержимое предоставлено исключительно в информационных целях.
