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Search: #人工感知

  1. 为什么有的人越怕AI越主动学习，有的人却开始“躲工作”？新研究揭示隐藏机制

    当公司开始推广AI工具时，大家的反应其实很不一样：有人疯狂学习新技能、主动适应变化；也有人选择“少做一点”、尽量避免新任务。同样面对AI，为什么行为差这么多？

    这项研究调查了316名制造业员工，发现关键在于一种叫“AI意识”的心理——即员工是否觉得AI可能威胁自己的工作。研究把这种感受进一步分成两种“评价方式”：一种是把AI看成阻碍（比如担心被替代），另一种是当作挑战（比如觉得能提升能力）。结果显示，AI意识越强，员工越容易同时产生这两种想法。而不同想法会带来完全不同的行为：如果把AI当“威胁”，员工更可能减少工作投入、回避复杂任务；如果当作“机会”，则会主动学习、提升能力。简单说，就像面对一场考试，有人选择逃避，有人选择努力复习。

    更有意思的是，领导的态度会明显改变这个过程。如果领导支持多、指导清晰，员工更容易把AI看成成长机会，而不是压力来源；反之则更容易产生焦虑，从而走向“防御型工作模式”。不过需要注意，这项研究基于问卷数据（来自制造业员工），主要说明“相关关系”，并不能证明绝对因果。同时，不同行业和文化背景下，结果可能会有所不同。但它至少提醒我们：AI带来的影响，不只是技术问题，更是心理和管理问题。

    AI不可怕，怕的是没人教你用🤖


    📖Humanities and Social Sciences Communications
    📃Dual-path mechanism of AI awareness on employee job crafting: insights from the cognitive appraisal of stress and JD-R perspective
    🗓2026-06-06

    #人工智能 #职场心理 #工作行为 #组织管理 #压力认知

    Via：睡前消息

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  2. 肥胖会引起三叉神经萎缩！？

    肥胖不仅仅是体重增加，还可能影响全身多个器官系统，但传统方法难以全面捕捉这些细微变化。研究人员开发了一种名为MouseMapper的深度学习框架，能自动分析小鼠全身的神经和免疫细胞，识别出三叉神经节下颌支的结构改变，涉及轴突重塑和补体通路。该框架还能生成三维炎症地图，揭示免疫细胞在组织中的分布。研究证明，这种AI工具具有跨不同成像分辨率和数据的普适性，为从动物模型向人类疾病的研究转化提供了新途径。

    MouseMapper通过自动分割31个器官和 tissues，并解析神经纤维和免疫细胞簇，实现了高分辨率的全身分析。在饮食诱导肥胖模型中，它发现了下颌神经的结构损伤与触须感知功能缺陷的关联，并检测到三叉神经节中与轴突重塑和补体通路相关的蛋白质变化，这些发现同样在人类样本中得到验证。该框架为系统性病理的识别和量化提供了强大工具，有助于将分子层面的研究从动物模型延伸到人类健康问题。

    这项研究展示了AI在生物医学研究中的强大潜力，但需要更多研究来验证其在不同物种和疾病中的适用性，并探索其临床转化路径。目前，该技术主要基于小鼠模型，如何更精准地反映人类复杂疾病的全局变化仍需进一步探索。

    别骂了别骂了😭


    来源：Nature

    #人工智能 #深度学习 #肥胖 #神经科学 #全身性影响

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  3. AI乒乓球机器人击败人类精英，物理交互新突破

    人类AI在围棋、象棋等计算机游戏中已超越人类，但现实中的快节奏、高精度运动如乒乓球，对实时交互要求极高，传统方法难以应对。

    近日，研究人员开发出首个能在真实比赛中与精英人类选手竞争的自主乒乓球机器人“Ace”，为物理AI在现实世界中的应用开辟了新路径。Ace的核心突破在于其高速感知与控制系统。它采用事件驱动视觉传感器，能以极低延迟捕捉高速球和对手动作，结合模型无关强化学习算法，快速调整策略。在正式比赛中，Ace不仅多次战胜职业选手，还能稳定回击高速、高旋转的球，展示了物理AI在复杂实时交互任务中的强大能力。

    这一成果标志着物理AI从虚拟世界向现实物理环境的重大跨越，可能推动机器人技术在体育训练、医疗康复等领域的应用。不过，研究仍处于早期阶段，机器人的灵活性、应变能力等仍有提升空间，未来需更多研究验证其普适性。

    看来以后打乒乓球得小心机器人了🤖


    来源：Nature

    #人工智能 #机器人 #乒乓球 #物理交互 #强化学习

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  4. 像草履虫一样大的微型机器人问世，能感知思考并行动

    机器人小型化一直是科学界追求的目标，但在微观尺度下，由于物理特性的限制，让机器人保留“大脑”进行信息处理极其困难。如今，研究人员成功制造出了一种只有单细胞草履虫大小的微型机器人，打破了这一僵局。

    这种微型机器人利用完全光刻处理技术大规模并行制造，集成了计算、感知、记忆、运动和通信等机载系统。它们不仅能执行数字定义的算法，还能根据周围环境的变化自主改变行为，真正实现了感知、思考和行动的一体化。

