W在科罗拉多州博尔德市的一个公园里，斯科特·尤雷克戴着藏族经幡的头巾，向我展示正确的越野技巧。这不仅仅是沿着郊区铺好的街道慢跑，而是沿着森林和山间小道奔跑，即使是不慌不忙的徒步旅行者也会感到吃力。去年，Jurek在46天内跑完了阿巴拉契亚山道的全长2189英里，几乎相当于每天跑两场马拉松。
我们沿着尘土飞扬的步道走着——作为一个狂热的步道跑步者，我想我不应该因为试图跟上而让自己尴尬。然而，当我看到他为了演示而奔跑时，令我印象深刻的是，无论地面多么不平，Jurek从不往下看。他礼貌地放慢脚步，站着不动，吹着微风，对步幅和长度进行狂想。当讨论神经力学这样复杂的问题和疲惫这样简单的问题时，他会用自己作为健康从业者的经验——在成为全职超跑运动员之前，他是一名物理治疗师。但是，尽管他知道这么多，他还是不太确定自己是如何在没有扭伤脚踝或摔倒在地的情况下跑完这些路线的。“好吧，你就这么做吧，”他说。“你进入了节奏，进入了流动。有很多东西需要追踪，但实际上并不那么复杂。”
但事实上，这很复杂。大多数生物力学研究涉及我们如何通过光滑表面，也许是倾斜角度的变化。即使这样也很棘手。我们是不稳定的生物：行走和跑步都是一种持续的不平衡状态，其中一条腿支撑着我们的身体，而另一条腿则进行摆动运动。不知何故，我们的身体和大脑驯服了这种不稳定，并使之富有成效。教科书通常用一个简单的弹簧质量模型来描述这个过程，我们的腿就像密歇根大学的生理学家Daniel Ferris所说的那样：“一个非常一致的一组POGO棒”（见侧栏：PoGo棒，下面）。根据这个模型，跑步本质上是用两条腿跳跃。该速率仅由几个参数控制，例如速度和腿的长度。
敏捷性依赖于大脑中高水平的认知，但决不会突破意识。
弹簧单高跷模型捕捉了行走和奔跑的基本重复动作，但它带来了一个难题。正如俄罗斯神经生理学先驱尼古拉·伯恩斯坦(Nikolai Bernstein)在20世纪30年代指出的那样，由于机械设计，弹簧高跷以非常简单的方式移动，但人类动作的简单性和流动性无法得到如此直接的解释。我们的肌肉可以通过我们的关节以各种各样的方式活动:它们的灵活性造成了巨大的控制问题。因此，这些看似无限的运动可能性必须精简为几个常规的可能性。我们的身体和大脑是如何在所有可能的行动路线中做出选择的，就像遵循一张复杂的路线图，提供了多种到达目的地的方式，它们又是如何以一种一致的方式做到这一点的?当选择大大扩展到包含无数在山路上绕过石头的方法时，这些选择是如何做出的?对有意识的大脑来说，这似乎太多了。事实证明，确实如此。
我2008年，佐治亚理工学院的张永辉(Young-Hui Chang)开始将有弹性的外骨骼固定在实验对象的脚上，并观察他们跳跃。有时他会用铅条把参与者包裹起来，以模拟他们的整体体重;有时他会让他们跳到地板上标记的空间里，就像街机游戏《Dance Dance Revolution》一样。他观察到，我们下肢一个关节的变化会很快被其他关节的变化所补偿。身体似乎只有在需要的时候才会做出调整，通常只发出最小的信号，从而将控制问题最小化。与此同时，Ferris进行的研究也显示了类似的用途像拼图一样的跑步机当前位置跑步者在不平整的路面上比在平整的路面上消耗更多的能量，但这种差异比理论预测的要小。显然，当地形变得复杂时，我们的臀部、膝盖和脚踝会更有效地移动。
鸟类也这样做。它们是研究运动的模型动物：它们是两足动物，步态像人，可以轻松地在不平的地形上行走。伦敦皇家兽医学院的莫妮卡·戴利（Monica Daley）养了一群鸟，并改装了跑步机让它们在上面奔跑。她可以用其他材料代替跑步机的表面，她发现鸟类的腿在接触这些材料时会立即适应。在一个实验中，她使用的纸巾几乎不能支撑一只几内亚家禽的重量，但即使他们打破了纸张，他们也重新校准并继续奔跑，就像耶稣在水上行走一样。他们测试的其他表面包括沙子、泡沫和裂开的坑洞。
