Learning Cognitive Flexibility: Neural Substrates of Adapting Switch-Readiness to Time-varying Demands

认知灵活性 任务切换 灵活性(工程) 心理学 任务(项目管理) 强化学习 认知 提示语 认知心理学 后顶叶皮质 神经科学 适应(眼睛) 人工智能 计算机科学 数学 统计 经济 管理
作者
Anthony W. Sali,Christina Bejjani,Tobias Egner
出处
期刊:Journal of Cognitive Neuroscience [The MIT Press]
卷期号:36 (2): 377-393 被引量:7
标识
DOI:10.1162/jocn_a_02091
摘要

An individual's readiness to switch tasks (cognitive flexibility) varies over time, in part, as the result of reinforcement learning based on the statistical structure of the world around them. Consequently, the behavioral cost associated with task-switching is smaller in contexts where switching is frequent than where it is rare, but the underlying brain mechanisms of this adaptation in cognitive flexibility are not well understood. Here, we manipulated the likelihood of switches across blocks of trials in a classic cued task-switching paradigm while participants underwent fMRI. As anticipated, behavioral switch costs decreased as the probability of switching increased, and neural switch costs were observed in lateral and medial frontoparietal cortex. To study moment-by-moment adjustments in cognitive flexibility at the neural level, we first fitted the behavioral RT data with reinforcement learning algorithms and then used the resulting trial-wise prediction error estimate as a regressor in a model-based fMRI analysis. The results revealed that lateral frontal and parietal cortex activity scaled positively with unsigned switch prediction error and that there were no brain regions encoding signed (i.e., switch- or repeat-specific) prediction error. Taken together, this study documents that adjustments in cognitive flexibility to time-varying switch demands are mediated by frontoparietal cortex tracking the likelihood of forthcoming task switches.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研岗发布了新的文献求助10
刚刚
深情安青应助明理大树采纳,获得10
1秒前
沐芷澄发布了新的文献求助50
1秒前
壮观的夏蓉完成签到 ,获得积分10
2秒前
酷波er应助青冥之外采纳,获得10
2秒前
希望天下0贩的0应助然年采纳,获得10
3秒前
刻苦的芷文完成签到,获得积分10
3秒前
苹果幻儿发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
6秒前
7秒前
7秒前
Percy完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI6.3应助张栋采纳,获得10
8秒前
10秒前
10秒前
星辰大海应助仲冬十五采纳,获得10
10秒前
平常的听寒完成签到,获得积分10
10秒前
慕青应助14采纳,获得10
10秒前
kiki完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
绝尘发布了新的文献求助10
11秒前
彩虹捕手完成签到,获得积分10
11秒前
坚强的橘子完成签到,获得积分10
11秒前
优雅的水桃完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
零一发布了新的文献求助10
13秒前
莴苣发布了新的文献求助10
13秒前
科研岗发布了新的文献求助30
13秒前
吃饱饱的胡小胡完成签到,获得积分20
14秒前
小新发布了新的文献求助10
14秒前
Queen发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
16秒前
16秒前
Joy发布了新的文献求助10
16秒前
kiki发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
17秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7295946
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8914172
关于积分的说明 18875558
捐赠科研通 6962138
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210347
关于科研通互助平台的介绍 2379631
邀请新用户注册赠送积分活动 2186668