一隻猴子、一盞燈，
和一滴果汁。

在1990年代初期，神經科學家 Wolfram Schultz 記錄猴子大腦中單一多巴胺神經元的活動，給動物一滴果汁，並觀察多巴胺隨之激發。 當猴子學會燈光總是預示著果汁的到來時，情況改變了：多巴胺神經元不再在果汁到達時激發，而是改在燈光出現時激發——觸發的是預示獎勵的訊號，而不是獎勵本身。

這一個觀察，改寫了人們對多巴胺功能的認知。 多巴胺不是愉悅偵測器，而是預測與學習訊號，有時被描述為「驚喜偵測器」，它會將你預期發生的事，與實際發生的事進行比對。多巴胺迴路，就是當一個預測性提示（通知徽章取代了燈光）開始自行觸發同樣的反應，領先於、且獨立於它背後實際內容時，所發生的事情。

Schultz 的發現現在被稱為「獎勵預測誤差」：當結果比預期更好時，多巴胺會激增；當結果比預期更差或完全沒有出現時，多巴胺會下降。 一個完全在預期中的獎勵，幾乎不會引起多巴胺的波動，因為沒有需要修正的誤差，預測與結果之間沒有落差。最強烈的多巴胺反應來自不確定性，而非獎勵的實際大小。

這也，並非巧合地，與現代機器學習演算法的學習方式非常相似。 演化似乎早就針對同一個問題，得出了類似的解決方案——根據期望與結果之間的落差來優化未來的行為——遠在任何人將它寫成演算法之前。

一旦你的大腦學會了紅色徽章有時預示著獎勵，一個讚、一則訊息、一場比賽，徽章本身就會開始發揮 Schultz 實驗中那盞燈對猴子所起的作用。 它在你打開應用程式之前，在你還不知道裡面是否有任何好東西之前，就觸發了期待和溫和的多巴胺反應。檢查行為是由提示驅動的，而不是由獎勵的保證驅動的。

這就是為什麼間歇性、不可預測的獎勵，比可靠的獎勵更具吸引力。 保證的獎勵隨著時間推移，不再讓預測系統感到驚喜；但不確定的獎勵——這則通知到底好不好——會讓預測誤差和多巴胺反應無限期地持續下去。正是這種不確定性機制，讓吃角子老虎機和應用程式通知，在大腦化學層面上變得功能相似。

多巴胺的預測反應發生得很快，而且大部分在有意識的覺察之外，比較接近反射而非決定。 當你有意識地意識到「我該看一下手機」時，提示早已完成了它的工作。這就是為什麼單純決定「不要檢查」往往在當下會失敗的部分原因：衝動是在那個試圖壓制它的決定之前，就已被製造出來了。

這不代表這個迴路無法打破，而是表示干預在鏈條的更前端（提示）會比在後端（決定）更有效。 移除徽章，或產生徽章的應用程式，是直接處理觸發點，而不是每次都要讓大腦中較慢、較費力的部分，去壓制一個較快的部分。

關閉通知有幫助，但檢查的習慣往往比通知本身更持久；一旦迴路建立，人們會在沒有徽章提示的情況下，純粹因為時間到了或無聊而檢查手機。 提示實際上已被內化，成為一種習慣，而非對任何單一外部觸發的反應。

Fella 預設封鎖所選的應用程式，所以沒有徽章可看，也沒有應用程式可以反射性地打開，無論衝動是來自通知，還是單純來自習慣。 每次使用時段有一次5分鐘的緊急解鎖，以應付真正緊急的需求，時間一到封鎖就會自動恢復。