一只猴子、一盏灯，
和一口果汁。

1990 年代初，神经科学家 Wolfram Schultz 在记录猴子大脑中单个多巴胺神经元的活动，给动物一口果汁，并观察多巴胺随之释放。 当猴子学会灯光总会先于果汁出现时，情况发生了变化：多巴胺神经元不再在果汁送达时放电，而是在灯光出现时放电——对预测奖励的信号产生反应，而非对奖励本身。

这一观察改写了人们对多巴胺功能的理解。 多巴胺不是愉悦探测器，而是预测与学习信号，有时被形容为“惊喜探测器”，它会对比你预期会发生的事和实际发生的事。多巴胺回路，就是当一个预测性提示（通知角标取代了那盏灯）开始自行触发同样的反应，领先于、且独立于背后实际内容时所发生的事。

Schultz 的发现如今被称为“奖励预测误差”：当结果好于预期时多巴胺飙升，当结果差于预期或完全没有出现时多巴胺回落。 一个完全在预期内的奖励几乎不会引起多巴胺波动，因为没有需要修正的误差，预测与结果之间没有落差。最强的多巴胺反应来自不确定性，而非奖励本身的大小。

这也并非巧合地与现代机器学习算法的学习方式高度相似。 进化似乎早就为同一个问题找到了类似的解法——根据期望与结果之间的落差来优化未来的行为，远在人类将其写成算法之前。

一旦你的大脑学会红色角标有时预示着奖励——一个点赞、一条消息、一次匹配，角标本身就会像 Schultz 实验中那盏灯对猴子的作用一样开始运作。 它在你打开应用之前，在你还不知道里面是否有好内容之前，就触发了期待和轻度的多巴胺反应。查看行为由提示驱动，而非由奖励的确定性驱动。

这就是为什么间歇、不可预测的奖励比稳定可预期的奖励更具吸引力。 确定的奖励会随着时间推移不再让预测系统感到意外；而不确定的奖励——这条通知到底有没有好东西——会让预测误差和多巴胺反应无限期地持续。正是这种不确定性机制，让老虎机和应用通知在大脑化学层面变得功能相似。

多巴胺的预测性反应发生得很快，且很大程度上在有意识觉察之外，更接近反射而非决定。 当你有意识地意识到“我该看看手机”时，提示早已完成了它的工作。这正是为什么单纯决定“不看”往往在当下会失败：冲动在那个试图压制它的决定之前就已经被制造出来。

这并不意味着回路无法打破，而是说明干预在链条更前端（提示）比在后端（决定）更有效。 移除角标，或产生角标的应用，是直接处理触发点，而不是每一次都让大脑中更慢、更费力的部分去压制更快的那部分。

关闭通知有帮助，但查看的习惯往往比通知本身更持久；一旦回路建立，人们会在没有角标提示的情况下，仅因时间到了或感到无聊就去查看。 提示实际上已被内化，成为一种习惯，而非对某个单一外部触发的反应。

Fella 默认屏蔽所选应用，因此既没有角标可看，也没有应用可供下意识打开，无论冲动来自通知还是单纯的习惯。 每段屏蔽时段有一次 5 分钟的紧急解锁，可应对真正的需要，时间一到屏蔽会自动恢复。