【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院健康所李海研究員團(tuán)隊在決策元控制的計算建模研究中取得關(guān)鍵性進(jìn)展。相關(guān)研究成果發(fā)表在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的專業(yè)期刊Journal of Cognitive Neuroscience (JoCN) 上。
 

　　在日常生活中，人們經(jīng)常需要完成一系列決策以實現(xiàn)最終目標(biāo)。例如，在選擇餐廳時，我們首先決定目的地和路線，而就餐后的體驗會影響我們對餐廳的喜愛程度，進(jìn)而決定下一次的選擇偏好。然而，個體在進(jìn)行此類序貫決策時表現(xiàn)出顯著差異：有些人傾向于依賴習(xí)慣，選擇熟悉的選項；而另一些人則更靈活，會根據(jù)當(dāng)前信息和目標(biāo)動態(tài)調(diào)整選擇；更多的人則介于兩者之間。那么，習(xí)慣性和計劃性在序貫決策行為中的比重是如何決定的？這一問題是認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一，即決策元控制中的仲裁機(jī)制。
 

　　通過行為實驗和計算建模的方法，該研究揭示了：個體決策中習(xí)慣性策略(無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)，model-free reinforcement learning)與目的性策略(基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，model-based reinforcement learning)的權(quán)重由可用的工作記憶資源決定。研究團(tuán)隊提出了一種新型混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型(Hybrid-WM reinforcement learning model)，將工作記憶資源的有限性納入決策機(jī)制的計算框架中。相較于傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，該模型不僅能夠成功模擬任務(wù)負(fù)荷和延遲時間對決策行為的經(jīng)典影響，還能更精準(zhǔn)地擬合實驗數(shù)據(jù)。此外，該模型在獨(dú)立驗證數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)進(jìn)一步支持其廣泛適用性。
 

　　本研究量化了工作記憶資源有限性在決策元控制中的核心作用及計算機(jī)制，為理解序貫決策行為提供了全新視角。這一發(fā)現(xiàn)不僅對認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)研究具有重要意義，還為人機(jī)交互領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用帶來啟發(fā)。此外，提出的混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型為計算精神病學(xué)提供了新工具，有助于深入解析認(rèn)知障礙、精神障礙及神經(jīng)疾病患者在元控制機(jī)制中的缺陷，進(jìn)而為制定更精準(zhǔn)的診斷和干預(yù)策略提供理論依據(jù)。
 

　　該論文的第一作者為健康所碩士研究生左肇煜，通訊作者是李海研究員和楊立狀副研究員。本研究得到了國家自然科學(xué)基金、安徽省自然科學(xué)基金的支持。
 

計算機(jī)制原理圖