计算机视觉中的几何与数值概念发展建模

数学思维是人类认知的基本方面。认知科学家一直在研究支撑我们几何和数值思维能力的机制，后者是两个突出的例子。发展心理学家已记录了这些能力在生命周期内的发展轨迹。先前的研究表明，训练于无关任务（图像分类）的计算机视觉(CV)模型仍会学习到与成年人类似的几何和数值概念的潜在表示。基于这种已证明的认知对齐性，本研究探讨CV模型是否显示发展对齐性：即其在训练中性能提升是否匹配儿童中观察到的发展进程。以ResNet-50模型为例进行详细案例研究，我们发现确实如此。对于几何与拓扑，发现某些概念类（欧几里得几何、几何图形、度量性质、拓扑）实现了发展对齐，但其他概念类（手性图形、几何变换、对称图形）未实现。对于数值，发现随经验积累，CV模型展现出类似人类的“心理数线”表示的出现。这些发现表明计算机视觉模型理解人类数学理解发展的前景。它们指向未来研究探索更多模型架构并构建更大基准测试的方向。