Neurodynamical theory of decision confidence
- Autores: Andrea Insabato
- Directores de la Tesis: Gustavo Deco (dir. tes.), Mario Pannunzi (codir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2014
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Pascal Mamassian (presid.), Rubén Moreno Bote (secret.), Alexander Roxin (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX e-Repositori UPF
- Resumen
El estudio de la confianza en la decisión ofrece una perspectiva ventajosa sobre los procesos de introspección y sobre los procesos de evaluación de la toma de decisiones.
No obstante todav'ia no tenemos un conocimiento exhaustivo del sustrato neurofisiológico y computacional de la confianza en la decisión.
Existen principalmente dos paradigmas experimentales para medir la confianza en la decisión en los sujetos no humanos: apuesta post-decisional (post-decision wagering) y opción insegura (uncertain option).
En esta tesis tratamos de aclarar los mecanísmos computacionales que subyacen a los procesos de toma de decisiones y juicios de confianza en ambos paradigmas experimentales.
El modelo que proponemos para explicar los experimentos de apuesta post-decisional es una red neuronal de atractores de dos capas. En este modelo la primera capa se encarga de la toma de decisiones, mientras la segunda capa vigila la actividad de la primera capa y toma un juicio sobre la confianza en la decisión.
Sucesivamente testeamos la predicción de este modelo analizando la actividad de neuronas registrada en el cerebro de dos monos, mientras estos desempeñaban una tarea de toma de decisiones.
Con este análisis mostramos la existencia de neuronas en la corteza premotora ventral que codifican la confianza en la decisión. Nuestros resultados muestran también que en el cerebro de los primates existen tanto neuronas que codifican confianza como neuronas que la codifican de forma continua.
Mas en específico mostramos que existen tres mecanismos de codificación: 1. codificación por tiempo de cambio, 2. codificación por tasa de disparo, 3. codificación binaria.
En relación a las tareas de opción insegura proponemos un modelo de red de atractores para opciones multiples. En este modelo la confianza emerge de la dinámica estocástica de las neuronas de decisión, volviéndose así innecesaria la supervisión del proceso de toma de decisiones por parte de otra red (como en el modelo de la tarea de apuesta post-decisional).
El modelo explica los datos de comportamiento de los monos y los registros de la actividad de neuronas del área lateral intraparietal como efectos de la dinámica multiestable de la red de atractores.
Además el modelo produce interesantes y novedosas predicciones que se podrán testear en experimentos futuros.
La compleja representación neurofisiológica y los distintos mecanísmos computacionales que emergen de este trabajo sugieren distintos aspectos funcionales de la confianza en la toma de decisiones.
