Nat Commun：挑战传统！——习惯性行为和目标导向行为的融合机制

本文探讨了习惯性行为与目标导向行为的融合机制，挑战了传统上认为这两种行为由大脑独立机制控制的观点。研究者基于变分贝叶斯理论和深度学习，提出了一个创新的理论框架，统一地建模了习惯性行为和目标导向行为及其相互作用。该框架通过概率潜变量来概念化智能体的意图，区分了习惯性行为的先验分布和目标导向行为的后验分布，并通过自由能最小化来优化模型，实现两种行为的协同。模拟实验验证了该框架的有效性，展示了智能体在适应新任务时的行为转变和重新适应能力，以及对新目标的规划能力。这一框架不仅为理解生物智能体的行为提供了新的视角，也为开发更智能的人工智能系统提供了理论支持。未来研究将进一步探索该框架在多层预测编码、多模态引入和自发目标生成等方面的应用。