大脑的“压缩算法”：人类泛化学习背后的机制

本文探讨了人类泛化学习背后的机制，提出将高效编码原则融入经典强化学习框架，以解释人类如何通过简化表征实现泛化。研究通过两个实验验证了这一想法，发现传统强化学习模型在泛化方面表现不佳，而纳入高效编码的模型达到了人类水平的表现。实验结果表明，人类在学习过程中会压缩环境刺激的冗余信息，形成抽象的内部状态，并提取与奖励相关的关键特征，从而在新任务中表现出色。这一框架不仅解释了泛化能力，还为理解精神分裂症、阿尔茨海默病等患者的表征学习障碍提供了新视角。