在做出复杂的决策时，我们通常将问题分解为一系列较小的决策。例如，在决定如何治疗患者时，医生可能会经历一系列步骤-选择诊断测试，解释结果然后开处方。

当选择顺序导致期望的结果时，做出分层决策很简单。但是，如果结果不利，则很难判断出问题所在。例如，如果患者在治疗后仍未改善，原因可能有很多：也许诊断测试仅在75%的时间内是准确的，或者药物仅对50%的患者有效。为了决定下一步该怎么做，医生必须考虑这些概率。

在一项新的研究中，麻省理工学院的神经科学家探索了大脑在分级决策后如何解释可能的失败原因。他们发现大脑使用额叶皮层区域的分布式网络执行两次计算。首先，大脑计算出每个决策结果的置信度，以找出最可能的故障原因，其次，当不容易找出原因时，大脑会进行额外的尝试来获得更大的置信度。

麻省理工学院麦戈文脑科学研究所成员罗伯特·A·斯旺森生命科学职业发展教授梅尔达德·贾扎耶里说：“在头脑中建立一个层次结构并在思考结果的同时导航该层次结构是认知神经科学令人兴奋的领域之一。”研究，以及该研究的资深作者。

麻省理工学院的研究生Morteza Sarafyzad是该论文的主要作者，该论文于5月16日发表在《科学》杂志上。

层次推理

先前在动物模型中决策的研究集中在相对简单的任务上。一项研究集中在大脑如何通过评估瞬时证据做出快速决策。例如，大量的工作已经对神经底物和机制进行了表征，这些底物和机制使动物可以在逐个试验的基础上对不可靠的刺激进行分类。其他研究集中在大脑如何通过多项试验中以前的结果来在多种选择中进行选择。

Jazayeri说：“这些工作非常富有成果。”“但是，它们确实是人类做出决策时所做工作的冰山一角。一旦您将自己置于任何实际的决策环境中，无论是选择合作伙伴，选择汽车，还是决定是否服用这种药物，这些都将变得非常复杂。通常，有很多因素会影响决策，这些因素可以在不同的时间范围内发挥作用。”

麻省理工学院的团队设计了一项行为任务，使他们能够研究大脑如何在多个时间尺度上处理信息以做出决策。基本设计是，动物将根据两次闪光之间的时间间隔是短于还是长于850毫秒来进行两次眼睛移动之一。

扭曲需要动物通过层次推理来解决任务：确定两次眼睛运动中哪一个必须在10到28次试验后秘密转换的规则。因此，为了获得奖励，动物必须选择正确的规则，然后根据规则和间隔进行正确的眼睛运动。但是，由于未向动物发出有关规则转换的指示，因此它们无法直接确定是由于选择了错误的规则还是由于对间隔的错误判断而导致了错误。