Estratégias decisionais em um contexto estocástico: simulação com vida artificial e experimentação psicofísica em humanos

• Processo: 11/06695-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2011
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Fisiologia - Fisiologia de Órgãos e Sistemas
• Pesquisador responsável: Marcus Vinícius Chrysóstomo Baldo
• Beneficiário: Fernando Moral Mayoral
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Biomédicas (ICB). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Neurociências Psicofísica Tomada de decisão Cognição Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: cognição | psicofísica | Redes neurais | Tomada de Decisão | Vida Artificial | Neurociências

Resumo

A necessidade de tomar decisões permeia a vida de todos os animais. Estratégias e comportamentos são selecionados evolutivamente no sentido de otimizar as recompensas conseguidas com essas decisões. Simulações com Vida Artificial permitem evoluir redes neurais artificiais em computador, e compreender os mecanismos por trás das estratégias observadas. Quando deparados com um problema de decisão binária em contextos estocásticos, animais normalmente fazem uso de probability matching, uma estratégia sub-ótima em relação à estratégia maximizadora. Esse projeto pretende estudar o processo de decisão de animais artificiais e, posteriormente, de voluntários humanos, frente a seqüências binárias de estímulos com diferentes graus de aleatoriedade, inclusive frente a cadeias de Markov. Deseja-se analisar as diferentes estratégias de escolha utilizadas, correlacionando-as com o grau de complexidade inerente às seqüências e à capacidade do organismo de decodificar padrões subjacentes.