Bayangkan dalam perjalanan pulang kerja. Dia hampir tidak memikirkan perjalanannya. Kemudian muncul tanda-tanda pekerjaan konstruksi. Tiba-tiba, Anda berada di jalan yang asing, secara mental menghitung ulang setiap belokan. Peralihan dari mudah ke melelahkan juga terjadi di otak, dan para ilmuwan UCLA baru saja menemukan caranya.
Menurut Temuan Studidua wilayah tetangga di korteks frontal otak menangani keputusan dengan cara yang sangat berbeda. Seseorang mempertahankan kecepatan tetap, apa pun yang terjadi. Yang lainnya berlaku khususnya ketika segala sesuatunya menjadi tidak dapat diprediksi.
Para peneliti menemukan hal ini menggunakan model tikus di laboratorium. Pertama, mereka mengajari tikus memainkan permainan layar sentuh. Ketuk kiri atau kanan, menangkan suguhan manis.
Satu sisi selalu memberi lebih banyak peluang dibandingkan sisi lainnya. Kemudian para ilmuwan membalikkan keadaan, mengubah sisi yang sebelumnya buruk menjadi sisi baik. Ketika tikus sudah menemukan jawabannya, peraturannya berubah lagi.
Para peneliti memperkenalkan perubahan nyata ketika mereka membuat imbalannya menjadi kurang pasti. Alih-alih “selalu” atau “tidak pernah”, tikus dihadapkan pada pilihan yang bahkan pilihan terbaik pun akan membuahkan hasil 70% dari waktu. Tiba-tiba, ke Belajar menjadi jauh lebih sulit.
Menggunakan mikroskop kecil yang ditanamkan di otak tikuspeneliti mengamati apa yang terjadi di dalam kepala mereka ketika mereka membuat pilihan tersebut. Dua area otak menonjol.
A M2wilayah pertama di otak, terus mengirimkan sinyal yang kuat dan konsisten tentang jalur mana yang akan dipilih tikus. Tidak peduli apakah hadiahnya dijamin atau sepenuhnya acak. M2 tetap stabil.
A OFCarea kedua, bertindak berbeda. Ketika hasilnya dapat diprediksi, sinyalnya menjadi lebih lemah. Namun seiring dengan meningkatnya ketidakpastian, OFC menjadi semakin jelas hingga menyamai kekuatan M2.
“Prediksi pilihan diterjemahkan dari neuron M2 dengan akurasi tinggi di semua kondisi kepastian, tetapi diterjemahkan dengan akurasi lebih besar dari neuron OFC dalam kondisi ketidakpastian yang lebih besar,” tulis para peneliti dalam makalah mereka. artikel Dan Komunikasi Alam.
Para ilmuwan menginginkannya tahu apakah tikus itu menggunakan trik tertentu untuk meningkatkan peluang Anda. Dua strategi muncul: Win-Stay dan Lose-Transform. Menang – Bertahan berarti mengulangi pilihan setelah diberi hadiah. Kalah-Transfer artinya berpindah pihak setelah tidak punya apa-apa lagi.
Tingkat kepercayaan tikus terhadap strategi ini memprediksikan hal tersebut tingkat aktivitas OFC. Tapi M2? Dia tidak peduli. M2 terus melakukan tugasnya, baik tikusnya pintar atau hanya memilih secara acak.
Tujuh tikus berpartisipasi dalam penelitian ini pencitraan otak. Selama enam sesi, mereka mengerjakan skenario yang semakin rumit. Setiap sesi memiliki 225 pilihan yang dibagi menjadi tiga babak, dan sisi terbaik berubah di setiap babak.
Sesi pertama menawarkan jaminan hadiah untuk dua putaran pertama, kemudian turun menjadi 90% untuk putaran terakhir. Sesi perantara menggunakan 90% dan kemudian 80%. Sesi terakhir meningkat dari 80% menjadi 70%, di mana bahkan pilihan yang “baik” gagal tiga kali dari sepuluh.
