当谈到同伴压力时,我是一个门垫。没有任何经验,跳下32英尺(10米)的潜水板?当然!推动悬崖我第一次户外攀登?我会尽力!

那些显然是糟糕的有人害怕高度的决定,每个人都结束了“我真的应该更好地了解”。但它说明了一个点:很明显,我们的决定并非完全来自我们自己的经历。从您选择的午餐时选择哪些职业生涯,我们关心我们的朋友,家庭和完全陌生人认为 - 否则,yelp不会存在。

在学术中,从其他人的观察和学习被称为“社会影响力”,一个明显越过流行文化词汇的术语。然而,神经科学家们努力了解为什么会发生这种情况。我们的大脑如何处理他人的决定?它如何对我们(可能养殖)判决的决定权衡如何?

本月,DRS。雷章和德国和奥地利的JanGläscher戏弄允许我们评估社会影响的神经网络。然后,他们如何弄清楚这些网络如何链接到我们内部或“直接”学习网络 - 即我应该倾听我对高度或社会压力的恐惧?

通过扫描39人发挥多人投注游戏的大脑,该团队在奖励电路中的大脑活动中综合了“社会预测错误”,这衡量了我们如何希望人们表现与他们实际情况之间的差异。然后,它们使用神经计算机的工具来模拟这些大脑活动数据,并在大脑奖励电路和社会奖励之间找到了联系。

这不是所有学术好奇心。今天最着名的AI模型之一,深增强学习,源于人类如何从其错误的错误中学到“奖励预测错误”的研究。(声音熟悉?)作为势头获得更多认知的社会的培训AI的方法,帮助我们了解我们如何从彼此学习的方式,这些研究也可能会使教导AI通过观察我们来学习的学习算法。

我们的工作表明,我们需要与我们在其他人观察到的人,以及两者是否结束,我们需要不断平衡我们自己的期望。由于我们的大脑的社交错误信号,我们可以灵活地调整我们的社会影响力,也许是为了更好。

错误!保释!

让我们首先谈谈直接学习,从我们自己的经历中获得学习的类型。在它的心脏是奖励预测错误,即使你还没有听说过它,你也经历过它。

参加此方案:您首次遇见您的配偶的同事。您对您所听到的内容有期望,您可以适当地调整您的习惯......或者您认为。当你遇见他们时,你意识到他们没有什么比你所期望的。

这是奖励预测错误进入的地方。我们经常听到大脑的“奖励电路”,但这并不是很准确。他们没有掩饰令人愉快的奖励全力以赴。这些大脑电路实际上是根据您的知识,期望和决策计算估计奖励,而实际发生的事情。

如果它们匹配,奖励错误非常低,这意味着您的大脑表明您不需要调整您的行为。您还可以获得一个很好的幸福的神经化学物质,以加强这些行为;因此,加强学习。如果期望和现实不匹配,那么错误很高 - 这就是你弄清楚你可能需要改变你的策略。

换句话说,你学习。在其根本上,加强学习是从判断中的错误中学习。

神经肿瘤研究已经将这些学习电路追溯到两个主要地区:部分前额外的皮质(vmpfc),在大脑的最前沿,它们编码您自己的估值或判断,以及“奖励”学习电路的部分,编码错误信号。

影响者在实验室中

社会影响力变得混乱。以前的研究表明,VMPFC也参与了融合了社会影响的决策,但到目前为止,人们仍然追查了一个人可以改变另一个人的决定。

该团队开始回答这些问题,185人,随机分配到5组,在社会影响力测试中。它从直接学习开始:人们在两个抽象分数驼图像之间选择 - 一个黄色漩涡和一个蓝色的雪花 - 在电脑屏幕上,一个选择比另一个更高的分数。他们还押注他们选择的信心。然后,该人能够顺序地看到别人的群体中的选择,然后被提供第二次选择。

作者解释说,“要求参与者学习和不断地重新安排,”他们开始自然地将其他人的选择纳入自己的决定 - 即使他们知道没有参与或竞争没有奖励。也许不出所料,人们更渴望在不适合小组的时候更加渴望改变他们的选择,同时在与一般流程相匹配时粘在枪上。更重要的是,如果该人的选择与集团相匹配,他们也愿意在下一轮成功的机会上赌注。

作者说,社会信息改变了人们的选择和他们对选择的信心,帮助他们在围绕学习的明显迹象,帮助他们重新调整他们的选择。

大脑的影响力节点

在投注游戏期间,在MRI机器内部铺设了五位参与者中的一个,并扫描了他们的大脑。总的来说,球队在努力粘在一起或屈服于同伴压力时,团队观察了39人的大脑活动。

使用他们的模型来分析MRI数据,该团队磨练了一个称为前刺皮质(ACC)的大脑区域,这是先前发现我们向其他人分配的“善意”感。ACC特别负责从其他人学习。挖掘更深,团队发现了两个节点之间的链接:VMPFC,用于直接学习和ACC,社会学习。

学习大脑体验地图区域
独特但互动脑网络控制直接和社会学习。信贷:雷张博士

该桥是Putamen(拉丁文“坚果”),形成更广泛奖励电路的脑组织的圆形块,其延伸到大脑的表面区域(RTPJ或右颞areClietAlcieterAlipTipliection,似乎立即涉及社会影响力。至于“我应该留下或应该去?”在选择选择时,ACC与前额叶皮质,DLPFC的另一部分挂钩,最终决定。

如果你的眼睛在这些缩略语上玻璃上升,是的,我也是。在这里,它是一种坚果(LOL):治理我们如何从自己的经验中学到的大脑区域与帮助我们从其他人的经历中学习的人相连。当两轮电路强烈同步时,我们可能会因社会影响者而改变我们的行为。但最终的决定仍然取决于我们。

类似于学习我们自己的经验,这种社会学习电路产生了“社会预测错误” - 大量指导我们如何从别人那里学习,但令人惊讶的是,我们如何从自己那里学习。这两个错误都默默地推动了我们的下一个决定:三明治要得到(倾听自己的口味或依赖yelp?),是什么建议,以及何时从同伴压力吓坏跳水板。

“直接学习在稳定的情况下有效,”解释“格拉斯”,“当情况正在发生变化和不确定时,社会学习可能与直接学习一起发挥重要作用,以适应新颖的情况。”

现在我们更好地了解社会学习的大脑网络,下一步是“利用非侵入性脑刺激技术扰乱它们”,“格拉泽说,并看看我们的决策如何变化。“鉴于正在进行的Covid-19大流行,没有办法从他们自己的错误中吸取教训,而是需要一个全球和集体的人类社会来解决所有这些挑战。”

图像信用:免费照片Pixabay.

Shelly Xuelai Fan是一个神经科学家转向科学作家。她在不列颠哥伦比亚省大学的神经科学中完成了博士学位,在那里她开发了新的神经变性治疗方法。在研究生物脑的同时,她对AI和所有东西都很着迷。毕业后,她搬到了UCSF,研究了恢复老年大脑的基于血液的因素。她是 ...

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