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我们如何决定在新情况下该怎么做？解决这一难题的一种方法是重用针对其他情况开发的解决方案。现在有一些证据表明，计算过程捕获了这一想法（称为继任特征和普遍的政策改进）可以说明人类如何将先前解决方案转移到新情况下。在这里，我们询问了这个想法的简单表述是否可以解释人类大脑活动，以响应新任务。参与者在fMRI期间完成了多任务学习实验（n = 40）。该实验包括参与者可以用来了解其环境的培训任务，并测试任务以探究其概括策略。行为结果表明，人们对培训任务学习了最佳解决方案（策略），并以奖励选择性的方式将其重复使用测试任务。神经结果表明，训练任务的最佳解决方案在枕皮层和背外侧前额叶皮层中的测试任务期间获得了优先处理。这些发现表明，在解决新任务时，人类评估并概括了过去的过去解决方案。
过去解决方案的神经优先级支持概括
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