“揭示人们做出日常生活预测的心理机制”

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生存取决于未来的成功预测。 在熟悉的行业中，这样的预测已经足够困难了。 但是，人们必须预测不熟悉的行业。 举个简单的例子，一位办公室白领知道在上班的大楼里等电梯要花多长时间。 那么，在她不知道的另一幢大楼等电梯的时候，需要花多长时间呢？ 如果她已经等了三分钟了，应该选择爬楼梯吗？ 考虑到这样的未来预测并不少见，这样的预测是基于什么呢？ 预测的准确性是多少？ 为了回答这两个问题，中国科学院心理研究所行为科学要点实验室李纾研究组与澳大利亚阿德莱德大学教授john dunn进行了一系列反复学习( iterate learning )实验，探索人们在日常生活中是如何进行预测的。

在实验1中，研究人员选择了中国北京市和澳大利亚阿德莱德市两组被试。 北京的受试者包括来自北京三所不同大学或研究所的本科生或研究生(男性24名)，年龄在19岁至34岁之间。 阿德莱德的受试者包括来自阿德莱德大学的50名本科生(男性14名)，年龄在18岁到32岁之间。 实验要求预测埃及法老统治时间、电影时间、蛋糕制作时间、北京公共交通时间4个知识行业。 其中，对两组受试者来说，“法老统治时间”是陌生的行业，“电影时间”是熟悉的行业。 对北京的被调查者来说，“做蛋糕时间”是陌生的行业，“北京公共交通长”是熟悉的行业。 与北京的被调查者不同，对阿德莱德的被调查者来说，“做蛋糕的时间”是一个家喻户晓的行业，“北京公共交通的长度”是一个鲜为人知的行业。 预测方法使用迭代学习程序。 例如，突然去朋友家做客，发现他们在看电影，电影已经进行了t分钟。 你预测电影的总时间是几分钟？ 研究结果表明，两组受试者在“法老统治时间”和“电影时间”两个行业的预测结果分布能够反映真实分布。 根据“蛋糕制作时间”的预测结果，阿德莱德的被试准确估算了“蛋糕制作时间”，北京的被试低估了“蛋糕制作时间”。 这符合研究者的期待。 但与研究者的预想不同的是，“北京公共交通长”的预测中，两组受试者的推测结果均与真实的量化分布不一致。 具体来说，阿德莱德高估了“北京公共交通的长度”，北京低估了“北京公共交通的长度”。 研究人员认为，这可能是因为阿德莱德根据自己熟悉的城市公共交通长度，预测“北京公共交通长度”应该更长一些。 为了验证这种可能性，研究者进行了实验2。

在实验2中，只选择了长期居住在阿德莱德的24名被实验者。 (年龄范围: 19-40岁； 8名男性)，要求预测阿德莱德的公共交通长度。 实验2的结果支持了研究者的假设，阿德莱德受试者确实根据当地公共交通长度调整了“北京公共交通长度”的估算。 但是，研究人员与实验1的北京被试一致发现，阿德莱德被试也低估了阿德莱德的公共交通长度。 关于这个结果，有两种可能性。 一种可能的解释是，人们无法获得熟悉行业内量化分布( distributions of quantities )的真实知识。 另一种可能的解释是，可以估计人们平时乘坐的公共交通的长度，但不能估计公共交通线路的整体长度。

实验3的目的是验证阿德莱德被试是否能准确测量日常乘坐公共交通工具的长度。 实验3选择了长时间住在阿德莱德的25名受试者(年龄范围: 18-47岁； 14名男性(，想象你坐阿德莱德巴士。 陌生人告诉了你，她上车后过了t站。 请问，你觉得她的这条路一共要经过几站地？ 结果表明，人们日常乘坐的公共交通长度明显短于公共交通整体长度。

如上所述，3个实验结果表明，首先，人们可以合理地推断多个行业的量化分布； 其次，令人惊讶的是，在非常熟悉的行业中，也可能无法合理估计量化分布。再次，在预测人们不熟悉行业的定量分布时，可能会因与行业熟悉的知识转移相关联而产生偏差。

回到最初的问题，熟悉和直接的经验是如何影响预测的准确性的？ 研究人员的回答表明，行业熟悉程度本身并不重要，与经验相关的类型更重要。 例如，在电影时间和蛋糕制作时间这两个行业，人们可以直接谈论这两个时间。 甚至在法老统治时间这个问题上，人们也可以从寿命等行业进行推论。 但是，人们一般不直接讨论公共交通的全长。 简单地说，在某些行业，行业知识以直接可用的方式表现，人们可以根据这些行业知识进行预测； 但是，在另一个(甚至熟悉的)行业，行业知识包含在活动中，不是被确定和指出的，而是人们的预测产生偏差。

这项研究得到了国家要点基础研究快速发展计划和中国科学院“外国专家特聘研究员计划”项目的资助。 成果在线上储存与应用； 《联合期刊》。

心理合作研究构建“赌博悖论”的大脑互联网模型

“赌徒悖论”( gambler’sfallacy )的经历——掷硬币时，多次连续得到正面，然后得到反面的机会变高，谁都有不少。 中国有很多与此类经验相关的谚语，如“不过三十年”、“三十年河东、三十年河西”等。 之所以被称为悖论，是违背概率论等规范理论的。 一般来说，正反两面的可能性每次投掷都相同且独立，不依赖于以前投掷的历史记录。 “赌博悖论”连同其他许多类似现象被经典心理学理论认为是人类思维非合理性的典型证据。

