現在のディープラーニングは、多くの学習データを必要とするが、人間は数少ないデータから正しい選択を行っている。脳内でどのようなことが繰り広げられているのかは、謎だった。ＡＴＲ脳情報通信総合研究所のアウレリオ・コルテス主任研究員、川人光男所長、カリフォルニア州立大学ロサンゼルス校と香港大学のハクワン・ラウ教授は、ヒトが金銭報酬を得るために自身の意識下の脳内情報を読み取り、成功失敗の情報だけから試行錯誤で（強化）学習できることを発見した。さらに、メタ認知能力の重要な要素である確信度がこの学習過程に含まれていることを明らかにした。これらの結果は、脳がメタ認知を利用して、超多次元の複雑な問題を簡単化し、少数のサンプルだけから高速で効率的な学習をしていることを示している。