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原文载于：https://news.nwpu.edu.cn/info/1002/57954.htm

时间：2018年8月16日

西工大新闻网8月16日电  群体合作与竞争行为，是人类社会赖以生存和稳定运行的基础。然而，随着人类行为趋复杂化、多元化，人们的认知和行为决策模式发生了极大地改变，这对群体合作竞争行为的研究带来机遇和挑战。因此，对群体合作与竞争机制的研究也被Science杂志连续列为当今最具挑战的科学难题之一。目前在该研究领域，“数据驱动”作为大数据与人工智能相结合的重要方法也日益被研究者所采纳，使我们对人类行为的认知更为客观、准确。

在复杂的现实环境中，个体对问题的认知和决策能力是有限的，也具有一定的差异性。因此当人们面临两个差异比较明显的选择策略时，认知和决策过程就会更加清晰明了。然而随着第三个新的劣势策略（诱饵）的加入，将会打破原始两策略的均衡态，使某个早期不占优势的策略变得更具吸引力，从而影响群体的行为决策(这一效应被称为诱饵效应“Decoy Effect”)。为此，如何从数据驱动的角度探索群体行为认知与行为决策已成为最具吸引力的科研课题之一。

针对上述难题，西北工业大学机电学院与光学影像分析与学习中心王震教授的研究团队组织了人类行为认知与决策的实验，该实验的研究成果“Exploiting a cognitive bias promotes cooperation in social dilemma experiments”近日发表在《自然-通讯》(Nature Communications)杂志上。Nature Communications作为Nature杂志的子刊，在信息、生物、物理和化学等领域均有着较高的关注度。王震教授作为该研究的第一作者和通讯作者，带领团队在“数据驱动的行为认知与行为决策”领域的研究取得了重大进展。该研究通过实验的方法，控制组允许个体选择合作(Cooperation)、背叛或搭便车(Defection or Free-rider)两种策略中的一种；而对照组加入奖励(Reward)作为第三种新的策略可供选择。结果表明，相对于搭便车行为，个体很少会选择合作行为。但奖励却激发了群体对合作的传播扩散，大大提升了群体合作成功的可能性(见图1)。

这一研究成果具有重要的现实意义。计算机虽然能在短时间内能模拟出人脑运行的某些机制(例如AlphaGo)，但本质上也是和真正的人脑一样复杂的处理过程。在这个过程中，必不可少的是行为决策与脑认知的结合。脑认知可为行为决策和人工智能带来新的启示、新的算法，这些算法可能独立于传统的、当下主流的、以数学逻辑为基础的算法，也有可能与之相辅相成。因此，探索人脑，发现感知认知机制，进而解决推理决策过程，实现自我意识，将是未来研究的重要方向。

图1：a.实验组和对照组行为策略比例，b-c.不同组中以牙还牙”(Tit-For-Tat,TFT)比例的时间演化。由于奖励激发的认知偏差，群体合作行为得以存在。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-018-05259-5