脑力劳动的成本

每一天,我们正面临着无数的决定关于认知控制,或抑制的过程自动或习惯性反应为了执行任务。

Amitai Shenhav博士布朗大学,他的实验室正在研究了解影响决策过程的因素。有一个更高的水平认知控制就是允许我们完成困难的任务像一个数学问题或一个密集的阅读,我们可以预料,最佳实践是发挥高水平的控制。

实验性能显示事实并非如此:人们倾向于选择更容易在困难的任务,需要更多的钱来完成困难任务,发挥更多脑力劳动作为奖励值增加。这些行为都表明,受试者的自动状态不能在最高级别的控制。

Shenhav的研究集中在为什么我们看到的变化程度的控制。因为认知控制是一个昂贵的过程,必须有一个限度我们可以发挥多少。这些成本可以被理解为权衡级别的控制和其他大脑功能和后果之间的负面情感变化与困难的任务,像压力。

了解人们对认知控制决策实时Shenhav开发了一个算法,称为控制(EVC)的期望值模型,关注个体如何权衡成本和收益增加的控制。

使用这个模型帮助Shenhav和他的同事确定情况下,人们可能会选择投资很多认知控制。在一项研究中,通过改变奖励是否只有一个正确的响应或被随机配对,Shenhav模拟变化控制的效果。很快他们发现人们学习提高他们的努力是否会增加获得奖励的可能性,并相应地调整自己的控制:人们更愿意投入更多努力学习时,有一个自己的努力和的可能性之间的相关性奖励比奖励分配独立的表现。

另一项研究探讨了如何调整我们的策略后,困难的任务。实验与认知控制往往依赖于像Stroop范例任务,受试者被要求确定一个目标线索(颜色)时出现一个错误选择(incongruency文本颜色的词)。Shenhav发现,当受试者面临一个困难的试验或犯错误,调整减少错误选择。

最后一个有趣的发现从Shenhav的工作告诉我们,努力工作的价值的一部分工作本身可能是:人的价值回报任务后,鳞片他们投入的工作任务。