Adaptation de la memoire et l'apprentissage par renforcement – RaReMem

De nombreuses données issues de la recherche sur la perception et la prise de décision économique suggèrent que la valeur subjective d'une option est déterminée par l'éventail des valeurs des autres options disponibles (c'est-à-dire le contexte). Pourtant, jusqu'à aujourd'hui, cette littérature s'est presque exclusivement concentrée sur des situations de décision où les contextes sont explicites et statiques, ignorant ainsi des scénarios plus écologiques et réalistes où les fourchettes de valeurs sont façonnées dynamiquement par les résultats passés. Cette proposition vise à déterminer si et comment l'adaptation de la gamme affecte également le calcul des valeurs de résultat acquises par l'expérience et stockées en mémoire. Nous émettons l'hypothèse que l'adaptation de la gamme est omniprésente dans l'apprentissage, parce qu'elle répond à un compromis fondamental entre les coûts et les avantages du calcul. En effet, nous proposons que, bien que l'adaptation de gamme soit localement optimale, parce qu'elle optimise le traitement de l'information en accordant la fonction de réponse de valeur à la distribution des résultats expérimentés, cela se fait au prix de la perte de la capacité à généraliser les valeurs apprises à de nouveaux contextes.
La recherche proposée concevra et validera un cadre comportemental et computationnel complet pour tester cette hypothèse. Plus précisément, en combinant des paradigmes expérimentaux originaux, des analyses comportementales et une modélisation informatique, nous allons

i) fournir une description algorithmique claire de l'adaptation de la gamme de résultats,
ii) élucider la nature des représentations mnésiques déformées des valeurs des résultats, et, enfin,
iii) sonder l'omniprésence et la valeur adaptative de ce processus de manière empirique (en menant des expériences dans différentes cultures) et théorique (par le biais de simulations approfondies).

Nous pensons que ce projet a le potentiel d'élucider de nouvelles contraintes computationnelles fondamentales de l'apprentissage et de la prise de décision chez l'homme. Notre cadre théorique et nos résultats empiriques contribueront sans aucun doute au débat sur les sources ultimes de la rationalité humaine limitée, avec un impact potentiel au-delà des sciences cognitives.