大家都知道两点之间最短的距离是直线。然而，当你沿着城市街道行走时，直线可能是不可能的。你如何决定走哪条路?
麻省理工学院(MIT)的一项新研究表明，在步行导航时，我们的大脑实际上并没有优化计算所谓的“最短路径”。基于超过14000人日常生活的数据集，麻省理工学院的研究小组发现，相反，行人似乎会选择最直接指向他们目的地的路径，即使这些路径最终会更长。他们称之为“最尖锐的路径”。
这种策略被称为基于矢量的导航，在从昆虫到灵长类动物的研究中也可以看到。麻省理工学院的研究小组认为，基于矢量的导航可能是为了让大脑在其他任务上投入更多的精力。矢量导航比实际计算最短路线所需的脑力更少。
”似乎是一个权衡,允许计算能力在我们的大脑用于其他事情——30000年前,避免狮子,或者现在,为了避免perilious SUV,”卡洛•拉蒂表示,城市技术教授在麻省理工学院城市研究与规划系和可感城市实验室的主任。“基于矢量的导航不会产生最短路径，但它足够接近最短路径，而且计算起来非常简单。”
Ratti是这项研究的资深作者，该研究发表在今天的《自然计算科学》杂志上。Christian Bongiorno是Université Paris-Saclay的副教授，也是麻省理工学院“可感知城市”实验室的成员，他是这项研究的主要作者。Joshua Tenenbaum是麻省理工学院的计算认知科学教授，也是人脑、心智和机器中心以及计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的成员，他也是这篇论文的作者之一。
基于矢量的导航
20年前，还是剑桥大学(Cambridge University)研究生的拉蒂几乎每天都要走在寄宿学院和系办公室之间。有一天，他意识到他实际上走了两条不同的路——一条在上班的路上，另一条在回家的路上略有不同。
拉蒂说:“当然，一种方法比另一种更有效，但我逐渐适应了两种方法，一种针对一个方向。”“我总是前后矛盾，对于一个毕生致力于理性思考的学生来说，这是一个很小但令人沮丧的发现。”
在Senseable City实验室，Ratti的研究兴趣之一是使用移动设备的大型数据集来研究人们在城市环境中的行为。几年前，该实验室收集了一组经过马萨诸塞州波士顿和剑桥的行人的手机匿名GPS信号，时间为一年。拉蒂认为，这些数据包括了超过14000人走过的55万多条路径，可以帮助回答人们在步行游览城市时如何选择路线的问题。
研究小组对数据的分析表明，行人选择的路线略长，但与目的地的角度偏差最小，而不是选择最短的路线。也就是说，他们选择的路径可以让他们在开始这条路线时更直接地面对终点，即使一条从更左或更右开始的路线最终可能会更短。
“我们发现，预测效果最好的模型不是计算最小距离，而是找到最短路径的模型，而是试图最小化角位移的模型——尽可能直接指向目的地，即使以更大的角度旅行实际上更有效率。”Senseable城市实验室和意大利国家研究委员会的首席研究科学家、该论文的通讯作者保罗·桑蒂说。“我们建议称这是最尖锐的路径。”
波士顿和剑桥的行人就是这样，这两个城市的街道错综复杂，而旧金山的街道布局则是网格式的。研究人员还发现，在这两个城市，当人们往返于两个目的地时，往往会选择不同的路线，就像拉蒂在研究生时代所做的那样。
拉蒂说:“当我们根据目的地的角度做出决定时，街道网络会把你引向一条不对称的道路。”“根据数千名步行者的研究，很明显，我不是唯一一个这样做的人:人类并不是最优的领航员。”
在世界各地移动
对动物行为和大脑活动，特别是海马体的研究也表明，大脑的导航策略是基于计算向量的。这种导航方式与智能手机或GPS设备使用的计算机算法非常不同，后者可以根据存储在内存中的地图，近乎完美地计算出任意两点之间的最短路径。
特南鲍姆说，如果没有这些地图，动物的大脑就不得不想出其他策略来在不同的地点之间导航。
“你无法将一张详细的、基于距离的地图下载到大脑中，那么你还能怎么做呢?”更自然的事情可能是使用我们从经验中更容易获得的信息，”他说。“根据参考点、地标和角度来思考是一种非常自然的方式，可以基于你在世界各地移动的经验来构建映射和导航空间的算法。”
拉蒂说:“随着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在一起，更好地理解我们大脑使用的计算机制以及它们与机器使用的计算机制之间的关系变得越来越重要。”
这项研究由麻省理工学院Senseable城市实验室联盟资助;麻省理工学院大脑、心智和机器研究中心;国家科学基金;米/ MITOR基金;和圣保罗协会。
