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Chantel Prat说：“您的大脑可以通过两种基本方法来引导您度过生活：走向美好的事物，或者远离无法解决的事物。” （信用： 保罗·本斯（Paul Bence）/弗里克（Flickr）)
根据一项新的研究，如果您曾经试图尝试解决一个难题只是为了备份并重新开始，那将是您的大脑意识到您当前的策略行不通，并且您需要一种新的方法来解决问题。
借助大约200个难题的获得者，计算机模型和功能性MRI（fMRI）图像，研究人员已经了解了更多有关推理和推理过程的信息。 决策，指出解决问题的方法在南下时会起作用的大脑路径。
这项研究的共同作者，心理学副教授尚特尔·普拉特说：“大脑可以通过两种基本方法来引导您度过一生—朝着好的方向发展，或者远离无法解决的问题。” 认知科学。 “由于这些过程是在后台进行的，因此您不必知道一个或另一个正在执行多少驱动程序。”
研究人员使用布朗大学的迈克尔·弗兰克（Michael Frank）制定的决策任务，准确地测量了每个人大脑中多少学习涉及到转向奖励事物而不是远离报酬低劣的事物。 普拉特（Prat）和她的合著者专注于理解使某人善于解决问题的能力。
研究团队首先开发了一种计算机模型，该模型指定了他们认为解决Raven的高级性能矩阵（Raven的标准）所需的一系列步骤，Raven的高级性能矩阵是由难题组成的标准实验室测试。 为了取得成功，拼图游戏者必须识别模式并预测序列中的下一幅图像。
该模型从本质上描述了人们解决难题的四个步骤：
- 识别模式中的关键特征；
- 找出该功能在序列中出现的位置；
- 提出操纵该功能的规则；
- 检查规则是否对整个模式都成立。
在每个步骤中，模型都会评估其是否正在取得进展。 当模型有实际问题需要解决时，当它能够摆脱不利于其发展的功能和策略时，它的表现最佳。 这组作者说，这种知道何时“思路不正确”的能力是找到正确答案的关键。
下一步是看看人们是否确实如此。 为此，团队有三组参与者在三个不同的实验中解决了难题。 首先，他们使用纸笔测试和Frank测验解决了Raven的原始问题，而Frank测验分别衡量了他们“选择”最佳选择和“避免”较差选择的能力。 他们的结果表明，只有“避免”最糟糕的选择的能力才能解决问题。 认识最好的能力之间没有关系 选择 在决策测试中，并有效地解决难题。
第二个实验用一个较短的计算机化版本的任务代替了纸笔型的难题，该任务也可以在MRI脑部扫描环境中实现。 这些结果证实，那些最擅长避免决策任务中较差选择的人也是最好的问题解决者。
最后一组参与者使用fMRI记录了他们的大脑活动，同时完成了电脑拼图。 基于该模型，研究人员评估了大脑的哪些部分将推动解决问题的成功。 他们把注意力集中在基底神经节上，普拉特称之为前额叶皮层的“执行助手”，即大脑的“ CEO”。 基底神经节协助前额叶皮层使用平行路径决定采取哪种行动：一种是根据认为相关的信息将音量“调高”，另一种根据认为无关的信号将音量调低。 与弗兰克行为有关的“选择”和“避免”行为 决策 测试与这两个途径的功能有关。
该实验的结果表明，基底神经节的“调低音量”过程可以预测成功的参与者如何解决难题。
“我们的大脑具有并行学习系统，可以避免少做点好事，而得到最好的东西。 许多研究都集中在我们如何学习找到好的东西上，但是这种大流行是我们拥有两个系统的一个很好的例子。 有时，当没有好的选择时，您必须选择最差的选择！ 我们在这里发现的是，这对于解决复杂的问题甚至比识别出有效的方法更为关键。”
UW版税研究基金，UW创始基金奖和Bezos家庭基金会为这项工作提供了资金。 原始研究
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