金魚(yú)開(kāi)車(chē)？猩猩算數(shù)？聽(tīng)著是不是有點(diǎn)像科幻片，或者又是科學(xué)家們閑得沒(méi)事干，整出來(lái)的“沙雕”實(shí)驗(yàn)？你八成會(huì)想，讓這些小動(dòng)物學(xué)些跟它們祖?zhèn)骷寄馨烁妥哟虿恢臇|西，除了當(dāng)個(gè)樂(lè)子，還能有啥正經(jīng)用處？先別急著下結(jié)論！

5 月 19 日，在細(xì)胞（Cell Press）旗下的頂級(jí)期刊《認(rèn)知科學(xué)趨勢(shì)（TRENDS IN Cognitive Sciences）》上，就有那么一篇綜述文章告訴我們，這些看似“不務(wù)正業(yè)”的實(shí)驗(yàn)，背后藏著的門(mén)道可深了，甚至可能顛覆你對(duì)動(dòng)物，乃至對(duì)我們?nèi)祟?lèi)智慧的傳統(tǒng)看法！

01 新聞詳情

這篇文章的作者，是來(lái)自澳大利亞的斯嘉麗·霍華德（Scarlett R Howard）博士，她自己就是個(gè)“愛(ài)折騰”動(dòng)物的行家。

2022 年，她就曾領(lǐng)導(dǎo)過(guò)一項(xiàng)關(guān)于蜜蜂的“生態(tài)無(wú)關(guān)性實(shí)驗(yàn)”——讓它們學(xué)會(huì)識(shí)別奇數(shù)和偶數(shù)是。對(duì)，你沒(méi)看錯(cuò)，就是教我們的小蜜蜂朋友們分清單雙數(shù)！結(jié)果呢？蜜蜂不僅學(xué)會(huì)了，還能把這套邏輯用在新出現(xiàn)的數(shù)字上，簡(jiǎn)直是蜂界學(xué)霸！這說(shuō)明啥？說(shuō)明小小的蜜蜂腦袋，也有可能實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的認(rèn)知行為。這對(duì)我們研發(fā)更聰明、更高效的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)（比如那些想模仿大腦運(yùn)作的計(jì)算機(jī)）可是個(gè)大大的啟發(fā)。

 （蜜蜂識(shí)別奇偶數(shù)的實(shí)驗(yàn)）

“作為研究昆蟲(chóng)智力的人，我的許多研究都被貼上了‘與生態(tài)無(wú)關(guān)’的標(biāo)簽?！痹谝黄L談中，霍華德博士這樣自嘲道。她將這類(lèi)實(shí)驗(yàn)的價(jià)值總結(jié)為“在無(wú)關(guān)緊要中尋找相關(guān)性”。

你可能會(huì)問(wèn)，讓動(dòng)物做這些它們?cè)谝巴獍溯呑佣加貌簧系娜蝿?wù)，到底圖啥？意義可大了！這恰恰能幫我們摸清動(dòng)物智力的“天花板”到底有多高，給未來(lái)的仿生技術(shù)（想想那些模仿鳥(niǎo)兒造的飛機(jī)、模仿魚(yú)兒游的潛艇）提供寶貴的靈感。

更重要的是，觀察動(dòng)物怎么解決這些“奇葩”難題，能幫我們反過(guò)來(lái)琢磨，咱們?nèi)祟?lèi)的聰明才智，究竟是怎么一步步進(jìn)化來(lái)的？

02 背后故事

除了蜜蜂學(xué)數(shù)學(xué)這種讓人驚掉下巴的操作，文章里還提了不少腦洞大開(kāi)的實(shí)驗(yàn)案例：

比如，2022 年，以色列本·古里安大學(xué)（Ben-Gurion University of the Negev）的科學(xué)家們，竟然成功教會(huì)了金魚(yú)“開(kāi)車(chē)”！他們把魚(yú)缸安在一個(gè)帶輪子的小車(chē)平臺(tái)上，通過(guò)攝像頭追蹤金魚(yú)在水里游的位置和方向，來(lái)控制微型汽車(chē)的移動(dòng)。研究人員會(huì)在遠(yuǎn)處放個(gè)粉紅色的目標(biāo)板，只要金魚(yú)把車(chē)“開(kāi)”到地方，就能獲得美食獎(jiǎng)勵(lì)。

在大約 10 節(jié)駕駛課程后，金魚(yú)便逐漸學(xué)會(huì)了如何控制車(chē)輛的移動(dòng)方向，能夠從房間的不同起始位置將車(chē)輛導(dǎo)航到目標(biāo)位置，即使在假目標(biāo)或障礙干擾的情況下也能應(yīng)對(duì)自如。

2024 年，來(lái)自美國(guó)佐治亞州立大學(xué)（Georgia State University）的研究團(tuán)隊(duì)則是通過(guò)迷宮游戲的方式訓(xùn)練了一群獼猴，使它們學(xué)會(huì)了阿拉伯?dāng)?shù)字的簡(jiǎn)單加法。這些彌猴需要使用操縱桿控制器，在大屏幕顯示的雙路迷宮中決定自己的數(shù)字組合路徑，以獲取與阿拉伯?dāng)?shù)字值之和大小相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)。

然而，當(dāng)我們驚嘆于動(dòng)物能夠完成這些"人類(lèi)任務(wù)"時(shí)，我們是否忽略了一個(gè)更基本的事實(shí)：在自然環(huán)境中，動(dòng)物日常執(zhí)行的認(rèn)知任務(wù)往往比我們?cè)O(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)要復(fù)雜得多。

以蜜蜂為例，一只工蜂能夠在數(shù)千朵花中精確記住哪些已經(jīng)訪問(wèn)過(guò)，哪些還沒(méi)有。它們能夠根據(jù)太陽(yáng)位置進(jìn)行導(dǎo)航，識(shí)別復(fù)雜的花朵圖案，還能通過(guò)"八字舞"向同伴精確傳達(dá)食物源的方向與距離。這些認(rèn)知能力對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)難以企及，卻是蜜蜂的日常。

實(shí)際上，從神經(jīng)結(jié)構(gòu)上看，動(dòng)物大腦的復(fù)雜度遠(yuǎn)超我們的想象。以昆蟲(chóng)為例，螳螂的大腦擁有近百萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元細(xì)胞。對(duì)比一下：當(dāng)今一個(gè)擁有 100 萬(wàn)參數(shù)的人工智能模型已經(jīng)能夠輸出簡(jiǎn)單句子并完成基礎(chǔ)邏輯思考。從這個(gè)角度來(lái)看，算術(shù)或識(shí)別符號(hào)這類(lèi)任務(wù)對(duì)大多數(shù)動(dòng)物來(lái)說(shuō)本不應(yīng)該是困難的挑戰(zhàn)。

所以，從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，這樣的研究體現(xiàn)出了人類(lèi)高高在上的傲慢，覺(jué)得動(dòng)物認(rèn)識(shí)個(gè)數(shù)字就聰明了，殊不知，在數(shù)萬(wàn)朵花中，記住哪些自己已經(jīng)拜訪過(guò)，哪些還沒(méi)有，這才是大本事。人類(lèi)都做不到。

03 參考資料

1.https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/abstract/S1364-6613(25)00078-6

2.https://www.frontiersin.org/journals/ecology-and-evolution/articles/10.3389/fevo.2022.805385/full

3.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0166432821005994/

4.https://link.springer.com/article/10.1007/s10071-024-01853-x