最近读到一篇文章，其阐释了人类的神经系统在本质上与作为现代人工智能基础的神经网络的不同之处。简而言之，神经网络的优势在于利用计算能力来学习事物之间的关联性，这个过程往往比较漫长，得益于计算资源的丰富，人类才能深入探索并利用这个手段。不言而明的是神经网络的发明模仿了人类的神经系统，尤其是其中神经元之间的复杂交互。但是渐渐我们发现，人类的学习能力并不依赖过分复杂的神经系统，甚至往往只是寥寥数个神经元。其合理之处在于神经反射的速度远不及计算机内的电流传输速度。比如，开车时从发现前方有行人到做出反应平均需要0.2秒，但是对于使用传感器的电脑而言，它的反应时间就可以忽略了。那究竟是什么给予了我们能够完成复杂工作的能力呢？这篇文章给出了答案：记忆。
人们很容易通过负反馈意识到自己行为的错误性并学会避免，尤其是生命威胁。一朝被蛇咬十年怕井绳就是个经典的例子。人类通过存储大量的历史片段保证自己时刻记得哪些事情不可以做，从而快速对外界变化做出反应。换言之，人类拥有的不是计算能力，而是大量的存储和快速的读取能力。
而今天我想聊的也是关于人类如何决策并作出各种行为的。
