我們的大腦究竟如何運作？這個問題對科學(xué)家而言是一項迷人的挑戰(zhàn)。如今，一項新研究通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，進一步為我們揭示大腦的內(nèi)在運行原理。英國科學(xué)家表示，他們構(gòu)建出了第一個“實際生物學(xué)數(shù)學(xué)模型”，它和大腦制定復(fù)雜決策的方式相匹配。

這個模型不僅能夠預(yù)測行為，還可以預(yù)測實際的神經(jīng)活動。它模擬人類大腦在決策制定過程中所經(jīng)歷的路徑，以及我們從錯誤中吸取教訓(xùn)、為未來進行調(diào)整的方式。該團隊的研究成果或許最終能夠幫助我們更好地理解多種疾病，例如強迫癥和帕金森病。

研究人員之一、哥倫比亞大學(xué)的Johannes Friedrich說道：

構(gòu)建這類模型是很困難的，因為模型必須在過程中的任意已知點為所有可能決策進行計劃制定，而計算方式必須在生物學(xué)上說得通。對人類和動物而言，決策制定能力是一項核心能力，因此這是理解大腦運作原理的一個重要部分。

研究人員對基于目標(biāo)的決策(例如對日常通勤路線的封路做出反應(yīng))和基于習(xí)慣的決策(在無干擾的情況下，像往常一樣通勤)進行研究。許多研究都曾探究過基于習(xí)慣的決策，而基于目標(biāo)的決策的研究則更為困難，因為我們需要考慮許多變量。

研究人員寫出了一個復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法，并將它和實驗數(shù)據(jù)進行比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，它能夠精確地捕捉行為選擇的概率，并預(yù)測選擇的逆轉(zhuǎn)(這是復(fù)雜決策的特點)。該模型還展現(xiàn)出，當(dāng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以特定方式連接時，它將如何在任意給定情景下鑒別出最優(yōu)決策和未來的累積回報。

該模型還為我們示范了，突觸如何根據(jù)過去經(jīng)驗的有效或無效性進行調(diào)整并重塑。它的意義十分重大，這正是人類和動物身上每天都在發(fā)生的行為。研究人員發(fā)現(xiàn)，在基于目標(biāo)的決策制定中，突觸和連接著的神經(jīng)元會根據(jù)行為選擇和當(dāng)前回報，將情景如何先后發(fā)生的知識嵌于腦海中。

我們也許能夠?qū)⑦@個新算法應(yīng)用于計算機中，用來解決相似任務(wù)。

[蛋花 via sciencealert]