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ディストラクター課題を用いた動機付け、誤差信号、報酬によるサッカード運動の修飾

使用干扰任务通过动机、错误信号和奖励来修改扫视运动

基本信息

批准号：
16015277
负责人：
小林康
金额：
$ 1.86万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16015277/
关键词：
サル眼球運動学習

项目摘要

本研究では標的となる光点を複数種類それぞれ違った場所に呈示し、実験者が定めたルールに従い、複数呈示された光点のうちある1種類の標的にむかってサッカードを行わせる課題(distractor課題)をサルに課し、課題学習前、課題学習中、課題学習後の黒質-脚橋被蓋核(PPTN)系のニューロン活動を記録解析した。ニューロン記録実験中にサルに呈示するDistractorと標的との位置関係やタイミングを系統的に操作することにより誤差信号、引き起こされる運動を操作した。さらに、ターゲット呈示位置の空間的確からしさ、ターゲットに対する報酬の期待値等を系統的に制御することによって動機付けや空間的注意を操作し、PPTNニューロンを中心に強化学習に対する誤差信号、空間的注意、動機付けの関係を解析した。PPTNの約20%のニューロンで課題と無関係に報酬を与えた後、約200msの潜時でニューロン活動の急激な上昇が見られた。これらのニューロンのほとんどで、成功試行で与えられる報酬量を変化させると課題開始前後から始まる持続的な活動の大きさが与えられる報酬量に従って変化した。これらのニューロンでは課題遂行中にも報酬後の反応がみられるが、そのニューロン活動は報酬が与えられた後、一過性の活動上昇として見られる場合と発火の抑制が見られる場合とがあった。以上の結果から、PPTNのニューロンの少なくとも一部は動機付けや報酬情報に関与しておりさらに、それが強化学習に関与することが示唆された。

In this study, the activity of the PPTN system was recorded and analyzed before, during and after the study. The position of the distractor in the recording system is displayed in the error signal and the movement of the Distractor is displayed in the recording system. The spatial accuracy of the presentation position, the expected value of the presentation position, the spatial attention of the presentation position, the error signal of the presentation position, the spatial attention of the presentation position, and the expected value of the presentation position. About 20% of the PPTN has a latency of about 200ms and a rapid rise in activity. The amount of compensation for successful trials has changed since the beginning of the project. This is an occasion where there is concern about the backlash after the salary is paid during the implementation of the project, when there is a temporary increase in activities after the salary is paid, and when there is a suppression of fire. As a result, the PPTN has a small number of incentives to pay compensation information and reinforcement learning.