Принимая сложное решение, мы часто разбиваем проблему на серию более мелких решений. Например, решая, как лечить пациента, врач может пройти через иерархию шагов – выбрать диагностический тест, интерпретировать результаты и затем прописать лекарство.
Принятие иерархических решений несложно, когда последовательность выборов приводит к желаемому результату. Но когда результат неблагоприятный, бывает сложно понять, что пошло не так. Например, если состояние пациента не улучшается после лечения, существует множество возможных причин: может быть, диагностический тест точен только в 75% случаев, или, возможно, лекарство работает только для 50% пациентов. Чтобы решить, что делать дальше, врач должен принять во внимание эти вероятности.
В новом исследовании нейробиологи Массачусетского технологического института изучили, как мозг рассуждает о вероятных причинах неудач после иерархии решений. Они обнаружили, что мозг выполняет два вычисления, используя распределенную сеть областей лобной коры. Во-первых, мозг вычисляет уверенность в результате каждого решения, чтобы выяснить наиболее вероятную причину неудачи, а во-вторых, когда определить причину нелегко, мозг предпринимает дополнительные попытки, чтобы получить больше уверенности.
"Создание иерархии в сознании и перемещение по этой иерархии, одновременно рассуждая о результатах, является одним из захватывающих рубежей когнитивной нейробиологии," говорит Мехрдад Джазайери, Роберт А. Свенсон, профессор биологических наук, член Института исследований мозга Макговерна при Массачусетском технологическом институте и старший автор исследования.
Аспирант Массачусетского технологического института Мортеза Сарафизад является ведущим автором статьи, которая появится в журнале Science 16 мая.
Иерархическое рассуждение
Предыдущие исследования принятия решений на животных моделях были сосредоточены на относительно простых задачах. Одно направление исследований было сосредоточено на том, как мозг принимает быстрые решения, оценивая сиюминутные доказательства. Например, большое количество работ охарактеризовало нейронные субстраты и механизмы, которые позволяют животным классифицировать ненадежные стимулы на экспериментальной основе. Другое исследование было сосредоточено на том, как мозг выбирает один из нескольких вариантов, полагаясь на предыдущие результаты нескольких испытаний.
"Это были очень плодотворные направления работы," Джазаери говорит. "Однако на самом деле они являются верхушкой айсберга того, что делают люди, когда принимают решения. Как только вы попадаете в какую-либо реальную ситуацию принятия решений, будь то выбор партнера, выбор автомобиля, решение, принимать ли этот препарат или нет, это становится действительно сложным решением. Часто на решение влияет множество факторов, и эти факторы могут действовать в разных временных масштабах."
Команда Массачусетского технологического института разработала поведенческую задачу, которая позволила им изучить, как мозг обрабатывает информацию в различных временных масштабах для принятия решений. Базовая конструкция заключалась в том, что животные совершали одно из двух движений глаз в зависимости от того, был ли временной интервал между двумя вспышками света короче или длиннее 850 миллисекунд.
Поворот потребовал, чтобы животные решали задачу с помощью иерархических рассуждений: правило, определяющее, какое из двух движений глаз должно быть скрыто переключаться после 10–28 попыток. Следовательно, чтобы получить награду, животные должны были выбрать правильное правило, а затем совершить правильное движение глаз в зависимости от правила и интервала. Однако, поскольку животные не были проинструктированы о переключениях правил, они не могли напрямую определить, была ли ошибка вызвана тем, что они выбрали неправильное правило или потому, что они неверно оценили интервал.
Исследователи использовали этот экспериментальный план для проверки вычислительных принципов и нейронных механизмов, поддерживающих иерархическое мышление. Теория и поведенческие эксперименты на людях показывают, что рассуждения о потенциальных причинах ошибок в значительной степени зависят от способности мозга измерять степень уверенности на каждом этапе процесса. "Одна из вещей, которые считаются критическими для иерархического мышления, – это иметь определенный уровень уверенности в том, насколько вероятно, что разные узлы [иерархии] могли привести к отрицательному результату," Джазаери говорит.
Исследователи смогли изучить эффект уверенности, регулируя сложность задания. В некоторых испытаниях интервал между двумя вспышками был намного короче или длиннее 850 миллисекунд. Эти испытания были относительно простыми и обеспечивали высокую степень уверенности. В других испытаниях животные были менее уверены в своих суждениях, потому что интервал был ближе к границе и трудно различить.
Как они и предполагали, исследователи обнаружили, что на поведение животных влияла их уверенность в своих силах. Когда интервал было легко оценить, животные гораздо быстрее переходили на другое правило, когда выясняли, что ошибались. Когда интервал было труднее оценить, животные были менее уверены в своих действиях и применяли то же правило еще несколько раз, прежде чем переключиться.
"Они знают, что они не уверены, и они знают, что если они не уверены, это не обязательно означает, что правило изменилось. Они знают, что могли совершить ошибку [в своем суждении о временном интервале]," Джазаери говорит.
Схема принятия решения
Регистрируя нейронную активность во фронтальной коре сразу после завершения каждого испытания, исследователи смогли идентифицировать две области, которые являются ключевыми для принятия иерархических решений. Они обнаружили, что обе эти области, известные как передняя поясная корка (ACC) и дорсомедиальная лобная кора (DMFC), стали активными после того, как животные были проинформированы о неправильной реакции. Когда исследователи проанализировали нейронную активность в зависимости от поведения животных, стало ясно, что нейроны в обеих областях сигнализируют о том, что животные думают о возможном переключении правил. Примечательно, что деятельность, связанная с верой животных, была "громче" когда животные совершили ошибку после легкого испытания, и после последовательных ошибок.
Исследователи также обнаружили, что, хотя эти области демонстрировали схожие паттерны активности, именно активность в ACC, в частности, предсказывала, когда животное сменит правила, предполагая, что ACC играет центральную роль в смене стратегии принятия решений. Действительно, исследователи обнаружили, что прямого манипулирования нейронной активностью в ACC было достаточно, чтобы помешать рациональному поведению животных.
"Во фронтальной коре существует распределенный контур, включающий эти две области, и они кажутся иерархически организованными, как того требует задача," Джазаери говорит.