मानव इन्सुला सक्रियण जोखिम भविष्यवाणी त्रुटियों और जोखिम दोनों को दर्शाता है

यह समझना कि जीवों probabilistic stimulus-reward associations से कैसे निपटते हैं, को reinforcement learning मॉडल और प्राइमेट फिजियोलॉजी के मिलन से बढ़ावा मिला है, जिसने दिखाया कि मस्तिष्क एक reward prediction error सिग्नल को एन्कोड करता है। हालांकि, जीवों को पुरस्कार पूर्वानुमानों से जुड़े जोखिम के स्तर की भी भविष्यवाणी करनी होती है, उन जोखिम भविष्यवाणियों में त्रुटियों की निगरानी करनी होती है, और नई जानकारी के आधार पर इन्हें अपडेट करना होता है। जोखिम भविष्यवाणी का दोहरा उद्देश्य है: (1) जोखिम-संवेदनशील जीवों में चयन का मार्गदर्शन करना और (2) अनिश्चित पुरस्कारों के अधिगम को संशोधित करना। अब तक, यह ज्ञात नहीं है कि मस्तिष्क जोखिम भविष्यवाणी कैसे करता है या करता भी है या नहीं। जोखिम को लगातार बदलते हुए एक सरल जुआ कार्य के दौरान functional imaging का उपयोग करते हुए, हमने दिखाया कि मानव इन्सुला में आरंभिक सक्रियण जोखिम भविष्यवाणी त्रुटि के साथ महत्वपूर्ण रूप से सहसंबद्ध है और इसकी समय-क्रम त्वरित अपडेटिंग की भूमिका के अनुरूप है। इसके अतिरिक्त, हमने दिखाया कि सामान्य अनिश्चितता से पहले जुड़े सक्रियण में ऐसा विलंब होता है जो जोखिम भविष्यवाणी की भूमिका के अनुरूप है। जोखिम भविष्यवाणी और जोखिम भविष्यवाणी त्रुटियों के सहसंबंध वाले सक्रियण पुरस्कार की अपेक्षा के लिए पुरस्कार भविष्यवाणी और पुरस्कार भविष्यवाणी त्रुटियों के सहसंबंध वाले सक्रियणों के लिए एक समानता हैं। इसलिए, हमारे निष्कर्ष संकेत करते हैं कि अनिश्चितता के तहत पुरस्कार प्रत्याशा के तंत्रिका आधार की हमारी समझ को जोखिम भविष्यवाणी को शामिल करने के लिए विस्तारित करने की आवश्यकता है।