Dynamische Schätzung von hierarchischen Vorhersagefehlern bei menschlichem Sequenzlernen

• Antragsteller: Professor Dr. Felix Blankenburg; Professor Dr. Klaus Obermayer
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften ; Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 314335676

Menschliches Sequenzlernen und belohnungsabhängigem Lernen in Markov`schen Umgebungen sind in der Vergangenheit im Wesentlichen unabhängig voneinander studiert worden. Dies liegt daran, dass der Fokus der Untersuchungen zu menschlichem Sequenzlernen auf dem Lernen statistischer Abhängigkeiten in der zeitlichen Abfolge sensorischer Reize liegt, während bei Untersuchungen zu belohnungsabhängigem Lernen in der Regel die Optimierung von Strategien im Vordergrund steht. In dem vorgeschlagenen Projekt möchten untersuchen, ob und in welchem Ausmaß Mechanismen des Modell-freien belohnungsabhängigen Lernens auch im Falle menschlichen Sequenzlernens eine Rolle spielen. Wir wählen dazu ein experimentelles Paradigma das auf Sequenzen von Ereignissen beruht, deren zeitliche Struktur durch Übergangswahrscheinlichkeiten erster (d.h. Markov) und zweiter (d.h. konditioniert auf die beiden letzten Ereignisse) Ordnung festgelegt ist. Dieses Paradigma möchten wir verwenden, um im Rahmen einer Studie, die Verhaltensexperimente mit Probanden, Bildgebung (fMRI) und Modellierung miteinander verbindet, die folgenden Hypothesen zu evaluieren: (1) Das menschliche Gehirn setzt komputationale Mechanismen des belohnungsabhängigen Lernens, die z.B. zur Modell-freien Schätzung einer erwarteten Belohnung herangezogen werden, auch ein, um zeitliche Abhängigkeiten von Ereignissen zu schätzen. (2) Dazu schätzt das Gehirn Prädiktionsfehler für die Größen der unterschiedlichen Ordnungen und repräsentiert sie in unterschiedlichen Hirnregionen. (3) Die funktionelle Konnektivität zwischen diesen Hirnregionen wird durch erwartete Belohnungen moduliert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen