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科学家们正在使用超级计算机和游戏 Ebb and Flow 中的数据来训练模仿人类“任务切换”行为的深度学习模型，将注意力从一项任务转移到另一项任务。

这项基础研究对于帮助科学家理解认知控制非常重要，认知控制包括允许人们专注于手头任务的基本心理过程，但也可以在需要时灵活地脱离任务。这些能力是由研究人员研究的潮起潮落游戏征税的。

该研究还可能有助于了解患者表现出认知控制缺陷的疾病，例如双相情感障碍和精神分裂症。

游戏过程中，玩家使用键盘上的方向键来指示绿叶指向的方向和红叶进入的方向，随着绿叶与红叶的交替，掌握这个任务切换游戏应该训练心理灵活性，因为玩家必须反复将注意力从一项任务转移到另一项任务。

“我们开发了一种对这些数据进行建模的新方法，这种方法对大脑如何执行特定任务施加了更少的假设，”与斯坦福大学心理学系 Russell Poldrack 教授合作的博士后研究员 Paul Jaffe 说。

Jaffe 和 Poldrack 是一项研究的合著者，该研究开发了新的、更现实的任务切换模型，该研究发表在《自然人类行为》上。

现有的认知处理模型以“自上而下”的严格方式组装简单的组件。

“他们对大脑如何完成任务做出了很多假设。或者他们有其他局限性，例如他们实际上无法适应参与者的数据，”Jaffe 说。