9.概念和范畴
概念和范畴(category)是我们组织信息的方法,它可以减少我们需要知觉、学习、提取和识别的信息量。很多概念都是由层级结构形式组织的。在此结构中,上位范畴位于最上层,基本水平范畴位于中间,而下位范畴位于底部。例如,“家具”是个上位范畴,“椅子”是个基本水平范畴,“安乐椅”则属于下位范畴。基本水平范畴适用性最广泛,因为它在信息量与区分度之间保持平衡,而上位范畴缺乏信息量,下位范畴缺乏区分度。概念行使多种功能:提供一种有效的方式来表征我们关于世界的知识;让我们进行准确的预测;帮助我们与他人进行交流。
9.1概念组织
对概念组织进行解释的理论主要有三种——定义属性理论、原型理论和样例理论。定义属性理论认为,一个概念可以由一系列定义属性来描述,所有事物都能被清楚地区分开来。但是这种观点不能解释为何很多概念边界模糊,为何一些概念成员比另一些更“好”或更具代表性,以及为何一些概念并非是稳定和不变的。比如,根据该理论,一个范畴中所有实例成员都具有同等代表性,但是Rips, Shoben & Smith (1973)发现,被试对典型范畴成员(知更鸟是鸟)的判断速度总是快于非典型范畴成员(企鹅是鸟)的判断速度。根据原型理论,每个概念都有一个能提供一个概括描述的原型,范畴成员共享一些家族相似性,那些拥有最多家族相似性的范畴成员被评为最具典型性的成员。原型理论有时在精确定义“原型”时比较模糊,且这一理论并不能很好解释一些抽象概念或目标导向范畴。原型理论对经典定义属性理论的不足之处做出了很好的解释。然而,样例理论对原型理论提出了挑战。该理论认为,范畴由一组样例组成的,而不是对这些实例的任何抽象描述(如对一个原型的总结性描述)。我们对每个范畴都贮存了很多实例,实例通过某些相似性原则而彼此组合起来。当在记忆中不能找到完全匹配的样例时,与线索最接近的邻近目标常常被提取出来。样例理论可以解释关于预测和概念不稳定性的一些研究结果。该理论另一个优于原型理论的地方是,关于实例的可变性的信息在样例理论中得到保留。然而,样例理论在处理简单概念时不如处理复杂概念时那么好,而且它在解释知识对概念学习的影响时有一定困难。
9.2概念学习
我们可能不具有一个单一的概念学习机制。这与原型与样例理论的假设不一致。这两种理论都严重忽视了知识在概念学习中的作用。样例加工和原型加工涉及不同的心理过程。Laeng, Zarrinpar & Kosslyn(2003)向被试大脑一侧半球呈现动物、物体或名人面孔的图片。在每幅图片呈现之后,实验者立即通过扩音器播放一个范畴名称。被试的任务是尽快判断这一范畴名称是否和图片吻合。范畴名称可能是基本水平概念(如“鸟”),也可能是下位概念(如“鹦鹉”、“知更鸟”)。他们发现:当图片呈现到右半球时,被试对下位范畴判断更快,但当图片呈现到左半球时,被试对基本水平范畴判断更快。因此,针对下位范畴更为具体和细节化的加工过程在右半球中完成更有效率,而针对基本水平的更一般性和抽象的加工过程在左半球中完成更有效率。
样例理论和原型理论都能成功解释一些在概念研究中观察到的效应,但是所有这些理论都有其局限性——没有对知识效应做出解释。实际上,知识对概念学习存在多种影响。知识能影响学习到的范畴特征以及能影响发生在学习后的归类判断。比如,Palmeri & Blalock(2000)给成年被试呈现由儿童画的人物素描图。一半被试学习的分类方法是把这些素描图分为组1和组2,而另一半被试学习将素描图分为有创造力和无创造力两组。随后,被试把呈现的新图片与原始图片根据具体特征(如卷发)或抽象特征(如具体)进行匹配。那些运用中性范畴的被试更强调图片的具体特征,而那些运用创造力范畴的被试学到了更多的抽象特征。这些结果很可能反映了人们头脑中的信念:创造力是由抽象特征而非平凡的具体特征展现出的。有时,因果知识也会牵涉其中,或者知识以图式的形式发生作用。我们似乎拥有比我们设想的要少得多的因果知识:这就是“解释性深度错觉”。然而,我们通常拥有足够的因果知识来识别与一个概念有关的最重要的特征。
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