大脑对数学最佳感知的不完美执行

瑞典乌普萨拉大学的Elina Stengård和Ronald van den Berg的新研究表明，人类的感知是基于数学上最优的原则，但大脑在执行这些原则时并不完美。他们的研究结果发表在PLOS计算生物学．

人类的大脑使用不精确的感官输入来确定周围环境的真相。之前的研究表明人类的感知是“贝叶斯”，意思是大脑以数学上最优的方式解释感官观察的不确定性。然而，其中一些研究在数学上受到了批评，其他研究表明，大脑在神经层面上天生就不精确。

为了解决这些问题，范登伯格和Stengård向30名志愿者提供了一系列感知测试。这些测试包括识别出现在屏幕上的椭圆形状是从垂直方向顺时针还是逆时针倾斜。不同的测试以不同的方式纳入了感官的不确定性，例如椭圆形状的不同程度的延伸，附近椭圆形式的干扰，以及椭圆在屏幕上的短时间显示。

然后，研究人员用一系列不同的数学模型分析了他们的结果。他们发现数据最好的解释是一个模型这是贝叶斯的核心，但也有缺陷。该模型优于最优贝叶斯模型和所有经过测试的非贝叶斯模型。

Van den Berg说:“我们的研究结果表明，尽管大脑对这些策略的执行似乎并不完美，但人类的感知是按照最佳策略设计的。”“这一新颖的概念在最优模型和启发式模型这两个看似对立的文献之间提供了一个理论中间地带。”

需要进一步的研究来查明是什么原因导致了决策过程中的明显缺陷椭圆认知测试。未来的研究还可以测试不完美的贝叶斯模型是否可以解释人类行为在其他类型的感知测试中，在更高层次的认知决策任务中。

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