编辑：元子
来源 ： 新智元（AI_era）
“数学能力是一个非常复杂的概念，有许多因素起作用。”美国北卡罗来纳州杜克大学心理和神经系统学系研究生Ariel Starr说。
研究发现如果一个婴儿，在6个月大的时候就已经能够将20个圆点和10个圆点区分开，那么到幼儿园时期，ta可能会更擅长数学。这个结果非常有意思，它表明人类对数字的感觉，可能是与生俱来的。
什么是人类的“数字感”
在数学教育中，数字感可以指人类对数字的直观理解，包括数字的大小、相互关系以及数学运算。
而在非人类动物中，数字感不是计数的能力，而是能够感知集合中事物数量的变化。比如所有哺乳动物和大多数鸟类都会注意到附近幼仔的数量是否有变化。
猴子和人类都能识别20个圆点的图片和30个圆点的图片，然后选出50个圆点的图片代表前两张图片圆点的总和。但是，只有人能够利用阿拉伯数字进行加法计算。研究人员怀疑，这种数字感可能在人类独有的使用符号进行算术的能力中发挥作用。
虽然计算机拥有人类无法企及的运算能力，但我们很难说它具有数字感。计算机执行运算的时候，需要提前指定数字类型，整型？浮点？布尔？它们并不具备“数”这个概念。
AI也出现了“数字感”？
一直以来研究人员都在试图去了解人类的数学技巧到底是是天生的、后天习得的，或是两者的兼具？最近发表在Science Advance上的一篇论文，似乎为这个谜底揭开了一线光芒。
研究人员通过训练神经网络，发现在数字判断任务中，人工智能表现出与人类和动物类似的数字感！
德国蒂宾根大学的神经生物学家Andreas Nieder及其同事，使用了大约120万张标记图像的数据来训练人工神经网络，以识别图片中的动物和车辆等物体。然后研究人员向AI展示了包含1到30个点的点图案，询问图案是否包含相同数量的点，并记录了各种虚拟神经元的反应。
当显示特定数量的点时，AI中对该数字敏感的虚拟神经元优先激活。例如，当显示两个点而不显示20个时，一些神经元更加活跃；反之，则另一些神经更加活跃。
像人类和其他动物一样，AI努力区分具有点数相同的图案，在81％的时间都是正确的。这些神经元对某些数字的偏爱程度，与之前研究来自猴子神经元的数据几乎相同，在类似的匹配任务上也是如此。
科学家们相信，这一发现有助于深入了解人工智能在没有明确指导的情况下可以学到什么，或许也可能解开对研究如何在动物身上产生数字感的谜团。
数字感是这样产生的吗？
论文指出，数字感的自发出现是基于视觉系统固有的机制。视觉系统的运作似乎足以达到视觉上的数字感。数值选择性可以简单地作为暴露于自然视觉刺激的副产品而出现，而不需要对数量估计进行任何明确的训练。
基础数字感可能不依赖于某个特定领域的发展，但似乎利用已有的皮层网络。这可以解释为什么像新生儿、野生动物等虽然完全没有接触过数字这个概念，但天生就具有数字感。
论文还指出，除了提供数字感的神经科学的解释外，该研究研究结果还表明，人工神经网络似乎从自然图像中提取了比以前认为的更多更高阶的特征，可以利用神经网络的这些方面，来更好地理解它们在不同任务中进行概括的能力。
专家对此结论有争议
哥伦比亚大学的神经科学家伊莱亚斯伊萨（Elias Issa）表示，这项研究结果是人工智能如何在为特定任务进行培训时，获得多种技能的“非常好的演示”。但他说，究竟如何以及为什么在这种人工神经网络中出现数感仍然不清楚。
Nieder及其同事认为，人工智能中数字意义的出现可能有助于生物学家了解人类婴儿和野生动物如何在不被教导的情况下获得多种感觉。 Nieder说，也许基本的数字灵敏度“与我们视觉系统的架构相关联”。
Ivilin Stoianov是帕多瓦意大利国家研究委员会的计算神经科学家，他不相信这种人工智能中的数字感与动物大脑中的数字感之间，存在这种直接的对等关系。这个人工智能通过研究许多标记的图片来学习“看”，但与婴儿火野生动物学会理解世界的方式不同。
未来的实验可以探索相似数量的神经元是否出现在人工智能系统中，它们更接近模仿生物大脑的学习方式。
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