本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
瑜伽熊总是声称他比普通熊聪明，但普通熊似乎比以前认为的要聪明。奥克兰大学的心理学家詹妮弗·冯克和佐治亚州立大学的迈克尔·J·贝兰采用了一种常用于灵长类动物的测试方法并表明，这种方法不仅可以更广泛地使用，而且熊还可以区分不同的数量。
数字认知可能是心智核心构建模块中理解程度最高的。数十年的研究为大猩猩、黑猩猩、猕猴、卷尾猴和松鼠猴、狐猴、海豚、大象、鸟类和鱼类的数字能力提供了证据。在语言能力发展前的人类婴儿与这些非人类动物物种共享相同的心理模块，用于表示和理解数字。这些物种都能够精确地计数最多为三组的物体，但在那之后，它们只能近似估计一组中物品的数量。即使是生活在语言中没有发展出明确计数列表的文化中的成年人，对于大于三的数量也必须依赖近似而不是精确。因此，婴儿和动物更容易区分三十和六十，而不是区分三十和四十，因为 1:2 的比率 (30:60) 小于 3:4 的比率 (30:40)。随着比率的增加，两组之间的差异变得更小，使得在没有明确计数的情况下更难以区分它们。
鉴于人类和蚊子鱼等如此不同的物种以相同的方式表示数字，并受到相同（基于数量和基于比率）的限制和约束，因此有理由认为区分两种数量的能力在进化上是古老的。也就是说，这种能力更有可能在进化早期出现，而不是多种认知系统在进化过程中多次发展出相同的限制和约束。
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然而，冯克和贝兰认为，这个论点存在一个问题。大多数在数字认知方面进行研究的物种都是社会性的：灵长类动物、鲸目动物和鸟类，如鸦科动物和鹦鹉。鉴于此，他们认为，估计一组中物品数量的能力可能与追踪社会群体成员的必要性有关。非社会性动物——即使是像黑熊这样大脑较大的动物——可能因此不具备这种能力。
或者，如果数字认知与社会性无关，那么黑熊应该确实能够根据数量来区分集合。此外，它们的表现应该随着比率的增加而下降，就像人类婴儿、来自没有计数列表的文化的人类成年人、非人类灵长类动物、鲸目动物和鸟类一样。
冯克和贝兰感兴趣的事情之一是熊是否可以仅根据点的数量来区分点集，而不是一些相关的变量，例如表面积。因此，他们创建了两种不同类型的测试试验。在一致性试验中，每组点的数量与其表面积相关。在不一致性试验中，每组点的数量不与其表面积相关。
想象一下，瑜伽熊发现了两条野餐布。在一张野餐布上，有三个巨大的野餐篮子，在第二张野餐布上，有两个普通尺寸的篮子。如果瑜伽熊选择三个巨大的篮子，那么就不清楚他是根据数量还是体积来选择的，因为它们是相关的。然而，如果他选择三个较小的篮子而不是两个巨大的篮子，那么更合理地假设选择是基于数量的。同样，在这个实验中，如果熊只在一致性试验中成功，那么就无法得出关于它们数字能力的结论，就其本身而言。
但是，冯克和贝兰不仅仅对确定非社会性食肉动物的数字能力感兴趣。因为不同的方法通常用于评估不同物种的心理能力，因此有时很难直接比较来自不同实验的结果。在与灵长类动物和鸟类合作时，研究人员经常使用触摸屏上显示的计算机化刺激。为了发出诸如“这组物体更多”之类的选择信号，猴子或猿用手指按压屏幕。鸟类通常用喙啄屏幕。冯克和贝兰想知道他们是否可以让熊用鼻子敲击屏幕。通过使跨物种的实验方法尽可能相似，直接比较跨物种的表现变得更加合理。
来自阿拉巴马州威尔默市移动动物园的三只圈养美洲黑熊兄弟姐妹（Ursus americanus）参加了这项实验。研究人员训练熊通过用鼻子按压触摸屏来做出反应。在训练期间，布鲁图斯在选择两组中较大的一组后，会获得一段旋律以及蜂蜜烤花生、香蕉颗粒、香蕉干片、酸奶覆盖的葡萄干或威化饼干作为奖励，每组包含 1 到 10 个大小不一的点。达斯蒂和贝拉因选择较小的一组而获得奖励。当他们选择错误的选项时，计算机会发出响亮的嗡嗡声。
当可以根据数量和表面积来选择正确答案时，熊最成功，而不一致的数量与表面积相比，它们的成功率明显降低。对于贝拉和达斯蒂来说尤其如此，它们因选择点数较少的集合而获得奖励。对于它们来说，克服选择表面积较大的集合的愿望显然很困难。
然而，即使对于不一致性试验，所有三只熊的表现也优于随机机会的预测。研究人员认为，虽然表面积可能更突出，但这三只熊也能够表示数字量。单凭表面积不可能对它们的决定负责。数字本身肯定在它们的表现中发挥了至少一定的作用。
与所有其他接受过测试的物种一样，当比率较小（因此，两组之间的数值距离较大）时，熊的表现优于比率较大时。例如，它们更能够区分 2 和 10（1:5 比率）或 2 和 8（1:4 比率），而不是 4 和 5 或 8 和 10（均为 4:5 比率）。右侧的图表显示了布鲁图斯在其中一种条件下的表现。随着比率的增加，他的表现会降低到接近随机机会的水平。
总之，这些发现表明，熊可能更容易选择较大的数量而不是较小的数量。在考虑野餐篮子时，这种策略是有道理的，但尚不清楚为什么这种偏好会在计算机屏幕上的抽象二维点中持续存在，或者在训练期间选择较小的数量会获得奖励时持续存在。冯克和贝兰说，选择更大的量或更多的物品可能只是比选择更小的量或数量更直观。这与人类儿童最初偏好“更多”的证据一致。
还有几个问题尚待解决。社会性在塑造数字认知中可能发挥什么作用？与猎物物种相比，捕食者物种的不同需求可能如何影响数字的表示方式？一个令人困惑的发现是，当点是移动而不是静止时，熊在识别更多点（对于布鲁图斯）或更少点（对于贝拉和达斯蒂）的集合方面不太成功。这可能是为什么呢？
数字认知是比较心理学家最喜欢的话题，因此这些问题无疑将在未来几年得到解决。
然而，这项研究的主要贡献比点计数的细微之处更广泛。通常，研究人员专注于与人类最密切相关的物种（例如灵长类动物和家养动物，如狗），或那些最容易在实验室中测试和饲养的物种（如鱼类和鸟类）。通过证明可以使用触摸屏来探测熊等大型食肉动物的心智，其他研究人员可能会受到鼓舞，从而扩大他们的研究计划，将熊和其他研究不足的物种包括在内。
冯克和贝兰写道：“考虑到可以以相同的方式测试如此不同的物种，以促进更全面地了解比较认知以及产生相似和不同特征的各种力量，这令人兴奋。” 从这个意义上讲，他们的论文是对比较研究的号召。为了更完整地了解心智的构成方式，必须考虑更广泛的方法，这首先要研究占据与最熟悉的社会和物理生态位不同的物种。
冯克，J.，& 贝兰，M. J. (2012)。熊也“计数”：黑熊（Ursus americanus）的数量估计和比较。《动物行为学》 DOI：10.1016/j.anbehav.2012.05.001
