引言：物质感知的复杂性
人类在日常生活中无时无刻不在与形形色色的物质打交道。无论是手中坚硬的咖啡杯，脚下松软的沙滩，还是杯中荡漾的液体，我们的大脑都能迅速而准确地识别它们的物理特性，并据此调整我们的行为。然而，这种看似简单的感知过程，其背后的神经机制却远比我们想象的要复杂。长久以来，神经科学界在理解大脑如何处理三维物体的形状、位置及运动方面取得了显著进展，但对于“非刚性”或“可流动”物质——如水、沙粒、蜂蜜等——的视觉感知，却鲜有深入探讨。这些物质的物理行为与刚性物体截然不同：它们会流动、泼溅、堆积或扩散，而非弹跳或保持固定形状。这种根本性的差异，是否意味着大脑需要一套独特的机制来加以识别和处理呢？最新研究为我们揭示了这一神经科学领域的空白，并带来了颠覆性的见解。
神经科学的未解之谜：“物”与“料”的视觉区分
传统的大脑成像研究已经识别出视觉皮层中负责三维物体形状识别的区域，例如位于腹侧视觉通路的侧枕复合体（Lateral Occipital Complex, LOC）。同时，在背侧视觉通路中，也存在被称为额顶物理网络（Frontoparietal Physics Network, FPN）的区域，它主要负责分析物质的物理属性，比如其质量或稳定性。尽管这些发现极大地丰富了我们对大脑视觉处理的理解，但值得注意的是，绝大多数此类研究都是基于对“物体”（如坚硬的球体或可变形的橡胶）的观察进行的。这些研究关注的焦点，往往是那些拥有固定形状、可被抓取或操纵的“东西”。
然而，当我们面对那些“流动性”或“颗粒性”的“料”——例如倾泻而下的溪流、细腻的沙堆，或是浓稠的糖浆时，大脑是否仍采用相同的处理策略？这些物质与“物体”在行为模式上存在本质区别：它们通常不会被直接“拿起”，而是需要借助工具（如勺子、容器）才能进行交互。这种行为上的差异，促使科学家们思考：大脑是否已经演化出专门的神经回路，以适应这种对不同物理形态物质的独特感知需求？这一问题，正是近期一项开创性研究所试图解答的核心。
研究方法与创新：动态视觉刺激的引入
为了深入探究大脑如何区分和处理“物”与“料”，研究团队采取了一种新颖且严谨的实验设计。他们利用专业的视觉特效软件，构建了超过一百段精心制作的视频短片。这些视频模拟了不同类型的“物”与“料”在各种物理环境下的动态行为。例如，我们能看到坚硬的球体在楼梯上弹跳，也能看到水流沿着同样的楼梯倾泻而下；有的视频展示了物质在透明盒子中晃动或翻滚，有的则呈现了它们从高处落下撞击其他物体的情景。
这种动态视觉刺激的应用，相较于传统的静态图像，能够更真实地模拟我们日常生活中与物质交互的场景。通过功能性磁共振成像（fMRI）技术，研究人员同步扫描了被试者在观看这些视频时的大脑活动。fMRI能够检测大脑血流变化的微小信号，从而间接反映出不同脑区的神经元活动水平。这种高精度、非侵入性的成像手段，为揭示大脑视觉皮层深层次的功能分化提供了关键数据。通过细致地比较不同视频类型（“物”与“料”）所激活的脑区差异，科学家们得以精准定位那些对特定物质形式具有偏好性反应的脑区。
图：研究示意图，展示了大脑对“物体”（Things）和“材料”（Stuff）的视觉处理差异。
关键发现：大脑视觉皮层的精细分区
实验结果令人振奋，也证实了研究团队的猜想。数据显示，无论是识别物体形状的LOC，还是分析物体物理属性的FPN，都在其内部表现出了显著的亚区域分化。具体来说，当被试者观看“物”（rigid objects）的视频时，LOC和FPN的特定亚区域显示出更高的激活水平；而当他们观看“料”（liquids or granular substances）的视频时，这两个通路中的另一些亚区域则表现出更强的偏好性反应。这意味着，大脑的视觉皮层并非一个同质化的处理单元，而是拥有高度特化的子系统，分别负责处理不同物理形态的物质信息。