    这一成果为通用微型机器人的发展铺平了道路。未来，这些可编程的小家伙有望在不确定的环境中协同工作，无需人类监督即可完成复杂任务，展示了微型机器人技术的巨大潜力。

    草履虫：这哥们怎么比我还会算数？🧠


    来源：Science robotics

    #微型机器人 #人工智能

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  5. 无线光脑机：用光直接给大脑“发指令”

    我们的大脑通过处理来自感官的信号来感知世界，但如果能直接向大脑发送信息呢？西北大学科学家开发出一种无线设备，它像“脑内无线电”一样，用光信号直接与大脑对话，绕过了身体自然的感知路径。

    该研究在《自然·神经科学》上发表，设备柔软灵活，像邮票大小，贴在颅骨表面，通过骨头向大脑皮质发射精确的光脉冲。在实验中，科学家用这种设备激活了小鼠大脑深处特定区域的神经元（这些神经元经过基因改造能响应光），小鼠很快就能识别这些光信号并完成行为任务，甚至在没有触觉、视觉或听觉参与的情况下做出决策。

    这项技术潜力巨大，可用于为假肢提供触觉反馈、开发人工感官、调节疼痛感知、辅助中风或损伤后的康复，以及用大脑控制机械臂等。它让我们更接近恢复因损伤或疾病失去的感官，同时揭示了大脑感知世界的基本原理。

    脑机接口终于不用插线了，以后打游戏直接脑内操作？


    来源：Nature Neuroscience

    #脑机接口 #光遗传学 #神经科学 #人工感知 #神经修复

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  6. 柔软灵活的人工舌头：未来机器人也能尝辣了

    辣味感知一直是人工味觉系统难以攻克的技术难题，因为辣味并非传统意义上的"味觉"，而是痛觉感受器对辣椒素等化合物的反应。近日，中国科研团队成功开发出一种柔软灵活的人工舌头，能够精准检测辣味物质，其灵感来源于牛奶能缓解辣味的常识。

    这种基于软凝胶的人工舌头通过特殊的化学电阻传感机制工作。当接触到辣味化合物时，材料表面会形成疏水复合物，导致构象变化和离子电导率下降，从而产生可测量的电信号。实验表明，该人工舌头能在0.0001-1%的宽浓度范围内检测辣味，灵敏度高达0.259%-1%，响应时间小于10秒，且能够准确识别各种辛辣食品和调味品中的辣度水平。

    这项技术的突破意义不仅在于辣味检测本身，更在于它为未来移动人形机器人配备了"味觉"能力，使它们能够理解并适应人类饮食文化。同时，便携式辣味监测设备的开发也将帮助食品工业和餐饮业实现标准化辣度控制，不过当前技术还无法完全复制人类复杂的辣味感知体验，特别是个体差异和情感因素的影响。

    辣椒素检测器：再也不用担心机器人被辣哭啦！🌶️🤖


    来源：ACS Sensors

    #人工智能 #食品科技 #机器人技术 #感官科学

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  7. 《神经学》研究警告：无糖甜味剂或加速认知能力下降

    发表于《神经学》(Neurology) 的一项研究，依托“巴西成人健康纵向研究”项目，对 12,772 名年龄在 35 至 74 岁的成年人进行了长达 8 年的随访 。研究团队通过经过验证的食物频率问卷，详细评估了参与者基线时 7 种常见甜味剂（如阿斯巴甜、糖精、山梨糖醇等）的摄入情况 ，并运用词语记忆、语言流畅性和连线测试等一系列标准化工具，在三个时间点系统地追踪了他们的认知功能变化 。

    分析结果令人警惕。与甜味剂摄入最少的人相比，摄入最多（前三分之一）的参与者，其记忆力衰退速度要快 32%，整体认知衰退速度相当于额外加速老化了 1.6 年。具体来看，阿斯巴甜、糖精、山梨糖醇和木糖醇等多种甜味剂的摄入，均与记忆和语言流畅度的更快下降有关 。这种负面影响在不同人群中有所差异：在 60 岁以下的中年人中主要表现为语言流畅度和整体认知的加速衰退 ，而在糖尿病患者中则主要加速了记忆力的下降 。

    研究者推测了数条可能的生物学通路。首先，某些甜味剂（如阿斯巴甜）的代谢产物可能具有神经毒性，在动物实验中已被证明能引发小胶质细胞介导的脑内神经炎症 。其次，甜味剂会显著改变肠道菌群的构成，这不仅可能破坏对大脑至关重要的血脑屏障的完整性 ，还在人体试验中被证实会损害人体的血糖反应 。最后，长期摄入甜味剂也与其他研究中发现的 2 型糖尿病风险增加有关，而糖尿病本身就是认知下降的独立风险因素 。

    这下好了，喝无糖可乐的时候，感觉脑子里的快乐和细胞都在一起消失。
    Neurology
    #人工甜味剂 #认知衰退 #神经炎症 #肠道菌群