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J-GLOBAL ID：201502204752137034   整理番号：15A0909187

時間的な不確実性のある状況下での運動プラニングはゲイン関数が非対称な場合には準最適である

Motor planning under temporal uncertainty is suboptimal when the gain function is asymmetric

著者 (4件)： OTA Keiji (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  OTA Keiji (Japan Soc. for the Promotion of Sci., Tokyo, JPN) ,  SHINYA Masahiro (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  KUDO Kazutoshi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN)
資料名： Frontiers in Computational Neuroscience (Web)  (Frontiers in Computational Neuroscience (Web))
巻： 2015  号： July  ページ： WEB ONLY  発行年： 2015年07月 
JST資料番号： U7036A  ISSN： 1662-5188  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最適な運動プラニングを行うためには,動作に関連したゲイン/ロスと運動出力の変動の両方を考慮しなければならない。多くの研究は,ヒト行動プランニングの最適性について相容れない主張を行っているが,これらは異なる動作と異なるゲイン/ロス関数を使っているためにこの異なる主張を解決することができない。不統一の原因はおそらく,異なる実験デザインと被験者のエネルギーコストが異なることにある。そこで著者らは,4種のゲイン関数を用いて被験者のタイミング決定戦略の最適化をテストするための一致タイミング課題を用いた。この課題では,一定エネルギーコスト下で意思決定を行う。著者らは被験者の戦略を,期待ゲインを最大化するベイズモデルで計算される最適戦略と比較した。その結果,非対称性で特徴付けられる2種のゲイン関数において準最適タイミング戦略を見出し,この戦略では高いゲインがゲインゼロの高リスクと関連していた。被験者は,ゼロゲインの開始終了に対して最適以下の時間で応答するリスク探索戦略を使っていた。しばらくするとモデルは,対称性で特徴付けられる2つのゲイン関数での実際の成績と良く一致するようになった。著者らの発見は,自分自身の運動出力に不確実性を反映せざるを得ない意思決定についてのヒトの能力は,ゲイン関数の構成に依存した制限があることを示している。

シソーラス用語： *運動 ,  *意思決定 ,  不確実性 ,  時間 ,  関数 ,  運動制御 ,  エネルギーコスト ,  Bayes推定 ,  ヒト
準シソーラス用語： ゲイン関数

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不確実性 ,  状況 ,  運動 ,  プラニング ,  ゲイン ,  関数 ,  非対称