Decision-making beyond “left or right”. A computational study on the neurophysiology behind multiple-choice decision-making and choice reevaluation.

Abstract

Neurophysiological brain processes during perceptual decision-making have mainly been investigated under the simplified conditions of two-alternative forced-choice (2AFC) tasks. How do established principles of decision-making, obtained from these simple binary tasks, extend to more complex aspects like multiple choice-alternatives and changes of mind? Here, we first address this question theoretically: based on recent experimental findings, we extend a biophysically realistic attractor model of decision-making to account for multiple choice-alternatives and choice reevaluation. Moreover, we complement our computational approach by a psychophysical experiment, exploring how changes of mind depend on the number of choice-alternatives. Our results affirm the general conformance of attractor networks with higher-level neural processes. In particular, we found evidence for the physiological relevance of a so far unregarded bifurcation. Furthermore, our findings suggest an advantage of a pooled multi-neuron representation of choice-alternatives, and a negative correlation between reaction time and changes of mind, possibly regulated by the decision threshold. Finally, we gained testable predictions on neural firing rates during changes of mind and propose future experiments to distinguish nonlinear attractor from linear diffusion models.

Los procesos neurofisiológicos que tienen lugar en el cerebro durante la toma de decisiones basadas en fenómenos de percepción han sido investigados, principalmente, en condiciones simplificadas, en particular, de tareas con dos alternativas y elección forzada (2AFC). ¿Cómo podemos extender los principios establecidos sobre la toma de decisiones obtenidas a partir de estas tareas simples y binarias, a aspectos más complejos como decisiones con alternativas múltiples y los cambios de opinión? En esta tesis, en primer lugar, abordamos esta cuestión de manera teórica: a partir de resultados experimentales recientes, extendemos un modelo de toma de decisiones, que es un modelo con atractores realista desde el punto de vista biofísico, con el objetivo de explicar la elección con alternativas múltiples y la reevaluación de la elección. Además, complementamos nuestro enfoque computacional con un experimento psicofísico, explorando cómo los cambios de opinión dependen del número de alternativas. Nuestros resultados refuerzan la tesis de que existe una correspondencia general entre las redes de atractores y los procesos neuronales superiores. En particular, revelan la importancia fisiológica de una bifurcación que hasta ahora ha pasado inadvertida. Además, sugieren la ventaja de representar las alternativas de elección con múltiples neuronas, y la existencia de una correlación negativa entre el tiempo de reacción y los cambios de opinión, posiblemente regulada por el umbral de decisión. Finalmente, proporcionamos predicciones comprobables sobre las tasas de disparo neuronal durante los cambios de la opinión y proponemos experimentos futuros para distinguir los modelos no lineales con atractores de los modelos de difusión lineal.