Abordagem computacional e psicofísica da alocação atencional e tomada de decisão.

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Silva, Carolina Feher da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algorítmos genéticos; Atenção; Attention; Cadeias de Markov; Decision making; Genetic algorithms; Markov chains; Neural networks; Problemas relacionados à evolução; Problems related to the evolution; Redes neurais; Tomada de decisão
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/42/42137/tde-04102011-163948/

O processo evolutivo deixa vieses no sistema nervoso de forma a optimizar nossas capacidades cognitivas para o ambiente em que evoluímos. Nosso objetivo é criar modelos de vida artificial nos quais a atenção seletiva, a tomada de decisão em sequências binárias e o tempo de reação ao aparecimento abrupto de um alvo precedido por pista emerjam como consequência da evolução. Em nossos experimentos, a atenção seletiva enviesava o processamento de estímulos de forma a dar prioridade aos mais relevantes quando eles tinham relevâncias diferentes. Nossos experimentos de tomada de decisão apóiam a teoria de que o pareamento de probabilidades, estratégia adotada por seres humanos neste tipo de experimento, é consequência da busca de padrões, que decorre da importância que isto teve durante a evolução humana. No estudo do tempo de reação, o comportamento observado em seres humanos só pôde ser modelado em populações de animais artificiais quando existia ruído e eles tinham que selecionar uma ação apropriada entre duas possíveis.