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。

本文探讨了人工智能代理中的情景记忆存储与检索的风险，强调其对AI能力提升的重要性。文章分析了情景记忆的潜在风险与益处，并提出四个原则，以指导这一能力的发展，增强AI的安全性与可信度。

本研究探讨了智能体的语义记忆和情景记忆系统，发现两者结合能提升性能。通过OpenAI Gym环境，智能体学习编码和检索记忆以最大化奖励。研究提出了新型记忆机制MemoryBank，解决长期交互中的记忆缺陷，并强调了人工智能与人类协作的潜力。

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。