◎王海洋

美国斯坦福大学的心理学家使用机器学习算法分析了大量2岁至10岁儿童绘画样本的变化。分析结果显示，儿童绘制和识别物体的能力是平行发展的。

研究人员在儿童博物馆内安装了一个小亭子，这个小亭子里播放的视频提示孩子们画某些动物或物体。在收到提示后，孩子们在亭子里有30秒的时间用指尖在数字平板电脑上画画。使用这个亭子的儿童还被要求识别其他孩子在猜谜游戏中画出的物体，并追踪屏幕上显示的物体，以评估他们的运动技能。

从这个亭子收集了约3.7万幅独立的绘画后，研究人员使用机器学习算法分析了每幅图的可识别性。然后，研究人员在约2000幅画中收集每幅图像中不同物体部分的数据，由成年参与者注释，他们被要求描述孩子每笔画的是物体的哪个部分，如头或尾巴。

发表在《自然-通讯》上的研究结果显示，随着孩子们的长大，他们识别和绘制动物和物体的能力会得到提高。尽管这些绘画的可识别性随着年龄的增长而增加，但这种增加并不能完全用运动控制能力的改善来解释。即使是随着时间的推移，孩子们学会识别并包含在绘画中的标志性特征（如蜘蛛身上的八条腿），也不能完全解释这种增长。

这就表明，随着时间的推移，孩子们的进步不仅反映了他们直接观察到的物体，而且反映了他们对物体看法的变化。即使是无法辨认的绘画，也能传达出有关孩子意图的线索。例如，虽然一幅描绘老虎的绘画可能无法被识别为老虎，但仍然显示出是动物。孩子画得不是很好，并不意味着他们没有表达出对这个类别的理解。