作者：Anne Trafton、Liz

来源：微信公众号：译言（ID：yeeyancom）

我们身边总会有一些状况百出的路痴，也总会有一些自信心爆棚最后却多走几公里的奇人异士。

人类选择行走路线到底是怎样一个缜密而随机的过程？人类大脑为什么没有进化到电子导航的精度？麻省理工学院的一项新研究或许可以解答我们的疑问。

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最具指向性路径

大家都知道,两点之间直线距离最短。但当你上街的时候，基本是不可能点到点直线行走的。那么你是怎样决定选择哪条路线的呢？

麻省理工学院的一项新研究显示，人类大脑在导航步行路线时，其实并没有优化至计算出所谓的“最短路径”。麻省理工团队研究了超过14,000人的日常出行数据，发现行人多会选择最直接指向目的地的路径，即使路径实际上更长。研究人员称之为“最具指向性路径”。

这种被称为基于矢量的导航策略，在从昆虫到灵长类动物的动物类研究中也有发现。麻省理工团队认为，与实际计算最短路径相比，基于矢量的导航需要耗费的脑力更少，这种进化可能是为了让大脑节省更多精力以投入到其他事情上。

“这似乎是一种权宜，将节省下来的大脑计算能力用于其他事情，比如在3万年前躲避狮子，或者在今时今日躲避SUV。”卡洛·拉蒂是麻省理工学院城市研究与规划系的城市技术教授，也是可感城市实验室的主任，他表示：“基于矢量的导航不会生成最短路径，但与最短路径足够接近，而且计算简单。”

虚线：最短路线

黄线：最具指向性路线

红线：行人路线

麻省理工学院的这项研究结果已经发表在《自然计算科学》杂志上。拉蒂是本次研究的资深作者；第一作者克里斯蒂安·邦乔诺是巴黎萨克雷大学的副教授，也是麻省理工学院可感城市实验室的成员；另一位作者约书亚·特南鲍姆是麻省理工学院的计算认知科学教授，也是大脑、思维和机器中心以及计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的成员。

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基于矢量的导航

20年前，拉蒂还是剑桥大学的一名研究生，几乎每天步行往返于宿舍和系办公室之间。有一天，他忽然意识到实际上他每天在走两条不同的路，一条是去往办公室的路，另一条是回宿舍的路，两者有些微差别。

“其中一条路线明显比另一条更快捷，但我已经适应了来回程走不同的路。”拉蒂说道，“我竟然恒常处于无常的状态，这对于一个毕生致力于理性思考的学生来说，真是一个微小但挫败的发现。”

在可感城市实验室，拉蒂的研究方向之一是运用来自移动设备的大量数据来研究人们在城市环境中的行为。几年前，实验室获取了一组匿名GPS信号数据集，这些数据来自于行人一年间在马萨诸塞州波士顿和剑桥市行走时的手机信号。拉蒂认为，这些数据记录了14,000多人走过的超过55万条路径，有助于解答人们在步行游览城市时如何选择路线的问题。

蓝线：最短路线

红线：行人路线

研究团队的数据分析显示，行人选择的不是最短的路线，而是稍微长一点但尽量直面目的地的路线。也就是说，他们选择的路线能够让他们在起点以更直接的角度面朝终点出发，即便开始时更偏向左边或右边的路径可能会更短。

“我们没有计算最短距离，我们发现最有效的预测模型不是去寻找最短路径，而是要最小化角位移，尽可能地直接指向目的地，即便偏离角度稍大的路线实际上更快捷。” 研究的通讯作者保罗·桑蒂是可感城市实验室和意大利国家研究委员会的首席研究科学家，他表示：“我们建议称之为最具指向性路径。”

波士顿和剑桥的行人就是如此。研究人员还注意到，这两个城市的街道网络呈回旋结构，人们在两个目的地之间往返时倾向于选择不同的路线，正如研究生时代的拉蒂。

“当我们根据与目的地的偏离角度做决定时，路网会指向不对称的路径。”拉蒂说，“对比成千上万的行人，很明显我不是个例。人类天生就不是理想的导航员。”

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行走世界的策略

动物行为和大脑活动研究，特别是针对海马体的研究，同样表明大脑的导航策略是基于矢量计算的。这种导航方式与智能手机及GPS设备使用的计算机算法截然不同——后者可以根据存储在内存中的地图近乎完美地计算出两点之间的最短路线。

特南鲍姆说，动物的大脑没有类似的地图存储，因此需要采取替代策略进行导航。

“人类不可能将基于距离的详细地图下载到大脑里，那怎么办呢？自然就是运用我们从经验中获取的信息。”他说，“根据个人各处行走的经验，利用参照物、地标和角度来来构建绘图和导航空间的算法，这是再自然不过了。”

拉蒂说：“智能手机和便携式电子产品越来越多地将人类和人工智能结合，因此我们要更好地理解人类大脑的计算机制及其与机器计算机制之间的关系，个中重要性日益显现。”

原文链接：

https://www.weforum.org/agenda/2021/10/brain-neuroscience-pointiest-path-navigation/

原作者：Anne Trafton

译者：Claire

监制：April

原文链接：

https://www.bbc.com/worklife/article/20210518-the-hidden-load-how-thinking-of-everything-holds-mums-back

原文作者：Melissa Hogenboom

译者：Liz

监制：April

来源：本文转载自微信公众号：译言（ID：yeeyancom），发现、翻译、分享中文之外的互联网精华。