自动化加工与注意控制加工：实现更高效的生产与工作

“自动地”执行一项任务到底意味着什么？当我们在做某件事时并没有意识到它的存在，便会说“习以为常”了，但是，从认知的角度出发，这到底发生了什么呢？Posner和Snyder（1975）提出了三条可以将认知加工称为自动化加工（automatic processing）的标准：①它的发生必须是无意的；②其发生必须不包括意识觉察；③它一定不能干扰其他的心理活动。

让我们再以驾车为例。一位老练的驾驶员在正常、无压力的条件下，行驶在一条熟悉的道路上，他完全可能自动地进行操作。比如我自己在开车回家的时候，经常在转弯转到一半时发现自己实际上并没有意识到：手似乎按了转弯信号，胳臂转动着方向盘，而自己根本不是有意识地打算这样做。事实上，有时候我已经打算走另外一条路，但还是会不知不觉地沿着那条通常行进的路回到家。比如，本来我想去干洗店，但是思想开了点小差，令我奇怪和尴尬的是，一会儿就发现自己已经行驶在那条熟悉的车道上，仅仅因为我忘了改变我的自动路线！

Schneider和Shiffrin（1977）在控制良好的实验室条件下考察了信息的自动化加工。他们使用被认知心理学家称为视觉搜索（visual search task）的任务范式，在这个过程中，被试能够看到不同的字母或者数字的数组，然后要求他们去搜寻一个或多个目标，如图4-9所示的是一些目标刺激。我们可以看到，任务被分成很多不同的情境，例如根据目标刺激的个数，目标刺激是否呈现，抑或是目标刺激与干扰刺激是否属于同一个类别（如字母），等等。

以前的研究已经表明，当人们在某种类型项目（如字母）的排列中寻找一个不同类型的目标（如数字）时，任务相对容易。例如，图4-9a、图4-9c或图4-9d中所示的搜索就比图4-9b中所示的搜索要容易。数字在字母背景的映衬（或者字母在数字背景的映衬）下会自动地“凸现出来”。事实上，在排列中非目标字符统称为分散注意项，如果分散注意项与目标项属于不同类型字符的话，其数目的多少对识别目标的影响并不大。因此，在刺激1，6，3，J，2中找到J与在刺激1，J，3中找到J都一样的简单。而要想在以其他字母作背景的条件下找到一个特定的字母时，任务就要困难得多。因此，在刺激R、J、T中找出J比在刺激G、K、J、L、T中找出J要简单。换言之，当目标和分散注意项同属一个类型时，分散注意项的数目就会造成表现方面的不同了。

图4-9　视觉搜索刺激示例

Schneider和Shiffrin（1977）的实验有两个条件。在变化映射（varied-mapping）的条件下，目标字母或数字组称为记忆组（memory set），由一个或更多的数字或字母构成；每一个框架中的刺激同样是字母或数字。在一次实验尝试中的目标可以成为后面尝试中的分散注意项。因此，被试可能在一次实验尝试时寻找J，下一次就是去寻找M，在第二次尝试中J就变成了分散注意项。在这种条件下，任务难度往往较大并且需要注意力集中并付出更多的努力。

在一致映射（consistent-mapping）条件下，目标记忆组由数字组成，而框架由字母组成，或调换一下。一次实验尝试中的目标刺激永远也不可能成为其他尝试中的分散注意项。这一条件下的任务只需较少的容量就能执行。图4-10给出了Schneider和Shiffrin（1977）所用的一些刺激。

图4-10　Schneider和Shiffrin（1977）研究中呈现给被试的刺激示意

除此之外，Schneider和Shiffrin（1977）通过改变其他三个因素来操作对任务的注意要求。首先是框架大小，在每一次呈现时，项目中包含字母和数字的数目。这个数字总是介于1和4之间。没有字母或数字出现的空缺处，由一个随机的点阵替代。其次可以操作的是框架时间，即每一种排列呈现的持续时间。变化范围是20~800毫秒。最后一个可被操作的变量是记忆组，即在一个实验中要求被试去寻找的目标数目（如，只找一个“J”或者找“J，M，T和R”）。(www.xing528.com)

