An increasing amount of evidence suggests that high-dimensional neural representations of task-relevant state information, such as stimuli, might play an important role in perceptual decision making. However, little is known about the neural representational geometries of goals and contexts during learning and their effects on choice behavior. In this work, we used human functional magnetic resonance imaging data collected with a sequential two-stage Markov decision task to investigate the neural embeddings of goals and contexts during reinforcement learning (RL). We focused on the inferior lateral prefrontal cortex (ilPFC), the brain area known to guide goal-directed behavior by choosing optimal RL strategies for a given context. Unlike other brain areas, the ilPFC represents high-dimensional multiplexed context representations. Notably, the ilPFC’s goal dimensionality is seemingly a unique predictor of task performance in terms of average reward and choice optimality. Our study elucidates the critical role of goal and context embeddings of the ilPFC in guiding goal-directed behavior.
작업 변수에 대한 고차원적 신경표상이 인지적 의사결정 과정에 중요하다는 증거들이 밝혀지고 있다. 그러나 인간의 학습과정 도중 목표와 맥락과 같은 주요 작업 정보들에 대한 신경표상 구조에 대해 잘 알려지지 않았다. 본 연구에서는 순차적 2단계 마르코프 의사결정 작업 태스크를 수행하며 취득한 인간 자기공명 영상 데이터를 분석하여, 강화학습 도중 목표와 맥락 정보의 신경 표상 구조를 탐색하였다. 특히 강화학습 도중 학습 전략을 선택하여 주어진 맥락에 적절한 목표 기반 행동을 지도하는 것으로 알려진 하측면 전전두엽 피질 (inferior lateral prefrontal cortex) 에 집중하였다. 다른 뇌 영역과 달리, 하측면 전전두엽 피질은 맥락에 대한 다중화된 고차원적 신경표상 구조를 보이는 것을 확인하였다. 또한 하측면 전전두엽 피질의 목표 신경표상 차원은 작업 수행능력을 예측한다는 것을 확인하였다. 본 연구는 목표 기반 행동을 조절하는 하측면 전전두엽의 목표와 맥락에 대한 신경표상 구조와 역할을 규명하였다.
