Percezione e pregiudizio nel comportamento animale
Indagare come il contesto influisce sulla percezione e sul comportamento degli animali.
― 7 leggere min
Indice
Nella natura, quello che vediamo e come lo interpretiamo può variare. I nostri cervelli prendono informazioni sensoriali, ma queste informazioni sono spesso influenzate dall'ambiente e dal Contesto. Questo può succedere anche con cose base come la luce e il colore. Ad esempio, quando guardiamo un'ombra, un oggetto può sembrare più luminoso di quanto non sia realmente. Questo può portare a qualcosa noto come bias percettivo, che significa che le nostre percezioni possono essere distorte da quello che vediamo.
Illusioni Visive
Uno dei modi migliori per vedere questo bias è attraverso le illusioni visive. Un esempio è l'illusione classica della scacchiera. Su una scacchiera, un quadrato in ombra appare più chiaro di un quadrato simile che non è in ombra, anche se entrambi hanno lo stesso colore. Questo succede perché il nostro cervello aggiusta la nostra Percezione in base al contesto o all'ambiente dei quadrati.
Gli scienziati sono molto interessati a studiare questi bias. Esaminando come gli animali percepiscono il loro ambiente, i ricercatori possono imparare di più su come funzionano i loro cervelli. Questo può essere fatto attraverso vari compiti in cui gli animali devono prendere decisioni basate su quello che vedono o sentono.
Misurare la Percezione
Per studiare la percezione e il bias negli animali, i ricercatori spesso usano compiti in cui gli animali devono scegliere tra due opzioni, come decidere se un oggetto si muove a sinistra o a destra. Valutando quanto spesso gli animali scelgono un'opzione rispetto all'altra, gli scienziati possono capire se e come le loro percezioni sono influenzate.
Ad esempio, se a un animale viene chiesto di determinare se un oggetto si muove a sinistra o a destra, potrebbe percepire la direzione in modo diverso in base ai propri movimenti. Se si sta muovendo a sinistra, potrebbe pensare che un oggetto fermo si stia muovendo a destra a causa degli effetti visivi del proprio movimento.
Sfide nello Studio degli Animali
Una sfida nello studio del bias percettivo negli animali è che mentre gli esseri umani possono esprimere verbalmente ciò che percepiscono, gli animali non possono. Instead, i ricercatori devono addestrare gli animali a svolgere compiti con qualche forma di ricompensa, rendendo difficile misurare con precisione le loro percezioni solo in base al loro comportamento. Il feedback dal sistema di ricompensa può influenzare come gli animali rispondono, il che significa che potrebbero imparare a modificare le loro risposte per ottenere più Ricompense invece di riflettere le loro vere percezioni.
I ricercatori stanno continuamente cercando modi migliori per misurare i bias percettivi e premiare adeguatamente gli animali senza indurli a cambiare le loro risposte naturali.
Strategie per Premi agli Animali
Diverse strategie sono state utilizzate per premiare gli animali durante gli esperimenti. In alcuni casi, gli animali vengono premiati in base ai loro movimenti percepiti. In altre situazioni, i ricercatori potrebbero decidere di non premiare affatto gli animali quando si aspettano un bias. Tuttavia, questo approccio può demotivarli, soprattutto durante compiti lunghi. Alcuni studi premiano persino gli animali in modo casuale per mantenerli impegnati, ma questo può portare a risultati confusi.
L'approccio più efficace potrebbe essere quello di premiare gli animali in base ai loro bias stimati invece che ai movimenti effettivi che vengono misurati. Allineando le ricompense con ciò che gli animali percepiscono, i ricercatori sperano di mantenere il bias percettivo naturale degli animali.
Il Ruolo del Contesto
Il contesto gioca un ruolo significativo nel modo in cui gli animali percepiscono il loro ambiente. Ad esempio, se un animale si trova in una situazione che simula movimento, può alterare il modo in cui percepisce il movimento degli oggetti intorno a lui. Progettando attentamente compiti con contesti variabili, i ricercatori possono analizzare come questi bias si manifestano nel comportamento animale.
Se ci si aspetta che un animale percepisca il movimento in modo diverso a causa di indizi visivi circostanti, i ricercatori possono regolare i sistemi di ricompensa di conseguenza. In questo modo, mantengono gli animali impegnati mentre misurano ancora i loro veri bias percettivi.
Sviluppare un Metodo Online
Per affinare la misurazione dei bias percettivi, i ricercatori hanno sviluppato un metodo per stimare questi bias in tempo reale. Questo implica inferire il bias percettivo di un animale durante ogni tentativo e successivamente regolare le ricompense in base a queste stime.
