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# Biologie# Neurosciences

Perception et biais dans le comportement animal

Enquête sur comment le contexte influence la perception et le comportement des animaux.

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Dans la nature, ce qu’on voit et comment on l’interprète peuvent être très différents. Nos cerveaux prennent des infos sensorielles, mais tout ça est souvent influencé par l'environnement et le contexte. Ça arrive même avec des trucs basiques comme la lumière et la couleur. Par exemple, quand on regarde une ombre, un objet peut sembler plus lumineux qu'il ne l'est vraiment. Ça peut mener à ce qu’on appelle un biais perceptif, ce qui veut dire que nos Perceptions peuvent être faussées par ce qu’on voit.

Illusions Visuelles

Un des meilleurs moyens de voir ce biais, c'est à travers les illusions visuelles. Par exemple, l'illusion classique du damier. Sur un damier, un carré dans l'ombre apparaît plus clair qu'un carré similaire qui n'est pas dans l'ombre, même si les deux carrés ont la même couleur. Ça arrive parce que notre cerveau ajuste notre perception en fonction du contexte ou de l'environnement des carrés.

Les scientifiques sont super intéressés par l'étude de ces biais. En regardant comment les animaux perçoivent leur environnement, les chercheurs peuvent en apprendre plus sur le fonctionnement de leur cerveau. Ça se fait à travers différentes tâches où les animaux font des choix basés sur ce qu'ils voient ou ressentent.

Mesurer la Perception

Pour étudier la perception et le biais chez les animaux, les chercheurs utilisent souvent des tâches où les animaux doivent choisir entre deux options, comme décider si un objet se déplace à gauche ou à droite. En évaluant à quel point les animaux choisissent une option plutôt qu'une autre, les scientifiques peuvent comprendre si et comment leurs perceptions sont biaisées.

Par exemple, si un animal doit déterminer si un objet se déplace à gauche ou à droite, il pourrait percevoir la direction différemment selon ses propres mouvements. S'il se déplace à gauche, il peut penser qu'un objet immobile se déplace à droite à cause des effets visuels de son propre mouvement.

Défis dans l'Étude des Animaux

Un défi dans l'étude des biais perceptifs chez les animaux, c'est que pendant que les humains peuvent verbaliser ce qu'ils perçoivent, les animaux ne le peuvent pas. Du coup, les chercheurs doivent entraîner les animaux à faire des tâches avec une forme de récompense, ce qui complique la mesure de leurs perceptions juste en se basant sur leur comportement. Les retours du système de récompense peuvent influencer comment les animaux réagissent, ce qui signifie qu'ils pourraient apprendre à ajuster leurs réponses pour obtenir plus de Récompenses au lieu de refléter leurs vraies perceptions.

Les chercheurs cherchent constamment de meilleures manières de mesurer les biais perceptifs et de récompenser les animaux sans les pousser à changer leurs réponses naturelles.

Stratégies pour Récompenser les Animaux

Plusieurs stratégies ont été utilisées pour récompenser les animaux durant les expériences. Dans certains cas, les animaux sont récompensés en fonction de leurs mouvements perçus. Dans d'autres situations, les chercheurs peuvent décider de ne pas récompenser les animaux du tout quand ils s'attendent à un biais. Mais cette approche peut les démotiver, surtout pendant des tâches longues. Certaines études récompensent même les animaux au hasard pour les garder engagés, mais ça peut mener à des résultats confus.

L'approche la plus efficace serait de récompenser les animaux selon leurs biais estimés plutôt qu’en mesurant les mouvements réels. En alignant les récompenses à ce que les animaux perçoivent, les chercheurs espèrent maintenir le biais perceptif naturel des animaux.

Le Rôle du Contexte

Le contexte joue un rôle super important dans la manière dont les animaux perçoivent leur environnement. Par exemple, si un animal est dans une situation qui imite le mouvement, ça peut modifier comment il perçoit le mouvement des objets autour de lui. En concevant soigneusement des tâches avec différents Contextes, les chercheurs peuvent analyser comment ces biais se manifestent dans le comportement animal.

Si on s'attend à ce qu'un animal perçoive le mouvement différemment à cause des indices visuels environnants, les chercheurs peuvent ajuster les systèmes de récompenses en conséquence. Comme ça, ils gardent les animaux engagés tout en mesurant leurs véritables biais perceptifs.

Développer une Méthode en Ligne

Pour améliorer la mesure des biais perceptifs, les chercheurs ont mis au point une méthode pour estimer ces biais sur le terrain. Ça implique d'inférer le biais perceptif d'un animal durant chaque essai et d'ajuster les récompenses en fonction de ces estimations.

En pratique, cela signifie qu'après chaque essai, les chercheurs traitent les données pour voir comment l'animal a réagi. Si la réponse indique un biais perceptif fort, ils peuvent ajuster la récompense pour encourager un rapport plus précis des perceptions réelles de l'animal.

Validation de la Méthode

La nouvelle méthode a été validée grâce à des simulations imitant le comportement animal réel durant les tâches. En effectuant plusieurs sessions basées sur des données réelles, les chercheurs peuvent observer à quel point leurs méthodes prédisent et récompensent en fonction du mouvement perçu.

