哥伦比亚大学Cuffley脑科学研究所的神经科学教授迈克尔沙德伦(Michael Shadlen)说，“大脑通过结合证据样本做出决策，就像一个优秀的统计学家一样。”在Neuron的一篇新论文中，Shadlen和他来自华盛顿大学和上海生命科学研究所的同事通过监测恒河猴的决策过程来证明这一理论，以确定它们需要多少信息和哪些信息来自信地选择正确的答案。

猴子被展示成一系列形状，作为奖励位置的线索。他们在做出选择之前能看到的线索越少越好。科学家发现，猴子的神经元增加或减少其活动，取决于序列中的形状是否支持一个位置或另一个位置(或颜色)。当积累的证据达到临界水平时，该过程停止。这个策略解释了用于制作它的形状的选择和数量。

“这是大脑在做一个统计学上最优的程序，”夏德伦说。“这只是理性的基础。大脑允许我们将苹果、橙子和柠檬组合在一起，可以说是通过给它们正确的重量类型，这样当我们将它们放在一起时，我们就会根据概率定律进行推理。”

这种统计决策方法类似于英国Bletchley Park的Alan Turning的团队所做的一个过程，用于计算德国enigma机器的设置。为了利用大型点击机器——在最近的历史剧《模仿游戏》(The Imitation Game)中被称为“克里斯托弗”(Christopher)——图灵的团队分析了一对随机截取的德国消息，将它们一个排列在另一个之上，以便从这对字母中积累证据(匹配与否)，直到它们达到某个阈值水平，即这些消息是否在同一台enigma机器上发送。一旦达到阈值，密码破译者将接受或拒绝假设。

“拒绝是常见的，但接受允许他们采取下一步，使用机器的强大方法来确定用于设置拼图机器的信息，”Shadlen说。“如果他们有这个，那么那天所有的密码都可以破解。”