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在一场职业棒球比赛中，当投手向多伦多蓝鸟队游击手博·比切特(Bo Bichette)方向投出快球的那一刻，罗杰斯中心的观众希望发生一些特别的事情。虽然他们无法预测，但比切特可以。

一项新的西方研究表明，像比切特这样的球员如何通过处理他的眼睛(更具体地说是他的视网膜)从每小时 150 公里(90 英里以上)移动的球获得的信息来预测比赛，提供全明星重击手有机会预测结果。

数学教授莱尔·穆勒 (Lyle Muller) 及其在西方大学和加利福尼亚州拉霍亚索尔克生物研究所的合作者将数学和人工智能相结合，开发了一种神经网络模型，可以快速有效地训练该模型来预测个体时刻。

该模型提供了新的见解，了解一种称为“行波”的特定神经活动模式如何在以高度结构化的方式将视觉信息嵌入到大脑回路中发挥作用。

研究结果发表在《自然通讯》上。

“视觉系统中的每个皮层区域都包含一个视觉空间地图。在这篇新论文中，我们推断，在这些地图上传播的波可能能够对未来进行短期预测，”西方神经科学研究所教员穆勒说。“当我们开发这个带有行波的网络时，我们发现它可以帮助系统预测即将到来的电影帧中接下来会发生什么。”

通过了解大脑如何从个人行为中推断信息，以建立用于预测未来的“心理电影”储备，开发最新人工智能技术(从聊天机器人到智能汽车)的工程师现在可以通过使用所有人类存在固有的专业知识。

对视觉感知的新见解

考虑棒球比赛中的示例，球从投手的手到本垒板的比切特需要大约 400 毫秒才行进 18 米(60 英尺)。比切特的大脑显然需要时间来进行神经计算，这使他能够感知球并估计其轨迹。这包括感觉信息从视网膜传播到大脑相关区域所需的时间，以及根据该信息计算球在空间中的轨迹所需的时间。