Errorless Irrationality: A unified computational account of the inverse base-rate effect across predictive, observational, and unsupervised procedures

“错误”猜测之谜

想象你是一名正在试图破案的侦探，但线索非常棘手。你有一个通常在周二作案的嫌疑人（一个常见事件），以及另一个只在稀有的特定节日出没的嫌疑人（一个罕见事件）。现在，假设你发现了一个可能属于其中任何一人的线索。面对这种模糊性时，大多数人会逻辑清晰地选择那个常见的嫌疑人，因为从统计学上讲，他们更有可能参与其中。但奇怪的地方在于：人类的大脑往往会做出相反的选择。当面对混乱的线索组合时，我们有一种固执且不理性的习惯——去押注那个罕见事件。这种奇特的现象被称为逆向基率效应（Inverse Base-Rate Effect, IBRE）。这是人类学习和决策方式中的一个怪癖，几十年来一直困扰着科学家。

长期以来，主流理论认为这种错误是由“预测误差”引起的。把这想象成一款电子游戏，当你猜错时会看到“游戏结束”的画面。该理论认为，我们通过尝试避免这些“游戏结束”的画面来学习。当我们选择了常见的嫌疑人却猜错时，大脑会受到冲击，从而对罕见的线索给予额外的关注，并进行过度修正，导致我们在下次遇到类似情况时倾向于选择罕见的嫌疑人。但如果根本没有“游戏结束”的画面呢？如果我们只是在看电影，或者在看一个没有标准答案的谜题呢？我们的脑子还会犯同样的这种不理性错误吗？这个问题正是这项深入研究的核心，该研究旨在探讨人类学习的机制，即这种“不理性”究竟是信息处理过程中的一个故障，还是一个即使在没有评分的情况下也存在的特性。

伟大的“无反馈”实验

在这篇论文中，研究人员 Lenard Dome 和 Andy J. Wills 决定测试这一“预测误差”理论的极限。他们想看看如果移除老师、成绩以及“答错”的警报声，逆向基率效应是否仍然会发生。他们设计了两个巧妙的实验，旨在剥离通常的学习条件。

在第一个实验中，他们设置了一个观察学习场景。想象你正坐在候诊室里阅读关于病人的病例文件。你看到一位病人有发烧和皮疹的症状，文件显示：“此人患有疾病 Z”。接着你看到另一位病人有头痛和皮疹，文件显示：“此人患有疾病 L”。你只是在阅读；你并不需要进行猜测，也不会被告知对或错。线索（症状）和答案（疾病）是同时出现的，因此不存在“猜测并失败”的时刻。尽管缺乏任何反馈或“游戏结束”的时刻，参与者仍然表现出了这种不理性的偏差。当他们随后被要求根据混合的症状来猜测某位病人的疾病时，他们仍然倾向于选择罕见的疾病，就像在传统的测试中一样。

在第二个实验中，他们走得更远，消除了任何因果关系的暗示。他们用几何图形取代了医学故事。想象一个谜题，你看到一个正方形和一个圆形，并被告知这种组合属于“组 X”。随后，你看到一个正方形和一个三角形。这里没有关于疾病或症状的故事；它只是形状。没有“老师”来告诉你答案。即使是在这个完全抽象、无人监督的世界里，没有人会对你的猜测进行评判，参与者仍然做出了同样的“不理性”选择——在面对混乱的形状组合时，倾向于选择罕见的类别。

新理论：OSCAR

由于旧理论（即我们通过错误来学习）无法解释为什么在没有老师的情况下仍会发生这种偏差，作者提出了一个名为 OSCAR 的新模型。你可以将 OSCAR 想象成一个数字大脑，它不仅试图预测未来，还试图重构整个画面。

想象你在玩拼图，但有些碎片丢失了。你的大脑不仅仅是猜测缺失的那块是什么，而是试图想象整个图像，包括那些你看不到的部分。OSCAR 的运作方式也是如此。它获取它看到的线索（特征），并试图通过猜测整个线索集应该是什么样子（包括类别标签）来“完成模式”。如果大脑对整个画面的猜测与它实际看到的画面不符，它就会产生一个内部的“误差信号”。这个信号并非来自老师，而是来自大脑自身尝试填补空白的过程。

作者发现，这种“模式补全”模型可以完美地解释实验结果。它表明，大脑不需要外部老师也能产生逆向基率效应。相反，这种效应是我们大脑组织信息的一种自然副作用：我们会额外关注那些有助于区分常见与罕见类别的线索，而这种关注会被扭曲，使得在情况变得复杂时，我们会高估罕见事件。

这意味着什么

这项研究证实，这种“不理性”的偏差不仅仅是我们试图在课堂环境中避免出错的结果。它是我们大脑处理模式的一种基本方式，即使在我们仅仅是观察或记忆形状时也是如此。研究人员通过计算机模拟证明，他们的新模型 OSCAR 可以重现所有三种类型实验（传统实验、观察实验和无监督实验）中完全相同的人类行为。

此外，该模型能够解释眼动研究中一些棘手的数据。之前的理论无法解释为什么人们在训练期间会长时间注视某些线索，但在测试期间注视时间却变得相等。OSCAR 凭借其根据特定线索组合改变注意力的能力，成功重现了这些眼动模式。

简而言之，论文指出，我们的“不理性”并不是由糟糕的教学导致的“漏洞”；它是大脑试图完成图像（即使图像是不完整的）这一功能的一个特性。对罕见事件的偏好，是一个极其擅长学习模式的系统在面对不完整图像时所产生的涌现属性。