Explicit knowledge of task structure is a primary determinant of human model-based action

任务(项目管理) 动作(物理) 认知心理学 控制(管理) 心理学 强化学习 计算机科学 简单(哲学) 钢筋 人工智能 社会心理学 物理 管理 量子力学 经济 哲学 认识论
作者
Pedro Castro-Rodrigues,Thomas Akam,Ivar Snorasson,Marta Camacho,Vítor Paixão,Ana Maia,J. Bernardo Barahona‐Corrêa,Peter Dayan,Blair Simpson,Rui M. Costa,Albino J. Oliveira‐Maia
出处
期刊:Nature Human Behaviour [Nature Portfolio]
卷期号:6 (8): 1126-1141 被引量:40
标识
DOI:10.1038/s41562-022-01346-2
摘要

Explicit information obtained through instruction profoundly shapes human choice behaviour. However, this has been studied in computationally simple tasks, and it is unknown how model-based and model-free systems, respectively generating goal-directed and habitual actions, are affected by the absence or presence of instructions. We assessed behaviour in a variant of a computationally more complex decision-making task, before and after providing information about task structure, both in healthy volunteers and in individuals suffering from obsessive-compulsive or other disorders. Initial behaviour was model-free, with rewards directly reinforcing preceding actions. Model-based control, employing predictions of states resulting from each action, emerged with experience in a minority of participants, and less in those with obsessive-compulsive disorder. Providing task structure information strongly increased model-based control, similarly across all groups. Thus, in humans, explicit task structural knowledge is a primary determinant of model-based reinforcement learning and is most readily acquired from instruction rather than experience. Healthy volunteers and patients with obsessive-compulsive disorder learning a task from experience alone tend to repeat actions that lead to rewards. They are poor at learning predictive models, but their use of these models is strongly increased when explicit information is provided.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
刚刚
蔡蔡蔡完成签到,获得积分10
刚刚
任性的访旋完成签到,获得积分10
3秒前
谨慎的雁菡完成签到 ,获得积分10
4秒前
zmm发布了新的文献求助10
5秒前
NXFJ发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
6秒前
温暖寻云发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
酷波er应助plolo采纳,获得10
8秒前
orixero应助青空采纳,获得10
9秒前
9秒前
qq完成签到,获得积分10
9秒前
华仔应助聪明的可燕采纳,获得10
11秒前
彩色的过客完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
Lucas应助阿斌采纳,获得30
12秒前
bushi完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
南风不竞发布了新的文献求助10
13秒前
阿扎尔完成签到 ,获得积分10
13秒前
Owen应助xzh采纳,获得10
13秒前
Komorebi完成签到,获得积分0
14秒前
科研通AI2S应助兮颜采纳,获得10
14秒前
任欢腾完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
FashionBoy应助小木子采纳,获得10
16秒前
fyrhhhh发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
lyjj023发布了新的文献求助10
17秒前
墨墨发布了新的文献求助10
18秒前
传奇3应助wbqdssl采纳,获得10
20秒前
20秒前
CV16完成签到,获得积分10
22秒前
王焕玉发布了新的文献求助20
22秒前
彩色不评发布了新的文献求助10
22秒前
彭于晏应助破晓布朗尼采纳,获得10
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Development Across Adulthood 1000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 660
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6449946
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8262414
关于积分的说明 17603248
捐赠科研通 5513662
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2903176
邀请新用户注册赠送积分活动 1880247
关于科研通互助平台的介绍 1721722