實驗表明，蜜蜂等昆蟲實際上可以“計數”一定數量的物體。漢尼斯·拉普說：“例如，蜜蜂能夠比較物體的集合並評估它們的大小是否相同，或者一個集合是否大於另一個集合。”他解釋了所謂的數字認知的基本問題。例如，蜜蜂認識到六顆鑽石超過四個圓圈。
到目前為止，還不清楚如何構建這種認知能力的神經網絡。納沃羅特教授解釋說，較早的理論模型已經假設一個牢固的循環電路，其中包含四個涉及的神經元，用於四個算術運算“等於”，“零”，“大於”和“小於”。“但是，我們的計算機模型顯示，只有四個神經元就足夠了，但不是四個。單個神經元的動作電位取決於數學問題-可以在神經元上對其進行訓練。結果，研究人員確定了一個相對簡單的模型，通過該模型，神經網絡可以學習解決數字認知任務。
根據Nawrot的說法，該模型還有助於人工智能的神經網絡學習：“已經投入了大量資金來訓練人工神經網絡，以可視方式識別對象的數量。Nawrot補充說，深度學習方法尤其可以通過顯式或隱式識別靜態場景中的幾個相關對象來進行計數。但是，這些模型類非常昂貴，因為通常必須對數以百萬計的大量模式進行訓練，並且通常需要雲計算集群。我們以蜜蜂為靈感的方法，具有簡單的模型和學習算法，從而使這項工作減少了很多倍。”
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