内隐记忆和内隐学习的整合研究趋向，本文主要内容关键词为：记忆论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
分类号 B842
1 引言
在20世纪中后期的认知心理学发展史上，最激动人心的发现之一，就是人们终于开始接近心灵的底层，运用实验研究的手段探索无意识的奥秘。这种探索的努力分别造就了两个研究领域——内隐记忆（implicit memory）和内隐学习（implicit learning）的持续热度。其中，内隐记忆由Schacter和Graf于1985年首次提出[1]，他们总结了60年代以来研究者利用记忆的间接测验所作出的发现[2]，提出存在一种无意识的记忆机能即内隐记忆，它可以由词干补笔、模糊字辨认、偏好判断等间接测验任务进行测量，并表现出与传统记忆测验所探测的有意识的外显记忆截然不同的特征。另一方面，内隐学习一词则来自于Reber（1967）的工作[3]，Reber提到人工语法学习（Artificial Grammar Learning,AGL）任务中，被试发生了一种不知不觉的学习，这种无意识地学习复杂规则的现象就被Reber称为内隐学习。同样，众多后继的研究也揭示了内隐学习与外显学习（即一般意义上有意识的、目的明确的学习）相比，存在诸多独特之处[4]。
内隐记忆和内隐学习代表了人类学习与记忆的无意识机制，这两个领域的研究打开了理解人类无意识奥秘的大门，吸引了大量研究者不断投身其中，其中的活跃代表包括了Reber、Anderson、Brooks、Graf、Schacter、Roediger、Jacoby、Cohen、朱滢、杨治良等[4,6]。然而尽管学习和记忆在认知心理学的理论体系中密不可分，但几十年来内隐记忆和内隐学习这两个领域的研究者却甚少交流，对无意识记忆的研究和对无意识学习的研究，一直以来泾渭分明。恰如Kinder等（2003）所言：在学习与记忆研究领域中的怪现状之一，便是尽管两者的名字十分接近，但内隐学习和内隐记忆的研究在很大程度上并没有相互关联[7]。
近年来，部分研究者开始从理论框架或实验范式的角度对内隐记忆和内隐学习研究的割裂现状提出意见，认为学习和记忆的无意识研究可以也应该走向相互整合的道路[7～11]。本文将从内隐记忆和内隐学习的历史沿革和操作定义出发，从理论上辨析两个领域能否走向整合，并介绍有希望为内隐记忆和内隐学习的整合趋向研究提供理论支持或实践指导的新思路和新实验。
2 内隐记忆和内隐学习的内在联系
在实验心理学的研究中，任何术语的具体内涵实际上取决于其操作定义。尽管内隐记忆和内隐学习的早期研究者已经分别为这两个概念作出了描述性的定义，但随着这两个领域中实验研究的进展，它们的操作定义各自都经历了一系列的演变。而笔者以为，分析两个领域中操作定义的演变历程，就能够透过表面互相割裂的表象，察觉内在研究指向相互融合的潜在趋势。
2.1 内隐记忆和内隐学习的操作定义
2.1.1 内隐记忆
内隐记忆的操作定义来自于其经典研究逻辑，即测验任务分离的实验范式。在相当长的一段时间中，内隐记忆的研究者通常都会分别定义两种记忆测验任务，其中之一要求被试通过有意识地回溯先前经验而做出回答，例如回忆测验或选择再认测验；另一个任务则表面上并不要求被试进行任何积极回忆，却也能反映出人们对过去经验的记忆效应，这类被称为记忆间接测验的任务包括了词干补笔、残词补全、模糊字／图辨认、一般问题回答、偏好判断等。在测验分离实验逻辑下，研究者认为直接测验主要反映了外显记忆的工作特征，而内隐记忆则可以被间接测验所测量。因此，如果要对内隐记忆下一个操作定义的话，内隐记忆就是被试在记忆的间接测验中的表现。
