Die Ergebnisse, veröffentlicht in Nature Communications, zeigen, dass das Gehirn spezifische Algorithmen anwendet, um diese Schlussfolgerungen zu treffen, indem es dynamisch zwischen Kooperations- und Wettbewerbsabsichten abwägt.
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Bei sozialen Interaktionen können die Absichten anderer Akteure (menschlich oder künstlich) im Verlauf der Zeit zwischen Wettbewerb und Kooperation schwanken. Diese inhärente Unsicherheit bezüglich des möglichen Verhaltens anderer erschwert es extrem, soziales Verhalten während einer Interaktion vorherzusagen. Tatsächlich liefern im Gegensatz zu den meisten unbelebten Objekten die beobachtbaren Verhaltensweisen anderer nur sehr partielle Informationen über ihre wahrscheinlichen zukünftigen Verhaltensweisen.
Welche rechnerischen Mechanismen ermöglichen es dem Gehirn, effektiv das soziale Verhalten anderer auf Grundlage der Beobachtung ihres vergangenen Verhaltens vorherzusagen? Es ist wichtig, diese Mechanismen zu verstehen, da es beispielsweise für einen sozialen Roboter immer noch sehr schwierig ist, die Absichten einer Person zu entschlüsseln und entsprechend für flüssige Interaktionen zu reagieren.
Diese Studie hat es ermöglicht, zu bestimmen, wie das Gehirn sich an die wechselnden Absichten anderer anpasst, wenn weder die Art der Interaktionen (Kooperation oder Wettbewerb) noch der Wechsel zwischen diesen beiden Arten explizit angezeigt wird.
Um diese Ergebnisse zu erzielen, wurden die Teilnehmer in einen Scanner gesetzt, um die Reaktionen des Gehirns in Echtzeit zu beobachten, während sie dachten, sie spielten mit einem anderen Netzwerkspieler. Das Spiel bestand darin, zu erschließen, welche von zwei möglichen Karten der andere Spieler wählen würde. Tatsächlich spielten sie mit einem Algorithmus (KI), der zwischen Kooperations- und Wettbewerbsstrategien wechselte, dies jedoch ohne Ankündigung (basierend auf dem vergangenen Verhalten des Spielers). In der Kooperationssituation ist eine der besten Strategien, dieselbe Karte vorhersehbar zwischen den Versuchen zu wählen, während in der Wettbewerbssituation die optimale Strategie darin besteht, zufällig zwischen den beiden Karten zu wählen.
Im Herzen des Gehirns, ein Mechanismus, der zwischen zwei Experten, einem kooperativen und einem wettbewerbsorientierten, vermittelt
Die Wissenschaftler verwendeten eine Technik der funktionellen Magnetresonanztomographie in Kombination mit mathematischer Modellierung, um die Entwicklung der Reaktionen der Teilnehmer in Abhängigkeit vom Verhalten der KI zu beobachten. Der Vergleich zwischen vielen mathematischen Modellen und dem beobachteten Verhalten ergab, dass ein rechnerischer Mechanismus besser als die anderen war. Dieser Mechanismus besteht in einer Vermittlung zwischen zwei Experten: einem wettbewerbsorientierten und einem kooperativen, die beide nach ihrer relativen Zuverlässigkeit gewichtet werden.
Dieses Modell übertrifft andere Lernmodelle bei der Vorhersage des Wahlverhaltens. Zwei Gehirnregionen, das ventrale Striatum und der ventromediale präfrontale Cortex, folgen dem Zuverlässigkeitsunterschied zwischen diesen Experten. So gewichtet das Gehirn bei Interaktionen, in denen die Absichten anderer fluktuierend und nicht signalisiert sind, zwischen einem wettbewerbsorientierten und einem kooperativen Experten durch Berechnung des Zuverlässigkeitsunterschieds zwischen einer wettbewerbsorientierten und einer kooperativen Interaktion.
Diese Ergebnisse ermöglichen das Verständnis der neuro-computationalen Mechanismen, wie das Gehirn in Echtzeit zwischen Kooperations- und Wettbewerbsabsichten bei adaptiven sozialen Entscheidungen abwägt.
Diese Studie liefert eine mechanistische Erklärung dafür, wie das Gehirn dynamisch zwischen Kooperations- und Wettbewerbsabsichten bei adaptiven sozialen Entscheidungen abwägt. Diese originellen Ergebnisse identifizieren die Algorithmen und Gehirnmechanismen, die bei der Schätzung und Anpassung an die wettbewerbsorientierten und kooperativen Absichten anderer beteiligt sind.
Diese Charakterisierung ist entscheidend für das Verständnis der Gehirnmechanismen, die unseren sozialen Interaktionen zugrunde liegen, um flüssige Übergänge zwischen sich ändernden kooperativen oder wettbewerbsorientierten Kontexten zu ermöglichen. Diese neuro-computationalen Mechanismen bilden die notwendige Grundlage für unsere sozialen Interaktionen mit anderen natürlichen oder künstlichen Agenten.
Referenz:
Philippe, R., Janet, R., Khalvati, K. et al. Neurocomputational mechanisms involved in adaptation to fluctuating intentions of others. Nat Commun 15, 3189 (2024).
https://doi.org/10.1038/s41467-024-47491-2