Nature，Science两篇文章：大脑的奥秘

　　

生物通报道：来自剑桥大学，以及加州理工学院的研究人员这周在Science和Nature上发表的文章分别针对了大脑研究的两个方面：大脑成像分析人类意愿，以及大脑在决策方面的新理论。

在第一篇文章中，剑桥大学，霍德华休斯医学院的研究人员进行了一系列实验，让实验对象根据一个吵杂的视觉刺激来将一个手柄向两个位置当中的其中之一移动。从而建立了一个新模型，来解释在我们做出一个决定后我们怎样以及什么时候改变我们的想法。

怎样改变我们的想法？理论神经学家已经建立了一些似乎比较合理的模型，来解释大脑是怎样根据“吵杂的”、并且经常是含糊的信息来做出一个决定的，但这些模型都假设，一旦决定已经做出，它就是永久性的。

在这篇文章中，研究人员进行了一系列实验，让实验对象根据一个吵杂的视觉刺激来将一个手柄向两个位置当中的其中之一移动。他们用这些实验建立了一个新模型，来解释在我们做出一个决定后我们怎样以及什么时候改变我们的想法。实验中存在一些少见的情形：实验对象在选择他们答案的过程中便改变了他们的想法。对这些情形所做分析表明，即便在做出一个决定之后，大脑也会继续处理它所获得的信息（即信息仍然在处理管道中），要么撤销其当初决定，要么确认其当初决定。该新理论将犹豫不决和自我纠正的动作引入了决策过程中。

另外一篇文章中，研究人员通过在一个古老的两难处境中引入现代的fMRI技术，人们实际上有可能获得有关个人评估的真实资讯以达到建立公共货物的最佳分配方法，并保证在最多的人中得到最大量的善果。

过去，研究人员假设，要从利己主义的个人中获得关于供应和分配公家货物的真实及自愿的信息是不可能的；但是现在通过一系列的应用fMRI的社会实验，Ian Krajbich及其同僚证明，小小一点的脑成像会大有帮助。 研究人员用fMRI 来监控一组志愿者并以此开展有关的社会学试验。在这些试验中，志愿者在限制每个人的花费的同时，试图将该组的福利进行最大化。 这要求这些志愿者陈述他们如何估价某些公共的货物以及他们愿意承受什么类型的代价。 研究人员发现，由志愿者所直接报告的价值以及由fMRI 所评估的价值的组合确实可以使人们获取为该组创制最佳的公共货物供应所需要的诚实的资讯。 他们说，fMRI 可以用55%的精确度来破解个人的偏好，这一数字仅比或然率稍好一点，但却仍然足以使人们获取必要的价值。


关于大脑决策机制的一个新理论
怎样改变我们的想法？理论神经学家已经建立了一些似乎比较合理的模型，来解释大脑是怎样根据“吵杂的”、并且经常是含糊的信息来做出一个决定的，但这些模型都假设，一旦决定已经做出，它就是永久性的。现在，研究人员进行了一系列实验，让实验对象根据一个吵杂的视觉刺激来将一个手柄向两个位置当中的其中之一移动。他们用这些实验建立了一个新模型，来解释在我们做出一个决定后我们怎样以及什么时候改变我们的想法。实验中存在一些少见的情形：实验对象在选择他们答案的过程中便改变了他们的想法。对这些情形所做分析表明，即便在做出一个决定之后，大脑也会继续处理它所获得的信息（即信息仍然在处理管道中），要么撤销其当初决定，要么确认其当初决定。该新理论将犹豫不决和自我纠正的动作引入了决策过程中。

原文摘要：

Changes of mind in decision-making

a decision is a commitment to a proposition or plan of action based on evidence and the expected costs and benefits associated with the outcome. Progress in a variety of fields has led to a quantitative understanding of the mechanisms that evaluate evidence and reach a decision1, 2, 3. Several formalisms propose that a representation of noisy evidence is evaluated against a criterion to produce a decision4, 5, 6, 7, 8. Without additional evidence, however, these formalisms fail to explain why a decision-maker would change their mind. Here we extend a model, developed to account for both the timing and the accuracy of the initial decision9, to explain subsequent changes of mind. Subjects made decisions about a noisy visual stimulus, which they indicated by moving a handle. Although they received no additional information after initiating their movement, their hand trajectories betrayed a change of mind in some trials. We propose that noisy evidence is accumulated over time until it reaches a criterion level, or bound, which determines the initial decision, and that the brain exploits information that is in the processing pipeline when the initial decision is made to subsequently either reverse or reaffirm the initial decision. The model explains both the frequency of changes of mind as well as their dependence on both task difficulty and whether the initial decision was accurate or erroneous. The theoretical and experimental findings advance the understanding of decision-making to the highly flexible and cognitive acts of vacillation and self-correction.

Using Neural Measures of Economic Value to Solve the Public Goods Free-Rider Problem

Every social group needs to decide when to provide public goods and how to allocate the costs among its members. Ideally, this decision would maximize the group’s net benefits while also ensuring that every individual’s benefit is greater than the cost he has to pay. Unfortunately, the economic theory of mechanism design has shown that this ideal solution is not feasible when the group leadership does not know the values of the individual group members for the public good. We show that this impossibility result can be overcome in laboratory settings by combining technologies for obtaining neural measures of value (functional magnetic resonance imaging–based pattern classification) with carefully designed institutions that allocate costs based on both reported and neurally measured values.