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前帯状皮質の意思決定における役割

研究によると、ACCが報酬に基づく選択や学習にどのように影響を与えるかがわかった。

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目次

最近の研究で、前帯状皮質ACC)っていう脳の一部が、報酬に基づいて選択をする時に重要な役割を果たしてることがわかったんだ。このエリアが損傷したり、ちゃんと機能してないと、最適な選択肢を選ぶ能力に影響が出る。特に、選択肢の価値が時間と共に変わる場合にね。この問題は、予測不可能な環境や報酬が頻繁に変わる状況でさらに明確になるんだ。

ACCが意思決定に与える影響

選択肢を考えるとき、ACCは過去の報酬を思い出させて、その情報を使ってより良い決定をする手助けをしてくれる。例えば、ある物が過去に良い報酬をもたらしたなら、未来でも同じように期待するよね。でも、ACCが正常に働いてないと、人はどの物が報酬をもたらしたか追跡するのが難しくなって、選べなくなっちゃう。

面白いのは、ACCがうまく機能してない時、個人は同じ悪い選択肢を繰り返すことはないんだ。むしろ、最近報酬を得た選択肢に集中して選ぶのが難しくなる。これは、ACCが報酬の情報を時間をかけて統合し、それを未来の選択に活かしてることを示唆してる。

ワーキングメモリとACC

ACCが意思決定を助ける一つの方法は、報酬をもたらした物の「記憶」を保持すること。これによって、以前報酬を受けた選択肢を思い出すことができるから、学習が早くなるんだ。研究によれば、ACCが刺激されると、過去の報酬に基づいてより良い選択をするのに役立つんだ。

さらに、ACCは複雑な状況で異なる特性の価値を理解するのにも役立つと考えられてる。複数の視覚的特性がある時、最近報酬を受けた物の良いワーキングメモリがあると、試行錯誤より早く学習できるんだ。

探索と利用のバランス

ACCのもう一つの重要な機能は、新しい選択肢を探ることと、知っている報酬のある選択肢を利用することのバランスを取ること。報酬が変わらない安定した環境では、知られた選択肢に留まるのがいいことが多い。でも、状況が不確実になると、ACCが探索を導くのが重要になる。以前の報酬が得られなくなると、ACCは新しい可能性を探すように促すんだ。

研究によると、ACCが正常に機能しないと、人は不確実な時に十分に探索しなくなって、より良い報酬の機会を逃すことがある。このことから、ACCが過去の出来事に基づいて行動を調整するのに欠かせない役割を果たしていることがわかる。

学習への刺激の影響

ACCがどのように機能するかを理解するために、研究者たちはACCを電気的に刺激しながら参加者が選択をする実験を行った。これらの実験では、参加者が選択に基づいて報酬や罰を受け取り、刺激が学習に与える影響を測定したんだ。

結果、学習過程でACCを刺激すると、参加者が効果的に学ぶ能力が損なわれることが多いことが明らかになった。特に、学習が難しい時や報酬や損失の可能性が高い時にそうなりやすい。例えば、参加者が物の三つの特性から学ばなければならない複雑な状況に直面した時、刺激は報酬の関連性を学ぶのを難しくした。

パフォーマンスと学習速度への影響

ACCが刺激されている時に参加者が正しい選択をすると、将来の選択に重要な特性を思い出すのが難しくなったんだ。これは特に、正しい選択に対して報酬を受けた時に顕著だった。刺激は彼らの学習プロセスを混乱させ、報酬を受けた後に改善するのを難しくしてしまった。

面白いことに、刺激は選択の速度には影響を与えなかったんだ。むしろ、過去の経験から学ぶ能力に主に影響を及ぼした。参加者は選択肢を認識できたけど、その認識に基づいて戦略を調整するのがあまり効果的ではなかったんだ。

報酬の歴史の結果

研究は参加者の報酬の歴史が意思決定プロセスにどのように影響を与えるかにも焦点を当てた。参加者が以前の選択からポジティブな結果を得ると、特に報酬を得るトークンにリンクしてる場合、正しい選択を続ける傾向があることがわかった。

