8月14日自动化所报告预告

本文关键词：biophysics，由笔耕文化传播整理发布。

　　报告地点: 中国科学院自动化研究所智能化大厦三层第一会议室 

　　报告摘要: 

　　决策过程中，估计误差表示实际结果和预期之间的差别（包括奖赏估计误差和风险估计误差）。在模糊决策中，估计误差可以被人脑表征，并被学习从而更新预期和优化决策。然而，估计误差的表征和学习的神经机制仍不清楚。该研究中，两组被试在fMRI环境下分别完成了爱荷华博弈任务（IGT）和风险决策任务（RDT）。IGT中估计误差被表征且被学习，而RDT中估计误差仅被表征。因此，通过比较两个任务中两种估计误差的相关脑区，可以获得估计误差表征和学习的机制。结果表明：（1）估计误差表征相关脑区，即估计误差相关脑区中，IGT和RDT的共性部分，，包括尾核、前脑岛和右侧颞上回。估计误差学习的脑区，即只在IGT中与估计误差相关的脑区，包括喙侧前扣带回、后扣带回和左侧颞中回；（2）表征过程中，两种估计误差具有独立的神经基础；而学习过程中，两种估计误差具有共同的神经基础。此外，不确定性等分析验证了估计误差表征和学习的不同功能；tDCS实验支持了估计误差学习脑区的必要性。我们的结果给出了人脑对估计误差的表征和学习的神经基础。 

　　报告人简介: 

　　Dr Zhang started to research on the neural basis of high level cognitive process when he was a graduate student. Upon completion of his doctorate in biophysics at the University of Science and Technology of China (USTC) in 2005, he was invited to be a visiting research fellow at the National Institute of Drug Abuse (NIH/NIDA) where he continued his research about the neural basis of nicotine addiction using multiple neuroimaging tools. In 2010, he joined the faculty at USTC and was invited to be the professor/PI in life sccience school and the chief of the cognitive neuropsychology lab. He currently is focusing on the neural basis of the decision making in drug and behavior (game or internet) addiction. His research has been published in Biological Psychiatry, Neuroimage, Human Brain Mapping, Plos ONE, etc. 

　　报告链接：

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