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人类大脑已经进化到能够解决在多种环境中遇到的问题。在解决这些挑战时，它会形成关于世界多维信息的心理模拟。这些过程会产生与环境相关的行为。大脑作为过度参数化的建模器官，是产生复杂世界中行为的进化解决方案。生物最基本的特征之一是它们计算从外部和内部环境中接收的信息的价值。通过这种计算，生物可以在每种环境中以最佳方式行事。大多数其他生物几乎只计算生物学价值（例如如何获取食物），而人类作为一种文化生物，则从一个人的活动角度计算意义。计算意义是指人类大脑的过程，借助这个过程，个人试图使自己理解相应的情况，以了解如何以最佳方式行事。本文通过探索计算意义所开辟的不同可能性，并深入了解更广泛的视角，挑战了行为经济学的偏见中心方法。我们专注于确认偏见和框架效应作为认知偏见的行为经济学例子。我们得出结论，从大脑的计算意义的角度来看，这些偏见的使用是人类大脑优化设计的计算系统不可或缺的特性。从这个角度来看，认知偏见在某些情况下可能是合理的。以偏见为中心的方法依赖于仅包含少数解释变量的小规模可解释模型，而计算意义的观点则强调行为模型，这些模型允许多个变量。人们习惯于在多维和多变的环境中工作。人类大脑在这样的环境中处于最佳状态，科学研究应该越来越多地在模拟真实环境的情况下进行。通过使用自然刺激（例如视频和虚拟现实），我们可以为研究目的创建更逼真、更逼真的环境，并使用机器学习算法分析结果数据。通过这种方式，我们可以更好地解释、理解和预测人类在不同情况下的行为和选择。
计算意义是有益认知偏差的来源
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