图4-11呈现了Schneider和Shiffrin（1977）实验的结果。这个图在理解上稍有困难，但你可以试着将它们与下面几个段落的内容联系起来看。在一致映射的条件下，一般认为只需要自动化加工（因为目标和分散注意项不是同一类型的刺激），被试只会因框架时间的变化而在执行上有所不同，而不会因为目标项的数目（记忆组）或者呈现的分散注意项数目（框架大小）产生相应的变化。这意味着无论是搜寻一个还是四个目标，无论是在一个、二个或四个项目组成的框架中寻找，被试的准确率都是相同的。正确率只取决于框架呈现的持续时间。

图4-11　Schneider和Shiffrin（1977）的实验结果

请注意在一致映射条件下的实验被试表现，只有框架时间的变化能够影响反应时。而在变化映射条件下，被试的表现还要受到结构大小和记忆组的影响。

在变化映射条件下，一般认为需要比自动化加工更多的其他加工（因为目标和分散注意项可能同时是字母或数字，而且一次实验尝试中的目标可能在另外的实验尝试中就变成分散注意项），被试侦察目标的表现同时取决于这三个变量：记忆组大小（要寻找目标的数目）、框架大小（分散注意项的数目）和框架时间。你可以通过图4-11的第二个图中看到，所有的线都是分开的，也就是说，被试在不同的记忆组大小或者是不同的框架大小的尝试中所表现出的反应是不同的。

Schneider和Shiffrin（1977）通过区分两种不同的加工对这些结果进行了解释。他们断言，自动化加工是用来完成简单和熟悉任务或项目的。它以并行的方式进行加工（也就是说它能与其他加工一起运作），而且不会给容量限制造成紧张。这类加工在一致映射条件下进行：因为目标从背景中“凸显”，只需要很少的努力或集中就能分辨。寻找一个目标和寻找四个目标同样简单，这就说明了这类加工的并行性质：几种搜索能在同一时刻进行。

Schneider和Shiffrin（1977）称第二类加工为控制加工（controlled processing）。控制加工运用于有难度的任务和一些包含不熟悉加工的过程。它的运行经常是序列性的（在一个时间段只能加工一组信息），需要注意参与，容量有限制，而且受意识控制。控制加工在变化映射条件下发生（目标和分散注意项在不同的实验尝试中可以互换）。更一般地说，控制加工运用于非常规和不熟悉的任务中。

那我们能学习用自动化加工来代替控制加工吗？许多研究表明，对于一项任务而言，只要经过大量的练习就可以达到自动化加工。Bryan和Harter（1899）很早就在关于接收发送电报信息的能力发展研究中率先得出这样的结论。首先他们发现，经过练习，被试发送和接收电报信息的技能都有所提高。其次，他们的被试报告，当逐渐适应此项工作后，就可以转移他们的集中注意。刚开始时，他们只能勉强接收和发送单个字母。几个月后，他们就能将注意集中在词语上而不再是单独的字母上。再后来，他们的注意又发生了转移，从词语转到了短语和一组词语。显然是练习使得个体的反应（如对一个字母的侦测）自动化，或就像Bryan和Harter所说的“成为习惯”，从而解放了更多的注意，用于更高水平的反应（词语代替了字母，短语代替了词语）。

如果你玩过视频游戏，可能会注意到一个类似的学习效应。第一次玩一个新游戏时，学着怎样操作控制键使游戏中的人物穿过屏幕就需要花一些时间。（我第一次玩“超级玛丽”游戏时只持续了约15秒。）刚开始，你必须全神贯注地找到何时、何地以及如何去移动你屏幕上的游戏人物，很少再有多余的容量去注意正在迫近的危险。

通过练习，你的操作会不断熟练，花费的努力也相应减少。据我所知，超级玛丽的“高手”（他们的年纪和受教育水平都远不及我，这点让我觉得自己很可悲）能玩30分钟的游戏“不死”，同时还有足够的认知资源与我进行长时间的讨论！我玩游戏时，信息加工仍属于控制加工一类。而对于我年轻的朋友们来说，由于经过了大量的练习，他们在游戏中的信息加工多属自动化加工性质。