这一发现的重要性不言而喻。它首次在大脑中明确揭示了这种“物”与“料”的感知区分，填补了神经科学领域的一个重要空白。正如研究者所言，此前之所以未能发现这一点，仅仅是因为“从未有人提出这样的问题”。这项突破性的研究为我们理解大脑如何构建对物理世界的表征提供了全新的视角，也为后续更深入地探索这些特定脑区的功能机制奠定了基础。
深度解读：功能特化背后的演化逻辑
这种大脑对“物”与“料”进行精细化处理的机制，并非偶然。从演化角度来看，人类在与环境互动中面临着截然不同的挑战和机遇。面对坚硬的果实，我们需要规划抓取和咀嚼的动作；而面对流动的溪水，则可能需要用手或工具舀取，或者判断其流向以规避风险。这些不同的交互需求，必然要求大脑对物质的物理属性有更精确、更高效的理解。
研究人员推测，大脑内部可能存在一套与人工智能领域的“物理引擎”类似的计算框架。在视频游戏或仿真程序中，“物理引擎”通常会采用不同的算法来模拟刚性物体（如通过网格模型）和流体（如通过粒子系统）的行为。如果大脑也以类似的方式表征和模拟“物”与“料”，那么这种专业化的视觉处理区域，正是为了支持这些不同的计算模式而演化出来的。这种内在的计算分化，使得大脑能够更迅速、更准确地预测不同物质的行为，从而为后续的运动规划和决策提供可靠的依据。例如，当我们看到一个弹跳的球，大脑中的“物”处理区域会被激活，帮助我们预测其弹道并准备接住；而当我们看到一滩液体时，“料”处理区域则会迅速评估其流动性，指导我们避免滑倒或寻找容器。这种对物质特性的快速、直观判断，无疑是人类生存和发展过程中的一项关键认知能力。
神经机制与计算模型：对人工智能的启示
这项研究不仅深化了我们对人类大脑的理解，更为人工智能领域，特别是计算机视觉和具身智能的发展提供了重要的启示。当前的许多人工智能模型在处理静态图像或特定物体识别方面表现出色，但在理解复杂物理交互，尤其是流体和可变形物质的动态行为时，仍然面临巨大挑战。人类大脑所展示出的“物”与“料”分离处理机制，可能为构建更智能、更具通用性的AI系统提供了新的设计思路。
未来的人工智能系统或许可以借鉴这种分而治之的策略，开发出专门的模块来处理不同形态物质的物理模拟和行为预测。例如，在机器人领域，一个能够区分和理解固体与流体物理特性的机器人，将能更灵活地完成任务，比如安全地搬运易碎物品，或是精准地倾倒液体。这项研究提示我们，高效的智能系统可能需要通过模块化设计来应对环境的复杂性，就像大脑将感知功能细化到不同区域一样。将神经科学的最新发现融入AI模型的构建中，有望推动具身智能和机器人学的重大突破，使其在物理世界的交互中更加自然和高效。
未来展望：从感知到交互的完整链条
这项研究的成功，仅仅是探索大脑如何理解物理世界的第一步。研究团队已经规划了未来的研究方向，以进一步完善这一认知图景。他们希望深入探究，那些处理刚性物体的脑区，是否与负责规划抓取动作的运动回路存在关联。这有助于揭示大脑如何将视觉感知直接转化为行动指令。
此外，研究者还计划在FPN内部寻找更细致的功能划分，例如是否存在专门处理液体黏度或物体弹性等特定物理属性的区域。同时，对于LOC，他们将继续探索大脑如何表征流体和可变形物质的形状变化。这些深入的探索将帮助我们构建一个更全面的模型，理解大脑如何从视觉信息中提取出丰富的物理属性，并利用这些信息来指导我们的行为，从而形成一个从感知、认知到行动的完整链条。这项研究不仅为基础神经科学带来了新的突破，也为未来人工智能、机器人技术乃至人类认知康复等领域的发展，提供了宝贵的理论依据和实践指导。
