“Cérebro Estatístico” é uma linha de pesquisa voltada a entender como modelos matemáticos podem ser úteis para representar a interação entre neurônios e prever comportamentos (imagem: Gerd Altmann/Pixabay)

Neurociência
Jogo eletrônico é usado para investigar como o cérebro humano responde após um erro de previsão
25 de julho de 2024
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Trabalho foi conduzido no Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática da USP; resultados foram divulgados em Scientific Reports

Neurociência
Jogo eletrônico é usado para investigar como o cérebro humano responde após um erro de previsão

Trabalho foi conduzido no Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática da USP; resultados foram divulgados em Scientific Reports

25 de julho de 2024
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“Cérebro Estatístico” é uma linha de pesquisa voltada a entender como modelos matemáticos podem ser úteis para representar a interação entre neurônios e prever comportamentos (imagem: Gerd Altmann/Pixabay)

 

Agência FAPESP* – Entender como o cérebro humano funciona e aprende tem sido um dos principais objetivos de cientistas vinculados ao Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática (NeuroMat) – um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) da FAPESP sediado na Universidade de São Paulo (USP).

Em uma das linhas de pesquisa do NeuroMat, denominada “Cérebro Estatístico”, experimentos têm sido conduzidos para testar como modelos matemáticos podem ser úteis para representar a interação entre bilhões de neurônios e prever comportamentos.

Em um trabalho recente, publicado na revista Scientific Reports, o grupo usou um jogo eletrônico para investigar o impacto do erro (de previsão) no tempo de resposta do cérebro. O objetivo foi compreender como uma decisão errada influencia o tempo que uma pessoa leva para processar e responder a estímulos ambientais após o ocorrido.

No Jogo do Goleiro, o jogador assume o papel de goleiro em uma disputa de pênaltis, tendo de prever para onde o cobrador chutará a bola. A direção do chute varia de acordo com uma sequência estatística chamada “cadeia estocástica com memória de comprimento variável”, na qual a direção do próximo chute é influenciada pelos chutes anteriores, e parte dessas direções é produto de experimentos aleatórios, como num jogo de dados. Portanto, o jogador precisa compreender a estrutura da sequência para defender o maior número de pênaltis. Por exemplo, às vezes, basta lembrar das duas últimas escolhas do cobrador para prever o próximo chute, enquanto em outros casos é necessário recordar um número maior de chutes.

Foi possível observar que o tempo de resposta dos participantes no jogo eletrônico variava dependendo do sucesso ou fracasso em defender a cobrança de pênalti. Os resultados indicam que, quando os erros são frequentes, o tempo de resposta torna-se mais lento após escolhas corretas.

No entanto, quando os erros são raros, o tempo de resposta é mais lento após escolhas incorretas. Assim, conclui-se que o funcionamento do tempo de resposta durante o jogo não depende apenas dos resultados das escolhas, mas também da previsibilidade da sequência de estímulos fornecida.

“Esses resultados fornecem insights sobre os modelos estatísticos que operam dentro do cérebro a partir da investigação de aspectos simples do comportamento, como o tempo de resposta. À medida que avançamos nessa investigação, descobrimos os blocos de construção dos modelos e como eles se interconectam. Isso abre caminho para uma maior compreensão da aprendizagem e suas disfunções”, diz Paulo Passos, pesquisador do NeuroMat e bolsista da FAPESP.

O artigo Response times are affected by mispredictions in a stochastic game pode ser lido aqui.

* Com informações do NeuroMat.
 

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