來源：人工智能與生物科技

你如何憑直覺知道自己既能在人行道上行走，又能在湖里游泳？阿姆斯特丹大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)了獨(dú)特的大腦活動模式，這反映了我們?nèi)绾卧诃h(huán)境中移動身體。這項研究不僅揭示了人腦運(yùn)作機(jī)制的新奧秘，還揭示了人工智能在哪些方面落后。研究人員表示，如果人工智能能夠吸收這些關(guān)于人腦的知識，它將變得更加可持續(xù)、更加人性化。

當(dāng)我們看到一張陌生環(huán)境的照片時——比如山路、繁忙的街道或河流——我們立刻就知道該如何在其中活動：步行、騎車、游泳，或者干脆就此罷休。這聽起來很簡單，但你的大腦究竟是如何判斷這些行動機(jī)會的呢？

博士生克萊門斯·巴特尼克（Clemens Bartnik）及其合著團(tuán)隊展示了人類如何利用獨(dú)特的大腦模式對可能采取的行動進(jìn)行評估。由計算神經(jīng)科學(xué)家艾瑞斯·格羅恩（Iris Groen）領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊還將人類的這種能力與包括 ChatGPT 在內(nèi)的大量人工智能模型進(jìn)行了比較。格羅恩總結(jié)道：“事實證明，人工智能模型在這方面表現(xiàn)不佳，它們?nèi)杂泻芏嗟胤叫枰蚋咝У娜祟惔竽X學(xué)習(xí)。”

在 MRI 掃描儀中查看圖像

研究團(tuán)隊使用核磁共振掃描儀，研究了人們觀看各種室內(nèi)和室外環(huán)境照片時大腦中發(fā)生的變化。參與者使用一個按鈕來指示圖像是否邀請他們散步、騎自行車、開車、游泳、劃船或爬山。同時，研究人員測量了他們的大腦活動。

“我們想知道：當(dāng)你注視一個場景時，你主要看到的是那里有什么——比如物體或顏色——還是也會不由自主地想到你能用它做什么，”格羅恩說道。“心理學(xué)家將后者稱為‘可供性’——行動的機(jī)會；想象一下你可以攀爬的樓梯，或者你可以奔跑的開闊田野。”

大腦中的獨(dú)特過程

研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，視覺皮層中的某些區(qū)域會以一種無法用圖像中可見物體來解釋的方式活躍起來。“我們所看到的景象是獨(dú)一無二的，”格羅恩說道。“這些大腦區(qū)域不僅代表著我們能看到的東西，還代表著我們可以用它做什么。”即使參與者沒有得到明確的行動指令，大腦也會這樣做。“因此，這些行動的可能性會被自動處理，”格羅恩說道。“即使你沒有有意識地思考自己在某個環(huán)境中能做什么，你的大腦仍然會記錄下來。”

因此，該研究首次證明，可供性不僅是一個心理概念，也是我們大腦的一個可測量屬性。

人工智能尚不理解的事情

該團(tuán)隊還比較了人工智能算法（例如圖像識別模型或 GPT-4）在特定環(huán)境下評估用戶行為的能力。它們在預(yù)測可能的操作方面表現(xiàn)較差。“當(dāng)專門針對動作識別進(jìn)行訓(xùn)練時，它們可以在一定程度上接近人類的判斷，但人類的大腦模式與模型的內(nèi)部計算并不匹配，”Groen 解釋道。

“即使最好的人工智能模型也無法給出與人類完全相同的答案，盡管這對我們來說是一項非常簡單的任務(wù)，”格羅恩說道。“這表明，我們的觀察方式與我們與世界的互動方式緊密相連。我們將感知與現(xiàn)實世界的體驗聯(lián)系起來。人工智能模型無法做到這一點，因為它們只存在于計算機(jī)中。”

人工智能仍然可以向人類大腦學(xué)習(xí)

因此，這項研究觸及了關(guān)于可靠高效人工智能發(fā)展的更大問題。“隨著越來越多的行業(yè)——從醫(yī)療保健到機(jī)器人技術(shù)——使用人工智能，機(jī)器不僅要識別事物本身，還要理解它的功能，這一點變得越來越重要，”格羅恩解釋道。“例如，一個機(jī)器人需要在災(zāi)區(qū)找到自己的方向，或者一輛自動駕駛汽車能夠區(qū)分自行車道和車道。”

格羅恩還指出了人工智能的可持續(xù)性。“目前的人工智能訓(xùn)練方法耗費(fèi)大量能源，而且通常只有大型科技公司才能掌握。更多地了解我們的大腦如何運(yùn)作，以及人腦如何快速高效地處理某些信息，有助于讓人工智能變得更智能、更經(jīng)濟(jì)、更人性化。”

參考文獻(xiàn)

Representation of locomotive action affordances in human behavior, brains, and deep neural networks

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