认知神经科学关于智力研究的新进展，本文主要内容关键词为：认知论文,智力论文,新进展论文,神经论文,科学论文，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。
［中图分类号］G44 ［文献标识码］A ［文章编号］1002-0209(2008)01-0042-08
智力研究中，多数理论都是在观察和分析人类外在行为的基础上提出的，例如早期的特殊因素理论、二因素说，最近的多元智力理论、三元智力理论以及聚焦思维结构的智力理论等[1][2]，这些理论对智力的本质、结构、发展水平划分等问题进行了论述，加深了人们对智力的认识和了解，但是这些主要来自于行为观察和心理测量学上的理论，在诸多的问题上存在分歧，对智力的生理基础涉及也不多。另一方面，随着认知科学的发展，以“认知（智能）可计算”为核心假设的“第一代认知科学”显露出越来越多的问题，而具有诸多新特点的第二代认知科学则逐渐兴起和成熟，第二代认知科学抛弃了“认知即计算”的认知主义纲领，回归到“脑—身体—环境”相互作用的统一体，这种新的研究范式得到了国内外学术界的积极倡导（例如，美国的Lakoff和Johnson，中国的李其维等）。认知科学发展的趋势和智力理论本身存在的问题都对智力研究提出了新的要求，即需要从多角度、多层次对智力进行研究和理解。Gray提出可以从行为、生理和背景三个角度来研究智力[3][4]。我们也曾在论述心理学研究要重视处理“自然面与社会面”的关系时[5]，提到心理学研究方法的三个层面：传统的行为研究、脑成像研究和分子细胞研究，并强调对于同一个问题要注重从多个层面进行研究。最近十几年来，对于智力的多角度、多层面研究取得了丰硕的成果，其中认知神经科学关于智力的研究尤为引人瞩目。
认知神经科学的学科概念首先由Miller和Gazzninga在20世纪70年代后期提出[6](P1)，这一学科主要利用诸如功能性核磁共振(fMRI)、正电子发射断层扫描(PET)和事件相关电位(ERP)等心理物理学及脑成像技术对认知过程进行研究，通过揭示认知过程的大脑机制，来验证、修改和发展已有的理论和模型，并在此基础上提出新的理论和模型。正像Gazzninga所说：“认知神经科学让很多心理学家不再把行为主义作为解释复杂认知过程的唯一出路”[6](P19)。关于智力与大脑之间的关系，早在几百年前就引起了人们的注意，1836年，德国解剖学家Tiedmann提出的“脑袋大小和个人展现的智慧能力之间存在着不容置疑的关系”（转引自Michael A.McDaniel,2005)观点进一步激起了人们对大脑与智力之间关系的探索热情[7]。但是研究正常人的大脑内部结构、生理功能与智力之间的关系只是最近几十年的事情。对智力的脑机制进行系统的研究，则主要是在认知神经科学产生之后，尤其是20世纪90年代之后的十几年。总结这些研究可以发现，它们主要围绕三个问题展开：从脑机制上寻找人类的智力为什么存在个体差异；通过分析被试完成不同任务时的大脑激活情况，来求证智力的结构；探索遗传和环境对大脑的影响，进而理解遗传、环境、大脑与智力四者之间的关系。
一、认知神经科学关于智力个体差异的研究
智力是个性心理特征，根据发展水平的不同，可以把人类的智力分为超常、正常和低常，大样本的行为研究已发现人类智力符合“中间大，两端小”的正态分布原则。那么为什么会存在这种智力水平的个体间的差异呢？这种行为成绩的差异在大脑机制上有何反映？认知神经科学从两个角度对这一问题进行了探索：(1)大脑结构上的差异；(2)大脑功能上的差异，尤其是神经效能的差异。
（一）大脑结构与智力个体差异
头大的人就一定聪明吗？为了回答这个问题，研究者想到了通过测量大脑体积，然后计算大脑体积与智力分数之间相关的办法。这种研究的基本逻辑是：对于一个健康的大脑，某一具体脑区的体积至少部分地反映了神经元的大小和数量，因此较大的体积可能意味着它具有更高的工作效率[8]。对于大脑体积的测量，有两种方法，一种是测量头的外部尺寸，例如头的周长，这种方法早期使用比较多，很多研究表明，头的大小与智力存在相关，相关系数从0.07到0.69不等[9](P248)。很显然，这种方法对头的测量是准确的，但是对脑的测量却很不准确，头的大小与脑的体积有一定关系，但却不是完全的对应，它还受到头盖骨大小、厚度的影响，另外组成大脑的物质也不尽相同，从大的类别来分，可以分成：灰质（由神经元细胞体组成），白质（由神经元发出的树突或者轴突构成），另外还有脑脊液等，因此，笼统地说头的大小与智力存在关系，只能是一种粗浅的现象描述。随着认知神经科学的发展，越来越多的研究者开始采用另外一种方法对大脑的体积进行测量，即采用先进的仪器设备，尤其是核磁共振技术，测量人类脑内体积(vivo brain volume)。与第一种方法相比，这种方法不仅可以比较准确地探测大脑的整体体积，还可以探测大脑内不同物质和不同生理结构的体积，例如大脑中灰质的总体体积，白质的总体体积，或者是前额的灰质体积等。因此，从20世纪90年代，国际上关于大脑体积与智力关系的研究，开始广泛采用这种方法。
