Dopamine, affordance and active inference.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Dopaminin davranış ve karar vermedeki rolü genellikle takviye öğrenme ve optimal karar teorisi açısından atılır. Burada, dopamin fizyolojisini Bayes-optimal davranış açısından çerçeveleyen alternatif bir görüş sunuyoruz. Bu hesapta dopamin, (dış veya iç) harekete geçen işaretlerin hassasiyetini veya tuzluluğunu kontrol eder. Başka bir deyişle, dopamin, göze çarpan ipuçları hakkında hiyerarşik çıkarımlar (önyargılar) yaparken alttan yukarı duyusal bilgileri ve üstten aşağı önceki inançları dengeler. Bu makalede, cued sıralı hareketlerin simülasyonlarını kullanarak tonik dopamin ateşleme seviyelerini değiştirmenin sonuçlarına odaklanıyoruz. Önemli olarak, hareketleri yönlendiren tahminler, hareketlerin yapıldığı bağlamı ortaya koyan hiyerarşik bir üretici modele dayanmaktadır. Bu, ipuçlarının sunulduğu bağlamı (düzeni) değiştirerek ajanları karıştırabileceğimiz anlamına gelir. Bu simülasyonlar, bağlamsal belirsizliğin (Bayes-optimal) bir modelini ve davranışsal ve elektrofizyolojik tepkiler açısından nicelenebilen set anahtarlamasını sağlar. Ayrıca, Parkinson hastalığı gibi nörolojik bozukluklarda görülenleri anımsatan patolojik davranışlar üretmek için dopaminerjik lezyonları simüle edebilir (tahmin hatalarının hassasiyetini değiştirerek). Bu simülasyonları, sinaptik düzeyde dopamin için tek bir fonksiyonel rolün davranış düzeyinde farklı şekillerde nasıl tezahür edebileceğini göstermek için kullanıyoruz.

Özgün kaynak özetini okuyun

The role of dopamine in behaviour and decision-making is often cast in terms of reinforcement learning and optimal decision theory. Here, we present an alternative view that frames the physiology of dopamine in terms of Bayes-optimal behaviour. In this account, dopamine controls the precision or salience of (external or internal) cues that engender action. In other words, dopamine balances bottom-up sensory information and top-down prior beliefs when making hierarchical inferences (predictions) about cues that have affordance. In this paper, we focus on the consequences of changing tonic levels of dopamine firing using simulations of cued sequential movements. Crucially, the predictions driving movements are based upon a hierarchical generative model that infers the context in which movements are made. This means that we can confuse agents by changing the context (order) in which cues are presented. These simulations provide a (Bayes-optimal) model of contextual uncertainty and set switching that can be quantified in terms of behavioural and electrophysiological responses. Furthermore, one can simulate dopaminergic lesions (by changing the precision of prediction errors) to produce pathological behaviours that are reminiscent of those seen in neurological disorders such as Parkinson's disease. We use these simulations to demonstrate how a single functional role for dopamine at the synaptic level can manifest in different ways at the behavioural level.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.