In termini pratici, questo significa che dopo ogni tentativo, i ricercatori elaborano i dati per vedere come ha risposto l'animale. Se la risposta indica un forte bias percettivo, possono regolare la ricompensa per incoraggiare una segnalazione più accurata delle percezioni reali dell'animale.
Validare il Metodo
Il nuovo metodo è stato convalidato usando simulazioni che imitano il comportamento reale degli animali durante i compiti. Eseguendo più sessioni modellate su dati reali, i ricercatori possono osservare quanto bene i loro metodi predicono e premiano in base al movimento percepito.
Queste simulazioni mostrano che con dati sufficienti, i ricercatori possono stimare efficacemente i bias percettivi di un animale, garantendo stabilità nel comportamento anche dopo lunghe sessioni di addestramento. Questa stabilità è fondamentale perché i ricercatori possano fidarsi dei dati che stanno raccogliendo.
Applicazioni nella Vita Reale
Dopo aver testato i loro metodi tramite simulazioni, i ricercatori li hanno applicati a scenari reali con scimmie che svolgono compiti di discriminazione del movimento. In questi compiti, le scimmie devono determinare la direzione dei punti in movimento su uno schermo.
Fornendo ricompense basate sui bias percepiti degli animali, i ricercatori possono mantenere le scimmie motivate mentre ottengono anche dati affidabili sulla loro percezione del movimento. Il loro obiettivo è creare un setup in cui gli animali possano esprimere i loro bias senza interferenze da un sistema di ricompensa che potrebbe incoraggiarli a fare scelte meno accurate.
Tracciare i Cambiamenti nel Tempo
Un fattore importante osservato durante le sessioni di addestramento è la necessità di seguire i bias nel tempo. Se il bias di un animale inizia a cambiare o diminuire, potrebbe suggerire che il metodo di ricompensa o il compito stesso sta influenzando la loro percezione.
Monitorando continuamente come i bias oscillano durante l'addestramento, specialmente mentre le condizioni cambiano, i ricercatori possono garantire che i loro metodi rimangano efficaci nel lungo termine. Questo aggiustamento in tempo reale consente una comprensione continua sia dei processi percettivi degli animali che dell'efficacia dell'esperimento nel misurarli.
L'Importanza dei Priori
Un componente chiave del nuovo metodo implica l'uso delle conoscenze pregresse provenienti da sessioni precedenti. Questo significa usare ciò che è stato appreso sui bias di un animale in prove precedenti per informare le stime nei compiti attuali. Questo metodo aumenta significativamente l'accuratezza delle stime dei bias e garantisce prestazioni stabili durante l'addestramento.
Se i priori (le stime iniziali basate su dati passati) si allineano bene con i comportamenti reali osservati, i ricercatori possono ottenere risultati più stabili e affidabili senza compromettere la percezione naturale dell'animale. Questo equilibrio è cruciale per misurare accuratamente i bias percettivi e ridurre l'incertezza nei dati raccolti.
Direzioni Future
Man mano che i ricercatori raccolgono più dati e perfezionano i loro metodi, le possibilità di studiare il bias percettivo negli animali sono entusiasmanti. Gli studi futuri potrebbero coinvolgere l'indagine di altre modalità sensoriali o l'integrazione di ulteriori variabili contestuali per vedere come influenzano la percezione.
Inoltre, con l'espansione della comprensione dei processi percettivi, i ricercatori potrebbero adattare i loro metodi per meglio adattarsi a diversi tipi di compiti o integrare tecnologie che consentono un'analisi più in tempo reale.
Conclusione
Studiare la percezione e il bias negli animali è un compito complesso, ma con nuovi metodi e strategie, i ricercatori stanno facendo progressi significativi. L'obiettivo è misurare accuratamente come gli animali percepiscono il loro mondo e rispondono senza influenzare artificialmente queste percezioni. Progettando con attenzione e adattandosi continuamente, gli scienziati stanno preparando la strada per una comprensione più profonda dei meccanismi neurali dietro la percezione nel regno animale. Man mano che i metodi migliorano, così faranno anche le intuizioni ottenute e il potenziale per scoperte nel campo delle neuroscienze.
Titolo: How to reward animals based on their subjective percepts: A Bayesian approach to online estimation of perceptual biases.
Estratto: 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.
Autori: Gabor Lengyel, Y. Dong, S. Shivkumar, A. Anzai, G. F. DiRisio, R. M. Haefner, G. C. DeAngelis
Ultimo aggiornamento: 2024-07-25 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.25.605047
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.25.605047.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.