第二章、 文獻探討
第三節、 FN 的生理相關機制及相關理論
研究者利用 BESA（brain electric source analysis）分析 ERN 及 FN 產 生的來源，並發現此負波可能產生於 ACC (Dehaene, Posner, & Tucker, 1994;
Holroyd & Coles, 2002; Miltner, et al., 1997)。 功能性磁振造影（fMRI）
的資料也證實當接收到錯誤的回饋訊息時，ACC 會有較大的活化現象(Holroyd, Nieuwenhuis, et al., 2004)。之前的研究普遍認為，ACC 與行為的自我監控有 關，當行為結果不如預期的時候它便會被激發。在神經生理證據上亦提供了相對 應的支持證據(Gemba, Sasaki, & Brooks, 1986; Niki & Watanabe, 1979)。Brooks 認為前扣帶溝扮演「比較者」的角色，其功能為比較個體行為結果以及行為意圖 之間的差異。
目前解釋 FN 產生的理論主要有兩種理論主要有兩種，分別為增強學習理 論（Reinforcement Learning Thoery, RL-Theory）及錯誤可能性理論（Error Likelihood Theory, EL Theoory）。
增強學習理論（Reinforcement Learning Theory, RL Theory）最初是在 觀察動物學習新事物時發現而提出，研究發現當行為產生的結果是好的，便會強 化該行為；反之若行為產生的結果為不好的，則會弱化該行為。而此論述也成為 後續資訊科學發展人工智慧系統時的基石(Sutton & Barto, 1998)。根據增強學 習理論，我們會在過去的學習經驗中建立起對各事件的預期結果，並且在下次面 期錯誤有關(Schultz, Dayan, & Montague, 1997)，研究結果發現當回饋結果出
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fMRI 研究有類似的發現(O'Doherty et al., 2004)。Holroyd 與 Cole 將增強學習理論用來解釋 FN 的現象並認為 FN 背後的神 經生理機制為，基底核 (basal ganglia) 扮演適應批判的角色，前扣帶皮質皮 質則相當於一個控制過濾器。當個體動作訊息透過前扣帶皮質皮質傳送到負責判 帶皮質皮質的活動，進而在腦波上觀察到較小的振幅(Holroyd & Coles, 2002)
（圖二）。近年來該理論無論是在藥理的研究上(de Bruijn, Hulstijn, Verkes, Ruigt, & Sabbe, 2004; Zirnheld et al., 2004)，亦或對人體多巴胺系統進行 侵入性的測量結果，皆提供了支持的證據(Münte et al., 2007)。
--- 置圖二於此 ---
錯誤可能性理論（Error-Likelihood Theory）則是由 Brown（2005）等 人提出，此理論架構奠基於增強學習理論之上，認為個體會學習到一個行為反應
（action）與結果（outcome）之間的關聯，並在每次結果出現時更新下次的預
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他們藉由進行一個修改的訊號改變作業（Change Signal Task），提出一 套解釋的機制。在訊號改變作業中，參與者將看到不同顏色的高低錯誤可能性的 提示畫面，接著呈現箭頭（go signal）並要求參與者按鍵反應。在某些嘗試次 中，改變訊號（change signal）呈現並要求參與者改變其反應以此造成反應衝 突（conflict）。而高低錯誤可能性則是以操弄改變訊號延遲（change signal delay, CSD）以達成高錯誤可能性回合的錯誤率為 50%而低錯誤可能性回合的錯 誤率為 4%。
Brown 等人並以電腦模擬的方式提出兩種模式，這兩種模式分別為錯誤可 能性模式（Error-Likelihood Model）及衝突模式（Conflict Model）。在錯誤 可能性模中，有一個錯誤訊號 E、兩組刺激輸入層（高、低錯誤可能性），兩組
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研究結果顯示，ACC 活化的情況出現在衝突訊號產生時（change > go），
高錯誤可能性大於低錯誤可能性情境。值得注意的是，高低錯誤可能性的差異僅 發 FN (Brown & Braver, 2005)。而這樣的理論也能解釋為何過去研究發現 ACC 在接收到外界回饋之前便有活化的反應(Holroyd, Nieuwenhuis, et al., 2004)。
‧ 國
立 政 治 大 學
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N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
根據原始的增強學習理論，回饋訊號需先經由基底核（basal ganglia）
比較個體的動作訊息以及外界回饋訊息的結果後才傳送至 ACC。錯誤來自於當回 饋結果與預期有所衝突時，所以錯誤訊號產生的時間點為回饋畫面呈現之後。而 根據錯誤可能性理論，當個體已學習到訊號與結果之間的關聯時，當會引發較高 錯誤可能性畫面出現時，警示訊號會送至 ACC 並引起認知系統的介入。故可得知 ACC 活化的時間為當個體偵測到錯誤可能性時且會涉及注意力及認知系統的介 入(Brown & Braver, 2007)且可能早於回饋結果。
綜上所述，此兩個理論對於引發錯誤訊號的時間點有所差異，故本研究企 圖釐清兩理論的差異並探討兩理論在錯誤監控系統的適用性。
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表(Arnett Inventory of Sensation Seeking, AISS)、風險態度量表(Attitude to risk taking)、氣球模擬風險作業(Balloon Analogue Risk Task, BART)、選擇困境問卷(Choice Dilemma Questionnaire)、特定領域風險態度量表 (Domain-Specific Risk Attitude Scale, DOSPERT)等。
越來越多研究開始檢驗風險行為與腦部酬賞迴路的神經生理機制，與風險 行為及腦部酬賞迴路相關的腦區有前額葉基底區（Orbital Frontal Cortex，OFC）、
紋狀體（Striatum）、阿肯伯氏核（Nucleus Accumbens, NAcc）、背中側前額葉
（dorsomedial frontal cortex）及前扣帶皮質（Anterior Cingulate Cortex, ACC）。其中 OFC 與紋狀體與酬賞預期及傳遞有較大相關(Breiter, Aharon, Kahneman, Dale, & Shizgal, 2001; Liu et al., 2007; Schultz, Tremblay, &
Hollerman, 2000)；而 NAcc 則會在預期負向回饋時的活化(Galvan, Hare, Voss, Glover, & Casey, 2007)。此外，DMFC 與 ACC 與負向酬賞歷程及反應轉換及選 擇導引等有關(Kennerley, Walton, Behrens, Buckley, & Rushworth, 2006; Liu, et al., 2007)。研究也發現風險行為的特質與傳導物質多巴胺的濃度有關
(Cloninger, 1987; Gerra et al., 2000; Hansenne et al., 2002)。
綜合腦區及神經傳導物質的研究，顯示風險行為與多巴胺及 ACC 有關。而 ACC 與多巴胺即為 FN 的來源及可能因素，藉由這些關係讓我們得以推論 FN 與風 險可能有所關連。Santesso 的研究也顯示 FN 與風險兩者有相關，其研究結果顯 示風險測驗量表分數越高分者，在進行旁側夾擊測驗（Flanker Task）時所引發 的 ERN 量會與測驗分數成正比(Santesso & Segalowitz, 2009)。然而該研究僅 以風險測驗量表的分數與 FN 的量進行相關考驗，而非直接操弄風險程度以檢驗 FN 與之間的關係。