此后内隐记忆在实际研究中应用的操作定义又有一些新的发展，主要体现在研究者开发出一些新的实验思路，以尽可能排除外显记忆对内隐记忆测量指标的影响。按照最为严格的逻辑推论，假设间接测验会受到有意识记忆过程的污染，那么如何才能证明内隐记忆的存在呢？一些研究者认为，如果创设出某种条件，使得该条件下间接测验的成绩高于直接测验成绩，那就能有力证明无意识记忆过程是确实存在的，尽管它并不一定对间接测验具有100％的贡献。用公式说明如下：
其中，d'[,DT]代表直接测验表现出的记忆成绩，而d'[,IT]代表间接测验成绩。一旦在实验中得到了这样的结果模式，那么间接测验优于直接测验的那部分额外提高的记忆效果，就必须用一个无意识记忆系统的工作来加以解释，也就确立了内隐记忆在其中发挥的作用。采用这种内隐记忆操作定义的实验有很多，例如人们发现在分心条件下间接测验成绩好于直接测验，在脑损伤病患身上的研究也复制了类似的结果，此外在药物和酒精影响条件下人们也用此类发现证明内隐记忆的存在。
Jacoby（1991）提出的加工分离程序（Process Dissociation Procedure,PDP）将内隐记忆的操作定义又推进了一步[12]。Jacoby认为，记忆是一个过程，它的提取同时受到意识和无意识的影响[12]。这里，包含测验和排除测验替代了任务分离程序中的直接、间接测验，PDP 根据一套二分理论模型计算出测验任务中意识成分和无意识成分的相对贡献。在PDP框架下，内隐记忆的存在是由于大零的无意识成分指标来说明的。
2.1.2 内隐学习
相比于内隐记忆，内隐学习自上世纪60年代以来的发展历程中，经历了操作定义上更大程度的演变过程。而这种演变过程，实际上正提供了内隐学习和内隐记忆研究趋向整合的实验逻辑基础。
内隐学习研究的开创者Reber（1967）创立了人工语法学习范式[3]。在学习阶段，被试以两种方式学习一组字符串：探索规则（外显组），或简单记忆（内隐组）。而在测验阶段，所有被试将对大量字符串进行是否合乎人工语法的迫选判断。在Reber实验中，内隐学习的存在通过以下标准得到证明：（1）内隐组被试在语法判断测验上必须具有鉴别力，这样才能说明被试确实掌握了规则；（2）内隐组被试的测验成绩还应该超过外显组被试，即：
不难发现，内隐学习的操作定义所规定的这些条件，在公式形式上与内隐记忆的逻辑证明条件如出一辙。
内隐学习研究中更大的操作定义演变发生在新研究范式的提出之后。在Nissen和Bullemer（1987）首创的序列反应时（Serial Reaction Time,SRT）范式中，实验者要求被试对刺激的空间位置按键反映[5]。刺激位置的变换受到某种规则的控制，大量练习后，被试对符合规则刺激的反应时明显少于其对随机位置刺激的反应时，这说明被试能够掌握序列规则结构。同样，为了说明这种知识的无意识属性，研究者还会选择一个能反映被试对序列规则外显理解的测验做比对。最常用的外显测验包括了序列生成任务（Sequence Generation），即告诉被试刺激位置序列的一部分，要求被试回答接下去的刺激序列应该是什么。
值得注意的是，同样是研究内隐学习，SRT范式与AGL范式之间已经产生了巨大的不同：AGL的实验操作位于规则获得阶段，它制造了两种“学习规则”的条件，并将其中的间接条件对应于内隐学习；而SRT的实验操作重点已经转移到了知识测验阶段，它通过两种测验的区别来定义内隐学习：在不要求被试刻意地外显表达规则知识的间接测验条件下，被试的规则知识反而能够更好地体现出来——这与内隐记忆的测验任务分离逻辑何其相似！
无独有偶，在内隐学习的第三大研究范式——复杂系统控制中，内隐学习同样被操作性地定义为两种测验间的分离现象：被试在一个问题解决任务中的表现会越来越好（间接条件），同时他们有无法外显地叙述自己事实上所掌握到的系统规则（直接条件）[5,14]。
综上，内隐学习的范式演变，使内隐学习的操作定义从“训练分离”走向了“测验分离”。研究者开始关注不同的测验任务是如何适宜或不适宜既有知识的表现，而不仅仅纠缠于规则知识的获得到底是有意识的还是无意识的问题上。而这一现象的成因，可能在于——证明无意识地与规则有关的知识经验表现，更加贴近实验者可以观察和把握的被试行为这一末端，因此是更为审慎和稳健的研究取向。
