一只佩戴了耳机的孟加拉麻雀
埃默里大学生物学家塞缪尔-苏伯说道：“我们已经建造了第一个数学模型，使用鸟类先前具备的感觉运动经验来预测它的学习能力。我们希望它能帮助我们理解其它物种以及人类的数学学习。”
苏伯与加利福尼亚大学的生理学家迈克尔-布雷纳德一起进行了这项研究。他们的研究结果表明成年鸟类能够更加快速和坚定的改正鸣叫中的小错误，这些发现被发表在《国家科学院院刊》上。苏伯的实验室以孟加拉麻雀为模型研究大脑如何学习修正声音错误的机制。
幼鸟就像人类一样通过听成年鸟的鸣叫声学习发声。孵化出来几天后，孟加拉麻雀就开始模拟成年鸟的叫声。苏伯说道：“最初，它们的叫声存在非常大的变化而且不稳定，基本上就是一种儿语。”这些年轻的麻雀不断的练习，倾听它们自己的声音并且修正出现的任何错误，直到最后它们能够像它们的长辈一样鸣叫。
幼鸟和人类婴儿在它们学习说话的时候都会出现许多大的错误。随着鸟类和人类的长大，错误的变化性就会缩小。有一种理论辩称成年鸟类的大脑趋向于忽视大的错误并且更加注意较小的错误。苏伯解释道：“为了改正错误，大脑必须依靠感觉。问题在于感觉是不可靠的。比如说，如果环境中存在噪音，大脑或许会认为这是误听并且会忽视感觉经验。”
变化性和学习之间的联系或许可以解释为什么幼儿常常学习的更快以及为什么成年人对变化更具抵抗力。苏伯说道：“无论你是一名歌剧演员或者是一只鸟，在你的声音中总是存在可变性。当大脑接收到一个音高错误，它似乎使用一种非常简单而又优雅的策略来评估这种错误概率，判定是外来噪音还是信号读取的错误，又或者是发声中的一种真实错误。”
研究人员想要量化声音错误大小和大脑形成感觉运动修正的概率之间的关系。研究人员使用轻型的微型耳机在成年孟加拉麻雀身上进行了试验。当一只麻雀对着一个麦克风鸣叫的时候，研究人员使用声音处理设备实时改变音高和它所听到自己的声音，让它认为它正发出错误的声音。
苏伯说道：“当我们进行微小的音高变化时，事实上这些麻雀马上发现了并且快速修改了它们的错误。当我们提高音高变化时，当达到某一音高时它们就无法发现。”研究人员使用数据来为声音错误的大小和鸟类是否发现建造一个统计模型，他们现在正在进行额外的试验来测试和改善这个模型。苏伯说道：“我们希望为鸣禽如何学习鸣叫建造的数学框架，能够帮助开发声音修复的人类行为疗法，并且增加我们对于大脑如何学习的理解。” (过客)
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