Ces simulations montrent qu'avec suffisamment de données, les chercheurs peuvent estimer efficacement les biais perceptifs d'un animal, assurant une stabilité dans le comportement même après des sessions d'entraînement prolongées. Cette stabilité est cruciale pour que les chercheurs aient confiance dans les données qu'ils collectent.

Applications Réelles

Après avoir testé leurs méthodes à travers des simulations, les chercheurs les ont appliquées à des scénarios réels avec des singes réalisant des tâches de discrimination de mouvement. Dans ces tâches, les singes doivent déterminer la direction des points en mouvement sur un écran.

En fournissant des récompenses basées sur les biais perçus des animaux, les chercheurs peuvent garder les singes motivés tout en obtenant des données fiables sur leur perception du mouvement. Leur objectif est de créer un cadre où les animaux peuvent exprimer leurs biais sans interférence d'un système de récompense qui pourrait les encourager à faire des choix moins précis.

Suivre les Changements au Fil du Temps

Un facteur important observé durant les sessions d'entraînement est la nécessité de suivre les biais dans le temps. Si le biais d'un animal commence à changer ou à diminuer, cela pourrait suggérer que la méthode de récompense ou la tâche elle-même influencent leur perception.

En surveillant continuellement comment les biais fluctuent lors de l'entraînement, surtout à mesure que les conditions changent, les chercheurs peuvent s'assurer que leurs méthodes restent efficaces à long terme. Ce réglage en temps réel permet une compréhension continue des processus perceptuels des animaux et de l'efficacité de l'expérience pour les mesurer.

L'Importance des Préalables

Une composante clé de la nouvelle méthode implique l'utilisation des connaissances antérieures des sessions précédentes. Ça veut dire utiliser ce qu'on a appris sur les biais d'un animal dans des essais antérieurs pour informer les estimations dans les tâches actuelles. Cette méthode améliore significativement l'exactitude des estimations de biais et assure une performance stable tout au long de l'entraînement.

Si les préalables (les estimations initiales basées sur des données passées) s'alignent bien avec les comportements observés, les chercheurs peuvent obtenir des résultats plus stables et fiables sans compromettre la perception naturelle de l'animal. Cet équilibre est crucial pour mesurer avec précision les biais perceptifs et réduire l'incertitude dans les données collectées.

Directions Futures

À mesure que les chercheurs rassemblent plus de données et affinent leurs méthodes, les possibilités d'étudier le biais perceptif chez les animaux sont vraiment excitantes. Les études futures pourraient impliquer l'exploration d'autres modalités sensorielles ou l'intégration de variables contextuelles supplémentaires pour voir comment elles influencent la perception.

De plus, à mesure que la compréhension des processus perceptuels s'élargit, les chercheurs pourraient adapter leurs méthodes pour mieux convenir à différents types de tâches ou intégrer des technologies permettant une analyse plus en temps réel.

Conclusion

Étudier la perception et le biais chez les animaux est une tâche complexe, mais avec de nouvelles méthodes et stratégies, les chercheurs progressent vraiment. Le but est de mesurer avec précision comment les animaux perçoivent leur monde et réagissent sans influencer artificiellement ces perceptions. Grâce à un design soigné et une adaptation continue, les scientifiques ouvrent la voie à une compréhension plus profonde des mécanismes neuronaux derrière la perception dans le règne animal. À mesure que les méthodes s'améliorent, ainsi que les connaissances acquises et le potentiel de percées dans le domaine des neurosciences.

Source originale

Titre: How to reward animals based on their subjective percepts: A Bayesian approach to online estimation of perceptual biases.

Résumé: 1Elucidating the neural basis of perceptual biases, such as those produced by visual illusions, can provide powerful insights into the neural mechanisms of perceptual inference. However, studying the subjective percepts of animals poses a fundamental challenge: unlike human participants, animals cannot be verbally instructed to report what they see, hear, or feel. Instead, they must be trained to perform a task for reward, and researchers must infer from their responses what the animal perceived. However, animals responses are shaped by reward feedback, thus raising the major concern that the reward regimen may alter the animals decision strategy or even intrinsic perceptual biases. We developed a method that estimates perceptual bias during task performance and then computes the reward for each trial based on the evolving estimate of the animals perceptual bias. Our approach makes use of multiple stimulus contexts to dissociate perceptual biases from decision-related biases. Starting with an informative prior, our Bayesian method updates a posterior over the perceptual bias after each trial. The prior can be specified based on data from past sessions, thus reducing the variability of the online estimates and allowing it to converge to a stable estimate over a small number of trials. After validating our method on synthetic data, we apply it to estimate perceptual biases of monkeys in a motion direction discrimination task in which varying background optic flow induces robust perceptual biases. This method overcomes an important challenge to understanding the neural basis of subjective percepts.

Auteurs: Gabor Lengyel, Y. Dong, S. Shivkumar, A. Anzai, G. F. DiRisio, R. M. Haefner, G. C. DeAngelis

Dernière mise à jour: 2024-07-25 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.25.605047

Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.25.605047.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à biorxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

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