香港城市大学（CityUHK）与香港中文大学（CUHK）的联合研究团队近日在《科学进展》（Science Advances）上发表了一项突破性研究，证实大鼠（Rattus norvegicus）具备离散数字感知能力，即能够区分不同数量的声音刺激。这一发现为理解人类数学能力的神经基础提供了重要的动物模型。

长期以来，关于动物是否具备真正的数字能力（numerical competence）存在争议。传统观点认为，动物可能依赖连续量（如总时长、总能量）而非离散数量进行判断。为了排除这些混淆因素，研究团队开发了一种创新的算法，生成仅改变数量而保持其他连续量（如声音总时长、频率等）恒定的听觉刺激。实验中，研究人员训练从未接触过数字概念的大鼠，使其学会区分2个和3个声音片段。结果显示，尽管存在连续量的干扰，大鼠在奖励选择时始终优先关注声音的数量，表明它们能够提取离散数字信息。

进一步，研究团队通过药物失活技术，特异性阻断大鼠后顶叶皮层（posterior parietal cortex, PPC）的神经活动。结果发现，PPC失活后，大鼠的数字辨别能力显著下降，但其对连续量（如声音总时长）的感知未受影响。这首次在神经水平上证明，大脑存在专门处理数字信息的区域，且该区域与处理连续量的神经回路在功能上可分离。这一发现与人类脑成像研究中观察到的顶内沟（intraparietal sulcus）在数字加工中的关键作用高度一致，提示数字认知的神经机制在进化上具有保守性。

该研究不仅解决了关于动物数字能力的长期争论，还为研究数学障碍（如计算障碍）的神经机制提供了新思路。此外，研究团队利用神经网络模型模拟大鼠的数字决策过程，其算法设计可能为人工智能领域中的数值推理任务提供启发。

参考文献：Yung, W.H., et al. (2024). Distinct processing of numerical and continuous magnitudes in rats. Science Advances.