Jak poruszamy się w mieście? Naukowcy zbadali nawigowanie ludzkiego mózgu

Aby najszybciej przemieścić się z punktu A do punktu B, wystarczy poruszać się po łączącej te punkty prostej. Jednak w codziennej, miejskiej rzeczywistości wybór takiej drogi najczęściej nie wchodzi w grę. Co w tej sytuacji robi nasz mózg?

Sposób nawigowania przez ludzki mózg przeanalizowali naukowcy z MIT. Ich zdaniem nasze umysły wykrywają ścieżkę, która wydaje się prowadzić najbardziej bezpośrednio do celu – co wcale nie musi oznaczać trasy najkrótszej. Wyniki opublikowano na łamach Nature Computational Science.

Zespół pod kierownictwem Christiana Bongiorno i Carla Rattiego zgromadził dane na temat pieszych miejskich wędrówek od 14 tysięcy osób. Na tej podstawie wywnioskowano, że ludzie (podobnie do innych, wcześniej badanych gatunków) nawigują wektorowo. Innymi słowy, w praktyce planujemy swoją drogę tak, aby zbyt często nie skręcać, nie zmieniać kątów i nie tracić z oczu swojego celu – nawet jeśli przez to, finalnie podróż okaże się nieco dłuższa.

"Badania nad zachowaniem zwierząt i aktywnością mózgu, szczególnie hipokampu, sugerują, że strategie nawigacji opierają się na obliczaniu wektorów. Ten rodzaj nawigacji bardzo różni się od algorytmów komputerowych używanych przez smartfon lub urządzenia GPS, które mogą niemal bezbłędnie wyznaczyć najkrótszą trasę między dowolnymi dwoma punktami na podstawie map zapisanych w ich pamięci. Bez dostępu do tego rodzaju map, mózg zwierzęcia musiał wytworzyć alternatywne strategie nawigowania między lokalizacjami" – tłumaczy członek zespołu, Joshua Tenenbaum.

Jak dodaje prof. Ratti: "Wydaje się, że to rodzaj kompromisu, który pozwala na wykorzystanie mocy obliczeniowej naszego mózgu do innych celów – 30 000 lat temu, do uniknięcia lwa, lub teraz, do ominięcia niebezpiecznego SUV-a".

Badacze spekulują, że ewolucja premiowała taki sposób rozumowania, jako najbardziej ekonomiczny. Nawigacja wektorowa pozwala na wyznaczenie trasy dostatecznie zbliżonej do obiektywnie najkrótszej, ale jednocześnie takiej, której wytyczenie wymaga niewiele czasu i wysiłku.

Więcej informacji znajdziesz w źródle: C. Bongiorno, Y. Zhou, C. Ratti, Vector-based pedestrian navigation in cities, "Nature Computational Science".