Irgendwo hin gehen? So bringt dich dein Gehirn dorthin
Irgendwo hin gehen? So bringt dich dein Gehirn dorthin
Anonim

Jeder erfahrene Reisende weiß, dass Planung entscheidend ist, wenn Sie verpasste Flüge, verlorene Flüge oder Zeitverschwendung vermeiden möchten. Wir verlassen uns auf unser Gehirn, das uns hilft, mit Karten zu navigieren und Routen zu planen, um effizient zu entscheiden, welche Haltestellen uns ans Ziel bringen. Ein Computer könnte dies tun, indem er alle möglichen Konsequenzen einer einzelnen Bewegung entlang einer Route berechnet, aber leider verfügt unser Gehirn nicht über die gleiche rohe Rechenleistung. Stattdessen erfinden wir mentale Ebenen, um zu planen, wobei wir den höheren Ebenen als den einzelnen Schritten die größte Aufmerksamkeit schenken, so die Forscher von Google DeepMind und der University of Oxford.

„Im Grunde geht es darum zu verstehen, wie Menschen oder Tiere langfristige Entscheidungen treffen“, sagt Jan Balaguer, Ph.D. Student in Oxford und Mitglied von Google DeepMind, in einer Erklärung. „Wir sind daran interessiert, durch maschinelles Lernen Lösungen für schwierige Aufgaben und reale Probleme zu finden. Oft kann es hilfreich sein, sich von den Neurowissenschaften inspirieren zu lassen.“

Balaguer und seine Kollegen erstellten eine Karte für eine fiktive U-Bahn, um den sequentiellen Entscheidungsprozess des Gehirns zu entschlüsseln. Einen einzelnen Prozessschritt stellten die Forscher mit einer einzelnen Station dar, während verschiedenfarbige U-Bahn-Linien eine übergeordnete Schicht darstellten. 22 Studienteilnehmer schauten sich während des Trainings die Karte an und erhielten dann eine Zielstation als Ziel. Während sie herausfanden, wie man dorthin gelangt, bildeten die Forscher ihr Gehirn mit fMRT ab.

Das Team untersuchte insbesondere, wie die Teilnehmer ihre Aufmerksamkeit während der Aufgabe konzentrierten; ob auf einzelnen Stationen oder U-Bahnlinien insgesamt. Die Gehirnaktivität und Reaktionszeit der Teilnehmer stieg im Allgemeinen mit der Anzahl der Leitungswechsel zwischen Person und Zielstation und nicht mit der Anzahl der einzelnen Stationen dazwischen. Die Forscher verknüpften diese Art der Entscheidungsfindung mit dem dorsalen Teil des medialen präfrontalen Kortex, von dem bekannt ist, dass er bei höheren kognitiven Funktionen einschließlich Vorbereitung und Planung hilft. Sie stellten auch eine Aktivität im prämotorischen Kortex fest, der normalerweise mehr an der Ausführung realer oder imaginärer Handlungen beteiligt ist.

„Wir zeigen auf direktere und direktere Weise als frühere Studien, dass es hierarchische Repräsentationen gibt, die sich im Gehirn widerspiegeln“, sagte Balaguer.

Zusätzlich zu den mentalen Schichten zeigt die Forschung, dass es einige Gehirnregionen gibt, die aktiver sind, wenn die Teilnehmer ihren Zielen näher kommen. Studien haben zuvor gezeigt, dass der Hippocampus auf die Nähe zu einem Ziel reagiert, und Balaguers Studie unterstützt dies. Darüber hinaus identifizierten die Forscher den ventromedialen präfrontalen Kortex als ähnlich.

„Wir wollen sehen, wie das menschliche Gehirn Dinge wie hierarchische Strukturen implementiert, um intelligentere Algorithmen zu entwickeln“, schloss Balaguer. „Beim maschinellen Lernen kann eine hierarchische Darstellung für die Entscheidungsfindung hilfreich oder schädlich sein, je nachdem, ob Sie die richtige Hierarchie für die Implementierung auswählen.“

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