当我们在脑海中为两个地点导航时，其活动极为复杂，这可以说是人类的某种天性和本能。然而现在，谷歌（Google）人工智能团队DeepMind联合伦敦大学学院神经科学家，训练出了这样的人工智能（AI），能够帮助我们理解自己的思维。

我们知道，DeepMind也是阿尔法狗和阿尔法元背后的研发团队。他们在征服围棋世界后，仍不断向前迈进。相关研究已于5月9日发表在学术期刊《自然（Nature）》上。科学家通过所谓的深度学习技术（受大脑结构启发的AI），训练一只由计算机模拟的老鼠追踪自己在虚拟环境中的位置。

研究人员表示，这项研究展示了强大的人工智能算法如何帮助传统的神经科学研究，测试关于大脑运作的理论。当然，这种新思路并不会让神经科学家失业。

新型AI配备了虚拟的专用脑神经细胞，也就是网格细胞（grid cells）。它可以在虚拟迷宫中轻松解决并规划新的路线。 Nature上刊出的论文表明，动物大脑中的网格细胞在路径规划中起着关键作用。

来自德克萨斯大学奥斯汀分校的计算神经科学家Ingmar Kanitscheider表示，“这是理解我们自己大脑导航神经回路的重大进步”。

此前，挪威研究小组曾发现大鼠可通过网格细胞追踪其位置，并能够将虚拟六边形晶格投影到动物所在环境。他们也因此获得了2014年诺贝尔生理学或医学奖。这些细胞也同样在人类身上被发现，神经科学家怀疑它们不仅可以帮助哺乳动物建立一个内部坐标系，还可以规划点与点之间的直接路径。

为了验证这个想法，伦敦大学学院的神经科学家Caswell Barry和Google DeepMind的研究人员创建了一个AI，其中包含虚拟神经细胞或神经元，其活动类似于真实网格细胞。研究团队在系统到达目的地时给予系统奖励信号，从而训练人工智能对虚拟迷宫进行导航。

该人工智能系统在解决虚拟迷宫问题上已经击败了一名人类专家，在训练中也比其他人工神经网络更加精确。当一扇门打开，提供出穿越迷宫的快捷方式时，新的AI能够采用更直接的路线。相比之下，没有人造网格细胞的人工智能系统则忽略了敞开的门，并且选取了更长的路线。

从这些发现中我们可以看出：网格细胞不仅能够帮助哺乳动物在时间和空间维度上为自己定向，还能帮助动物制定出通往目的地的最直接路径。研究人员认为，这样的人工智能应该也是测试其他神经科学理论的“强有力工具”。基于效仿大脑不同区域的人工神经网络的虚拟实验，最终可能将取代一些动物试验。

当然，利用AI来研究大脑存在其局限性。约翰·霍普金斯大学的神经科学家Francesco Savelli指出，由于该系统的目的在于自发式学习，所以研究人员不能识别系统为什么会做出某项具体决定。虚拟网格细胞显然有助于AI更有效地导航，但AI究竟如何使用这些网格细胞还不够完全清楚。