Yael Niv

Yael Niv ( en hebreo : יעל ניב) es una neurocientífica que estudia el aprendizaje por refuerzo y la toma de decisiones en humanos y animales . Es profesora de Psicología y Neurociencia en la Universidad de Princeton . ^{[ 1 ]} Niv es conocida por sus contribuciones a la investigación y por su destacada labor de defensa en la lucha contra el sesgo de género en la neurociencia. ^{[ 2 ]} Niv es la fundadora de biaswatchneuro.com, un sitio web que recopila estadísticas con el fin de combatir el sexismo en la ciencia. ^{[ 3 ]}

Niv recibió el Premio Troland de Investigación de la Academia Nacional de Ciencias de 2015 [ ^{4 ]} y el Premio Presidencial a la Trayectoria Temprana para Científicos e Ingenieros ^{de 2012 [ 5 ]} . Recibió una beca de investigación Alfred P. Sloan en 2010 ^{[ 6 ]} y una beca de la Fundación Médica Ellison en 2011 ^{[ 7 ].}

Niv completó una maestría en Artes en la Universidad de Tel Aviv en 2001. Su tesis de maestría, dirigida por Daphna Joel y Eytan Ruppin, se tituló Evolución del aprendizaje por refuerzo en entornos inciertos. ^{[ 8 ]} Niv recibió un doctorado en Neurociencia en la Universidad Hebrea de Jerusalén en 2008, donde trabajó bajo la supervisión de Peter Dayan ^{[ 9 ]} en estudios de control conductual. ^{[ 10 ]} Su disertación se tituló Los efectos de la motivación en el comportamiento instrumental habitual . ^{[ 11 ]}

Después de una beca postdoctoral en Princeton, Niv se unió al profesorado del Instituto de Neurociencia de Princeton y al Departamento de Psicología en 2008. ^{[ 1 ]}

Niv investiga los procesos neuronales y computacionales subyacentes al aprendizaje por refuerzo : los procesos cotidianos mediante los cuales aprendemos por ensayo y error para maximizar la recompensa y minimizar el castigo. ^{[ 12 ]} Estudia las señales en el cerebro que pueden reflejar mecanismos de control dual subyacentes a la toma de decisiones, incluyendo un sistema de atención en la corteza prefrontal y un sistema de aprendizaje por refuerzo en los ganglios basales . ^{[ 13 ] [ 14 ]} Niv está interesada en las explicaciones normativas del comportamiento y en el desarrollo de modelos neurocognitivos que ofrezcan explicaciones fundamentadas de los mecanismos cerebrales y sus algoritmos computacionales subyacentes. Se pregunta en qué sentido, si es que lo hacen, los algoritmos neurocomputacionales producen decisiones óptimas. Desde su perspectiva, el objetivo principal de la neurociencia computacional no es simular el sistema, sino comprender qué computaciones de nivel superior se instancian en el cerebro y la funcionalidad de estas computaciones neuronales . ^{[ 15 ]}

• Niv, Y. (2009). Aprendizaje por refuerzo en el cerebro. Journal of Mathematical Psychology , 53 (3), 139-154.
• Niv, Y. (2019). Aprendizaje de representaciones de estados de tareas. Nature Neuroscience, 22 (10), 1544–1553.
• Niv, Y. (2021). La primacía de la investigación conductual para comprender el cerebro. Neurociencia conductual, 135 (5), 601–609.
• Niv, Y., Daniel, R., Geana, A., Gershman, S., Leong, YC, Radulescu, A., & Wilson, R. (2015). El aprendizaje por refuerzo en entornos multidimensionales se basa en mecanismos de atención. Journal of Neuroscience, 35 (21), 8145–8157.
• Niv, Y., Daw, ND, Joel, D., & Dayan, P. (2007). Dopamina tónica: costos de oportunidad y control del vigor de la respuesta. Psicofarmacología , 191 (3), 507-520.
• Niv, Y., Edlund, JA, Dayan, P., & O'Doherty, JP (2012). Los errores de predicción neuronal revelan un proceso de aprendizaje por refuerzo sensible al riesgo en el cerebro humano. Journal of Neuroscience , 32 (2), 551-562.

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