研究速递：个体和集体决策中的几何

导语

想象一只老鹰正在捕捉兔子，两者都在高速移动，兔子左右逃窜以躲避追捕，老鹰也随之调整追捕路径。实际上，无论在天上或地下，不管在觅食或避险，动物的生活都能被抽象为空间上的移动，以及关于如何移动的决策。这一看似平常的现象背后却有着高度动态且统一的动力学机制。德国马克斯·普朗克动物行为研究所的团队12月14日于PNAS发文，通过虚拟现实技术解码动物在空间移动中的决策机制，发现动物将对多个目标的选择分解为一系列二元选择来应对环境的复杂性。从神经动力学到个体决策，从个体决策到集体行为，该研究揭示的决策机制不仅跨越了物种、环境，也跨越了生命层次。

研究领域：神经动力学，集体行为，移动生态学，分岔结构

张澳 | 作者

邓一雪 | 编辑

论文题目：

The geometry of decision-making in individuals and collectives

论文链接：

https://www.pnas.org/content/118/50/e2102157118

动物为维持生存需要不断面临决策，许多决策需要在空间上分布的多个目标中做出选择。大多数关于动物决策的研究都集中在决策结果上，即动物最终选择了备选目标中的哪一个，以及作出决策所需的时间，但少有研究关注动物在整个决策过程中的移动。然而，动物在选择分布在空间中的多个目标时，它们自身的移动无疑会显著影响空间在大脑中的表征。研究发现，从昆虫到脊椎动物，许多物种的大脑表现出了以自我为中心的空间表征，例如通过明确的矢量表征目标的位置。这样的神经元表征必须并且确实时刻在与动物的移动相互作用。因此，虽然动物的移动似乎只是将大脑所作决策外部化，信息量看似并不大，但这种观点忽略了决策过程中涉及的重要动力学性质。毫无疑问，决策过程的动力学会随着动物与其空间分布的目标间几何上相对关系的变化而改变，并且这个过程是高度动态的。

来自德国马克斯·普朗克动物行为研究所、以色列魏茨曼科学研究所和匈牙利罗兰大学的生物学家、工程师和物理学家合作，对动物在空间移动中的决策机制进行了研究。这个跨学科团队从神经生物学、物理学和动物行为学中获得灵感，构建了一个大脑决策计算模型。该模型将动物移动与大脑神经动力学的相互作用纳入框架，以模拟大脑在面对备选目标方向时各个选项的表征。

由此产生的模型结果见图1，大脑会自发地将多个目标的选择分解为一系列二元选择，直到只剩下一个最终选择。这会导致动物的移动方向出现一系列突变，每个突变都与二元选择中某选项的排除有关。具体而言，每个方向的突变都是神经动力学突变的结果，而神经动力学的突变又取决于动物空间位置与剩余目标间的几何关系。更进一步，研究人员发现动物在其移动方向临近突变时，会自发地对非常小的扰动极为敏感，从而能够区分各个备选目标间非常小的差异。值得注意的是，这一有价值的属性是涌现，而不是内置于模型中的。

图1. 对动物移动决策的模型和模拟结果，其中图A、B、C为动物面对两个目标时的情况，图D、E、F是动物面对三个目标时的情况，以下仅说明图A、B、C。（A）动物的决策示意图。在临界角度 θc附近，动物的移动方向存在突变。（B） 动物在决策时从折中到作出决策的临界转变相图，其中阴影区域折中解与作出决策解均存在。（C）由神经动力学模型预测的轨迹密度图。

研究人员随后发现该算法具有极强的鲁棒性，于是猜想这种“分岔”过程很可能是“通用的”。通过叠加许多模拟动物的轨迹，确实发现了分岔结构普遍存在（见图2B）。进一步，研究人员通过实证研究检验计算模型的预测。为检验该模型跨物种的统一性，选择果蝇、蝗虫和斑马鱼分别作为飞行、陆生和水生动物的代表。为检验该模型跨环境的统一性，采用沉浸式虚拟现实技术，使得动物能够处于开放、真实的环境中，同时研究者能够精确测量动物在决策过程中的移动，结果显示所有物种都表现出与模型预测完全相同的分岔（见图2G、H）。

图2.（B）叠加多种动物轨迹所得的轨迹密度图；果蝇和蝗虫在面对两个目标（G）或三个目标（H）时移动轨迹的实证密度图。

研究人员还发现，同样的几何原理可能也适用于动物集体（比如移动的鸟群）的空间决策，模拟结果见图3。

图3. 动物集体面对两个目标（A）或三个目标（B）时空间决策的模拟结果。密度图显示了500次重复模拟中动物集体重心的移动轨迹。

该研究聚焦于动物移动和神经动力学间不断变化的相互作用，首次揭示动物移动过程中的决策机制。并且该机制不仅具有极强的鲁棒性，还以基本的几何原理刻画了跨环境、跨物种、跨生命层次的统一机制，刻画了动物时空计算的本质。

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