Задача вероятностного выбора
Обучение выбору вознаграждаемых стимулов при вероятностной обратной связи; индексы обучения Go/NoGo.
Часто задаваемые вопросы
У вас есть другой вопрос? Напишите нам.
Что измеряется?
Обучение на положительной vs отрицательной обратной связи (Go vs NoGo).
Какова структура PST?
Сначала вы усваиваете, какой символ в каждой из трёх пар обычно приносит выигрыш (80/20, 70/30, 60/40), а затем перенос проверяется на новых рекомбинациях символов — дизайн Frank и коллег.
О чём говорят выборы переноса?
Выбор положительного символа в новой паре (положительный перенос) и избегание отрицательного (отрицательный перенос) показывают, сколь многому вы научились от награды и от наказания соответственно.
Почему эта задача влиятельна?
Она отображается на дофаминергические сигналы обучения в вычислительных моделях и широко использовалась в психиатрических и фармакологических исследованиях.
Показать детали
О задаче вероятностного выбора
Предпосылки
Задача вероятностного выбора (PST), разработанная Фрэнком и коллегами из Университета Аризоны, исследует, как люди учатся на вероятностной обратной связи. Участники должны методом проб и ошибок узнать, какой из двух стимулов с большей вероятностью будет вознаграждён.
Вычислительная психиатрия
Задача разделяет обучение на положительной обратной связи (Go‑обучение: стимул A+) и обучение через отрицательную обратную связь (NoGo‑обучение: стимул B-). Вычислительные модели предполагают, что они опираются на разные нейромедиаторные системы — дофамин для положительных ошибок предсказания и серотонин для отрицательных.
Исследовательские применения
PST использовался для изучения психиатрических расстройств, включая ОКР, депрессию и болезнь Паркинсона. Различные группы пациентов демонстрируют разные паттерны Go‑ и NoGo‑предпочтений, что говорит о способности задачи индексировать специфические когнитивные механизмы.
Источники
- Frank, M. J., Seeberger, L. C., & O'Reilly, R. C. (2004). By carrot or by stick: Cognitive reinforcement learning in parkinsonism. Science, 306(5703), 1940-1943. 10.1126/science.1102941
- Frank, M. J., Moustafa, A. A., Haughey, H. M., Curran, T., & Hutchison, K. E. (2007). Genetic triple dissociation reveals multiple roles for dopamine in reinforcement learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(41), 16311-16316.
- Collins, A. G. E., & Frank, M. J. (2012). How much of reinforcement learning is working memory, not reinforcement learning? A behavioral, computational, and neurogenetic analysis. European Journal of Neuroscience, 35(7), 1024-1035. 10.1111/j.1460-9568.2011.07980.x
Похожие эксперименты
Тест сортировки карточек Висконсина (WCST)
РекомендуемыеОценка когнитивной гибкости и абстрактного мышления в задачах смены правил.
Айовская карточная игра (IGT)
РекомендуемыеМоделирование принятия решения в условиях риска для изучения эмоциональных и когнитивных влияний.
Башня Хано
РекомендуемыеТренируйте планирование и оптимизацию ходов в классической головоломке с тремя стержнями; количество ваших ходов сравнивается с оптимальным решением.
Узнать больше
Тест APM — действий в минуту
РекомендуемыеИзмерьте скорость кликов и время зрительной реакции. Кликайте по числам от 50 до 1 как можно быстрее!
Бесплатный IQ Тест
РекомендуемыеПроверьте свой коэффициент интеллекта с помощью этого бесплатного теста IQ, охватывающего распознавание образов, логическое мышление и пространственные навыки.
Шкала когнитивной обработки и установки на результат
РекомендуемыеОценивает когнитивную обработку и установку на результат по стандартным измерениям.
Об этом эксперименте
Этот эксперимент — учебная адаптация в демонстрационных целях. Он не является клиническим диагностическим инструментом. Результаты отражают ваши показатели в этом конкретном сеансе и не должны интерпретироваться как оценка ваших когнитивных способностей.
Конфиденциальность данных
Данные эксперимента обрабатываются и хранятся локально в вашем браузере. Никакие данные не загружаются на сервер, если вы явно не экспортируете их.
