美国东部时间5月9日，《Nature》在线公开发表了一篇AI研究成果论文，在神经学和人工智能领域引发了震撼。这篇论文由英国DeepMind团队（阿法狗和阿法元的开发者）与UniversityCollegeLondon（伦敦大学学院）年出版。这篇高度抽象化的论文背后，说明了着的是一个事实：AI早已可以分解“网格细胞”的功能，构建像人类一样自动跟踪。要告诉，网格细胞是人类演化亿万年才有的生命杰作。

虽然千万年来，动物和人类可以精彩的在大自然空间中避障、走路，但是其理解和计算出来基础仍然都是未知了的。直到EdvardMoser找到了网格细胞，一种协助人类（或动物）认路的细胞。

也因此，他于2014年取得了诺贝尔生理学或医学奖。网格细胞，是不存在动物大脑中的一种细胞，不存在于内腺皮层，具备明显的空间静电特征，并呈现网格图样的静电结构。在近期的这篇论文研究中，伦敦大学学院和DeepMind联合开发的AI模拟系统能自动分解与大脑细胞活动十分相近的网格模式，并协助小鼠自动寻找捷径。更加令人吃惊的是，在实验中，计算机仿真大鼠可以通过类网格细胞编码在虚拟世界迷宫中很好的导航系统，甚至能寻找走进迷宫的捷径！这一成果的公布政治宣传了此前AI技术和设计逻辑。

因为对AI而言，只有通过数据训练回头预设的路，而自己通过辨别来要求行驶的路径，这是不有可能的事。另一方面，这一成果也伴随着，在人类科学家还没几乎研究出有网格细胞功能的前提下，“黑匣子”AI早已替人类细致仿真除了网格细胞。

回应，EdvardMoser就评价道：Thispapercameoutoftheblue，likeashot，andit’sveryexciting．Itisstrikingthatthecomputermodel，comingfromatotallydifferentperspective，endedupwiththegridpatternweknowfrombiology．（这篇论文的成果让人愤慨和激动。令人吃惊的是，给计算机一个几乎有所不同的角度，它就可以得出结论，我们只有通过生物研究才能寻找的网格模式。）约翰霍普金斯大学神经学家FrancescoSavelli和JamesKnierim也在同期《Nature》上公开发表了为题《AImimicsbraincodesfornavigation》的新闻体育节目，惊叹道：Itisinterestingthatthenetwork，startingfromverygeneralcomputationalassumptionsthatdonottakeintoaccountspecificbiologicalmechanisms，foundasolutiontopathintegrationthatseemssimilartothebrain’s．Thatthenetworkconvergedonsuchasolutioniscompellingevidencethatthereissomethingspecialaboutgridcells’activitypatternsthatsupportspathintegration．（有意思的是，神经网络没考虑到特定的生物机制，而是从十分广泛的计算出来假设开始，却寻找了与大脑相近的路径构建解决方案。

这是一项有说服力的证据，证明网格模式显然有助（人类）导航系统。）似乎，所有人都赞叹于AI的强劲，赞叹于其可以让非常简单的数学公式变为简单生物模型的“才华”。

本文来源：NG体育-www.hjwy.net