认知心理学的概念和分类样例：一目了然！

前两种观点都认为，概念是心理表征的抽象或总结，换句话说，具体的样例并不是特别加以存储或表征的，而是均衡地融进某种合成性的表征之中。概念的样例观（exemplar view of concepts）则恰恰相反：它断言概念包括至少一些实在的具体实例的表征。样例观认为，人们是通过将新的实例与以前存储下的被称为样例的实例进行比较，从而对新实例进行归类的。也就是说，人们会存储实例的表征（Fido是长耳朵金色猎犬；Rover是因为和浣熊冲突不幸失去尾巴的黑白两色小牧羊犬；约克郡犬则常常为脚趾甲上色，头上还系着一个蝴蝶结）。

就像原型观一样，样例观解释了人们不能够表述出必要的和界定性的特征的原因：没有可以用来表述之物。它还解释了人们在对不清晰、非典型的实例进行归类时为什么会遇到困难，因为这样的实例与其他类型的样例相类似（例如，番茄既与水果的典型，如与橘子或苹果相似，又与蔬菜的典型，如与甜菜或南瓜相似），或者其特征不够鲜明，从而不与任何已知的样例相类似（Medin & Smith，1984）。典型的实例比那些不典型的实例更有可能被存储下来（Mervis，1980），典型的实例也更容易被判定与已存储的样例相似。这就解释了为什么典型实例的信息能更快地得到处理：人们在尽力搜寻典型实例的过程中，找到十分相似的已经存储的样例相对而言是很快的；而与此相对的是，非典型实例的信息由于与已经存储的样例不相似，因此需要花费更长的时间去加工处理。

对于样例观而言，最大的问题与原型观一样，是太缺乏界定。比如说，它没有特别指明哪些实例会最终作为样例而存储，哪些则不会。它也未说明在进行归类时，不同的样例是如何“被召唤到头脑中的”。但是，许多心理学家还是相信，人们通常会在他们的概念表征中存储一些特别类别成员的信息。

Arthur Reber（1967，1976）主持了一系列关于这个课题的研究。在他的实验里，被试需要学习给定的一串字母，类似于图7-7a所示。有部分实验组的被试并不清楚这些字母并非随机排列，而是按照一种具有共同语法规则的结构来生成的。

图7-7b表示的就是一种这样的语法。要依据这种语法得到一个“合法”的字母串，你就要从写着“入口”的路径开始，沿途根据箭头所指的方向，一直走到标记“出口”的地方。每当你选择一条路，就把代表那条路的字母加到你的字母串中。所以，“合法”字符串的第一个字母总是T或V。注意该语法中包括的两个回路，分别标记为P和X。这些回路可以重复任意次数（每次都在字母串后加上一个P或X），这样一来字母串就可以无限延长了。

图7-7　Reber（1967）使用的可能刺激图7-7a及其潜在的“语法”图7-7b

Reber（1967，1976）发现，学习有一定规律的字母串的被试，与学习随机字母串的控制组相比，犯的错误较少。出人意料的是，那些事前被告知字母串包含了某种复杂规则的被试，比起那些只被简单要求记忆特定字母串、而不知道字母串有特定结构的被试，记忆成绩反而较差。Reber就此推断，当复杂的潜在结构（例如他的人工语法）存在时，人们更多的是记忆样例，而不能很好地找出这种结构到底是什么，这主要是因为试图猜出结构的被试常常会引申或创造出错误的规则和结构。

Brooks（1978，1987）相信，Reber（1967）发现的加工过程在一般认知中的大部分时间都存在。Brooks称这些加工过程为非分析性概念形成（nonanalytic concept formation），与之相对的是分析性（逻辑性、科学性、聚焦的）概念形成，譬如概念形成的早期研究中被试所表现的那样。非分析性概念形成，有时也称为内隐学习（implicit learning），要求人们将注意力放在个体样例上，把有关样例的信息和样例的表征存储在记忆里；后面的分类则是通过把新的实例与这些表征加以比较，得出新旧之间的类比关系而进行的。(www.xing528.com)

在一项研究中，Brooks（1978）要求被试执行一项对偶联结学习任务，学习把象形文字符号串与英文单词联结起来。图7-8a列出了一些实验的例子。符号串中每一个符号都有一个特定的含义，如图7-8b所示，但被试并不清楚这一事实。然后，研究者出其不意地给被试看如图7-8c所示的新的符号串，并要求被试回答以下四个问题：它会飞吗？它大吗？它是生物吗？它会攻击吗？绝大多数被试都报告称，他们对这些问题的回答靠的是回想前面看到的相似实例。但是，他们一般不能指出到底符号串中哪些特定的符号是他们回答的基础。

图7-8　Brooks（1978）实验中的刺激

Brooks的研究结果给认知心理学家提出了一个难题。很显然，被试在形成概念时，有时会外显地尝试特定的假设。有时会形成原型（比如第3章提到的Posner和Keele 1968年的实验），而有时又会记忆样例（Reber，1967，1976；Brooks，1978）。问题在于，人们在什么情况下会选择这些不同的方法，又为什么会选择这些不同的方法呢？

Brooks（1978）认为，这个问题的答案一定与概念形成任务本身有关。一些简单的实验室任务似乎会引导被试选用分析性的、假设检验的框架。而其他较为复杂的刺激则导致人们摒弃这种方法，转而选用另外的途径。Brooks进而描述了五种促使人们存储个体样例信息的因素。

第一个因素涉及学习区分各个实例信息的任务要求。Brooks（1978）提醒我们，在自然的情形下，同一个类别的不同项目有时必须加以区别对待。比如，虽然我们都知道可爱的家庭宠物狗“巡游者”和街道尽头那家当铺的看门狗“杀手”都是狗，但是不论孩子还是大人都知道要是把宠物狗和看门狗的角色互换，后果一定会让人大跌眼镜。

第二个因素涉及最初的学习情景。现实生活中的很多时候，示例并不是以很快的速度接二连三地出现（像很多实验室实验一样），相反，同一个例子（比如家庭宠物狗“巡游者”）会重复地出现（尤其是吃饭的时间！）。这样一来，就给人提供了深入了解特定示例的机会。

第三，一些刺激本身就比其他的刺激更适合假设检验。在简单的实验室环境下，刺激可能仅在少数几个维度上存在明显的变化。而现实生活中，事物变化的方式非常复杂。在知觉学习方面，对于初学者而言，变化的相关维度并不那么明显，这一思想在第3章知觉学习中我们已经讨论过了。第四个因素是指在现实生活中学习概念时，那些示例可能会同时属于好几个类别。比如，“巡游者”可以属于“狗”“家庭宠物”“忠实的伙伴”“雨天时污泥的来源”甚至“大额食品账单的制造者”以上任何一个类别中的一员。Brooks指出的最后一个因素是，在自然情景中学习示例时我们并不知道以后什么情况下会需要用到这些信息。