Não bộ đánh giá rủi ro và phần thưởng trước khi ra quyết định
Nghiên cứu được công bố vào ngày 19/02/2025 trên Tạp chí Nature, đã sử dụng các khái niệm học máy vào thí nghiệm trên chuột để nghiên cứu hệ thần kinh liên quan đến quyết định dựa trên phần thưởng. Các nhà khoa học đã phát hiện ra 2 nhóm tế bào não ở chuột: một nhóm giúp chuột học về kết quả tốt hơn mong đợi và một nhóm liên quan đến kết quả tệ hơn mong đợi. Hai nhóm tế bào này cùng hoạt động để giúp bộ não đánh giá toàn bộ phạm vi phần thưởng có thể có của một lựa chọn.
Não bộ sẽ tiến hành đánh giá rủi ro và phần thưởng trước khi ra quyết định (nguồn: internet).
PGS.TS Jan Drugowitsch - Đại học Y Harvard, tác giả chính của nghiên cứu cho biết, kết quả của nhóm nghiên cứu trên chuột (và có thể mở rộng sang các loài động vật có vú khác) cho thấy chi tiết về việc não bộ đánh giá rủi ro và phần thưởng trước khi ra quyết định. Nếu được xác nhận ở người, những phát hiện này có thể cung cấp một khuôn khổ để hiểu cách bộ não con người đưa ra quyết định dựa trên phần thưởng và điều gì xảy ra khi hệ thống này gặp trục trặc.
Học máy giúp làm sáng tỏ cách bộ não đưa ra quyết định
Các nhà thần kinh học từ lâu đã quan tâm đến cách bộ não sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định mới. Tuy nhiên, theo PGS.TS Jan Drugowitsch, nhiều lý thuyết truyền thống không phản ánh đầy đủ sự phức tạp của hành vi trong thế giới thực. Ông đưa ra ví dụ về việc chọn một nhà hàng: Nếu bạn muốn an toàn, bạn có thể chọn một nhà hàng mà bạn biết có chất lượng ổn định. Nhưng nếu bạn muốn mạo hiểm, bạn có thể thử một nhà hàng có món ăn lúc xuất sắc, lúc lại kém chất lượng. PGS.TS Jan Drugowitsch cho biết, các lý thuyết thần kinh học hiện có xem hai lựa chọn này là tương đương nếu xét theo mức trung bình, trong khi thực tế con người và động vật có khả năng nhận biết mức độ rủi ro và phần thưởng khác nhau của mỗi lựa chọn.
Trong một nghiên cứu năm 2020 được công bố trên Tạp chí Nature, GS Naoshige Uchida - Đại học Harvard đã phân tích lại dữ liệu trước đó và phát hiện rằng, hoạt động của dopamine - chất dẫn truyền thần kinh đóng vai trò trong việc tìm kiếm phần thưởng phù hợp với các dự đoán của thuật toán này. Điều này gợi ý rằng, mô hình học máy mới có thể giải thích chính xác hơn cách bộ não xử lý phần thưởng.
Bằng ứng dụng học máy, các nhà khoa học mới có thể giải thích chính xác hơn cách bộ não xử lý phần thưởng (nguồn: internet).
Trong nghiên cứu mới, PGS.TS Jan Drugowitsch và GS Naoshige Uchida đã thiết kế các thí nghiệm trên chuột để kiểm tra quá trình này trong vùng thể vân bụng - khu vực lưu trữ thông tin về phần thưởng liên quan đến quyết định. Các nhà khoa học tiến hành huấn luyện chuột liên kết các mùi hương khác nhau với phần thưởng có mức độ khác nhau. Khi chuột ngửi mùi, các nhà nghiên cứu quan sát hành vi liếm (chuột liếm nhiều hơn khi mong đợi phần thưởng lớn hơn) và ghi lại hoạt động thần kinh.
Kết quả cho thấy, có hai nhóm tế bào thần kinh riêng biệt: một nhóm phản ứng với phần thưởng tốt hơn mong đợi và một nhóm phản ứng với phần thưởng kém hơn mong đợi. Khi các tế bào “lạc quan” bị vô hiệu hóa, chuột có xu hướng dự đoán phần thưởng thấp hơn. Ngược lại, khi các tế bào “bi quan” bị vô hiệu hóa, chuột hành xử như thể mong đợi phần thưởng lớn hơn. PGS.TS Jan Drugowitsch ví điều này như việc trong não có một “nhà tư vấn lạc quan” và một “nhà tư vấn bi quan” cùng đưa ra lời khuyên. Hai nhóm tế bào này làm việc cùng nhau để giúp não bộ hình thành một bản đồ đầy đủ về các phần thưởng tiềm năng của một quyết định.
Hướng nghiên cứu tương lai
Các nhà nghiên cứu dự định tiếp tục tìm hiểu cách bộ não đưa ra quyết định trong điều kiện có nhiều yếu tố không chắc chắn, cũng như cách phát hiện này có thể áp dụng vào tư duy con người. PGS.TS Jan Drugowitsch nhấn mạnh, cần nhiều nghiên cứu hơn để xác nhận kết quả này ở người, nhưng ông tin rằng, nó có thể cung cấp thông tin quan trọng về cách con người đánh giá rủi ro và lý do tại sao những người mắc trầm cảm hoặc nghiện gặp khó khăn trong việc đánh giá phần thưởng.
Những phát hiện này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cơ chế ra quyết định của não bộ mà còn có thể mở ra hướng điều trị cho các rối loạn liên quan đến đánh giá rủi ro và phần thưởng.
Xuân Bình (theo Harvard Medical School)