Annual Research Review: Developmental computational psychiatry

心理学 认知 发展认知神经科学 透视图(图形) 认知发展 发展心理学 精神科 精神分裂症(面向对象编程) 认知科学 神经科学 认知心理学 认知神经科学 计算机科学 人工智能
作者
Tobias U. Hauser,Geert‐Jan Will,Magda Dubois,Raymond J. Dolan
出处
期刊:Journal of Child Psychology and Psychiatry [Wiley]
卷期号:60 (4): 412-426 被引量:42
标识
DOI:10.1111/jcpp.12964
摘要

Most psychiatric disorders emerge during childhood and adolescence. This is also a period that coincides with the brain undergoing substantial growth and reorganisation. However, it remains unclear how a heightened vulnerability to psychiatric disorder relates to this brain maturation. Here, we propose ‘developmental computational psychiatry’ as a framework for linking brain maturation to cognitive development. We argue that through modelling some of the brain's fundamental cognitive computations, and relating them to brain development, we can bridge the gap between brain and cognitive development. This in turn can lead to a richer understanding of the ontogeny of psychiatric disorders. We illustrate this perspective with examples from reinforcement learning and dopamine function. Specifically, we show how computational modelling deepens an understanding of how cognitive processes, such as reward learning, effort learning, and social learning might go awry in psychiatric disorders. Finally, we sketch the promises and limitations of a developmental computational psychiatry.
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