1993年，Andreasen使用核磁共振技术对67名正常成年人的脑内体积进行了测查[10]，并收集了这些被试完成韦克斯勒成人智力量表时的成绩，结果发现，这些被试的言语成绩、操作成绩以及总成绩都与大脑内部体积存在显著的正相关，进一步分析发现这种相关主要反映了灰质体积与智力分数之间的相关。此后的十几年间，研究者使用核磁共振技术对人类脑内体积与智力之间的关系进行了大量研究，McDaniel对这些研究（24个研究，37组样本，共1530个被试）的数据进行了元分析[7]，得到的结果为：二者总体的相关系数为0.33。前面已经提到，Andreasen发现大脑内部体积与智力之间的显著相关主要反映了灰质体积与智力分数之间的相关[10]，大脑皮层主要由灰质构成，并且又有不同的结构分区，根据表面沟回，大脑皮层分为额叶(frontal lobe)、顶叶(parietal lobe)、颞叶(temporal lobe)、枕叶(occipital lobe)四个部分，布罗德曼(Brodmann,1909)更是把大脑皮层分为52个区，那么这些不同的脑区与智力之间存在什么样的关系呢？Thompson发现额叶的灰质体积与智力分数之间存在显著的相关[11]。中国学者Gong更细致地对这一问题进行了研究[8]，他采用基于体素的MRI形态分析技术(voxel-based Morphometry,VBM)测查了额叶的灰质密度，用体视学分析技术(stereology)测查了额叶相关脑区的体积，发现内侧前额叶皮质(medial prefrontal cortex)的灰质密度和体积均与流体智力成绩之间存在显著的正相关。这些结果说明前额叶结构的不同可能部分地解释个体间的智力差异。
（二）神经效能与智力个体差异
当一些科学家试图从大脑结构上寻找导致智力个体差异的原因时，另外一些研究者则从大脑功能入手，对大脑功能与智力之间的关系进行研究，比较有代表性的是人类智力的神经效能假说。人类智力的神经效能说认为，与智力水平较低的个体相比，智力水平高的个体完成相同任务时，使用的神经网络或者神经细胞更少，因此消耗的葡萄糖更少，表现出更高的神经效能。Haier通过PET[12]，测量了八位被试完成瑞文高级智力测验(Raven's Advanced Progressive Matrices)时的大脑葡萄糖代谢率(Glucose Metabolism Rate)，发现瑞文成绩与几个脑区的葡萄糖代谢率都呈显著的负相关，相关系数从-0.44到-0.84不等，高智力的个体，大脑葡萄糖代谢水平较低。Haier总结了这些研究，并在一篇文章中提到“智力不是大脑如何努力工作的结果，而是大脑如何有效率工作的结果，这种效能可能源自于充分激活与当前任务相关的脑区，同时积极抑制与当前任务无关脑区的激活”。[13]
Haier的理论提出后，一些研究者通过不同的技术手段对这个假设进行证明。Jau
ovec使用ERP技术对高智力水平的被试与普通智力水平的被试完成简单听觉和视觉oddball任务时所诱发的脑电进行了比较分析[14]，发现与普通智力水平的被试相比，高智力水平的被试ERP波形更有规则和简单，同时P300成分的波幅更大而潜伏期更短（P300成分的波幅反映了认知资源投入刺激加工的水平，而P300的潜伏期是对刺激评估加工进程的一种测量），这个结果说明高智力水平的被试在完成任务时，激活的脑区更少，但激活的脑区都是与当前任务非常相关的，且激活强度更大，认知加工的效能更高。另外一些研究表明，智力与神经效能关系受到性别、任务类型的影响。Neubauer在一项研究中[15]，使用Posner字母匹配测验(letter matching test)中的词语、数字和空间版作为实验任务，发现对于女性被试来说，神经效能现象仅在词语任务中出现，而男性被试则只在空间任务中表现出神经效能现象，Grabner发现[16]，与女性相比，男性的智力成绩与皮层激活面积之间的负相关更明显。那么这种神经效能现象上的性别差异究竟反映了男女在智力类型上的群体差异还是反映了神经活动模式上的差异？值得进一步的探索。Grabner在研究中还发现与测量晶体智力的任务（需要自动化的技巧或者先前知识的任务）相比，被试在测量流体智力（处理和适应新情境的能力）的任务中更明显地表现出神经效能现象，Grabner认为这可能反映了大脑激活模式与那些独立于先前知识的能力存在更密切的关系，这种神经效能可能是智力中基本认知能力的一个指标[16]。