实验室的研究也发现，当要求生成硬币正反面随机序列时，在生成的序列中，“交替”(正反/相反)的组合明显多于“重复”)正/反)的组合。 在完全随机的排列中，两者应该一样多。 然后，在评价序列的随机性时，认为哪个“交替”比“重复”多，且比率约为6:4的序列更为随机。 直觉上，“交替”往往被认为代表比“重复”更随机的序列。 虽然在随机过程中两者出现的概率相同。

《美国科学院报》( pnas )最近发表了中国科学院心理研究所研究员刘勋参加的国际合作研究。 科研人员通过神经计算建模，为“赌博悖论”提供了神经科学理论基础。 这个模型包含100个神经元的隐藏层，最初这100个神经元和输入层是随机连接的，模型的作用是注意随机生成的序列进行学习。 研究人员发现，随着学习的深入，这100个神经元逐渐分化，有的成为“重复模式”(正/反)的检测器，有的成为“交替模式”)正反/反)的检测器。 令人惊讶的是，环境中的“重复”和“交替”模式的概率相同，但模型中的“交替模式”检测器的数量比“重复模式”检测器多，模型能够自动、迅速地对“交替模式”发挥更高的敏感性 目前，科研人员正在进一步开展合作研究，阐明利用磁共振成像技术在人脑中解决时间相关情况的大脑互联网，以及这些互联网如何相互作用，以决定和评价不明确的新闻。

“其他魔兽世界: whentheoutcomeofafaircointossisahead， theyaremorelikelytopredictthatthefollowingtosswillbeatailthantopredictitwillbeahead，despitethefactthateitherpatternisequally

该文通讯作者，德克萨斯州a&； m大学健康科学中心教授王宏斌指出，这项研究表明，人脑中的神经元能够学习和反应一些重要的时间相关新闻。 “themodel’srathersurprisingbehaviorhastodowiththeseneuronsencounterdifferentpatternsofheadsandtailsatdifferentimes， 王宏斌教授说:“Howlikelyaneventistooccurandwhenitistooccuraretwodifferentquestions，Andtraditionaltheoriesdonotoftendistinguishttions which can lead to problems .”王宏斌目前担任中国科学院行为科学要点实验室学术委员会委员，认为该研究成果对神经经济学和机器学习等行业发挥了重要作用。 他进一步评论了这项研究“humanbrainsareaproductofmillionsyearsofevolutionandtheymaybesmarterthanwethinktheyare.thestudyshowsthathatte.thestudyshowsthathatte amuchricherstatisticalstructureburiedintheenvironment.findingthemathematicsbehindsuchcapacitymayhelpustobuildsmartermatatachichi

本复印件由中国国家自然科学基金委员会“境外及港澳学者合作研究基金项目”( 31328013 )资助。 文案的其他作者包括来自科罗拉多大学和美国hrl研究所的研究者。

研究结果在线发表在pnas上。

婴儿的大脑活动与自闭症的差异有关

自闭症谱系障碍( asd )给孩子带来有显着差异的临床症状，一点人有很强的会话能力，但一点人根本不说话。 最近刊登在《神经元》杂志上的研究表明，婴儿和初学幼儿期可能出现的最初自闭症信号中，asd患儿大脑语言敏感区的神经活性与基本正常的幼儿相互作用，最终发展出良好的语言能力，但该区基本丧失的患儿其

“一点点的asd患儿会出现更好的语言能力，但另一点相反，原因一直是个谜，这是一个急需处理的重要问题。 ”该研究参与者、美国圣地亚哥自闭症中心联合主任eric courchesne说:“发现这些不同发育轨迹的早期神经基础，为找到病因和治疗方法铺平了道路。”

研究人员利用自然睡眠功能性磁共振成像( fmri )，对60名asd、43名非asd儿童和初学者的幼儿进行了分解，记录了参加者听摘录的儿童讲话时的大脑活动。 之后，科学家对所有幼儿进行了跟踪直到儿童初期，最终明确了它们的语言能力发展得很好。

结果表明，在asd患儿中，儿童早期语言发育良好的先导条件是婴儿期和初学阶段幼儿期脑语言敏感区的神经活性模式正常。 相比之下，语言生产较差的asd患儿相关脑区的活性非常差。

“我们的研究很重要。 这是鉴别极早期神经前体细胞的第一次大规模研究，因为它有助于区分asd患儿早期语言发育的临床相关异质性。 ”研究论文的第一作者，塞浦路斯大学michael lombardo说。

研究人员还发现，如果将神经和行为的测量结果结合起来，预测的精度达到80%，如果分别进行测试，精度为68%。 将来，研究者将调查作为asd患儿语言和社会异质性基础的早期神经功能基础。 他们还计划测试和激活大脑语言皮质，预测asd患儿的治疗应答能力。

:杜建