记忆提取解释了预期对知觉决策的动态影响

内容形式：摘要译文

期望——即关于环境统计特性的先验知识——通过降低推断过程中的不确定性，支持适应性行为。然而，期望从何而来，以及这一点应如何影响期望的整合，仍鲜有探讨。在此，我们提出一种新模型，用以形式化记忆提取在将期望与不确定的感觉信息整合过程中所发挥的作用。为此，我们首先阐明，对期望的不确定性——现有规范模型未予考虑的因素——应如何引发记忆提取过程。随后，我们将期望建模为一种动态的内部证据来源：观察者在处理视觉信息的同时并行地从中采样，并依据随时间变化的可靠性估计，对其相对于感觉证据的权重进行调整。最后，我们表明，这一单一且具有原则性的模型能够重现神经与行为数据中此前彼此迥异的若干期望时变效应，而这些效应过去分别由不同的神经机制和计算机制加以解释。这些发现表明，我们的模型揭示了一种基本机制：它基于更贴近现实世界决策情境中动态、异质且不确定特性的假设，解释了期望与感觉证据的整合。

关键词：记忆提取 · 知觉决策 · 预期整合 · 感觉证据 · 不确定性建模

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.22.753289v1?rss=1