2013 Fiscal Year Annual Research Report
意思決定における「迷い」の検知・制御メカニズム
Publicly Offered Research
| Project Area | Elucidation of neural computation for prediction and decision making: toward better human understanding and applications |
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| Project/Area Number |
24120525
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
小村 豊 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 主任研究員 (80357029)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 意思決定 / モデルベース / 適応 / 視床 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
意思決定とは、複数の可能性のある選択肢から、ベストの行動を決定するという高次脳機能である。日常生活は、意思決定の連続であるが、意思決定には、迷いがつきものである。その迷いに合わせて、私たちは、様々な適応行動をとる。例えば、もっと正確な情報を得るために、注意を高めたり、異なるソースを探したり、煮詰まるほどの迷いであれば、決断を遅らせたり、逃避することだってあろう。しかし、これまで、脳がどのように、意思決定における「迷い」を検知し、それをもとに、様々な適応行動につなげているのかというメカニズムについては、ほとんど分かっていない。この問題に迫るために、まず、行動パラダイムとして、tree-search 型プランニングが必要なdeliberative課題と、同一行動を反復すればよいstereotyped課題を用意し、モデルベースもしくはモデルフリーの意思決定を切り分けた。実際に、これらのパラダイムをサルに課すと、同じ物理刺激を用いても、stereotyped課題に比して、deliberative課題では、サルの選択行動が、トライアルによって変動した。また反応時間も、stereotyped課題に比して、deliberative課題で、圧倒的に延長した。このように意思決定のゆれをとらえるdeliberative課題を利用して、その迷いの程度をコードしている神経表現を、視床において見出した。その信号は、ある特定の視覚特徴、もしくは、個別の運動コマンドに選択性がなく、意思決定の確からしさのgradeを、abstractに表現している点で、これまで、前頭葉・頭頂葉で報告されてきた意思決定に関するニューロン活動とは、異なることが分かった。
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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