不得不服，年輕人精力充沛記憶好，而且他們可能還更會猜！

（當談到以智取勝的能力時，年輕人更擅長處理隨機性事件。 ）

大腦在處理視覺、聲音和其他感官傳遞的信息，甚至是做決定之前，都會先計算概率。很多心理學方面的領先理論表示：身體的主控制器會根據過去的經驗建立一個內部模型，然後計算並預測怎麼做才能得到最好的結果。

但是研究表明，人類和其他動物即使在同一個環境中執行相同的任務，也可能做出不同的選擇。於是理論上常常把這種差別歸結為「雜訊」，即生命系統中出現的錯誤。

但這種說法並不是符合所有情況的。比如：如果將更大的隨機性引入決策，動物的行為就不容易被預料到，那麼被捕食者有更大的機會逃脫天敵。

又比如：在較不穩定的條件下，以前的經驗不能準確地判斷如何採取行動時，動物會採取多種行為，這使生物探索產生多樣化選擇，提高了其找到最佳解決方案的幾率。

2014年，有研究發現，當大鼠意識到它們的習慣性行為跟計算機程序相比處於劣勢時，採取了隨機性行為。

其實這種差別不能簡單地歸咎於「噪音」。相反，它在大腦功能中起著至關重要的作用。

4月12日，《PLoS計算生物學》雜誌公布：巴黎的一所科學研究所里研究自然與數字科學的成員想嘗試闡明人類的這種複雜性行為。

Hector Zenil是一名計算機科學家，也是這項研究的作者之一，他說：「研究人員發現當大鼠採取隨機性行為時，他們會估算去進行哪種隨機性行為更有利。這個估算行為才是我們真正想研究的。」

Zenil 的研究團隊發現，總體來講，人類選取更有利的隨機性行為的能力巔峰在25歲，然後這種能力會逐漸減弱，並且到60歲之後急速衰退。

為了驗證這一點，研究人員邀請3400多名年齡在4到91歲之間的志願者來完成了一系列任務。

這是一種反向圖靈測試，用來衡量在採取和識別隨機性行為方面，人類可以戰勝計算機程序的幾率。

受試者需要進行一些隨機活動，比如：拋硬幣、擲骰子、猜測哪張卡會從一堆洗過的牌中抽出，或者選擇網格中的、畫面和色彩，組成一個看似隨意的設計。

然後，研究小組通過概率值來對他們的隨機性能力進行分級，最後得出能模仿出參與者的選擇的最短計算機程序。

結果表明，一個人的行為越隨機，就越難用數學方式來描述他的反應，並且運算時間也越長。如果一個序列是完全隨機的，那麼計算機程序就不可能精簡它的數據，它的長度會與原來的序列相同。

在控制了語言、性和教育等因素後，研究人員得出結論：年齡是影響一個人採取隨機性行為能力的唯一因素。Zenil說：「25歲的人選出更有利隨機性行為的能力比電腦更強，這一發展趨勢反映了科學家們極有希望能區分相似的認知能力。

事實上，複雜性和隨機性是基於認知功能的，其中包括注意力，抑制力和內存儲器（這些都被包含在研究的五個任務中）——雖然這種關係背後的確切機制仍然是未知的。可以確定是，25歲左右的年輕人的心智是最敏銳的。

這項研究的結果甚至可能有助於理解人類的創造力。畢竟，創造力的很大一部分是用於開發新方法以及測試其產生的不同結果。「這意味著得到一個豐富的基因資源庫，」Zenil說，「這從根本上來說上是隨機的。因此，25歲的人有更多的資源來進行創新。」

「早期的的研究只是從統計方面計算了年輕人和老年人群體在響應序列中的重複率，」瑞典?lardalen大學的計算機科學家，Gordana Dodig Crnkovic說，「相比之下，這次的研究有巨大的進步。」

這些結果可能會打開一個更大的視角來研究大腦是如何作為一個演算法的概率估計來工作的。該理論更新和消除了傳統統計學決策模型里的一些偏見，其中最突出的是貝葉斯腦假設的統計模型，它認為大腦會給各種假設分配概率，從感官接收到新的信息時，再進行修改。

「大腦是一種複雜的演算法程度，」Zenil補充道，「這不是隨機行為，也不是一種擲硬幣機制。忽略算數方法，只支持統計學的理論對大腦的理解是不完整。例如，統計方法並不能解釋為什麼我們能記住的數字，比如電話號碼。這是演算法學的表現，而不是統計特性。我們需要識別模式，再用它來記住數字。

此外，概率演算法使我們能夠更容易地找到隨機性信息中的隱含模式。「這是一個巨大的轉變，」Zenil說，「因為儘管大多數研究人員認同在大腦的運作方式中存在演算法，但我們一直沒有合適的工具去進行測量。而現在我們在研究中開發出了這種工具。」

Zenil和他的團隊計劃繼續探索人類大腦的演算法複雜度，並希望揭示存在於行為隨機性和年齡之間的關係中的的認知機制。

首先，他們計劃對那些被診斷為神經退化性疾病和精神障礙疾病的人進行實驗，包括阿爾茨海默氏症和精神分裂症。

Zenil預測，患有後者疾病的參與者產生或感知隨機性的能力遠比不上對照組的參與者，因為他們跟一般人相比會進行更多的聯想和遵循更多的模式。

Dodig Crnkovic也肯定了這項研究的前景。

本文選題：亞喬

本文編譯：Shelly

文章來源：Scienfic America

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