【学术快报】张航和罗欢课题组发现不确定性的快速自动神经编码
2021年3月5日，Journal of Neuroscience在线刊出了北京大学张航研究组和罗欢研究组的题为“Automatic and fast encoding of representational uncertainty underlies the distortion of relative frequency”的文章[1]。结合行为实验、计算建模和脑磁图（MEG），研究者们发现人脑在加工相对频率信息时会快速而自动地编码其中的不确定性。
概率扭曲(probability distortion)是一种广泛存在于判断和决策任务中的行为现象，表现为人类和动物常常会系统性地高估小概率或相对频率、低估大概率或相对频率。大脑为何会有这样的系统性偏差？张航研究组近期提出了有界对数赔率模型来解释大脑在加工概率信息时的系统性错误[2]，其核心假定之一是大脑会自动补偿表征概率信息时的不确定性。在本研究中，研究者们通过MEG记录人们在持续追踪相对频率信息时的脑活动，在神经层面验证了这一核心假定。
被试的任务是追踪快速呈现于屏幕上的青色和橘色点阵序列，并在序列突然停止后报告最后一屏刺激中青色或者橘色点占两种点总数的相对频率（如图1所示）。每屏刺激中的相对频率记为p；经推导，p在表征上的不确定性（representational uncertainty）的数学形式与p(1–p)成正比[2][3]。统计上，p和p(1–p)是线性独立的。
图1：相对频率追踪任务。
研究者们采用了一种巧妙的刺激序列设计来分离p和p(1–p)对神经活动的影响。在一半的刺激序列中，p呈周期性变化而p(1–p)呈非周期性变化；在另一半的刺激序列中，p(1–p)呈周期性变化而p呈非周期性变化。研究者们分析了刺激序列中的周期性变量与MEG信号之间的相位一致性，也使用MEG信号对刺激序列中的非周期性变量进行了解码分析。这两种分析的结果相互印证，都表明大脑不仅编码了任务中所要求追踪的相对频率信息（p），还自动编码了看似与任务无关的变量——表征上的不确定性（p(1–p)）。如图2所示，虽然从地形图来看，二者在MEG信号中的编码位于相似的枕叶和顶叶区域，但是从时程来看，相对频率的编码发生在刺激呈现后约300 ms，而表征上不确定性的编码发生在约400 ms，比前者晚约100 ms。
图2：相对频率(p)和表征不确定性(p(1–p))的时空解码结果。
大脑会自动编码相对频率信息在表征上的不确定性，而且其编码比相对频率本身的编码仅滞后约100 ms，远早于相对频率的外显报告，这意味着什么？一方面，这为概率扭曲可能的根源——大脑自动补偿表征概率信息时的不确定性[2]——提供了神经基础。另一方面，这与近期信心研究领域中大脑在外显的知觉判断之前就已快速编码其信心的发现不谋而合[4]。这意味着，大脑所编码的表征上的不确定性或信心不一定是外显判断或决策后的反思，相反可能是外显判断或决策之前所参照的信息的一部分；其发挥的功能性作用有待未来进一步研究。
输
本研究获得国家自然科学基金、北大–清华生命科学联合中心和北京市科学技术委员会的资助。北京大学心理与认知科学学院博士后任祥娟博士为本文第一作者。北京大学心理与认知科学学院、麦戈文脑科学研究所、北大-清华生命科学联合中心的张航研究员，北京大学心理与认知科学学院、麦戈文脑科学研究所的罗欢研究员为本文的共同通讯作者。
参考文献
[1] Ren, X., Luo H., & Zhang, H. (in press) Automatic and fast encoding of representational uncertainty underlies the distortion of relative frequency. Journal of Neuroscience. DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2006-20.2021
[2] Zhang, H., Ren, X., & Maloney, L. T. (2020). The bounded rationality of probability distortion. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(36), 22024-22034. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1922401117
[3] Lebreton, M., Abitbol, R., Daunizeau, J., & Pessiglione, M. (2015). Automatic integration of confidence in the brain valutation signal. Nature Neuroscience, 18(8), 1159-1167. DOI: https://doi.org/10.1038/nn.4064
[4] Gherman, S., & Philiastides, M. G. (2018). Human VMPFC encodes early signatures of confidence in perceptual decisions. eLife, 7, e38293. DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.38293
论文链接：
https://www.jneurosci.org/content/early/2021/03/05/JNEUROSCI.2006-20.2021
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研究组介绍
张航
北京大学心理与认知科学学院研究员
北京大学麦戈文脑科学研究所PI
北大-清华生命科学联合中心PI
实验室研究兴趣：
张航实验室（“计算与决策实验室”）使用行为实验、计算建模和无创脑成像技术研究人类的感知觉、注意、运动控制系统中的各种决策问题，在心理学、认知神经科学、统计决策理论和经济决策之间建立桥梁。我们关注不同领域的判断和决策背后普适的神经计算原理，结合计算建模和脑成像来破解脑中的运算。
我们的许多研究都围绕着“不确定性”展开。如果没有不确定性，世界上大部分的决策问题将变得无比简单。然而，不确定性无处不在，概率运算因而成为大脑的一项重要功能。我们试图回答的问题包括：大脑如何利用有限的认知资源进行高效的概率运算？如何为自身和外部世界中的不确定性建立概率模型？有着怎样的先验知识或偏见？又能带给人工智能什么启示？
研究组介绍
罗欢
北京大学心理与认知科学学院研究员
北京大学麦戈文脑科学研究所PI
实验室研究兴趣：
罗欢实验室（“动态世界观”）从事基础认知神经科学方向的研究，特别集中在研究各种认知过程中的动态结构、时间组织及其脑神经机制。主要研究手段包括高时间采样认知行为范式、脑磁图(MEG)、脑电图(EEG)。现阶段所包含的课题涉及感知觉、注意、记忆、听觉节奏等等。
实验室的一个研究特色是从时间这个基本维度来了解大脑处理的基本方式（而不仅仅是发生的脑区）。近期的一系列研究发现大脑有其自身的时间处理框架，外部的信息通过大脑内部的时间组织被整合进来，来影响甚至决定我们的认知行为。我们感兴趣通过设计心理学实验结合具有高时间分辨率的脑成像手段（比如脑电图、脑磁图等）来不断“敲打”大脑，理解大脑自身的工作方式，以及内部世界和外部世界的相互动态关系。
北京大学IDG麦戈文脑科学研究所
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