一项研究发现，与蜜蜂不同，人类使用一个复杂类型的概率学习，自动提取视觉场景的预测性统计属性。尽管蜜蜂的尺寸小，它们拥有足够的脑力用于处理视觉信息。然而，仍然不清楚蜜蜂和人类是否都有类似的根据视觉场景的统计结构提取信息的计算策略。Aurore Avargu�s-Weber、 J�zsef Fiser及其同事把对蜜蜂和142人的行为实验与计算建模结合在了一起。这组作者呈现了一系列的场景对，这是由放置在一个网格的不同位置的不同的黑色图形构成的。在每一次试验中，人类和蜜蜂从同时呈现的两个选项中选择出更熟悉的形状对；蜜蜂通过飞到并且降落在正确的场景上从而表明它们的选择。只有人类表现出了对于形状对的条件概率的自动敏感性，学习到了一个特定形状的出现总是预测了附近另一个特定形状的共同出现。造成了人类在视觉学习任务中的表现的一个精密的概率学习模型没能捕获到蜜蜂的表现，后者可能被一个简单的基于计数的模型加以解释。这组作者说，复杂概率学习获得的这种丰富的内部表示可能对人类的优越的认知能力有贡献。
###
Journal
Proceedings of the National Academy of Sciences