猫真的能“认识”主人并区分不同的人类么?

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对于猫的认知能力,我们了解多少呢?它们真的“认识”生活在一起的人类吗?很多贪吃小猫主人会觉得自家猫猫给吃的就会跟别人跑了,完全不记得主人,但是在猫的世界事实真的如此吗?今天我们来看看科研人员针对这一行为的小实验吧~


实验内容


调查对象包括 5 家猫咖啡馆工作人员的 43 只猫(24 只公猫 + 19 只母猫 ,平均年龄 4.14 岁 ,主人饲养猫只时间至少 4 个月),与普通家庭作为宠物饲养的 44 只猫(公猫24只+母猫20只,平均年龄5.14岁,主人饲养猫只时间至少11个月)。

使用预期违背方法笔记本电脑以每秒一次的速度叫了猫的名字四次,紧接着,屏幕上显示了一张人脸,持续 7 秒,以引发猫的自发行为,通过观察它们。验证它们是否具有不同类型感官之间的表征。

【“预期违背法”是指当遇到与预期不同的信息时,感到惊讶以致忍不住多看两眼的现象。例如,当一个在恐怖气氛中的男人用异常高亢的声音说“我是小黑”自我介绍时,人们会感到惊讶,情不自禁地盯着他的脸。此外,“感觉间表征”是指在大脑中将通过耳朵识别的人的声音与在头部回忆的人脸相匹配的能力。】

  • 主人-一致:播放主人的声音,然后显示主人的面孔。

  • 主人-不一致:播放陌生人的声音,然后显示主人的面孔。

  • 陌生人-一致:播放陌生人的声音,然后显示陌生人的面孔。

  • 陌生人-不一致:播放主人的声音,然后显示陌生人的面孔。


实验结果


不同类型感官之间表征的实验结果

  • 咖啡馆猫 vs 家猫:在“不一致”条件下,咖啡馆猫对屏幕上显示的人脸感兴趣的总时间更长,而家猫则没有表现出这种差异。

这表明咖啡馆猫能够将声音和面孔信息整合起来,形成跨模式表征,而家猫则没有表现出这种能力。

  • “一致” vs “不一致”:在咖啡馆猫中,与“一致”条件相比,“不一致”条件下对一个人的脸感兴趣的总时间更长。

这表明咖啡馆猫在听到声音后预期看到不同的面孔,并在“不一致”条件下感到惊讶或怀疑。

  • “一致” vs. “不一致”:在家猫中,与“不一致”条件相比,“一致”条件下对一个人的脸感兴趣的总时间更长。

这可能是由于家猫在实验中感到紧张或焦虑,导致它们在所有条件下都花费更多的时间来探索屏幕上显示的人脸。

研究人员记录了猫在面孔阶段(屏幕上显示面孔的 7 秒)内关注屏幕的帧数,并将其定义为“关注屏幕”。然后,他们使用线性混合模型 (LMM) 分析数据,以确定声音和面孔的一致性、家庭环境(咖啡馆/家)以及一致性与环境之间的相互作用是否对猫关注屏幕的时间有显著影响。

正如预期的那样,在猫咖啡馆工作的工作人员发现,他们在很长一段时间内对“不一致”的模式感兴趣。从这一事实来看,咖啡馆猫的大脑中拥有将音频信息(人声)和视觉信息(人脸)联系起来、依赖记忆的“跨感官表征”的可能性已经显现。

咖啡馆猫表现出跨模式表征的能力,而家猫没有。这可能是由于咖啡馆猫与更多人接触,从而获得了更丰富的经验和更好的识别能力。

暗示包括见过许多不同种族的面孔的人更容易区分他们,并且圈养的黑猩猩随着年龄的增长更擅长区分人类的面孔,有报道称 。如果像过去的情况一样,需要一定的经验才能准确地区分人脸,那么与只与有限数量的人互动的宠物猫相比,咖啡馆有更多机会与不特定数量的人互动,这意味着。猫能够更好地区分人脸。

在“匹配”和“不匹配”模式下,宠物猫往往比咖啡馆猫对屏幕更感兴趣。这种现象可能是对新奇事物感兴趣的结果,例如实验人员进入房屋或不熟悉的设备。换句话说,每天与许多人接触的咖啡馆猫更“适应”。


这项研究有什么意义


此项研究揭示了猫的社会认知能力中一个重要的方面,即它们能够将不同感官模态的信息(声音和面孔)整合起来,形成对人类的跨模式表征。这对于理解猫的社会认知能力具有重要意义。

  • 猫能够识别特定的人:研究表明,咖啡馆猫能够根据声音识别特定的人,并预期看到该人的面孔。这表明猫能够将声音和面孔信息整合起来,形成对特定人的跨模式表征。

  • 猫能够进行社会学习:研究表明,咖啡馆猫在与多人接触的环境中,表现出更强的跨模式表征能力。这表明猫能够通过社会学习,将声音和面孔信息整合起来,形成对人类的跨模式表征。

  • 猫的社会认知能力可能比我们想象的更复杂:这项研究表明,猫的社会认知能力可能比我们之前认为的更复杂。它们能够进行跨模式整合,并能够识别和记忆特定的人。


总结


猫认识人的能力比我们想象中更复杂,它们还会进行跨模式整合,识别和记忆特定的人。与家养猫咪不同的是咖啡馆的猫猫因为接触的人类更多还会进行社会学习,跨模式表征能力更强。另外像狗狗可以通过声音识别主人,看到主人的身影时也能迅速做出反应,这也说明狗狗也具有将声音和视觉信息进行整合的跨模式表征能力。

S.Takagi, M.Arahori, H.Chijiiwa, A.Saito, H.Kuroshima, K. Fujita, Animal Cognition volume 22, pages901?906(2019), DOI:10.1007/s10071-019-01265-2
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