Нейроэкономика как новая дисциплина

Привет, сегодня поговорим про нейроэкономика как новая дисциплина, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое нейроэкономика как новая дисциплина , настоятельно рекомендую прочитать все из категории НЕЙРОЭКОНОМИКА.

влево). Результаты исследований показали, что обезьяны, стимулируемые за правильное

выполнение задачи фруктовым соком, способны быстро выявлять доминирующее направ-

ление движения точек и следовать за ними взглядом. Увеличивая или уменьшая количе-

ство точек, двигающихся в одном направлении, исследователи манипулировали степенью

сложности задачи и продемонстрировали, что при выполнении задания активность нейро-

нов внутритеменной борозды (lateral intraparietal area, LIP) постепенно возрастала, ней-

роны аккумулировали информацию до определенного порога принятия решения – пере-

ход через данный порог запускал движение глаз. Нейробиологи предложили относительно

простую модель принятия решения: обработка и хранение информации об альтернативных

направлениях движения происходят на уровне специализированных нейронов-детекторов,

кодирующих движение зрительных изображений влево или вправо независимо друг от дру-

га. Например, чем больше точек двигается влево, тем более активным становятся нейро-

ны, детектирующие движение влево. А теперь представим себе, что эти детекторы оказы-

вают друг на друга тормозящее (подавляющее) воздействие: в результате наиболее актив-

ные нейроны, к примеру, специализирующиеся на движении влево, будут тормозить (пода-

влять) нейроны, кодирующие движение в противоположную сторону (вправо), активность

которых меньше в данный момент времени. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Таким образом, мы имеем дело с элементар-

ным алгоритмом сравнения альтернатив, где выживает и выигрывает сильнейший за счет

подавления конкурента. В целом «левосторонние» нейроны запускают команду перевода

взгляда влево, сдерживая (подавляя, затормаживая) при этом использование альтернатив-

ных вариантов. В данной модели нейроны LIP являются субстратом принятия решений,

осуществляя сравнение зрительной информации и выбор в пользу одной из альтернатив.

В последние годы было предложено несколько моделей нейронных сетей, обеспечивающих

принятие решения (Bogacz, 2007), в основе которых лежит представление о том, что реше-

ние генерируется в тот момент, когда разница между альтернативами достигает определен-

ной пороговой величины. В экспериментах с обезьянами (Glimcher, 2003) было показано,

что принятие решения можно уверенно предсказать исходя из активности нейронов LIP:

после того как активность нейрона, кодирующего принятие решений, достигает порогового

уровня, данное решение неотвратимо. Более того, оказывая воздействие на определенные

нейроны, например, электрическим разрядом, можно повлиять на принятое обезьяной ре-

шение. Таким образом впервые удалось продемонстрировать существование нейронов, ко-

дирующих принятие элементарных решений.

В экспериментах на животных наградой, как правило, является пищевое подкрепле-

ние. Интересно, что величина подкрепления пропорциональна активности нейронов LIP.

Более того, активность нейронов LIP отражает одновременно и величину ожидаемого под-

крепления, и вероятность его получения. Таким образом, нейроэкономические исследова-

ния вплотную приблизились к концепции ожидаемой полезности альтернативы (expected

utility) – одному из ключевых представлений в экономической теории. Согласно данной

концепции, среди всех возможных альтернатив или сценариев поведения оптимальный вы-

бор должен быть сделан в пользу альтернативы с наиболее высокой ожидаемой полезно-

стью. Действительно, как было показано в нейроэкономических экспериментах, в активно-

сти нейронов LIP наблюдаются те же самые закономерности, которые могут быть предска-

заны классической экономической теорией. Конечно, упрощенное представление о том, что

только нейроны LIP активно вовлечены в процесс принятия решений, было бы неверным.

Целый ряд других областей мозга также вовлечен в процесс оценки ожидаемой полезно

сти, и к ним в первую очередь относятся так называемые дофаминергические области, бога-

тые нейромедиатором дофамином. У человека базальные ганглии (striatum) и нижние об-

ласти лобной коры (orbitofrontal cortex) играют ключевую роль в оценке полезности выбо-

ра в момент принятия решения и таким образом управляют нашими решениями (Rangel et

al., 2008).

Нейроэкономика предлагает свою достаточно механистическую модель оценки моз-

гом субъективной полезности, в соответствии с которой нейронные сети обладают спо-

собностью сравнения имеющихся альтернатив. В такой модели на вход нейронной сети

поступает сенсорный, мотивационный, когнитивный или любой другой сигнал, а на вы-

ходе мы получаем результат сравнения в пользу наиболее оптимального решения. Такая

модель получила несколько нелогичное название диффузной (термин «диффузный» про-

исходит от одноименной статистической концепции). В настоящее время эта простая

модель считается базовой нейроэкономической нейронной моделью теории принятия

решения (рис. 1).

Если рассматривать проблему принятия решений с точки зрения нейроэкономики и

предположить, что наши решения могут быть предсказаны исходя из активности опреде-

ленных нейронных сетей, то раскрытие соответствующих нейронных механизмов откроет

новые горизонты в понимании природы рационального поведения человека

 

 

Рис. 1. Схематическое представление последовательности процессов, лежащих в основе принятия элемен-

тарных (перцептивных) решений (адаптировано с изменениями; см.: Bogacz, 2007). На первой стадии в мозг по-

ступают сенсорные сигналы с кодированной информацией об имеющихся альтернативах; линиями схематично

обозначена динамика активности сенсорных нейронов. Сначала сенсорная информация концентрируется вокруг

одной из двух альтернатив. Так как сенсорный вход нервной системы характеризуется высоким уровнем шума, то

порой, в определенные моменты времени, предпочтительней может оказаться вторая альтернатива, однако шум,

очевидно, затрудняет операцию выбора. На второй стадии происходит интегрирование информации в течение

определенного периода времени. От стадии к стадии шум уменьшается. На третьей стадии происходит извлече-

ние информации и сравнение ее с выбранным критерием. Весь процесс похож на работу светофора на перекрестке,

регулирующего движение: система находится в ожидании получения достаточного количества информации для

принятия окончательного решения или продолжения дальнейшего интегрирования до тех пор, пока не накопится

необходимое количество аргументов в пользу одной из альтернатив

Надеюсь, эта статья об увлекательном мире нейроэкономика как новая дисциплина, была вам интересна и не так сложна для восприятия как могло показаться. Желаю вам бесконечной удачи в ваших начинаниях, будьте свободными от ограничений восприятия и позвольте себе делать больше активности в изученном направлени . Надеюсь, что теперь ты понял что такое нейроэкономика как новая дисциплина и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории НЕЙРОЭКОНОМИКА