英國新研究，隔空感物是人的一個潛能

人類可能擁有一種隱藏的觸覺，其範圍遠超指尖。在最新的實驗中，誌願者們無需接觸即可探測埋在沙子裏的物體——他們成功識別出隱藏的立方體，準確率約為70%。

這項發現表明，人們能夠感知鬆散物質中微弱的壓力波動，這與某些濱鳥感知濕沙下獵物的方式非常相似。

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研究人員將人類的表現與訓練有素的機器人係統進行了比較，結果表明，在解讀最細微的物理信號時，人類的判斷力仍然優於機器。

理解遠程觸覺

這項研究由倫敦瑪麗女王大學心理學高級講師伊麗莎白·範思哲 (Elisabetta Versace) 領導。她的研究重點是大腦如何利用先天和後天習得的規則從世界中提取結構。

遠程觸覺建立在顆粒介質（例如沙子或鹽等鬆散顆粒的集合體）的物理學原理之上。當你靠近埋藏的物體時，顆粒會發生移動，微小的壓力變化會向外擴散。

鳥類生物學家早在幾十年前就描述過類似的感知能力。一項經典研究發現，紅腹濱鷸通過喙尖上的特殊感受器感知壓力梯度來探測埋藏的獵物。

棲息地結構會削弱這種能力。實驗表明，海草床中的根係會阻礙壓力場，從而降低探測性能。

後續的鳥類研究表明，水分含量也很重要。隨著濕度的增加，涉禽的遠距離觸覺成功率也會提高。

人類和機器人觸覺測試

參與者用一根手指輕輕地在裝滿沙子的盒子裏劃動，並在手指不接觸目標的情況下報告何時感知到立方體。

研究人員將信號模擬為沙粒撞擊穩定表麵並反射微弱的機械信號。

人類的判斷比預期更準確。參與者的準確率達到了70.7%——即所有反應中正確檢測的比例——並且在這些條件下能夠探測到約6.9厘米（2.7英寸）外的目標。

另一套配套裝置使用UR5機械臂上的觸覺傳感器，該機械臂經過長短期記憶網絡（LSTM）訓練。LSTM是一種機器學習方法，能夠學習序列中的模式。

機器人有時能感知到稍遠的距離，但會產生大量誤報，最終整體準確率約為40%。

這種模式符合沙土模型所隱含的物理極限。兩個係統都接近了預測的檢測極限，但人手在判斷信號是否真實方麵表現更佳。

遠程觸覺的實際應用

“這是首次在人類身上研究遠程觸覺，它改變了我們對感知世界的認知，”設計了這項人體實驗的瑪麗女王大學心理學家伊麗莎白·範思哲（Elisabetta Versace）說道。

在不斷變化的介質中讀取微小力的能力可以使野外作業更加安全、精準。

工程師們已經探索了利用觸覺繪製埋藏物體地圖的方法。此前的研究表明，機器人可以通過解讀接觸力隨時間的變化來定位密實沙土中的物體。

如果水分能增強鳥類的信號強度，那麽能夠感知材質的工具就可以根據當地情況調整搜索策略。這一原理源於鳥類研究，它表明當沙子更濕潤時，傳感器應該調整力度、速度和搜索次數。

在視覺受限的領域，考古學、法醫學和行星科學都將從中受益。對微弱機械信號的敏銳感知可以減少意外損壞，並指導在低能見度環境下進行謹慎的挖掘。

進化中的隱秘感官

雖然這種觸覺能力對人類來說似乎是新的，但進化已經嚐試類似的感官延伸數百萬年了。

魚類通過側線——一排排能夠感知水壓的特殊細胞——來感知振動，從而幫助它們協調地遊動。

在哺乳動物中，胡須也以同樣的方式工作，將氣流和紋理轉化為觸覺信號，引導它們在黑暗中移動。

事實證明，人類可能並沒有完全喪失這種能力。這項發現暗示，即使沒有胡須或喙狀傳感器等特殊結構，我們的神經係統仍然能夠解讀直接接觸之外的微弱物理信號。

這表明，遠程觸覺可能代表著人類一種潛在的能力，而非新近進化而來的能力，從而為我們深入了解觸覺處理在人類物種中根深蒂固的程度提供了新的視角。

科學家下一步將測試什麽？

人類的實驗結果來自單一介質——沙子。未來的研究應該探索其他常見的顆粒介質，例如土壤或塑料珠等鬆散顆粒，因為顆粒大小和摩擦力可能會改變信號。

距離隻是影響因素之一。未來的研究應該改變手指速度和物體形狀，以繪製出這些因素如何改變有效感受野——即觸發傳感器做出反應的空間區域。