发现概率模式的能力是否仅仅局限在语言上呢？史蒂芬?平克或诺姆?乔姆斯基等人可能会辩驳说，在大脑中确实有专门的区域负责处理语言信息。然而，用音乐中的音符(听到Mi总是跟着Re出现，而Re总是跟在Do后面，这也是音乐欣赏的起步)[1或是用视觉场景(看到门时通常也会在旁边看到窗)来进行类似的实验，8个月大的婴儿也同样能够发现其中的概率模式。

　　在最近一项特别引人注目的研究中，加拿大不列颠哥伦比亚大学的

　　许菲

　　证明了9个月大的婴儿能够理解一些重要的统计学概念。在实验中，她先让婴儿看到装满红色和白色乒乓球的透明箱子。有时，婴儿会看到箱子里红球多、白球少；有时则是白球多、红球少。之后，她将箱子四面遮挡起来，使其不再透明。

　　接着，实验者从中连续取出5个球：4个白球、1个红球，或者相反。那么，仔细想来，从白球较多的箱子里碰巧连续4次都取出红球，这种情况虽然出人意料，但也不无可能。当然这种情况十分罕见，更多情况下，从白球较多的箱子里更可能连续取出的都是白球。很小的婴儿似乎也是这样对其中的概率进行归因的。

　　所以，如果很反常的，实验者从白球较多的箱子里接连取出多个红球，婴儿注视的时间就会更长一些；如果从白球多的箱子里接连取出多个白球，或是从红球多的箱子里接连取出多个红球，婴儿注视的时间都会相对较短。就像贝叶斯一样，9个月大的婴儿也能够考虑不同可能性发生的概率。

　　所以，就连9个月大的孩子也可以发现概率的模式，而这正是统计数据的基础。那么，婴儿是否也能像科学家一样，利用这种模式来总结事件之间的因果关系呢？至少在两岁半时14，可能还更早，儿童就已经能够利用概率来进行真正的因果推理了。

　　为了验证这一点，我们又进行了探测机关的实验。这次，向孩子呈现的是积木与设备之间模式比较复杂的可能性联系。孩子们则会像探究有关吸烟水平与患癌率的庞大数据表格的科学家们一样来进行探究。当然，我们所提的词题是关于机关探測设备的类似问题。我们会问孩子，哪些积木能够发动设备、如何停止。

　　我们向孩子展示了两种模式的积木。在两种情况下，白色积木3次都能发动设备，而黑色积木在3次里只有2次能发动设备。如果孩子只是探究不同积木发动设备的频率，那他们在两种情况下的行为应该一致。

　　但是，概率的模式是不一样的：在第一种情境中，黑色积木只有在和白色积木起的前提下才能发动设备。这就需要排除白色积木这个因素，就像我们在考察吸烟与患癌率的关系时要排除年龄、收入等因素一样单因素场景。

　　?实验中，3岁、4岁，甚至2岁的孩子都能答对。他们都认为，在第一种场景下，白色积木是机关，黑色积木不是；但是在第二种场景下，两类积木都是机关。为了弄明白这一设备的工作原理，他们使用了科学家会用的

　　那种

　　统计推理。

　　此外，孩子还能够运用刚获得的新信息来让周围世界发生变化，虽然是极其微小的变化。甚至还可以证实，这些年幼的孩子会无意识地计算概率。

　　我们向儿童呈现了块积木，放到设备上6次，有2次能发动设备，之后，再出示另一块积木，4次里能有2次生效。结果发现，还不会做加法的4岁孩子也知道，第二块积木放到设备上会比第一块积木更有效。在另一个实验中，我们可以证明，儿童甚至会使用比贝叶斯归因更复杂的策略来计算原因和结果的概率。