本研究探讨了人类如何根据当前目标灵活调整感知和行为，提出了一种结合前额叶皮层与海马体的强化学习模型，以调节情景记忆的检索。研究表明，前额叶的目标导向控制对新环境中的决策至关重要，促进灵活行为的计算机制。

本研究探讨人工智能在情景记忆存储与检索中的不足，旨在增强其与世界的互动能力。提出情景记忆的风险与益处，并制定四项原则以指导其安全可信的发展。

本研究基于认知科学理论建模了一个拥有语义记忆和情景记忆系统的智能体，并通过OpenAI Gym兼容的环境让其学习如何编码、存储和检索记忆，以最大化奖励。研究发现两个智能体合作能够获得比一个智能体单独行动更好的性能。已提供代码和模型。

本文提出了一种行为模型，将驾驶员的互动意图编码为潜在的社会心理参数，并设计了基于贝叶斯滤波器的递进视界优化控制器以考虑互动驾驶员意图的不确定性。通过模仿行为模型和在线估计参数先验，并采用决策树搜索算法在线解决决策问题。实验结果表明该算法能够在各种交通条件下完成强制合并任务并确保驾驶安全。