でも、ACCが報酬のある選択中に刺激された時、このポジティブな強化が減少した。参加者は過去の成功をうまく活用できず、次の試行での改善が少なくなった。これは、ACCを刺激することで成功した決定に結びつく特性の認識が妨げられたことを示唆している。

適応的学習の重要性

この研究の結果は、ACCが過去の経験に基づいて学習戦略を適応させる時にいかに重要であるかを示している。ACCは、どの選択肢が報酬を得られたかを思い出す手助けをするだけでなく、その歴史に基づいて将来の選択肢の探索を調整するのにも役立つ。

ACCが正常に機能しないと、ポジティブな経験から学ぶ能力や不確実性に適応する能力が減少しちゃう。その結果、参加者は特に複雑や急速に変化する環境で、最適な選択肢を選ぶのが難しくなってしまうんだ。

今後の研究の方向性

ACCの役割を理解することは、心理学、神経科学、さらには人工知能など多くの分野に重要な意味を持つ。研究者たちがACCが意思決定を助ける方法を探究し続ける中で、今後の研究では、特に学習障害や障害のある人々の機能を高める方法に焦点を当てるかもしれない。

さらに、さまざまな刺激方法が学習や意思決定プロセスにどのように影響するかを探索する研究も進むだろう。ACCの操作方法を理解することで、さまざまな集団における認知機能を改善する方法が見つかるかもしれない。

結論

要するに、前帯状皮質は、経験から学び、情報に基づいて選択をする能力に大きく影響を与える脳の重要な部分なんだ。報酬情報を統合したり、ワーキングメモリを促進したり、探索と利用のバランスを管理したりすることで、ACCは私たちの意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たしている。これが乱れると、新しい情報に適応するのが難しくなり、結果的に賢く選ぶ能力に影響が出る。ACCの機能を理解し、活用できれば、さまざまな文脈での学習や意思決定の結果を良くする手助けができるかもしれない。

オリジナルソース

タイトル: Anterior Cingulate Cortex Causally Supports Meta-Learning

概要: Short SummaryThe anterior cingulate cortex encodes object-specific reward histories, but how this information contributes to behavior has remained unclear. This paper shows that micro-stimulating the anterior cingulate when subjects fixate multidimensional objects whose values are not yet known impairs learning their value. Micro-stimulation reduced prediction error weighting and impaired the meta- learning adjustment of the exploration-exploitation trade-off and the use of working memory of object values during periods of uncertainty. SummaryIn dynamic environments with volatile rewards the anterior cingulate cortex (ACC) is believed to determine whether a visual object is relevant and should be chosen. The ACC may achieve this by integrating reward information over time to estimate which objects are worth to explore and which objects should be avoided. Such a higher-order meta-awareness about which objects should be explored predicts that the ACC causally contributes to choices when the reward values of objects are unknown and must be inferred from ongoing exploration. We tested this suggestion in nonhuman primates using a learning task that varied the number of object features that could be relevant, and by controlling the motivational value of choosing objects. During learning the ACC was transiently micro-stimulated when subjects foveated the to-be-chosen stimulus. We found that stimulation selectively impaired learning when feature uncertainty and motivational value of choices were high, which was linked to a deficit in using reward outcomes for feature-specific credit assignment. Application of an adaptive reinforcement learning model confirmed a primary deficit in weighting prediction errors that led to a meta-learning impairment to adaptively increase exploration during learning and to an impaired use of working memory to support learning. These findings provide causal evidence that the reward history traces in ACC are essential for meta- adjusting the exploration-exploitation balance and the strength of working memory of object values during adaptive behavior. Conflict of Interest Statement: The authors declare no competing financial interests.

著者: Thilo Womelsdorf, R. L. Treuting, K. B. Boroujeni, C. G. Gerrity, P. Tiesinga

最終更新: 2024-06-13 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.12.598723

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.12.598723.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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