Tierentscheidungen: Wie Bewegung Entscheidungen beeinflusst
Eine Studie zeigt, wie Tiere schnelle Entscheidungen treffen, während sie sich bewegen.
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Inhaltsverzeichnis
Tiere müssen oft Entscheidungen treffen, während sie sich bewegen, wie zum Beispiel wo sie Futter finden oder wo sie Schutz suchen. Dabei aktualisieren sie ständig ihr Verständnis von ihrer Umgebung und wie sie sich daraufhin bewegen. Neuere Studien haben gezeigt, dass dieser Entscheidungsprozess nicht einfach ist. Es gibt eine Wechselwirkung zwischen den Optionen, die Tiere wahrnehmen, und der Art und Weise, wie sie sich bewegen. Das führt zu einem Feedback-Loop, bei dem ihre Bewegungen ihre Wahrnehmung der verfügbaren Optionen ändern können.
Forscher haben ein einfaches Modell entwickelt, um diesen Prozess näher zu betrachten. Sie fanden heraus, dass die Art und Weise, wie Tiere die Richtung ändern, als eine Reihe von Verzweigungspfaden gesehen werden kann, wie ein Baum mit vielen Ästen. Diese Äste repräsentieren die verschiedenen Entscheidungen, die Tiere in einem bestimmten Moment treffen können. Das Modell hilft zu erklären, warum diese Pfade plötzlich erscheinen und wie sie mit dem Denken der Tiere über ihre Umgebung zusammenhängen.
Mit diesem Modell konnten Wissenschaftler Muster in der Tierbewegung mit den zugrunde liegenden Gehirnfunktionen, die an der Entscheidungsfindung beteiligt sind, verknüpfen. Sie konzentrierten sich darauf, wie bestimmte Gehirnaktivitäten lokale Erregung und längerfristige Hemmung innerhalb neuronaler Netzwerke erzeugen, die eine entscheidende Rolle dabei spielen, wie Tiere Richtungen wählen, basierend auf den Zielen, die sie in ihrer Umgebung identifizieren.
Entscheidungsfindung bei Tieren
Wenn Tiere mehreren Zielen in ihrer Umgebung begegnen, müssen sie oft schnell Entscheidungen treffen. Das kann bedeuten, dass sie entscheiden müssen, welchen Futterplatz sie ansteuern oder wo sie Schutz finden. Die Herausforderung dabei ist, dass das Gehirn des Tieres diese Optionen schnell verarbeiten muss, und die Entscheidungen oft getroffen werden, während sie sich bewegen.
Experimente mit verschiedenen Tieren, darunter Obstfliegen, Heuschrecken und Zebrafische, haben gezeigt, dass sie oft komplexe Entscheidungen in kleinere, handhabbare binäre Entscheidungen vereinfachen. Das bedeutet, dass sie anstatt alle möglichen Optionen gleichzeitig zu bewerten, sich darauf konzentrieren, zwei Optionen nacheinander zu wählen. Diese Methode führt zu plötzlichen Richtungsänderungen, während sie sich verschiedenen Zielen nähern.
Das Modell zur Verständnis der Entscheidungsfindung
Die Forscher haben ein Modell erstellt, um diesen Entscheidungsprozess zu simulieren. Sie stellten die Aktivität des Gehirns als ein System von Spins dar, die man sich wie winzige Magneten vorstellen kann, die in verschiedene Richtungen zeigen können. Jeder Spin entspricht der Wahrnehmung eines bestimmten Ziels durch ein Tier. Das Modell verwendet sowohl positives Feedback für ähnliche Richtungen als auch negatives Feedback für entgegengesetzte Richtungen.
Einfach gesagt, wenn die Spins sich ausrichten, wird die Entscheidung, sich in diese Richtung zu bewegen, stärker. Wenn sie sich entgegenstehen, wird die Entscheidung schwächer. Dieses Zusammenspiel schafft spezifische Momente, in denen die Bewegung des Tieres abrupt die Richtung ändern kann, was die plötzlichen Entscheidungen widerspiegelt, die sie treffen.
