Многие явления в обучении животных можно объяснить процессом контекстного обучения, в ходе которого животное узнает о различных моделях взаимосвязи между переменными окружающей среды. Различение таких режимов окружающей среды или "контекстов" позволяет животному быстро адаптировать свое поведение при изменении контекста. В настоящей работе рассматривается, что животные делают последовательные выводы об идентичности текущего контекста в мире, который считается относительно стабильным, но также способен быстро переключаться на ранее наблюдавшиеся или совершенно новые контексты. Мы описываем новую модель принятия решений, в которой предполагается, что контексты следуют инерционному процессу в китайском ресторане, а полный байесовский вывод аппроксимируется схемой последовательной выборки, в которой поддерживается только одна гипотеза о текущем контексте. Действия выбираются с помощью выборки Томпсона, что позволяет использовать неопределенность в параметрах для проведения исследования простым способом. Модель протестирована на простых задачах с двумя альтернативами выбора с переключением графиков подкрепления, и результаты сравниваются с данными о поведении крыс, полученными в ходе ряда исследований в Т-образном лабиринте. Модель успешно воспроизводит ряд важных поведенческих эффектов: спонтанное восстановление, влияние частичного подкрепления на угасание и обращение вспять, обратный эффект перетренированности и эффекты последовательного обратного обучения.
Ссылки– Context-dependent decision-making: a simple Bayesian model