Abstract Behavioral and economic theory dictates that we decide between options based on their values. However, humans and animals eagerly seek information about uncertain future rewards, even when this information does not provide any objective value. This implies that decisions can be made by endowing information with subjective value and integrating it with the value of extrinsic rewards, but the mechanism is unknown. Using a novel multi-attribute decision making task we found that human and monkey value judgements are regulated by strikingly conserved computational principles, including how they compute the value of information and scale it with information’s timing and ability to resolve a specific form of uncertainty. We then identified a neural substrate in a highly conserved and ancient structure, the lateral habenula (LHb). LHb neurons signal the subjective value of choice options integrating the value of information with extrinsic rewards, and LHb activity both predicts and causally influences online decisions. Key input regions to LHb provide the necessary ingredients for these computations, but do not themselves signal an integrated value signal to guide multi attribute decisions. Our data thus identifies neural mechanisms of the conserved computations underlying multi-attribute, value-based decisions to seek information about the future.

Abstract Humans and other primates interact with the world by observing and exploring visual objects. In particular, they often seek out the opportunities to view novel objects that they have never seen before, even when they have no extrinsic primary reward value. However, despite the importance of novel visual objects in our daily life, we currently lack an understanding of how primate brain circuits control the motivation to seek out novelty. We found that novelty-seeking is regulated by a small understudied subcortical region, the zona incerta (ZI). In a task in which monkeys made eye movements to familiar objects to obtain the opportunity to view novel objects, many ZI neurons were preferentially activated by predictions of future novel objects and displayed burst excitations before gaze shifts to gain access to novel objects. Low intensity electrical stimulation of ZI facilitated gaze shifts, while inactivations of ZI reduced novelty-seeking. Surprisingly, additional experiments showed that this ZI-dependent novelty seeking behavior is not regulated by canonical neural circuitry for reward seeking. The habenula-dopamine pathway, known to reflect reward predictions that control reward seeking, was relatively inactive during novelty-seeking behavior in which novelty had no extrinsic reward value. Instead, high channel-count electrophysiological experiments and anatomical tracing identified a prominent source of control signals for novelty seeking in the anterior ventral medial temporal cortex (AVMTC), a brain region known to be crucially involved in visual processing and object memory. In addition to their well-known function in signaling the novelty or familiarity of objects in the current environment, AVMTC neurons reflected the predictions of future novel objects, akin to the way neurons in reward-circuitry predict future rewards in order to control reward-seeking. Our data uncover a network of primate brain areas that regulate novelty-seeking. The behavioral and neural distinctions between novelty-seeking and reward-processing highlight how the brain can accomplish behavioral flexibility, providing a mechanism to explore novel objects.

Humans and other animals often show a strong desire to know the uncertain rewards their future has in store, even when they cannot use this information to influence the outcome. However, it is unknown how the brain predicts opportunities to gain information and motivates this information seeking behavior. Here we show that neurons in a network of interconnected subregions of primate anterior cingulate cortex and basal ganglia predict the moment of gaining information about uncertain rewards. Spontaneous increases in their information prediction signals are followed by gaze shifts toward objects associated with resolving uncertainty, and pharmacologically disrupting this network reduces the motivation to seek information. These findings demonstrate a cortico-basal ganglia mechanism responsible for motivating actions to resolve uncertainty by seeking knowledge about the future.

The basal forebrain (BF) is a principal source of modulation of the neocortex, and is thought to regulate cognitive functions such as attention, motivation, and learning by broadcasting information about the behavioral salience of events. An event can be salient because it is novel, surprising, or associated with reward prediction errors. But to date, the type of salience-related information the BF broadcasts is unclear. Here, we report that many BF neurons display phasic excitatory bursting that rapidly conveys the magnitude, probability, and timing of primary reinforcements. The same BF neurons also discriminate fully expected novel visual objects from familiar objects and respond to object-sequence violations, regardless of their relevance for subsequent behaviors, suggesting that they are not dedicated to signaling information about primary reinforcements. A different group of BF neurons displayed ramping activations that predicted the time of novel and surprising events. Their ramping was highly sensitive to the subjects confidence in event timing. Hence, BF neurons signal statistics about time and salience. Their activity may organize cortical computations to facilitate accurate behavioral responses to a diverse set of expected and ongoing events.

Abstract The chemical modification of carbon fiber surface often uses toxic reagents and harsh reaction conditions, while the preparation process of metal‐phenol networks (MPNs) is simple, rapid, non‐toxic and harmless, which provides a direction for alleviating environmental problems. In this study, tannic acid (TA) was coordinated with Fe 3+ to form MPNs, which was coated on the surface of carbon fibers through π‐π interaction. The results indicated that oxygen functionalities on the surface of the MPN coating can facilitate better adhesion between the carbon fiber and the epoxy resin, when the molar ratio of TA to Fe 3+ is 1:3 and the pH is 4, the interlaminar shear strength (ILSS) performance of the composite material reaches its optimal level. In addition, a green and non‐destructive method is provided for the surface modification of carbon fiber, which can effectively optimize the interfacial properties of carbon fiber reinforced polymer (CFRP) composites.