尽管内隐记忆和内隐学习的研究仍然处于相对割裂的状态，但两个领域内实验研究的内在逻辑却惊人地相似，并呈现出趋同的态势。在这种情况下，一些研究者开始尝试寻找整合这两个领域的经验证据或理论框架。
2.2 经验相似性
曾有研究者总结了大量内隐记忆和内隐学习的实证研究[7]，认为两者之间存在四大经验相似特征。
首先，两者都和刺激表面特征紧密关联：内隐记忆方面，Jacoby 和Dallas （1981）发现，如果刺激在学习阶段呈现在视觉通道，而在测验阶段呈现在听通道，启动效应就会受到妨碍，但外显任务却没有受到影响[15]。此外Bassill、Smith和MacLeod（1989），Graf、Shimamura和Squire（1985），Roediger和Blaxton（1987）也发现随着学习—测验阶段的形式改变，词干补全任务中的启动效应受到很大的削弱，而回忆和再认的成绩则不受影响[16—18]。内隐学习研究中，Berry和Broadbent（1988）发现假如两个系统控制任务具有很高的知觉相似性，那么两者间就会产生正迁移，反之则迁移不会发生。Willingham（1989）等人发现在序列反应时任务中，当被试已经习得一种重复的空间序列时，假如刺激呈现的知觉特征发生改变（如颜色），迁移也不会发生[14]。
其次，两者都具有耐久性：内隐记忆的保持时间比外显记忆更长。Jacoby和Dallas（1981）发现启动效应能持续数日甚至数月之久，而再认记忆则随着时间的推移迅速消退[14]。内隐学习也同样具有耐久性。在Allen和Reber（1980）的一项持续两年之久的研究中，要求被试在配对联想和观察学习两种不同的条件下，学习两种不同的人工语法[12]。两年后，研究者并不告诉被试测验的字符和两年前相同，只是简单提醒他们两年前的实验，然后要求他们对新刺激进行归类。结果研究者发现，即使学习发生在两年之前，被试的成绩仍显著高于随机水平。这说明外显知识很容易随时间而流逝，而内隐学习获得的知识在长时间隔后仍能被探测到。
第三，两者都不受加工类型和水平等变量的影响：内隐记忆成绩不受学习阶段精细加工或非精细加工等因素的影响，而外显记忆则会随着加工水平的提高而显著改善[15,6]。内隐学习实验也发现了类似的结果，当鼓励被试运用精细假设检验的策略时，人工语法的学习并未得到促进，计算机控制任务的表现也没有得到提升，而这种策略的采用则被证明有助于改善外显学习的成绩。
最后，两者都出现内隐和外显的分离：正如2.1中的叙述，内隐记忆和内隐学习（SRT及以后的范式）共同基于直接测验和间接测验的分离逻辑。测验分离的典型实验结果，就是间接测验和直接测验的成绩相关很低，这说明两者分别反映了不同的学习记忆机制（内隐／外显记忆，内隐／外显学习）。在Hayman和Tulving（1989）的启动效应实验中，残词补全和和再认测验成绩不存在相关，也即两者随机独立；实验操作变量对内隐测验和外显测验成绩的影响不同，也即两者功能独立[18]。而内隐学习研究中，Berry和Broadbent（1995）发现练习能提高任务绩效，而外显规则陈述不受影响；详细指导语促进了陈述知识测验成绩，而控制任务的实际表现却没有得到提高[19]。在内隐和外显学习的随机独立方面，Berry和Broadbent（1984）发现任务成绩和陈述性知识之间有很小的负相关[19]，Willingham等（1989 ）在文章中亦做出陈述性知识和程序性知识相互独立的推断[14]。
2.3 搭建共同的理论框架
内隐记忆和内隐学习不但具有经验特征上的相似性，两者在用以解释的理论方面也存在很大的重叠，它们共同的理论解释包括多重记忆系统理论、迁移恰当加工理论、样例理论、分布式记忆理论等。
