Human Representation Learning.
Human Representation Learning.
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DOI：
10.1146/annurev-neuro-092920-120559
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发表时间：
2021-07-08
影响因子：
13.9
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中科院分区：
文献类型：
--
作者：
信息选择与学习之间的动态互动是这篇综述的中心主题。我们对这种互动提出了一个基本问题：我们如何了解我们的经验中哪些特征值得学习？在人类中，这一过程取决于注意力和记忆力，这两种认知功能共同将世界的表征限制在与目标实现相关的特征上。最近的证据表明，由注意力和记忆形成的表征本身是从每项任务的经验中推断出来的。我们回顾了这些证据，并将其放在明确表征学习为统计推断的工作背景下。我们讨论了如何推断可以扩展到现实世界的决定，根据少量的经验近似的信念。最后，我们强调了一些影响，这种推理过程中的人类决策的社会环境。
The central theme of this review is the dynamic interaction between information selection and learning. We pose a fundamental question about this interaction: How do we learn what features of our experiences are worth learning about? In humans, this process depends on attention and memory, two cognitive functions that together constrain representations of the world to features that are relevant for goal attainment. Recent evidence suggests that the representations shaped by attention and memory are themselves inferred from experience with each task. We review this evidence and place it in the context of work that has explicitly characterized representation learning as statistical inference. We discuss how inference can be scaled to real-world decisions by approximating beliefs based on a small number of experiences. Finally, we highlight some implications of this inference process for human decision-making in social environments.
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