文章核心观点 - 决策研究是一门融合神经科学、心理学、数学等多学科的交叉科学，旨在揭示大脑的决策机制 [1] - 大脑决策是一个复杂的分布式网络过程，而非传统的线性通路模型，涉及全脑范围的协作与竞争 [4][8] 人类决策心智模型 - 心理学家丹尼尔·卡尼曼提出人类心智包含两个系统：快速、自动运行的系统1（本能、情感）和缓慢、慎重的系统2（用于纠正错误）[2] 大脑决策的神经机制 - 大脑通过多个层次的神经环路对选项进行评估，这些环路相互协作或竞争，体现了决策的复杂性 [4] - 对猕猴的实验通过记录其注视位置和神经元活动，分析图形与行为的关系，以探索决策的神经基础 [4] - 一项针对139只小鼠的研究记录了超过62万个神经元的活动，覆盖279个脑区，构建出完整的全脑决策图谱 [5] - 在小鼠的视觉决策任务中，与选择相关的信号广泛出现于小脑和脑干，强度甚至超过大脑皮层 [7] - 高达80%以上的脑区含有能预测小鼠运动速度的信号，奖励反馈几乎能在整个大脑中被解码 [7] - 先验信息（经验）在决策早期就已介入，在大脑20%至30%的区域（包括感觉处理环节）体现，而非仅在最终环节整合 [7] 决策模型的新发现 - 决策过程颠覆了“线性通路模型”，更像是一场信号在皮层与皮层下区域同时出现、彼此交织的“全脑合奏” [8] - 即使最小的选择也会激活几乎整个大脑，表明决策活动具有广泛的分布性 [5][7]

研究核心发现 - 一项发表于《自然》杂志的研究首次揭示，大脑通过看似混乱、实则有序的神经元活动作出统一决策，所有神经元活动遵循一个统一的“潜在剧情”或“大脑剧本”[1] - 大脑拥有约860亿个神经元，在面临复杂选择时，神经元最初发出不同信号，但最终会遵循同一“剧本”导向统一结果[1] 实验方法与机制 - 科学家通过训练恒河猴判断屏幕上红绿哪种颜色占主导地位，并记录其相关脑区神经活动来研究决策机制[2] - 研究发现，神经元反应的千差万别由两个关键因素驱动：“偏好调整”（指单个神经元对“选红”或“选绿”的倾向）和“神经动力学地形”[2] - “神经动力学地形”将神经活动比喻为小球在地形上滚动，山谷代表最终选择 简单任务地形陡峭，决策快速果断 困难任务地形平坦，决策容易犹豫或出错[2] - 每个神经元虽有独特反应方式，但均受统一“剧本”控制，共同推动剧情发展，最终使大脑进入稳定的决策状态[2] 潜在应用与未来方向 - 该发现有助于更好地理解大脑决策过程，并可能为治疗精神分裂症、双相情感障碍等影响决策能力的疾病提供新思路[4] - 未来研究计划进一步探索不同类型神经元之间的连接方式及其在决策“舞台”上的具体角色[4]