计算机模拟显示，在像昆虫和鱼这样多样化的动物中，同样的几何原理支配着空间决策。功劳:动物行为MPI/Vivek斯里达尔德国康斯坦茨大学和马克斯·普朗克动物行为研究所的研究人员领导的一个国际团队利用虚拟现实来解码动物在许多选项中决定去哪里时使用的算法。这项研究揭示了动物是如何通过将世界简化为一系列连续的二选(二元)决策来应对环境复杂性的——无论有多少选择，这种策略都会产生高效的决策。这项研究提供了迄今为止第一个证据，证明了一种控制跨物种决策的通用算法，并表明基本的几何原理可以解释动物如何以及为什么以它们的方式运动。对大多数动物来说，生活就是决定去哪里。跑步、游泳或在世界上飞行，动物在移动中不断做出决定——这些决定允许它们选择在哪里吃饭、藏在哪里以及与谁交往。过去几十年神经生物学的突破，包括那些获得2014年诺贝尔医学奖的突破，拼凑出了一幅动物如何代表空间分布选项的画面。现在，一个国际研究小组已经应用这一神经生物学知识来理解动物如何在分散在太空中的选项中进行选择。这项研究的第一作者、康斯坦茨马克斯·普朗克动物行为研究所博士后维韦克·哈里·斯里达尔说:“动物对选项的神经表征在它们穿越空间时不可避免地会发生变化。”我们表明，在我们对空间决策的理解中考虑这一点揭示了新的和基本的几何原理，这些原理直到现在都被忽视了。"
来自德国的生物学家、工程师和物理学家、以色列的魏茨曼科学研究所和匈牙利的埃特沃斯·罗兰大学合作进行了这项研究。跨学科团队从神经生物学、物理学和动物行为中获得灵感，构建了一个大脑决策的计算模型。该模型利用了大脑如何代表“空间”中的选项的特征——在这种情况下是指向潜在目的地的方向——以便理解决策是如何进行的。“考虑运动和神经动力学之间的相互关系是关键，”斯里达尔说，他是康斯坦茨大学集体行为系和马克斯·普朗克动物行为研究所的博士生。“这让我们获得了一个关于大脑如何做决定的新视角。”
自发分叉
由此产生的模型预测，大脑会自发地将多个选项中的决策分解为一系列两个选择的决策，直到只剩下一个选项——最终选择的那个。研究发现，这导致动物在方向上表现出一系列突然的变化，每一种变化都与排除一种剩余的选择有关。每一次方向的改变都是神经动力学突然变化的结果——科学家称之为“分叉”的倾向——在动物和剩余选项之间非常具体的几何关系上。
研究人员发现，这种算法非常强大，以至于他们预测，这种“分叉”过程不仅会产生高度精确的决策，而且还会“通用”。“通过叠加他们模拟的动物的许多轨迹，他们发现了一个分支结构，他们预计，如果他们叠加了真实动物做出空间决策的许多轨迹，这个分支结构也应该是明显的。
验证他们的理论
该团队使用沉浸式虚拟现实来测试他们在飞行、行走和游泳动物中的理论预测——分别是果蝇、沙漠蝗虫和斑马鱼。这项技术允许科学家将动物放在开放的、逼真的环境中，同时在决策过程中对动物的运动进行精确测量。发现所有物种都表现出与预测完全相同的分叉。
斯里达尔说:“人们通常认为，动物首先决定去哪里，然后再向目标移动。“但我们的发现表明，运动和选项的不断变化的神经表征之间的相互作用极大地影响了决策的方式。这些发现令人兴奋的是，这种反应在复杂多样的生态环境中产生了极其有效的决策。”
从个人到集体
科学家们还发现，同样的几何原理可能适用于动物集体的空间决策，例如流动的牛群或羊群。高级作者、康斯坦茨大学“集体行为高级研究中心”卓越集群的联合主任、马克斯·普朗克动物行为研究所所长伊恩·库津说:“看到如此美丽的决策过程贯穿于生物组织的各个领域，从神经动力学到个体决策，从个体决策到集体运动，这是令人瞩目的。这正在改变我们对动物如何理解它们丰富而复杂的世界的理解。”
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