登山运动中的兴奋剂悖论
我们通常可以轻松地判断一个运动员是否服用了兴奋剂。兰斯·阿姆斯特朗肯定服用了促红细胞生成素。另一方面，网球运动员诺瓦克·德约科维奇(Novak Djokovic)在蛋形的气压舱里睡觉时，肯定没有服用兴奋剂。我们……阅读更多
他们对新形势的迅速反应引起了戴利的兴趣。珍珠鸡的腿在不断地微调。实际上，它们有可调节的减震器。在不平整的表面上，它们的腿会进入高阻尼模式，以减少冲击带来的冲击;在光滑的表面上，它们会切换到低阻尼模式以节省能量。戴利解释说:“这样做的好处是在平坦的地形(没有使用减震器时)更经济，在崎岖的地形(使用减震器时)继续平稳运动。”
鸟类的反应是由机械调节的——也就是说，在它们的腿着地的那一刻，反应就立即发生了，根本不需要思考或预测。科学家称其为“前屈”，以区别于反射，反射虽然速度很快，但仍涉及外部控制。该系统之所以能够工作，部分原因在于弹簧-质量模型的自然动力学会自动使物体稳定，以抵御外界干扰。中枢神经系统根本不是必需的。戴利指出，即使是臭名昭著的无头鸡麦克上世纪40年代，这只非凡的鸡被斩首后还能走路。
但这种腿部水平的反应只能解释这么多。它们可以根据表面的性质进行调整，但它们本身并不能引导我们避开岩石和树根。为此，我们需要整合多种感觉的大脑:本体感觉(我们身体内部的意识)、平衡和视觉。在戴利对从野鸡到鸵鸟的鸟类进行的其他实验研究中，她表明，在不平坦的表面上，鸟类需要神经机械反馈，最可能是视觉反馈，以便在稳定性和腿部冲击之间做出权衡。
虽然我们的大脑帮助我们跑步，但很明显，我们的意识自我不可能跟上每根树根和每一块鹅卵石。有趣的是，我们的视觉系统，以及其他感官输入，通过绕过意识的方式来通知我们的动作。“你必须明白，你的大脑中有两个或更多的视觉系统，”艾伦脑科学研究所的神经学家克里斯多夫·科赫说。“一个是视觉为行动，另一个是视觉为感知。我们总是固执地认为，我们认为自己没有意识到的东西，并不会被我们大脑的‘视觉换行动’部分记录下来。”
这两个系统分别被称为背流（位于世界中的物体并引导运动）和腹流（识别你正在看的东西并支持有意识的意识）。心理学家要求人们抓住一个移动的物体，当他们注意到物体突然闪避时，同时发出“tah！”声，以此证明这种差异。平均而言，受试者的话语发生在事件发生后420毫秒左右。并行系统处理相同的视觉信息，用于抓取和说话。
在另一个有趣的实验中，心理学家要求研究对象观察一座陡峭的小山并估计其坡度。他们用几种方式中的一种给出答案：说话，转动刻度盘以匹配感知的角度，或者用手倾斜木板而不看那只手。前两个评估是有意识的评估：受试者在现场拍摄并试图重现他们所看到的。第三种方法涉及一种不同的途径，从眼睛到手，并不完全通过有意识的觉知。这些差异很能说明问题。在他们有意识的估计中，人们系统地高估了斜率，但在他们直接的直接直接估计中，他们得到了完全正确的结果。当我们决定计划一个动作——一个有意识的动作——时，我们的大脑经常欺骗我们，因为几何精度没有攀登的一般物理难度那么重要。但是，当我们无意识地执行动作时，我们会与环境完美地协调。
机器人仍然被人类不假思索地操纵的环境弄得不知所措。
所以，当Jurek发誓他不知道如何在小路上跑步时，他真的不知道。他的敏捷性依赖于他大脑中较高水平的认知，但从不打破意识意识。这种高水平的运作令人印象深刻。德克萨斯大学博士后乔纳森·马蒂斯(Jonathan Matthis)使用动作捕捉套装来记录行走测试对象的步幅，同时使用眼球追踪摄像机来精确测量对象的注视。数据显示了他们的眼睛是如何固定的，相对于他们的步态。在他们真正迈出这一步的时候，他们几乎不使用视觉信息。马蒂斯说:“步行者的眼部运动非常迅速和精确，以收集他们需要的关于即将到来的地形的视觉信息，同时双脚准确地放置在过去几个步骤收集的信息的基础上。”
