Nature Neuroscience重磅：你的大腦在第幾層？社交博弈中，大腦如何“預判你的預判”？

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基本信息

Title:A neural signature of adaptive mentalization

發表時間：2026.3.9

發表期刊:Nature Neuroscience

影響因子：20.0

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研究背景

在復雜的社會互動中，我們無時無刻不在進行一場隱形的心理博弈。從商業談判中的討價還價，到日常生活中猜度伴侶的真實意圖，乃至最簡單的“石頭剪刀布”游戲，我們都在不斷推測對方的心理狀態：“他在想什么？”“他覺得我在想什么？”“他覺得我覺得他在想什么？”這種推斷他人情緒、信念和意圖的能力，在認知神經科學中被稱為“心智化”（Mentalization）或“心理理論”（Theory of Mind）。

過去幾十年來，神經科學在探索心智化的大腦機制方面取得了豐碩成果，但這些研究大多存在一個明顯的痛點：它們通常聚焦于靜態的推斷。例如，讓被試看一張圖片并判斷圖中人物的靜態情緒，或者使用固定的規則來測試被試是否理解他人的“錯誤信念”。然而，現實中的人際互動是一場動態的雙人舞。如果你的對手突然改變了策略，變得更加狡猾或不可預測，你固有的策略就會失效。

人類顯然具備根據對手的“段位”隨時調整自身心理推測策略的能力，但大腦究竟是如何在瞬息萬變的互動中，靈活且自適應地追蹤他人的認知復雜度的？這一“適應性心智化”（Adaptive Mentalization）的核心神經機制一直是個未解之謎。近日，發表在頂尖學術期刊 Nature Neuroscience 上的一項新研究，巧妙結合了認知計算模型與功能性磁共振成像（fMRI），不僅破解了大腦動態調整“讀心”策略的密碼，還首次發現了一種能夠跨人群泛化的神經生物標志物。

研究核心總結

本研究的核心目標是探究人們在動態博弈中如何更新對對手認知深度的信念，并揭示這一過程的腦網絡機制。研究團隊設計了一套多輪次的“石頭剪刀布”變體任務，讓被試在fMRI掃描儀中與不同策略復雜度的人類或AI對手進行互動。

Fig. 1 | Experimental task and computational model of adaptive mentalization.

一、核心發現與計算模型（CHASE）

行為學結果顯示，絕大多數人類玩家都能成功識破并適應對手不斷變化的策略復雜度。為了精準量化這一動態心理過程，研究者開發了一個全新的認知計算模型：CHASE（認知層次評估模型）。該模型巧妙融合了強化學習與貝葉斯推斷，證實了玩家并非死板地使用某一種固定策略，而是在每一次互動后，都會根據觀察到的對手行為，持續進行信念更新（Belief Update, BU）。即玩家會不斷動態評估對手處于哪一層的認知維度（Level-k），并據此調整自己的下一步行動。CHASE模型在預測人類行為方面，顯著優于傳統的強化學習和虛構參與（Fictitious Play）等經典模型。

Fig. 2 | Behavioral and model-based evidence for adaptive mentalization.

二、適應性心智化的神經機制

通過將計算模型得出的逐試次（trial-by-trial）動態變量與fMRI數據相結合，研究者清晰地描繪了適應性心智化在大腦中的神經表征。結果表明，當人們在結果反饋階段發現對手的行動出乎意料時，右側顳頂聯合區（rTPJ）、前扣帶回（dACC）和前腦島（AI）會編碼動作預測誤差。更關鍵的是，主導我們轉變對他人“認知段位”看法的信念更新（BU）信號，主要由一個分布式的社會腦網絡負責處理，包括雙側TPJ、前腦島、腹外側前額葉（vlPFC）和背內側前額葉（dmPFC）。這顛覆了以往“特定腦區只負責特定認知層級”的靜態假設，證明了rTPJ等區域具有更高階的、跨層級的動態策略適應功能。

Fig. 3 | Key model variables are encoded in different patterns of brain activity during action selection and feedback.

三、個體差異與社會腦網絡連通性

為什么有些人在社交博弈中反應遲鈍，而有些人卻能迅速洞察對手的心機？研究發現，這種對他人策略的“敏感度”差異，并不單純取決于某個單一腦區的活躍度，而是與社會腦網絡的功能連接性密切相關。敏感度越高的個體，其rTPJ與背外側前額葉（dlPFC）、前腦島等其他社會腦區域的信息傳遞與協同整合越強。

Extended Data Fig. 1 | Seed-based connectivity (SBC) analysis using the right TPJ as the seed region.

四、破譯適應性心智化的“神經指紋”

本研究最突破性的貢獻在于，研究團隊利用全腦多變量模式分析（MVPA），訓練出了一個高精度的神經解碼器。即使在完全沒有觀察被試行為的情況下，僅僅讀取全腦的活動模式，該解碼器就能準確預測出個體在當前互動中“信念更新”的幅度。更令人振奮的是，這一“神經簽名”在一個人口學特征更加多樣化的獨立樣本中成功實現了泛化驗證，證明了它并非特定人群的偶然現象，而是人類適應性心智化的通用神經標記。

Fig. 4 | Adaptive mentalization —dynamic update of opponent-level beliefs — can be decoded with high out-of-sample accuracy from neural activity.

Fig. 5 | Replication of the neural results in an independent, demographically more diverse sample.

研究意義

該研究將心智化研究從“靜態歸因”徹底推向了“動態適應”的新高度。它不僅在理論上為理解復雜的人際互動提供了優美的認知計算框架，其確立的“神經簽名”更為自閉癥譜系障礙（ASD）等存在社交認知缺陷的臨床疾病，提供了一種全新、客觀且非侵入式的神經生物學評估工具。

Abstract

Mentalization, inferring others’ emotions and intentions, is crucial for human social interactions and is impaired in various brain disorders. While previous neuroscience research has focused on static mentalization strategies, we know little about how the brain adaptively selects which strategies to use at any given moment. Here we investigate this core aspect of mentalization with computational modeling and functional magnetic resonance imaging (fMRI) during interactive strategic games. We find that most participants can adapt their strategies to the changing sophistication of their opponents, though there are considerable individual differences. Model-based fMRI analyses identify a distributed brain network in which activity and connectivity track this mentalization-belief adaptation. The extent to which people update their beliefs about others’ sophistication can be predicted out of sample from neural activity, providing a neural signature of adaptive mentalization. Our model elucidates the neural basis of mentalization ability and provides a method for assessing these capabilities in healthy and clinical populations.

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分享人：飯鴿兒

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部

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