【最新研究显示：AI自发激活了数量感，并会挑选“最喜欢”的数字】人类和部分动物都具有一种数量感知能力，不需要刻意数数，就能凭借视觉对数量多少得出一个基本判断，甚至直接抽象出具体数量。
那么一个受到视觉训练的神经网络，是否可以形成类似的数感机制？
德国和美国的研究人员将目光转换到神经网络上，看看是否可以从中挖掘出类似的神经元触发机制。他们选择了受生物特性启发而成的分层卷积神经网络（HCNN）作为实验对象。该模型广泛使用于计算机视觉应用中，由多个前馈层和视网膜拓扑结构层组成，层中的每个网络单元都可以模拟不同类型的视觉神经元。
整个模型包含两套网络：一个是特征提取网络，可以将自然图像转化成（特征的）高级表示；另一个是图像分类网络，负责归纳和总结特征，将图像按可能性分成不同类别。这两个网络包含了卷积层和池化层。
研究团队开发了三组用来刺激神经元的图像集进行测试，最终，在超过 3.7 万个神经元中，有 3601 个神经元（约 9.6%）出现了数字选择性，即出现了对某个数字的偏好，对相应的视觉刺激（图片）产生了反应。
与猴脑相似，更多的神经元偏好小数字，其次是最大的数字，最后才是中间的数字，其中对 0-5 之间数字产生 “反应” 的神经元甚至超过六成。