日常生活中，一位招聘經理在瀏覽簡歷時，看到“項目總監”和“應屆實習生”的頭銜，便能瞬間判斷二者的資歷差距，這是因為大腦中有一張無形的“社交地圖”。
近日，李海研究員團隊在揭示社會認知地圖神經機制研究中取得重要進展。團隊發現，人類大腦在理解和判斷復雜的社會等級關系時，會調用一套與日常認路、辨別方向時相同的神經系統，相當于大腦在內部繪制了一張無形的“社交地圖”來導航復雜的人際社會。
這項發現揭示了大腦高效工作的神經基礎，相關研究成果已發表于神經科學領域TOP期刊《神經影像》。
李海研究員團隊設計并實施了一項為期三天的功能磁共振成像（fMRI）實驗。實驗中，參與者扮演“招聘經理”的角色，學習并記住一系列“應聘者”（由不同面孔代表）在“能力”和“品德”兩個維度上的社會等級。隨后，他們需要根據這些信息快速做出聘用決策。
研究結果提供了行為與神經層面的雙重證據：行為層面，當兩個人之間的社會等級差距越大，受試者做出判斷的速度越快、準確率也越高。這表明，人們在進行社會判斷時，依賴的是一張內在的“地圖”，而非逐一回憶孤立的信息。神經層面，成像結果精準定位了這張“地圖”的繪制者——大腦中負責空間記憶與導航的海馬體-內嗅皮層系統。分析顯示，海馬體的核心功能是編碼個體間的相對“社交距離”；而內嗅皮層則更進一步，以一種獨特的六邊形網格模式進行編碼，為這張抽象地圖提供了方向和結構，類似于物理地圖上的坐標網格。
這項研究的核心價值，在于揭示了大腦高效工作的秘訣：它能通過“神經復用”機制，巧妙調用“空間導航系統”，將簡單的語言標簽（如職級、身份）“翻譯”成一張內容豐富的內在社會地圖來支持復雜的社會推理與決策。
這一發現，為當前AI發展提供了全新的思路，人們可以為AI構建一個專門的“認知地圖”模塊，讓它也學會這種高效的轉化，將抽象的符號信息，構建為結構化的內在模型。這意味著，AI有望擺脫對海量數據的暴力學習依賴，在獲得更強推理能力的同時，其思維也向人類認知模式靠攏。這項研究將促進更高效的人機協作，推動更值得信賴的、與人類社會更好融合的人工智能系統的發展。
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