不确定度引起的瞳孔直径变化规律及其模型的研究

目的 探究大脑内部对于不确定度的表征.方法 首先,构建表征不确定度的实验范式——"卡牌预测任务",并用信息熵来度量任务中由不确定度带来的信息量;其次,记录该任务下的真实瞳孔数据并分析;最后,基于隐马尔可夫模型对该认知任务进行建模,通过贝叶斯推断和变分消息传递算法计算出预测误差,并得到模拟蓝斑放电率.结果 本研究证实了不确定度越高,瞳孔直径扩张越大,模型中预测误差值越大,此时的蓝斑活动表现为短暂的、簇发状的、相位放电模式.预测误差和蓝斑放电概率随信息熵的变化而变化.结论 大脑对于不确定度的表征是通过蓝斑-去甲肾上腺素系统跟踪到不确定性造成的预测误差来实现的,同时大脑对不确定度的表征反映了大脑内部对信息量的处理.