研究人员已经建立了第一个综合模型，该模型可以说明大脑神经元在面对复杂的决策过程时的行为方式，以及如何适应错误并从中学习。

由剑桥大学的研究人员开发的数学模型是该过程的第一个生物学现实描述，不仅能够预测行为，而且能够预测神经活动。该结果发表在《神经科学杂志》上，可以帮助理解强迫症，成瘾性帕金森氏病等疾病。

从简单的二进制选择到多步骤顺序决策，该模型与实验数据进行了比较广泛的任务设置。它可以准确地捕获行为选择概率，并预测实验中的选择逆转，这是复杂决策的标志。

我们的决定可能会立即带来满足感，但它们也可能产生深远的影响，而这又取决于我们已经或将来将要采取的其他行动。我们大多数人面临的问题是如何考虑特定决策的潜在长期影响，以便我们做出最佳选择。

决策有两种主要类型：基于习惯和基于目标。基于习惯的决定的一个例子是每天上下班，通常每天都一样。正如某些网站被缓存在计算机上，以便下次访问它们时加载得更快一样，习惯是通过“缓存”某些行为而形成的，从而使它们实际上变成自动的。

基于目标的决策的一个例子是同一通勤期间的交通事故或道路封闭，迫使采用不同的路线。

该论文的第一作者，哥伦比亚大学的约翰内斯·弗里德里希博士说：“从神经学的角度来看，基于目标的决策要复杂得多，因为存在更多的变量-它涉及探索一组可能的未来情况。”由剑桥大学工程系的一名博士后研究员进行了这项工作。“如果您考虑在日常通勤中绕道行驶，则每次到达交叉路口时都需要做出单独的决定。”

神经科学家已经对基于习惯的决策进行了彻底的研究，就其在神经层次上的工作方式而言，它已经被很好地理解了。但是，基于目标的决策背后的机制仍然难以捉摸。