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A Bayesian sense of probability in the human brain: Its characteristics, neural bases and functions

Projektbeschreibung

Ist das menschliche Wahrscheinlichkeitsempfinden von Natur aus bayesianisch?

Die bayessche Statistik schätzt Wahrscheinlichkeiten anhand begrenzter und verrauschter Daten optimal ein, wobei ein gewisses Maß an Unsicherheit berücksichtigt wird. Nach Ansicht des EU-finanzierten Projekts NEURAL-PROB könnte das menschliche Wahrscheinlichkeitsempfinden bayesianisch sein. Dabei geht es davon aus, dass Wahrscheinlichkeitsschätzungen des Menschen von rationalen Konfidenzniveaus begleitet werden, welche die entsprechende Genauigkeit definieren. Die bayessche Natur des menschlichen Wahrscheinlichkeitsempfindens schränkt die Einschätzung, neurale Darstellung und Nutzung von Wahrscheinlichkeiten ein. Das Forschungsteam wird seine Theorie über eine Kombination aus Psychologie, Computermodellen und neuronaler Bildgebung aufstellen. Durch die Charakterisierung des Wahrscheinlichkeitsempfindens werden wir mehr darüber erfahren, wie das menschliche Gehirn die Welt mit probabilistischen internen Modellen darstellt, wie es lernt und Entscheidungen trifft.

Ziel

Bayesian inference optimally estimates probabilities from limited and noisy data by taking into account levels of uncertainty. I noticed that human probability estimates are accompanied by rational confidence levels denoting their precision; I thus propose here that the human sense of probability is Bayesian. This Bayesian nature constrains the estimation, neural representation and use of probabilities, which I aim to characterize by combining psychology, computational models and neuro-imaging.

I will characterize the Bayesian sense of probability computationally and psychologically. Human confidence as Bayesian precision will be my starting point, I will test other formalizations and look for the human algorithms that approximate Bayesian inference. I will test whether confidence depends on explicit reasoning (with implicit electrophysiological measures), develop ways of measuring its accuracy in a learning context, test whether it is trainable and domain-general.

I will then look for the neural codes of Bayesian probabilities, leveraging encoding models for functional magnetic resonance imaging (fMRI) and goal-driven artificial neural networks to propose new codes. I will ask whether the confidence information is embedded in the neural representation of the probability estimate itself, or separable.

Last, I will investigate a key function of confidence: the regulation of learning. I will test the implication of neuromodulators such as noradrenaline in this process, using both within and between-subject variability in the activity of key neuromodulatory nuclei (with advanced fMRI), the cortical release of noradrenaline during learning and its receptor density (with positron-emission tomography) and test for causality with pharmacological intervention.

Characterizing the sense of probability has broad implications: it should improve our understanding of the way we represent our world with probabilistic internal models, the way we learn and make decisions.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-STG - Starting Grant

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 499 963,00
Adresse
RUE LEBLANC 25
75015 Paris
Frankreich

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Region
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 499 963,00

Begünstigte (1)

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