做出决定时大脑会发生什么？

: By 安妮·丘兰德（Anne Churchland），冷泉港实验室

感谢造访 InnerSelf.com，哪里有 20,000+ 宣传“新态度和新可能性”的改变生活的文章。所有文章均翻译为 30多种语言. 订阅每周出版的《内在自我》杂志和玛丽·T·拉塞尔的《每日灵感》。 InnerSelf杂志 自 1985 年起出版。

我们知道很多，但还不够，齿轮是如何融合在一起的。 Piyushgiri Revagar, CC BY-NC-ND

决策的范围非常广泛。真的很简单：我的午餐需要一个苹果还是一块蛋糕？那么更复杂的是：我应该买哪辆车，或者我应该选择哪个职业？

像我这样的神经科学家已经确定了大脑中有助于做出这样的决定的一些个体部分。不同的地区处理声音, 景点或相关事先知识。但是理解这些个体球员如何作为一个团队一起工作仍然是一个挑战，不仅在理解决策，而且在整个神经科学领域。

部分原因是，直到现在，神经科学已经在传统的科学研究模式中运作：个体实验室自己工作，通常集中在一个或几个大脑区域。这使得任何研究人员都难以解释另一个实验室收集的数据，因为我们在如何运行实验方面都有细微差别。

例如，研究决策的神经科学家为动物设置各种不同的游戏，我们收集有关动物行动时大脑中发生的事情的数据。当每个人都有不同的实验设置和方法时，我们无法确定另一个实验室的结果是否是关于大脑中真正发生的有趣事情的线索，还是仅仅是设备差异的副产品。

大脑倡议，奥巴马政府在2013上发起的，开始鼓励神经科学所需要的那种合作。我只是觉得还不够。于是我共同创立了一个名为“ 国际脑实验室 - 一个由不同机构的许多实验室组成的虚拟大型实验室 - 以证明“我们一个人走得快，一起走得很远”这句谚语对于神经科学也是如此。合作所要解决的第一个问题是大脑的决策。

大脑的决策团队

个别神经科学实验室已经发现了很多关于特定的大脑区域如何对决策做出贡献的地方。

假设你正在选择一个苹果或一块蛋糕去吃午饭。首先，你需要知道苹果和蛋糕是两种选择。这需要处理感官信息的大脑区域的行动 - 你的眼睛看到苹果的红色皮肤，而你的鼻子吸收蛋糕的香味。

这些感官领域往往连接到我们所说的关联领域。传统上研究人员认为他们在英国扮演一个角色把不同的信息一起。通过整理眼睛，耳朵等方面的信息，协会区域可以给出更加连贯，大视野世界上发生了什么

为什么选择另一个行动？这是大脑的问题奖励电路，这是至关重要的衡量不同选项的价值。你知道现在蛋糕会口味甜美，但是当你以后去健身房的时候，你可能会后悔的。

然后，有相信发挥的额叶皮层在控制自愿行动中的作用。研究表明，一旦有足够的信息到达，它就会参与到特定的行动中。这是大脑的一部分，可能会告诉你，这块蛋糕味道很好，所以它是值得所有的卡路里。

了解这些不同的大脑区域通常如何共同作出决定，可以帮助理解患病大脑中发生的事情。患有自闭症，精神分裂症和帕金森病等疾病的患者通常以不寻常的方式使用感官信息，特别是如果情况复杂且不确定。对决策的研究也可以告知患有其他疾病的患者，如药物滥用和成瘾。确实，上瘾也许是一个很好的例子如何决策可能会非常错误。

实验室合作在世界各地传播

目前，神经科学家们在做出决定时，正在大脑特定区域拍摄大量特写快照。但是他们彼此之间并没有很好的协调，所以这些特写片段并不合适，给我们提供了我们所需要的决策的大局。

这就是为什么我们组成了国际脑实验室。在国际神经信息学协调机构，威康信托基金会和西蒙斯基金会（也是“美国对话”的资助者）的支持下，我们的目标是通过设计一个大规模的实验，使用完全相同的方法来研究许多不同的大脑区域。因为大脑是如此复杂，我们需要许多不同的实验室的专业知识，每个实验室专门在特定的大脑区域。但我们需要他们协调和使用相同的方法，以便我们可以把他们所有不同的图片放在一起。

我们正在召集一支21科学家团队，他们将密切合作，了解数十亿神经元如何在单一的大脑中共同作出决定。大约十几个不同的实验室将通过测量完全相同的游戏中的动物的神经元活动来做一个大实验的一部分。我们的团队成员将记录每个动物脑中数百个神经元的活动。我们将收集成千上万个可以一起分析的神经记录。

保持简单

在现实世界的决策中，你要结合许多不同的信息 - 你的感官信号，关于什么是回报，什么是风险的内部知识。但是，在实验室环境中实施这一点相当困难。

我们希望重新创建鼠标的自然觅食体验。在现实生活中，动物在航行世界寻找食物时可以采用许多不同的路径。它想要找到食物，因为食物是有益的。它使用传入的感官线索，比如“哦，我在那里看到一个板球！”一个动物可能会把这个与奖励记忆结合起来，就像“我知道这个地区有茂密的浆果灌木丛，我记得从昨天开始，所以我我会去的，或者，“我知道这里有一只猫，所以我最好避开那个地方。”

一开始，我们用于国际脑实验室的设置看起来不太自然。鼠标有一个小设备，它用来报告决策 - 它实际上是一个来自乐高集轮。例如，它可能会知道，当它看到一个垂直光栅的图像，并转动轮子直到图像居中时，就会得到奖励。如果你考虑觅食是什么 - 探索环境，试图找到奖励，利用感官信号和事先知识 - 这个简单的乐高车轮活动确实捕捉其本质。

我们真的不得不考虑一个足够复杂的行为，让我们能够洞察到有趣的神经计算，而且这个行为很简单，可以在许多不同的实验室中以相同的方式实现。我们所做的平衡是一个决策任务，从一个单独的动物实现不同阶段的培训开始，变得越来越复杂。

即使是在最简单，最早的阶段，我们正在看，动物只是在做自愿的动作，他们正在决定什么时候动作来收获奖励。我相信我们可以走得更远一些，但即使这样，我们也可以得到这样的结果，在这样一个简单的行为中进行神经测量将是非常有趣的。我们不知道如何在大脑中发生，你决定什么时候采取特定的行动，以及如何执行这一行动。从动物大脑发出的神经测量结果自然决定去获得奖励将是一个巨大的进步。