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很多决定,可能并不关乎事实对错,而关乎价值判断。
你是否愿意为一件物品多付一点钱,是否选择等待更久以换取更大的回报,是否付出额外努力去完成一件事——这些选择并不是在判断世界“是什么样”,而是在判断“哪一个更值得”。
这类过程被称为价值型决策(value-based decision making)。它看似贴近日常经验,却在神经科学中构成了一个长期存在争议的问题:大脑究竟如何表示和比较价值?
在研究中,最直接的困难在于,“价值”本身并不可见。人们可以说自己喜欢或不喜欢,却很难将这种感受与他人的感受进行精确比较。正因如此,研究者借鉴了经济学的做法,把主观偏好转译为一个可量化的指标——愿意为某个选项付出的代价。
通过引入随机机制的实验设计,研究者可以在一定程度上迫使参与者给出一个真实反映其偏好的数值。这种方法并不是为了让价值“变成金钱”,而是为了获得一种可比较的尺度。在这一框架下,主观价值被当作一个内部变量,可以被估计、比较,并用于预测选择。
由此,一个极具吸引力的理论图景出现了。如果每个选项都能被赋予一个数值,那么决策本身就变成了一个简单的问题:选择数值最大的那个。只要大脑中存在某种“共同的神经货币”,不同类型的奖励——水、食物、金钱、社交回报——就可以被压缩到同一维度上进行比较。
这一设想之所以流行,是因为它极其高效。它允许研究者将复杂的选择过程拆解为两个步骤:先估值,再选择。而在神经层面,也确实有一些脑区的活动会随人们的出价或交换比例而变化,看起来像是在编码某种“价值信号”。
但问题恰恰出在这里。一个看起来合理的相关性,并不意味着它就是大脑真实运作的方式。
如果大脑真的依赖一个统一的价值表示,那么损伤这一系统应当会广泛破坏各种决策能力。然而,大量因果研究却呈现出另一幅图景。不同脑区的损伤往往只影响特定类型的判断:有的改变人们对延迟的权衡,有的影响对努力成本的评估,有的干扰刺激本身的比较,有的则作用于行动与结果之间的关系。
这些结果暗示,大脑并非先将所有信息整合成一个总价值,再据此行动。更可能的情况是,不同属性由不同系统处理,选择来自它们之间的相互作用,而不是一次统一的“结算”。
在这种视角下,价值不再是一个稳定的内部数值,而是一种在比较中生成的结果。当我们在两个选项之间犹豫,并不是因为“价值系统”不稳定,而是因为注意力在不同属性之间切换。偏好的变化并不一定意味着不理性,而可能只是比较维度的改变。
这也解释了一个常见现象:人们可以在很短时间内改变选择,却并未感到矛盾。因为他们并没有在脑中反复计算一个固定的数,而是在不同情境下强调了不同的特征。
更重要的是,价值从来不是一成不变的。无论是通过线索预测结果,还是通过行动获得反馈,大脑始终在根据经验更新对世界的期待。学习并不是发生在决策之后的独立过程,而是持续嵌入在选择之中,塑造下一次判断的基础。
正因如此,理解价值型决策,并不是在寻找某个“价值中枢”或一个最终答案,而是在理解多种系统如何在不同时间尺度上共同作用。它迫使我们重新审视一个看似简单的问题:当我们说“这个选择更值得”时,大脑究竟完成了怎样的比较,又舍弃了什么。
这正是价值型决策研究真正引人入胜的地方。它不是在告诉我们大脑已经“算清楚”了什么,而是在不断揭示:即便是最日常的选择,也远比一个数字复杂。
如果你想进一步了解价值性决策,不妨考虑神经现实联合达特茅斯学院神经科学教授Alireza Soltani打造的决策神经科学线上研学课程。在课程中,你将对不同类型的决策有更加深刻的认识,并进入生物、认知和计算三个层级,共同探寻决策机制的神经基础,以及它如何启发经济学、认知科学和人工智能等领域的发展。
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