Squire（1986，1987）和Tulving（1985）等人根据对遗忘症的研究，着眼于记忆的神经机制，提出了多重记忆系统理论[21]，对内隐记忆和外显记忆的关系进行了解释。多重记忆系统是指把记忆看作是由多个不同的操作系统所组成的复合系统，这里即指内隐记忆系统和外显记忆系统。而每一个操作系统都由若干特定的加工过程组成，在每一操作系统之内，加工过程间的关系比在不同操作系统中的加工过程间的关系更加密切，并且在理论上允许每一个记忆系统有其特定的神经机制与行为指标。多重记忆系统原本用以解释内隐记忆和外显记忆的关系，但是内隐学习研究者，例如Berry和Broadbent（1988）也赞同这一理论，认为外显任务具有陈述性特征，而内隐任务则具有程序性特征。
Roediger等（1990）提出的迁移恰当加工理论反对多重记忆系统的观点，它认为记忆系统只有一个，间接测验和直接测验之间的分离反映的是不同的心理加工过程[22]。研究者区分出两种不同的加工过程：知觉加工和概念加工。前者主要依赖对刺激表面特征和知觉特征的分析，而后者则主要通过对刺激的意义和语义信息的加工来完成。这个原本出现在内隐记忆领域、反对多重记忆系统说的理论，也在内隐学习的研究中发挥了解释作用。Stadler（1989）认为，内隐学习任务被证明依赖于刺激的知觉特征，这就说明数据驱动加工在内隐学习中的重要性。而被试难以表述任务中的规则，则显示出概念驱动加工在内隐学习中相对不重要的地位。
范例理论作为内隐学习的一种理论解释，明了地揭示了内隐学习是如何具有和内隐记忆的同构性的。Broadbent等（1986）认为在复杂系统控制任务中，被试会建立一张记录所有以往尝试输入和系统输出的“对照表”；而被试在任务过程中，会根据当前情景在这张“对照表”中搜索最可能匹配的项目，然后据此进行反应。这样一来，复杂系统控制内隐学习的表现就无异于内隐记忆中的残词补全任务了——根据当前情景来补全“对照表”中的反应。Brooks（1978）的实验证明被试在人工语法学习中的反应可基于某些特定的范例。他的实验材料为两套由不同语法生成的字母串。实验中，他使用了一个配对联想学习范式。在此范式中他把字母串与英语单词配对。两套字母串是以一个不明显的方式被区分的，它们分别与描写新世界的单词或旧世界的单词配对。被告知后来作区分的被试能够区分出语法与非语法字母串；未被告知的被试则不能区分。由此可知，被试能够用类比来贮存范式并进行归类从而达到随机水平之上。而另一方面，在内隐记忆的文献中，在重复启动的实验中也提出了范例理论的解释，认为事件的范例被编码和被提取是启动效应的必要条件。
分布式记忆理论领域强调被试对呈现刺激的重构，这起初是对内隐记忆的解释。Weber和Murdock（1989）指出，分布式记忆系统运行的必然结果，就是导致对刺激的重构。而分布式记忆模型对“受损”刺激的重构，则使得知识有可能被泛化到新异刺激上。Dienes（1990）认为，分布式记忆有可能是内隐学习的基础，该理论可以解释被试在人工语法内隐学习中对新合法串的辨别任务结果。
3 整合趋向的研究实践
近年来，一些研究者开始着手就把内隐记忆和内隐学习结合起来进行实验。杨治良（1991）通过控制记忆材料中某个字母串的出现概率来探讨记忆的启动效应，实验既整合了内隐记忆的材料呈现阶段和内隐学习的学习阶段，又在测验中同时反应了被试对该字母串的内隐记忆和对字母串出现概率的内隐学习[23]。Higham等（2000）尝试将Jacoby的加工分离程序（PDP）逻辑与人工语法学习结合起来，进行了他们称之为“对抗逻辑”的初步实验研究[11]。Kinder等（2003）也试图将人工语法学习和内隐记忆通常关注的无意识回溯联系起来，在其系列实验中讨论了加工流畅性是如何影响无意识提取，并进而在人工语法的分类任务中表现出来的[7]。 这一工作已经不是简单地在内隐记忆和内隐学习研究中应用对方的任务或逻辑，而是开始尝试用同一套规则——例如流畅性启发式——来同时解释内隐记忆和内隐学习现象。这类尝试中更为明显的例子来自于Gupta和Cohen（2002），他们建立了一个联结主义的神经网络模型，并以此很好地拟合了重复启动和技能学习的真实实验数据，而其应用的重复启动任务，则类似内隐学习研究中经典的序列学习范式[24]。
