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中国科学院贯彻落实党中央关于科技创新的方针政策和决策部署,在履行职责过程中坚持党中央对科技工作的集中统一领导。主要职责是:
一、开展使命导向的自然科学领域基础研究,承担国家重大基础研究、应用基础研究、前沿交叉共性技术研究和引领性颠覆性技术研究任务,打造原始创新策源地。 更多+
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近日,中国科学院合肥物质科学研究院研究员李海团队发现,人类大脑在理解和判断复杂的社会等级关系时,会调用一套与日常认路、辨别方向时相同的神经系统,相当于大脑内部绘制了一张无形的“社交地图”为复杂的人际社会导航。这项发现揭示了大脑高效工作的神经基础。相关研究成果发表于《神经影像》。
在日常情境中,人们无需与每个人深入交往,就能通过抽象的符号标签,如头衔、职级、辈分,快速判断其社会位置。这些标签就像是心智的“快捷方式”,帮助人们高效理解人际关系。然而,大脑究竟是如何将这些符号“翻译”成一个内在的、结构化的关系网络,并以此指导人们作出判断和决策的?
为解决这一问题,李海团队设计并实施了一项为期3天的功能磁共振成像实验。实验中,参与者扮演“招聘经理”的角色,学习并记住一系列由不同面孔代表的“应聘者”在“能力”和“品德”两个维度上的社会等级。随后,他们需要根据这些信息快速作出聘用决策。
研究结果提供了行为与神经层面的双重证据。行为层面,两个人的社会等级差距越大,受试者作出判断的速度越快,准确率也越高。这表明,人们在进行社会判断时,依赖一张内在的“地图”,而非逐一回忆孤立的信息。神经层面,成像结果精准定位了这张“地图”的绘制者——大脑中负责空间记忆与导航的海马体-内嗅皮层系统。分析显示,海马体的核心功能是编码个体间的相对“社交距离”,而内嗅皮层则更进一步,以一种独特的六边形网格模式进行编码,为这张抽象地图提供了方向和结构,类似于物理地图上的坐标网格。
研究揭示了大脑高效工作的秘诀:它能通过“神经复用”机制,巧妙调用“空间导航系统”,将简单的语言标签“翻译”成一张内容丰富的内在社会地图,以支持复杂的社会推理与决策。这一发现为当前人工智能发展提供了全新思路,研究人员可以为人工智能构建一个专门的“认知地图”模块,让它也学会更高效的转化——将抽象的符号信息构建为结构化的内在模型。这种人工智能系统与人类认知模式的深度对齐,有望为高效的人机协作铺平道路,推动人工智能系统发展。
相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121366
(原载于《中国科学报》 2025-07-30 第4版 综合)
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