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        你怎么凭直觉知道你可以走在人行道上，在湖里游泳呢？ 阿姆斯特丹大学的研究人员发现了独特的大脑激活，它反映了我们如何在环境中移动我们的身体。 这项研究不仅为人脑的工作原理提供了新的视角，还揭示了人工智能的落后之处。 据研究人员称，如果人工智能融合了有关人脑的这些知识，它可能会变得更加可持续和对人类友好。

         当我们看到一张陌生环境的照片时——山路、繁忙的街道或河流——我们立即知道如何在其中四处走动：走路、骑自行车、游泳或不走得更远。 这听起来很简单，但您的大脑实际上是如何确定这些行动机会的呢？

         博士生 Clemens Bartnik 和一组合著者展示了我们如何借助独特的大脑模式对可能的行动进行估计。 由计算神经科学家 Iris Groen 领导的团队还将这种人类能力与大量的 AI 模型，包括 ChatGPT。 “事实证明，AI 模型在这方面不太擅长，并且仍然有很多东西需要从高效的人脑那里学习，”Groen 总结道。

         在 MRI 扫描仪中查看图像

         使用 MRI 扫描仪，该团队研究了当人们查看室内和室外环境的各种照片时大脑中发生的情况。 参与者使用一个按钮来表明图像是否邀请他们走路、骑自行车、开车、游泳、划船或爬。 同时，测量了他们的大脑活动。

        “我们想知道：当你查看一个场景时，你主要看到的是那里的东西——比如物体或颜色——还是你也自动看到你可以用它做什么，”Groen 说。 “心理学家称后者为'可供性'——行动的机会; 想象一下你可以爬的楼梯，或者你可以跑过的开阔田野。

         大脑中的独特过程

         团队发现，视觉中的某些区域皮层以一种无法用图像中的可见物体来解释的方式变得活跃。 “我们看到的是独一无二的，”Groen 说。 “这些大脑区域不仅代表可以看到的东西，还代表你可以用它做什么。” 即使没有给参与者明确的动作指令，大脑也会这样做。 “因此，这些作可能性是自动处理的，”Groen 说。 “即使你没有意识地思考你可以在一个环境中做什么，你的大脑仍然会记录它。”

         因此，研究首次证明，可供性不仅是一个心理学概念，也是我们大脑的一个可测量属性。

         AI 还不理解的内容

         该团队还比较了 AI 算法（例如图像识别模型或 GPT-4）估计您在给定环境中可以做什么的能力。 他们在预测可能的行动方面更差。 “当专门针对动作识别进行训练时，它们可以在某种程度上近似于人类的判断，但是人脑模式与模型的内部计算不匹配，“Groen 解释说。

         “即使是最好的 AI 模型也不会给出与人类完全相同的答案，即使这对我们来说是一项非常简单的任务，”Groen 说。 “这表明我们的观看方式与我们与世界互动的方式密切相关。 我们将我们的感知与我们在物理世界中的体验联系起来。 AI 模型无法做到这一点，因为它们只存在于计算机中。

         AI 仍然可以从人脑

         中学习因此，该研究触及了有关开发可靠和高效的 AI 的更大问题。 “随着越来越多的行业（从医疗保健到机器人技术）使用 AI，机器不仅要识别某物是什么，还要了解它能做什么，这一点变得越来越重要，”Groen 解释说。 “例如，必须在灾区找到路的机器人，或者可以区分自行车道和车道的自动驾驶汽车。”

         Groen 还指出了人工智能的可持续性方面。 “当前的 AI培训方法消耗大量精力，通常只有大型科技公司才能使用。 更多关于我们的大脑如何工作以及人脑如何非常快速有效地处理某些信息的知识，可以帮助使 AI 更智能、更经济、更人性化。