3.1 加工分离程序在内隐学习中的应用尝试
Higham、Vokey和Pritchard（2000）的一组实验，尝试将类似PDP的逻辑应用到人工语法学习研究中[11]。他们指出，在人工语法学习中，不管是直接任务还是间接任务，都是自动（无意识）过程和可控（意识）过程共同作用的结果；而传统的任务分离实验逻辑无法对这两种过程进行直接区分。因此，Higham借鉴PDP的思想，发展出被他们称为“对抗逻辑”的实验方法，试图直接设定意识和无意识过程的关系是“协同”还是“对抗”，由此考察人工语法学习中的自动加工和控制加工。
实验中，研究者使用了两个不同的限定状态语法（语法A和语法B），用于生成练习和测验材料。被试在学习阶段每次都要记忆一对字母串，一个来自语法A，另一个来自语法B；字符串呈现约5秒，被试被要求在字符串消失后，将它们写在标有“词表A”和“词表B”的合适的栏内。测验阶段开始后，被试将得知此前两个学习过的词表中的项目，分别是由两个不同的规则结构来生成的，但是这一说明并不提供任何关于这些结构规则的性质的细节。接下来进行的是一个语法判断测验。以上这些步骤，除了学习阶段被试同时接触两种语法规则生成的实例以外，与经典人工语法内隐学习实验并无差异。
而“对抗逻辑”的特色在于测验阶段的条件设置，被试在测验阶段被分成“和谐组”与“对抗组”。实验者要求“和谐组”被试将任何他们认为符合语法A或语法B的测验项目评价为符合语法，而将同时与两个结构规则都不符合的项目评价为不符合语法。但是对于“对抗组”被试，实验者要求他们仅将语法B项目评价为符合语法，而将语法A和非法项目都评价为不符合语法。
该实验的结果可以分为两个方面：其一，语法A接受率在和谐条件下（0.65）比在对抗条件下（0.51）大，这表明被试能通过明确地否定语法A产生的项目来控制其学习，提供了人工语法测验中控制加工的证据；其二，对抗条件下语法A项目的接受率（0.51）比非法项目的接受率（0.39）更大，这说明人工语法测验中自动加工的存在。
在研究中，Higham等人还通过设定被试在语法分类反应任务上的时间限制，来考察“对抗逻辑”所揭示的自动和受控加工是否具有类似内隐记忆研究得出的两类加工的一般特征，即：自动加工不易受干扰，在短促时间内反而可能更具优势。实验表明，和谐—对抗条件变量对语法A 项目接受率的效应在无时限条件的情况下显著，但在时间限制条件下不显著；且对抗条件下语法A项目的接受率在时间限制条件下（0.47）比在无时限条件下（0.42）更大。以上结果验证了Higham所说的语法分类任务中自动和受控加工，具有和内隐记忆领域中相关研究所述的这两种加工的特征一致性。
3.2 从测验任务的内部机制联系内隐记忆和内隐学习
Higham等将PDP逻辑运用在人工语法学习研究中，值得注意的是，PDP逻辑实际上关注的是头脑中已有的信息在测验情境下的不同表达机制（自动过程和受控过程），至于这种信息究竟是怎么进入头脑的，则并不重要。因此，当Higham等采用所谓的“对抗逻辑”进行人工语法学习研究时，他们就在事实上已经放弃了内隐学习和内隐记忆的截然区分，转而关注人工语法知识如何得以表达的问题。