Verzweigungspunkte in der Bewegung
Während Tiere sich bewegen und Entscheidungen treffen, erreichen sie sogenannte Verzweigungspunkte. Diese Punkte sind entscheidende Momente, in denen der aktuelle Weg instabil wird und mehrere potenzielle neue Wege entstehen können. Das Modell legt nahe, dass das Tier in diesem Moment besonders empfindlich auf kleine Unterschiede zwischen den Zielen reagiert, die es in Betracht zieht.
Die Forschung hat gezeigt, dass viele dieser Verzweigungspunkte tendenziell entlang bestimmter Kurven ausgerichtet sind, die als Verzweigungskurven bekannt sind. Diese Kurven können die allgemeine Richtung und Form der Wege bestimmen, die Tiere bei ihren Entscheidungen nehmen. Interessanterweise ist die Anordnung dieser Kurven entscheidend dafür, wie Tiere sich in ihrer Bewegung verzweigen werden.
Der Einfluss der Raumpresentation
Die Art und Weise, wie Tiere Raum wahrnehmen, spielt ebenfalls eine wichtige Rolle in ihrer Entscheidungsfindung. Die Studie zeigte, dass die Verwendung einer nicht-standardisierten Raumpresentation-bei der Abstände und Winkel nicht euklidisch sind-den Entscheidungsprozess vereinfachen kann. Das bedeutet, dass wenn Tiere über ihre Umgebung nachdenken, ohne dass es streng „flach“ ist, das zu weniger Verzweigungspunkten und schnelleren Entscheidungen führen kann.
Zum Beispiel könnten Tiere in der Lage sein, eine unendliche Anzahl von Entscheidungspunkten auf nur einige zu reduzieren, indem sie ihre Umgebung anders interpretieren. Das kann ihnen helfen, zu vermeiden, dass sie in einem komplexen Entscheidungsprozess stecken bleiben und führt dazu, dass sie effizientere Entscheidungen treffen.
Beobachtungen aus Experimenten
Das Modell wurde mit realen Beobachtungen von Tieren getestet, die Entscheidungen zwischen verschiedenen räumlichen Zielen treffen. Die Ergebnisse stimmten eng mit den Vorhersagen des Modells überein. Bei den beobachteten Tieren zeigten viele von ihnen die gleichen Verzweigungsbewegungen wie vorhergesagt. Diese Äste teilten sich oft an einem Verzweigungspunkt in zwei unterschiedliche Pfade, was gut mit der Struktur des Modells übereinstimmte.
Als die Temperatur-ein metaphorisches Mass für das „Rauschen“ der Entscheidungsfindung-in den Experimenten manipuliert wurde, unterstützte dies weiter die Vorhersagen des Modells. Das Modell zeigte, dass höhere Rauschlevel zu komplizierteren Wegen führten, während niedrigere Rauschlevel die Entscheidungsäste vereinfachten. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass der kognitive Prozess hinter der Entscheidungsfindung sensibel für externe Einflüsse ist.
Verständnis komplexer Trajektorien
Als die Forscher die Bewegungsmuster von Tieren untersuchten, die Entscheidungen trafen, bemerkten sie, dass die genommenen Trajektorien oft eine Reihe von Verzweigungen widerspiegelten. Diese Muster zeigten sowohl Ordnung als auch Komplexität und bildeten manchmal Schleifen, die auf wiederholte Entscheidungszyklen hinwiesen.
Die Studie hob hervor, dass die Pfade der Tiere je nach Anordnung der Ziele und den Winkeln zwischen ihnen zu unterschiedlichen Komplexitäten führen konnten. In bestimmten Konfigurationen wurden die Wege dicht mit Entscheidungspunkten, während sie in anderen einfache Pfade zu den Zielen nachzeichneten.
Das Erkunden von Verzweigungskurven
Verzweigungskurven sind entscheidend für das Verständnis, wie Tiere ihre Entscheidungsfindung steuern. Diese Kurven können als leitende Pfade gesehen werden, die bestimmen, wie Tiere durch ihre Umgebung navigieren. Das Modell schlug vor, dass die räumliche Anordnung der Ziele erheblichen Einfluss auf die Form und Struktur dieser Kurven hat.