可以肯定的是，我们的大脑确实会找到其他方法来整合可用信息。Jurek指出，一个盲人朋友和他一起跑了阿巴拉契亚山道的一部分，他惊叹于他朋友的脚的位置和敏锐的意识。很明显，我们潜意识对嘈杂地形的适应和反应是多种多样的，我们每个人都是这样。
为了一睹它的风采，我去了南加州大学的詹姆斯·芬利的实验室。一套配有所有传感器的全动作捕捉套装可能需要两个小时才能穿上，所以我只戴了一顶帽子。它类似于水球帽，通过监测红外光来测量血液氧合和体积，这项技术被称为功能性近红外光谱(fNIRS)。
芬利用帽子和西装来研究受试者如何适应新环境。例如，这位好医生让我在跑步机上行走，跑步机上的安全带纵向分为两段，以独立驱动每条腿。他以不同的速度移动两条皮带，试图让我失去平衡，这有点奏效。我笨拙地绊倒了。我继续跛行，即使在我不知道的情况下，他又把皮带换成了单速。他解释说，原因是当我以不同的速度行走时，我的大脑调整了它对速度的感知，使我感觉一个比另一个快三倍。然后，一旦皮带开始以相同的速度移动，我的大脑对它们速度的预测就不再准确了——我开始跛行，直到我的大脑最终重新校准。不必管跑步了：即使是步行也是一个小小的奇迹。
W当一个机器人奔跑时，它不会在有意识的和潜意识的自我之间分割处理工作。它既没有。这并不意味着机器人在各个方面都没有长足的进步。但它们仍然被人类不假思索地操纵的环境所迷惑，在很多方面都失败了，因为它们没有天生的优雅来处理复杂性。
“机器人的问题是，它们非常擅长跳跃和其他各种运动，但它们发现(像弹簧一样)奔跑很困难，尤其是在不平坦的地形上，”卡内基梅隆大学(Carnegie-Mellon)机器人运动研究员哈特穆特·盖耶(Hartmut Geyer)哀叹道。波士顿动力公司(Boston Dynamics)的阿特拉斯(Atlas)机器人最近展示了在结冰的路面上保持直立的非凡能力，但该公司没有公布其控制算法。盖耶推测，它们是基于一个倒立摆，加上一个飞轮，给机器人一些额外的机动性。机器人面临着与人体同样的稳定性问题，但如果盖耶是对的，它将以不同的方式解决这个问题。也就是说，机器人和人类一样，它们的控制系统通常使用简单、快速的算法(感觉输入直接影响运动)和较慢的算法(进行总体规划)的组合。
密歇根大学的机器人学家C. David Remy特别感兴趣的是我们在运动中的转变。通过使用机器人模拟和越来越自主的机器人，他发现人类运动的自然动力学在许多方面是由疯狂的启动和停止来定义的，速度的切换与任何机器中的齿轮一样。我们在速度上的变化看起来非常参差不齐，与我们的金属兄弟们相似。我们的关节、肌肉和肌腱软化了我们运动的边缘，但如果我们的大脑控制着机器部件而不是器官组织，我们的步态就会像C3PO一样脱节和不协调。
也许有一天，我们会设计出在拥挤的房子里移动的机器人，它们不会被地毯抓住，也不会辗过猫。而且，无论是通过机器人还是人类研究，如果我们能理解Jurek是如何跑步的，也许我们就能帮助人们在运动谱的各个方面，无论是在大厅里行走的老年人，甚至是职业跑步者。
在Jurek为我做了一次示范跑步后，他灵巧地沿着岩石小道走下来，他停下来擦了几滴汗水，可能是早上跑步的结果，他坦白道:“你的身体可以完成很多工作，但在一天结束的时候，就像那些我在at上跑了几个小时的日子一样，有时你会开始磕磕绊绊，并做出让步。”
山姆·施拉姆斯基(Sam Schramski)是一名自由撰稿人和研究员，目前在印第安纳州布卢明顿市工作。他还没有赢得过100英里的比赛，但他不会放弃，直到机器人开始领先他。
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