Orbitofrontal cortex and learning predictions of state transitions.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Learning the transition structure of the environment – the probabilities of transitioning from one environmental state to another – is a key prerequisite for goal-directed planning and model-based decision making. To investigate the role of the orbitofrontal cortex (OFC) in goal-directed planning and decision making, we used fMRI to assess univariate and multivariate activity in the OFC while humans experienced state transitions that varied in degree of surprise. Converging with recent evidence, we found that OFC activity was related to greater learning about transition structure. However, the observed relationship was inconsistent with a straightforward interpretation of OFC activity as representing a state prediction error that would facilitate learning of transitions via error-correcting mechanisms. The state prediction error hypothesis predicts that OFC activity at the time of observing an outcome should increase expectation of that same observed outcome on subsequent trials. Instead, our results showed that OFC activity was associated with increased expectation of the more probable outcome; that is, with more optimal predictions. These results suggest that the OFC is involved in updating or reinforcing a learned transition model on a trial-by-trial basis, specifically for the currently observed cue-outcome associations. Our findings add to the evidence of OFC involvement in learning state-to-state transition structure, while providing new constraints for algorithmic hypotheses regarding how these transitions are learned. Significance Statement The orbitofrontal cortex (OFC) has been implicated in model-based decision making—the kind of decisions that result from planning using an “environment model” of how current actions affect our future states. However, the widely suggested role of the OFC in representing expected values of future states is not sufficient to explain why the OFC would be critical for planning in particular. A new line of evidence implicates the OFC in learning about transition structure of the environment – a key component of the “environment model” used for planning. We investigate this function, adding to the growing literature on the role of the OFC in learning and decision making, while unveiling new questions about the algorithmic role of OFC in goal-directed planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».