2017 Fiscal Year Annual Research Report
A novel behavioral task for investigating a mixture of model-free and model-based reinforcement learning in rodents
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16K13505
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
溝口 博之 名古屋大学, 環境医学研究所, 講師 (70402568)
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2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | モデルフリー・モデルベース / 意思決定 / 行動選択 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
適切かつ柔軟な意思決定を行うには、習慣的システムと目的指向的システムが状況に応じて切り替わりながら、協調的に働くことが重要である。これら情報処理システムの協調的バランスに障害があると、精神疾患患者に見られる自己制御能力の低下や近視眼的意思決定に繋がると考えられている。しかし、この研究領域はヒトを対象とした研究が盛んであるのに対し、基礎研究（げっ歯類）では、システムバランスを評価する行動試験が未開発である。本研究では、計算理論研究を取り入れ、げっ歯類を対象とした情報処理システムを評価する新規行動試験の開発を目的とした。平成29年度は、タッチスクリーン行動解析システムの充実と、再現性を確認するため、ラットのタスク難易度に対するモチベーション、画像の遷移率、画像の逆転など課題に対する認知について詳細な検討を行うことにした。その結果、ラットの嗜好性が余り大きく影響されない３パターンのペアー画像を見つけることができ、さらに、ラットは訓練を行うと、画像を認識し、報酬量が多い選択肢や報酬獲得確率が高い選択肢を選ぶことで、報酬を獲得するようになることが分かった。特にラットの行動選択は、報酬獲得確率に強く依存することが分かった。また、予想していた以上に、ラットにとって、正解画像が逆転することが、課題遂行の難易度を上げることになることが分かった。最後に、モデルフィット化について再検討したところ、モデルフリー、モデルベースが判別できなかった。今後は、例数を追加して遷移率を変動させ、行動制御がどのように変化するか検討し、モデルフィット化を行う予定である。
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