导读 研究人员构建了第一个全面的模型，研究大脑中的神经元在面对复杂的决策过程时如何表现，以及它们如何适应错误并从错误中学习。该数学模型由...
研究人员构建了第一个全面的模型，研究大脑中的神经元在面对复杂的决策过程时如何表现，以及它们如何适应错误并从错误中学习。
该数学模型由剑桥大学的研究人员开发，是对这一过程的第一个生物学现实描述，不仅能够预测行为，还能够预测神经活动。研究结果发表在《神经科学杂志》上，可能有助于了解强迫症和帕金森病成瘾的病症。
该模型与一系列广泛任务的实验数据进行了比较，从简单的二元选择到多步骤顺序决策。它准确地捕捉行为选择概率并预测实验中的选择逆转，这是复杂决策的标志。
我们的决定可能会带来即时的满足感，但它们也可能产生深远的影响，而这反过来又取决于我们已经采取或未来将采取的其他一些行动。我们大多数人遇到的麻烦是如何考虑特定决策的潜在长期影响，以便做出最佳选择。
决策主要有两种类型：基于习惯的决策和基于目标的决策。基于习惯的决策的一个例子是日常通勤，通常每天都是相同的。正如某些网站被缓存在计算机上以便下次访问时加载速度更快一样，习惯也是通过“缓存”某些行为而形成的，从而使它们几乎成为自动行为。
基于目标的决策的一个例子是同一通勤中发生交通事故或道路封闭，迫使采用不同的路线。
该论文的第一作者、哥伦比亚大学的约翰内斯·弗里德里希博士说：“从神经学的角度来看，基于目标的决策要复杂得多，因为有更多的变量——它涉及探索一系列可能的未来情况。”在剑桥大学工程系担任博士后研究员期间进行了这项工作。“如果你考虑在日常通勤中绕行，那么每次到达十字路口时你都需要做出单独的决定。”
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