Aprendendo a Escolher: Dinâmicas Comportamentais Subjacentes à Aquisição Inicial da Tomada de Decisão

RESUMO As teorias atuais da tomada de decisão propõem que as decisões surgem por meio de competição entre opções de escolha. Modelos computacionais do processo decisório estimam quão rapidamente as informações sobre as opções de escolha são integradas e quanta informação é necessária para disparar uma escolha. Experimentos que utilizam essa abordagem tipicamente relatam dados de participantes bem treinados. Sendo assim, não sabemos como o processo decisório evolui à medida que uma tarefa de tomada de decisão é aprendida pela primeira vez. Para preencher essa lacuna, usamos um desenho comportamental que separa o aprendizado do valor das opções de escolha do aprendizado para realizar escolhas. Treinamos ratos machos para responder a estímulos visuais únicos com diferentes valores de recompensa. Em seguida, treinamos esses ratos para fazer escolhas entre pares de estímulos. Inicialmente, os ratos responderam mais lentamente quando apresentados com escolhas. Contudo, à medida que ganharam experiência em fazer escolhas, essa desaceleração diminuiu. A desaceleração das respostas em testes de escolha persistiu durante todo o período de testagem. Encontramos que isso estava especificamente associado a um aumento da variabilidade exponencial quando os ratos escolhiam o estímulo de valor mais alto. Além disso, nossa análise utilizando modelagem por difusão de deriva revelou que os ratos precisaram de menos informação para fazer escolhas ao longo do tempo. Surpreendentemente, observamos reduções no limiar decisório após apenas uma única sessão de aprendizado de escolha. Esses achados oferecem novos insights sobre o processo de aprendizado em tarefas de tomada de decisão. Eles sugerem que o valor das opções de escolha e a habilidade de fazer escolhas são aprendidos separadamente, e que a experiência desempenha um papel crucial na melhora do desempenho na tomada de decisão.