Para peneliti menggunakan algoritma komputer untuk memprediksi apa yang akan dipilih tikus berdasarkan aktivitas otak saja. M2 lebih baik pada masa-masa yang lebih mudah. Namun begitu perpecahan 70-30 tiba, OFC berhasil menyusulnya.
Neuron OFC yang terlibat dalam pelacakan pilihan, kemenangan, dan penghargaan meningkat jumlahnya seiring dengan meningkatnya ketidakpastian. M2 tetap konstan. OFC tampak merekrut bala bantuan ketika situasi menjadi sulit.
Nomor percobaan terpisah dengan 18 tikus berbedapenyidik menutup sementara M2 atau OFC untuk melihat kejadiannya. Mereka menggunakan a teknik cerdas di mana suntikan obat membungkam sel-sel otak tertentu selama beberapa jam.
Mematikan OFC membuat pembelajaran menjadi sulit secara keseluruhan. Anda tikus mengalami kesulitan ketika imbalan dapat diprediksi atau sepenuhnya acak. Namun penutupan M2 hanya menyebabkan masalah pada saat yang paling mudah dan paling dapat diprediksi. Ketika keadaan menjadi tidak menentu, tikus tanpa M2 dapat bekerja dengan baik.
Ini cocok dengan apa yang disarankan oleh rekaman otak. M2 membantu jika aturannya jelas. OFC menjadi penting ketika penyesuaian perlu dilakukan secara real time.
Tikus yang fleksibel dan cepat mengubah strategi setelah mengalami kekalahan menunjukkan pola OFC yang lebih kuat. Tikus keras kepala yang terus memilih opsi kalah tidak melakukannya. Tak satu pun dari prediksi ini memprediksi aktivitas M2, yang tetap konstan.
Memiliki dua sistem terpisah mungkin tampak berlebihan. Mengapa tidak ada satu pun pengambil keputusan yang baik?
Bagaimanapun, ini efisien. ITU M2 memberikan sinyal yang andal dan cepat ketika Anda sudah tahu apa yang berhasil. Tidak perlu terlalu memikirkan setiap pilihan keluarga. ITU OFC mengambil tindakan ketika lingkungan berubah dan perlu memikirkan kembali pendekatannya.
HAI M2 terhubung ke area otak yang lebih dalam terlibat dalam gerakan dan tindakan. Sambungan ini tepat, seperti saluran telepon khusus. Peran dari OFC lebih tentang fleksibilitas dan ketidakpastian.
Kebanyakan penelitian otak menggunakan hewan yang telah melakukan tugas ratusan kali. Penelitian ini menangkap sesuatu yang berbeda: apa yang terjadi saat pertemuan pertama yang membingungkan dengan situasi yang tidak terduga.
Ketika ketidakpastian meningkat, OFC mengubah cara mereka memproses informasi. Alih-alih mempertahankan pendekatan yang sama, neuron OFC menyesuaikan diri untuk fokus pada detail paling penting ketika hasilnya menjadi membingungkan.
Para ilmuwan berpendapat bahwa OFC dapat membangun peta mental suatu tugas, seperti peta lingkungan baru.
Konsistensi M2 dapat bermanfaat untuk antarmuka otak-komputer, di mana sinyal konstan membantu memecahkan kode apa yang ingin dilakukan seseorang. Fleksibilitas OFC menunjukkan bagaimana otak memecahkan masalah yang lebih rumit: belajar ketika Anda tidak dapat memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya.
Algoritma yang digunakan peneliti mampu menebak dengan baik apa yang akan dipilih tikus. ITU akurasi mencapai puncaknya sekitar setengah detik kemudian seekor tikus telah melakukan gerakannya, tepat pada saat tindakan itu terjadi.
Investigasi ini menunjukkan bagaimana otak membagi pekerjaan dalam menghadapi ketidakpastian. Sebuah sistem membuat kita bergerak maju dengan lancar. Yang lain membantu Anda menghitung ulang ketika jalan di depan Anda tidak lagi masuk akal. Bersama-sama, mereka memungkinkan Anda menghadapi hal-hal yang biasa dan tidak terduga tanpa ragu.