Kinder、Shanks、Cock和Tunney（2003）更直接地关注了人工语法学习的测验任务中规则知识表达的机制问题[7]，比Hisham等人更进一步的是，Kinder等人明白地提出内隐记忆和内隐学习现象都可能用一套相同的机制来进行解释，即流畅性启发式和回忆机制。在他们的实验中，呈现限定状态人工语法的样例，并要求被试在每个样例呈现完毕后立即键入刚才看到的字母串；而在测验阶段，实验者控制了测验项目逐渐清晰化的速率，以此影响被试的知觉加工流畅性。对被试的测验分为语法分类测验和再认测验两种。结果流畅性启发式的效应很明显地显现在分类任务中，却未能影响再认任务。该研究的一个有趣之处在于，其实验操纵脱离了以往内隐学习研究的学习阶段分离，而是采用了测验任务分离，这样才可能从测验任务内部机制的角度联系内隐记忆和内隐学习。
如果说Kinder等人的研究关心内隐记忆和内隐学习在测验任务上共有的认知机制，那么Gupta和Cohen（2002）就更深入到了两者在测验任务中共同的神经网络模型层面上。这两位研究者关心的学习记忆现象是数字输入中的技能学习和重复启动[22]。他们应用了一种类似SRT范式的实验任务，被试必须尽快地按键盘输入屏幕上呈现的数字串（每次出现一串五位数字）。所有五位数字串都符合一套规则，即每个数字之后只可能出现4个特定数字，例如数字1后面可能出现3、7、8、0，数字2后面可能出现1、4、6、9等。当被试持续进行数字输入任务时，他们的输入时间将会下降，这和SRT的结果是一致的。不过研究者进一步区分了两种情况：其一是对于那些先前从来没有出现过的、但又符合数字组成规则的数字，它们的反应时下降被认为是技能学习；其二是那些先前曾经出现过的数字再次出现的情况，它们的反应时下降超出技能学习的部分，被认为是重复启动的贡献。重复启动是一种常见的内隐记忆测量，而所谓的技能学习则明显带有某些内隐学习的特征（如同人工语法学习中新合法串的情况）。研究者最终建立了一个统一的神经网络模型——它可以同时拟合真实被试在数字输入任务中技能学习和重复启动的实际数据。这一结果为内隐记忆和内隐学习可能共享的底层机制，提供了联结主义模型水平的支持。
4 小结：整合趋向的未来
内隐记忆和内隐学习各自相对独立地诞生、发展，随着两个领域研究的不断深入，走向整合研究的趋向成为越来越响亮的诉求。从各自独立割裂内隐记忆和内隐学习的研究现状，走向整合取向的学习记忆的无意识过程研究，在理论上有可能，在逻辑上有必要，在研究实践上也已经有过一些有益的尝试。
学习和记忆本来就是认知心理学中联系紧密的课题，早在1949年，著名的Hebb假说事实上就已经把学习和记忆纳入统一的突触可塑性理论中：学习是形成新记忆的过程，记忆状态的改变也总是以相应的学习为基础。作为学习和记忆中的无意识过程，内隐记忆和内隐学习在经验特征上具有相似性，在理论解释上具有同源性。按照被普遍接受的进化观点：意识机能起源于无意识机能的基础之上，而在进化轴线上处于越早位置的机能，其分化就越不明显；那么内隐记忆和内隐学习的联系，甚至应该超过外显记忆和外显学习——而后两者已经在认知心理学教科书上被当作一个统一整体来看待。
目前，已经有越来越多的研究游走于传统的内隐记忆和内隐学习领域之间，两个领域的研究各自为政的局面正在被打破。其中的一些方向或许是内隐记忆和内隐学习的整合趋向研究的可行之路：首先，是在方法论上相互借鉴，如Higham等（2000）的工作那样，研究者可以寻找各种可能的方法结合点，将内隐记忆关注的测验分离与内隐学习强调的知识的无意识属性联系到一起来思考。其次，是建立一些可以同时包容内隐记忆和内隐学习的理论模型，在这个方面，神经网络模型或许是一个上佳的选择：联结主义模型更接近认知的底层机制，用来回答有关学习和记忆中的无意识机制的问题，是十分合用的。
内隐记忆和内隐学习的研究不可能永远停留在努力分解出更多实验任务、提出各种细分模型的阶段，对学习与记忆中无意识过程的研究，最终要能促进人们对人类自身这个信息加工系统的基础运行规律的理解——这项工作无法单独由内隐记忆或内隐学习研究来承担，而有赖于多领域的会聚工作——这或许正是内隐记忆与内隐学习呈现出走向整合研究趋向的动力来源和未来价值所在。
收稿日期：2006—09—20