Durch weitere Analysen traten verschiedene Klassen von Trajektorien zutage, die zeigten, wie Tiere je nach ihren Ausgangsbedingungen und der Zielanordnung in verschiedene Richtungen verzweigen konnten. In einigen Fällen führten diese Kurven zu raumfüllenden Mustern, während sie in anderen selbstähnliche Trajektorien erzeugten.
Die Rolle von Rauschen in der Entscheidungsfindung
Ein weiterer Faktor, der die Entscheidungsfindung beeinflusst, ist Rauschen, das die Unvorhersehbarkeit der Umwelt darstellt. Das Modell untersuchte, wie dieses Rauschen die Trajektorien der Tiere beeinflussen kann. Unter Bedingungen mit höherem Rauschen zeigten Tiere weniger strukturierte Bewegungsmuster und schienen oft spontanere Entscheidungen zu treffen.
Bei genauerer Betrachtung der Verzweigungspunkte wurde deutlich, dass das Rauschen häufig diktierte, in welche Richtung ein Tier letztendlich gehen würde. Das zeigt, dass der Entscheidungsprozess in der realen Welt nicht nur von internen Gehirndynamiken, sondern auch von externen Umweltfaktoren beeinflusst wird.
Fazit
Das Zusammenspiel von Gehirnaktivität, Rauminterpretation und externen Einflüssen prägt, wie Tiere Entscheidungen in ihrer Umgebung treffen. Das entwickelte Modell bietet einen wertvollen Rahmen zum Verständnis dieser komplexen Prozesse und hebt die Bedeutung von Verzweigungen und deren organisierenden Kurven bei der Steuerung der Bewegung hervor.
Während die Forscher weiterhin diese Dynamiken untersuchen, reichen die Implikationen über das Verständnis von Tierverhalten hinaus und werfen Licht auf grundlegende kognitive Prozesse, die auch auf die Entscheidungsfindung in anderen Kontexten, einschliesslich beim Menschen, angewendet werden könnten. Die Erkenntnisse zeigen komplexe Zusammenhänge zwischen Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und physischer Bewegung und ebnen den Weg für zukünftige Forschungen darüber, wie Lebewesen mit ihrer Welt interagieren.
Diese Studie ist ein grundlegender Schritt in der Erforschung der einzigartigen Wege, wie Tiere ihre Umgebungen navigieren, und legt grundlegende Prinzipien offen, die sowohl einfache als auch komplexe Entscheidungsprozesse im Tierreich steuern. Die gewonnenen Einsichten könnten weitreichende Implikationen haben und Bereiche wie Robotik, künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaft informieren, wo das Verständnis von Bewegung und Entscheidungsfindung entscheidend ist.
Titel: The Geometrical Structure of Bifurcations During Spatial Decision-Making
Zusammenfassung: Animals must constantly make decisions on the move, such as when choosing among multiple options, or "targets", in space. Recent evidence suggests that this results from a recursive feedback between the (vectorial) neural representation of the targets and the resulting motion defined by this consensus, which then changes the egocentric neural representation of the the options, and so on. Here we employ a simple model of this process to both explore how its dynamics account for the experimentally-observed abruptly-branching trajectories exhibited by animals during spatial decision-making, and to provide new insights into spatiotemporal computation. Essential neural dynamics, notably local excitation and long-range inhibition, are captured in our model via spin-system dynamics, with groups of Ising-spins representing neural "activity bumps" corresponding to target directions. Analysis, employing a novel "mean-field trajectory" approach, reveals the nature of the spontaneous symmetry breaking - bifurcations in the model that result in literal bifurcations in trajectory space and how it results in new geometric principles for spatiotemporal decision-making. We find that all bifurcation points, beyond the very first, fall on a small number of "bifurcation curves". It is the spatial organization of these curves that is shown to be key to determining the shape of the trajectories, such as self-similar or space filling, exhibited during decision-making, irrespective of the trajectory's starting point. Furthermore, we find that a non-Euclidean representation of space considerably reduces the number of bifurcation points in many geometrical configurations, preventing endless indecision and promoting effective spatial decision-making. This suggests that a non-Euclidean neural representation of space may be expected to have evolved across species in order to facilitate spatial decision-making.
Autoren: Dan Gorbonos, Nir S. Gov, Iain D. Couzin
Letzte Aktualisierung: 2023-07-11 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2307.05837
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.05837
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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