从苹果公司的Siri到本田公司的机器人Asimo(阿西莫)，机器人在与人类的沟通上，似乎越来越▂好。但是，一些神经科学家警告说，今天的计算机永远都不会真正理解我们在说什么，因为它们没有考虑到人类交流时其深层次的意思。

　　具体地讲，美国加州大学Berkeley(伯克利)分校的博士后Arjen Stolk(罗施托尔克)和他的荷兰同＠行说：“机器人不可能发展成和人类一样，对他们的地点和情形有共同的理解，通常包括一个◆长期的社会历史，这是』人际交往的关键所在。如果没有这样的共同点，计算机肯定会感到困惑。

　　“人们往往认为是通过语言符号或手势来进行交流∴沟通，却忘记了很多的沟通是基于社会背景下，并取决于你在和谁沟通，” Arjen Stolk(罗施托尔克)说。

　　“所★有这些细微之处都是相互理解的关键所在，”Arjen Stolk(罗施托尔克)说，也许计算机和许多神经科学家更多的把文字和信号作为交流的重点。“事实上，我们可以了解彼此，不需要语言，不需要文字，不需要信〇号，就已经有一卐个共同的理解。”

　　婴儿和家■长，更不用说陌生人了，他√们没有一个共同的语言，却能在很短的时〓间内，进行有效的交流，他们不仅仅是基于手势，更重要的是建立在一个共享的背景下。

　　由※于两个人交谈越来越依赖于以前共享的概念，他们大脑中的同一区域----右颞变得更加▃活跃(蓝色是沟通活动，橙色是≡翻译活动)。这表明，这一大脑区域的关键是相互理解，因为人们不断地更新自己对上下文会话的共同理解，以增进相互了解。

　　Arjen Stolk(罗施托尔克)认为，科学家和工▲程师应更注重相互理解的情境方面⊙，基于脑♂扫描的实验表明，使用独特的计算和神经机制，实现非言々语的相互理解。Arjen Stolk(罗施托尔克)进行的一些研究表明，社会疾病如孤独症是相互理解的障碍。

　　“在了解人类不需要任何语言交流的这一转变，为了解正常的社会沟通〖提供了一个新的理论和实证基础，为认识和对待在神经上的社会交流障碍和神经发育障碍提供了一个新的窗口，” Dr. Robert Knight(罗伯特.奈特)博士说，他是加州大学伯克利分校神经科ㄨ学研究所教授▂。

　　为了探索大脑是如何做到相互理解的，Arjen Stolk(罗施托尔克)创建了一个游戏，需要两名球员通过交流把游戏中的动作规则告诉对方，不能说话，甚至不能看彼此▓，消除了语言或手】势的影响。然后，他把双方球员放在磁共振成像，当他们通过计算机进行非言语交流时， 并扫描他们的大脑◥。

　　游戏中玩家尽量不说话，甚至不能看彼此，来交流游戏的规则，可以帮助神经科学家分离出大脑负责相互○理解的这个部分。

　　他发现，大脑的相同区域，位于知之甚少的右颞叶，就在耳朵上︼面，在这两个球员尝试沟通游戏规则时，就开始活ξ　跃了。重要的是，右颞叶的颞上在整个游戏中基本保持稳定，当一个球员突然明白了对方球员试图沟通的内容时，反而变得更加活跃。大脑的右半球更多地参与到抽象思维，左半球更多的〓是社会交往。

　　“但双方对〗某件事情有了共同的理解时，而不是♀沟通的信号，这些地区右颞叶的活动增加，” Arjen Stolk(罗施托尔克)说。“球员相互了解的更好，这一地区就更加活跃。”

　　这意味着双方球员都在大脑的同一区域建立相似的概念框架，只有当新的信息改变了相互理¤解时，就会不断地彼此测试，以确保他们概念的调整和更新。

　　“这是◢令人惊讶的，” Arjen Stolk(罗施托尔克)说，“在游︼戏过程中，对于双方沟通者，当他规划他的举动时，他就拥有静态输入，收件人观察动态的视觉输入，当他们改善他们的相互理解时，大脑的↑同一区域就变得更加活跃。”

　　另一方面，机器人和计算机是基于一个单词意义的统计分析。如果你平时通常用的“银行”是指为了ζ兑现一张支票的一个地方，那么这将是一个对话的设想意义，即使谈话是关于钓鱼。

　　计算机对这段对话将很难理解，但人类立刻就能理解。这是因为人类沟通者拥有一个交流的概念╱空间或共同点，使他们能够快速解释一个情形。词汇和符号仅仅是为寻求相互理解提供证据≡的手段。

　　“苹果Siri的重点是统计规律，但沟通不是统计规律，”他说。“统计规律可能让你越走越远，大脑不是这么做的。为了让电脑与我们沟通，它们需要一个认知架构，在通话过程∏中，连续捕获和更新与其交流伙伴共享的概♂念空间。”

　　可以想像，这样一个动态的概念框架将允许计算机来理解由一个真实的人发出的模棱两可的谈话。

　　Arjen Stolk(罗施托尔克)的研究已经查明大脑的其他领域对于相互了解也至关重要。在一个2014年的研究中，他使用脑刺激扰乱的后部，发现它对于以前交互知识的信号输入很重要。后来的研↙究发现，颞叶受损的患者决定进行沟通不再微调至▂收件人的存储知识。这两项研究可以解释为什么这样的患者在日常社会交往中会出现社交障碍。

　　“大多数的认知神经科学家专注于信号本身、语言、手势和它们的统计关系，忽略了潜在的概念能力，那是我们日常生活沟通中，经∑常使用的，”他说，“语言∏是非常有帮助的，但它是沟通的工具，它不是沟通本身。通过专注于语言，你可能会专注于工具，而不是底层的机制，我们大脑的认知结构帮助我们进行沟通”。