科学者たちは、コンピューター上の意思決定ゲームを使用して、学習プロセス中に脳内で何が起こっているのかを調べました。被験者は右に左に移動することで新たな状況に陥り、ゲーム終了時に金銭的報酬を獲得します。 18 人の研究参加者の脳における意思決定プロセスが、機能的磁気共鳴画像法を使用して観察されました。脳の迅速なスライススキャンにより血流の変化が明らかになり、コンピューターが脳の活動領域の画像に変換します。
2 つの独立した学習信号が観察されました。モデルフリー学習中に、大脳皮質の下の領域である線条体で活動が見られました。一方、モデルベース学習では、ニューロンは大脳皮質の 2 つの領域、前頭前野と頭頂葉で活動しました。モデルベースのシステムは、チェスプレイヤーが試合状況を計算するように、仮想環境の構造を学習すると科学者らは書いている。一方で、試行錯誤を通じて成功を学ぶことは、過去にすでに利点をもたらしていた事実上盲目的な決定を下すのに役立ちました。 「学習プロセス中、2 つの異なるエラー信号が脳の異なる領域で処理されます」と Gläscher 氏は説明します。その理由は効率の向上です。人々は、自動的に行われない日常の行動に対してのみ、脳からのより大きな処理能力を必要とするモデルベースのシステムを動員します。
グレッチャー氏は、2006 年からパサデナのカリフォルニア工科大学を科学拠点として活動しています。 2009 年に連邦教育研究省から 125 万ユーロ相当のバーンスタイン賞を受賞しました。この資金により、ドイツの優秀な若手科学者が海外から集まることになる。グレッチャー教授は現在、行動実験における神経科学的な意思決定を研究するため、ハンブルク・エッペンドルフ大学病院（UKE）に独立したワーキンググループを設立している。
