Los resultados, publicados en Nature Communications, muestran que el cerebro utiliza algoritmos específicos para hacer estas inferencias, arbitrando dinámicamente entre intenciones de cooperación y competición.
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Durante las interacciones sociales, las intenciones de otros agentes (humanos o artificiales) pueden fluctuar a lo largo del tiempo entre competición y cooperación. Esta incertidumbre inherente al comportamiento posible de otros hace extremadamente difícil predecir el comportamiento social durante una interacción. De hecho, a diferencia de la mayoría de los objetos inanimados, los comportamientos observables de otros agentes ofrecen solo información muy parcial sobre sus futuros comportamientos probables.
¿Qué mecanismos computacionales permiten al cerebro predecir eficazmente el comportamiento social de otros basándose en la observación de su comportamiento pasado? Es importante comprender estos mecanismos ya que aún es muy difícil, por ejemplo, para un robot social decodificar las intenciones de una persona y reaccionar en consecuencia para interacciones fluidas.
Este estudio ha permitido determinar la manera en que el cerebro se adapta a las intenciones fluctuantes de otros cuando ni la naturaleza de las interacciones (cooperación o competición) ni el cambio entre estos dos tipos de interacciones se señalan de forma explícita.
Para obtener estos resultados, los científicos colocaron a los participantes en un escáner para observar en tiempo real las reacciones del cerebro, mientras pensaban que jugaban con otro jugador en red. El juego consistía en inferir qué carta entre dos posibles iba a elegir el otro jugador. De hecho, jugaban con un algoritmo (IA) que alternaba sin aviso entre estrategias de cooperación y competición (según el comportamiento pasado del jugador). En la situación cooperativa, una de las mejores estrategias es elegir una misma carta de manera previsible entre intentos, mientras que en la situación competitiva la estrategia óptima es elegir entre las dos cartas de forma aleatoria entre intentos.
En el corazón del cerebro, un mecanismo que arbitra entre dos expertos, uno cooperativo y otro competitivo
Los científicos utilizaron una técnica de imagen por resonancia magnética funcional junto con modelado matemático para observar la evolución de las reacciones de los participantes en función del comportamiento de la IA. La comparación entre numerosos modelos matemáticos y el comportamiento observado reveló que un mecanismo computacional era mejor que los demás. Este mecanismo consiste en un arbitraje entre dos expertos: uno competitivo y otro cooperativo, ambos ponderados por sus fiabilidades relativas.
Este modelo supera otros modelos de aprendizaje en la predicción del comportamiento de elección. Dos regiones cerebrales, denominadas el estriado ventral y la corteza prefrontal ventromedial, siguen la diferencia de fiabilidad entre estos expertos. Así, durante interacciones donde las intenciones de otros son fluctuantes y no señaladas, el cerebro pondera entre un experto competitivo y uno cooperativo gracias al cálculo de la diferencia de fiabilidad entre una interacción competitiva y cooperativa.
Estos resultados permiten entender los mecanismos neurocomputacionales de cómo el cerebro arbitra en tiempo real entre las intenciones de cooperación y competición durante la toma de decisiones sociales adaptativas.
Este estudio proporciona una explicación mecanicista de cómo el cerebro arbitra dinámicamente entre las intenciones de cooperación y competición durante decisiones sociales adaptativas. Estos resultados innovadores identifican los algoritmos y los mecanismos cerebrales involucrados en la estimación y adaptación a las intenciones competitivas y cooperativas de otros.
La caracterización de estos mecanismos es esencial para comprender los mecanismos cerebrales subyacentes a nuestras interacciones sociales y permitir transiciones fluidas entre contextos cooperativos o competitivos cambiantes. Estos mecanismos neurocomputacionales proporcionan las bases necesarias para nuestras interacciones sociales con otros agentes naturales o artificiales.
Referencia:
Philippe, R., Janet, R., Khalvati, K. et al. Mecanismos neurocomputationales involucrados en la adaptación a intenciones fluctuantes de otros. Nat Commun 15, 3189 (2024).
https://doi.org/10.1038/s41467-024-47491-2