本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
在周二的神经博客文章中，Sci 将会大大超出她的舒适区，涉足计算建模的世界。具体来说，是关于儿童如何学习数字的建模。
你是如何学习数字的？嗯，我们中的许多人似乎是这样学习的
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但这在你的大脑中意味着什么呢？
Prather, R. “将数字认知与数字的神经编码联系起来” 印第安纳大学，537.09
这项建模实验考虑了儿童行为实验的结果，并将其与先前猴子研究中观察到的数字神经编码联系起来。 基本上，你找来一些孩子，比如 4-10 岁。 你给他们一条数轴，一端是 1，另一端是 100。 你让他们在数轴上标出，比如说...数字 30，并显示它在数轴上的位置。 年幼的孩子会犯更多错误，因为他们在数字方面的经验较少，准确性也较低，而年龄较大的孩子会变得越来越准确，最终与成人相当。
现在，当你要求猴子执行类似的任务时（在这种情况下，是一个匹配样本的任务，他们必须选择点数相同的图片，因为猴子不擅长数轴），你会得到一组神经元，它们会对每个数字做出反应。 因此，一组神经元都会对数字 5 做出峰值反应，对附近的但不准确的数字 4 或 6 的反应较小。 你可以将此数据建模为倒 U 形的准确度曲线，其中神经元对数字 5 的反应达到峰值，有些神经元也会对数字 4 或 6 做出峰值反应，形成曲线的尾部。 根据这个模型，你对数字的知识越不准确，曲线就越宽。 因此，你可能有神经元对数字 5 做出峰值反应，但如果你对数字 5 不太清楚，它们也可能对数字 2、3 或 7 做出一些峰值反应。 在这种情况下，该模型（称为调谐曲线）将是一个更宽的倒 U 形，表示准确度较低。
作者将此模型应用于儿童和数轴。 他们用它来表明，准确性较低的年幼儿童具有更宽的调谐曲线，表明他们对数字不太清楚，并且随着年龄增长，他们越来越擅长数轴，这些调谐曲线会变窄，直到它们变得像成人一样窄且同样准确。
这是为了什么？ 嗯，首先，这是一种展示人类大脑如何编码数字的方式，但它也展示了我们的数字概念如何随着时间的推移变得更加准确（尽管我们尚无法在人类身上测量这一点）。 而且，这可能是一种帮助建模人类数字学习障碍的好方法，可以观察他们的调谐曲线如何发展。 这仍然是理论性的，但它可能有助于我们理解数字概念。
好的，我必须分享这篇。 我太喜欢这篇了。 :)