Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Characterizing information integration in reinforcement learning: a neuro-computational investigation

Opis projektu

Powstanie neuroobliczeniowy model integracji informacji

Behawioralne, obliczeniowe i neurobiologiczne cechy uczenia się na podstawie pojedynczych doświadczeń zostały już szeroko zbadane. Inaczej sprawa się ma w przypadku uczenia przez wzmacnianie, które polega na uczeniu adaptacyjnym opartym o metodę prób i błędów oraz kija i marchewki. W tym kontekście zespół finansowanego przez ERBN projektu INFORL ustali, jak ludzie priorytetyzują, filtrują lub oceniają wyniki w przypadku uczenia przez wzmacnianie. Proponowana przez badaczy hipoteza zakłada, że choć ludzie mogą uczyć się na podstawie wielu jednoczesnych próbek informacji, ograniczenia obliczeniowe i błędy afektywne utrudniają ich integrację. W ramach projektu powstanie neuroobliczeniowy model integracji informacji opracowany z użyciem technik śledzenia ruchu gałek ocznych i neuroobrazowania funkcjonalnego. Ustalenia naukowców dostarczą nowych informacji na temat procesu uczenia się i cech zachowania świadczących o nieprawidłowym przystosowaniu się.

Cel

Reinforcement learning (RL) characterizes how we adaptively learn, by trial and errors, to select actions that maximize the occurrence of rewards, and minimize the occurrence of punishments. While the behavioural, computational and neurobiological features of learning from singular experienced outcomes have been extensively studied, the mechanisms by which RL could leverage multiple, concurrent information samples – including abstract information about prospective outcomes – have been largely overlooked.
As a consequence, little is known about how we prioritize, filter or value outcome information in RL, while these processes likely critically contribute to shaping learning behaviour.
This project proposes to address this gap, and hypothesizes that humans can learn from multiple concurrent information samples, but that computational limitations and affective biases curb information integration.
First, using a new experimental and computational framework, I will evidence and quantify these cognitive features. Using eye-tracking and complementary functional neuroimaging modalities (EEG, fMRI), I will build a neuro-computational model of information integration, by deciphering the interactions between attentional parieto-frontal network and the affective ventro-limbic networks during reinforcement learning.
Then, I propose to investigate the strategic modulation of information integration, by investigating the effects of information quantity and quality on learning strategies and on the neural correlates of learning variables.
Finally, I will assess several behavioural interventions to ameliorate information integration and improve learning performance.
By investigating an overlooked aspect of reinforcement learning –the integration of available information–, this project could not only help refine computational and neurobiological models of the learning process, but also shed new lights on maladaptive traits of human behaviour in social and clinical contexts.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

ERC-STG - Starting Grant

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Wkład UE netto
€ 240 000,00
Koszt całkowity
€ 240 000,00

Beneficjenci (3)