英国新研究,隔空感物是人的一个潜能

来源: 2025-11-12 08:05:31 [旧帖] [给我悄悄话] 本文已被阅读:

人类可能拥有一种隐藏的触觉,其范围远超指尖。在最新的实验中,志愿者们无需接触即可探测埋在沙子里的物体——他们成功识别出隐藏的立方体,准确率约为70%。

这项发现表明,人们能够感知松散物质中微弱的压力波动,这与某些滨鸟感知湿沙下猎物的方式非常相似。

EarthSnap

研究人员将人类的表现与训练有素的机器人系统进行了比较,结果表明,在解读最细微的物理信号时,人类的判断力仍然优于机器。

理解远程触觉

这项研究由伦敦玛丽女王大学心理学高级讲师伊丽莎白·范思哲 (Elisabetta Versace) 领导。她的研究重点是大脑如何利用先天和后天习得的规则从世界中提取结构。

远程触觉建立在颗粒介质(例如沙子或盐等松散颗粒的集合体)的物理学原理之上。当你靠近埋藏的物体时,颗粒会发生移动,微小的压力变化会向外扩散。

鸟类生物学家早在几十年前就描述过类似的感知能力。一项经典研究发现,红腹滨鹬通过喙尖上的特殊感受器感知压力梯度来探测埋藏的猎物。

栖息地结构会削弱这种能力。实验表明,海草床中的根系会阻碍压力场,从而降低探测性能。

后续的鸟类研究表明,水分含量也很重要。随着湿度的增加,涉禽的远距离触觉成功率也会提高。

人类和机器人触觉测试

参与者用一根手指轻轻地在装满沙子的盒子里划动,并在手指不接触目标的情况下报告何时感知到立方体。

研究人员将信号模拟为沙粒撞击稳定表面并反射微弱的机械信号。

人类的判断比预期更准确。参与者的准确率达到了70.7%——即所有反应中正确检测的比例——并且在这些条件下能够探测到约6.9厘米(2.7英寸)外的目标。

另一套配套装置使用UR5机械臂上的触觉传感器,该机械臂经过长短期记忆网络(LSTM)训练。LSTM是一种机器学习方法,能够学习序列中的模式。

机器人有时能感知到稍远的距离,但会产生大量误报,最终整体准确率约为40%。

这种模式符合沙土模型所隐含的物理极限。两个系统都接近了预测的检测极限,但人手在判断信号是否真实方面表现更佳。

远程触觉的实际应用

“这是首次在人类身上研究远程触觉,它改变了我们对感知世界的认知,”设计了这项人体实验的玛丽女王大学心理学家伊丽莎白·范思哲(Elisabetta Versace)说道。

在不断变化的介质中读取微小力的能力可以使野外作业更加安全、精准。

工程师们已经探索了利用触觉绘制埋藏物体地图的方法。此前的研究表明,机器人可以通过解读接触力随时间的变化来定位密实沙土中的物体。

如果水分能增强鸟类的信号强度,那么能够感知材质的工具就可以根据当地情况调整搜索策略。这一原理源于鸟类研究,它表明当沙子更湿润时,传感器应该调整力度、速度和搜索次数。

在视觉受限的领域,考古学、法医学和行星科学都将从中受益。对微弱机械信号的敏锐感知可以减少意外损坏,并指导在低能见度环境下进行谨慎的挖掘。

进化中的隐秘感官

虽然这种触觉能力对人类来说似乎是新的,但进化已经尝试类似的感官延伸数百万年了。

鱼类通过侧线——一排排能够感知水压的特殊细胞——来感知振动,从而帮助它们协调地游动。

在哺乳动物中,胡须也以同样的方式工作,将气流和纹理转化为触觉信号,引导它们在黑暗中移动。

事实证明,人类可能并没有完全丧失这种能力。这项发现暗示,即使没有胡须或喙状传感器等特殊结构,我们的神经系统仍然能够解读直接接触之外的微弱物理信号。

这表明,远程触觉可能代表着人类一种潜在的能力,而非新近进化而来的能力,从而为我们深入了解触觉处理在人类物种中根深蒂固的程度提供了新的视角。

科学家下一步将测试什么?

人类的实验结果来自单一介质——沙子。未来的研究应该探索其他常见的颗粒介质,例如土壤或塑料珠等松散颗粒,因为颗粒大小和摩擦力可能会改变信号。

距离只是影响因素之一。未来的研究应该改变手指速度和物体形状,以绘制出这些因素如何改变有效感受野——即触发传感器做出反应的空间区域。