上面列举的研究表明大脑结构与功能上的差异是引起智力个体差异的重要原因。但是有两方面的问题仍值得进一步探究：第一，大脑结构与智力之间的关系随着年龄的变化是如何动态变化的。Shaw在一项大样本（307人）、长时间的纵向追踪磁共振研究中发现[17]，智力超群的被试7岁时，前额叶的厚度显著薄于智力一般的被试，11岁时，差异方向出现逆转，智力超群的被试前额叶厚度开始显著厚于智力一般者，到13岁时，这种差异达到顶峰，此后差异开始变小。这个研究表明，智力的个体差异不能简单地用灰质的多少来解释，皮层成熟的动态属性可能与智力个体差异的关系更密切。第二，大脑结构与功能之间的关系。大部分关于灰质体积与智力水平的研究都发现，智力与整体或者与某具体脑区的灰质体积存在正相关，其基本逻辑也是较大的体积可能带来更高的工作效率。而神经效能的研究却发现，高智力水平的被试完成相关任务时，激活的皮层面积更小，总体葡萄糖代谢率低。这两种研究思路得到的结论似乎存在矛盾，要解决这个矛盾，需要把大脑的生理结构与功能结合在一起，综合利用当前的脑成像技术，进一步揭示大脑结构与其功能之间的关系。
二、认知神经科学关于智力结构的研究
智力结构一直是智力研究和理论关注的焦点问题。20世纪初提出的智力理论以解释智力有哪些平行因素构成“因素说”占主导，到了20世纪50年代则开始强调智力是由多个因素构成的多层次结构，随着认知心理学的兴起，研究者开始以动态的视角关注智力的结构，最近20年，较有影响的智力理论则是既讲智力成分，又重视信息加工过程。与此相同，认知神经科学关于智力的研究，也一直把智力结构作为重要的研究课题，并从脑机制层面对智力究竟是“单一结构”还是“多成分结构”进行探讨，其中主张智力是“多成分结构”的心理学家，还在行为研究的基础上，对信息加工速度和工作记忆是智力的两个重要成分的假设从认知神经机制上进行求证。
2000年，Duncan在《科学》上发表了利用PET技术对斯皮尔曼提出的智力“普遍因素（g因素）”神经机制的研究[18]。Duncan选择了三种表面特征差异明显的任务（空间任务、言语任务、运动感知任务），但这三种任务都与g因素有中等偏强的相关（相关系数为0.55-0.67），实验者还设计了与上面相对应的控制任务（与g因素有较弱的相关，相关系数为0.37-0.41）。实验发现，与g因素高相关的三种任务并没有激活多个脑区，而只激活了单侧或者双侧的外侧前额叶皮质(lateral prefrontal cortex)。Duncan认为，这个结果说明了“普遍智力”可能产生于额叶的一个特定系统，这个系统在控制不同形式的活动中发挥重要作用，这为智力是单一的结构系统提供了证据。但是，其他一些采用相同实验设计的研究者发现，被试完成智力任务时，大脑的多个脑区被激活[19][20][21]，Prabhakaran甚至还发现大脑后部皮层在图形推理中发挥重要作用[19]。但Gray认为这些并不足以否定Duncan的发现[3]，因为较高级的认知功能（例如智力）可能本身是一个“功能模块(functional units)”，它可能会激活多个脑区，而不是单一脑区，但是这些被激活脑区可能处在同一网络之中，现在核心的问题是找出“普遍智力”所对应的大脑活动网络，如果能够确定这个网络，将为智力的单一结构观提供强有力的证据。
信息加工速度一直被认为是智力结构中的一个重要成分，桑代克认为速度是智力的三个方面之一（转引自Beck，1933）[22]，Carroll总结了以往研究，提出信息加工速度是智力的一个重要方面[9](P252)。行为实验研究信息加工速度与智力之间的关系主要通过计算任务反应时(reaction time)或者检测时(inspection time)与智力之间的相关（包括直接计算相关，回归方法或者结构方程方法）来完成。从认知神经科学角度来看，行为实验测到的信息加工速度与外周神经传导速度、大脑加工处理速度和肌肉的运动反应速度有关，其中与神经系统密切相关的是外周神经传导速度和大脑的加工处理速度。认知神经科学研究者认为通过考察这两种速度与智力之间的关系，可以更精确地揭示信息加工速度与智力之间的关系，因为这种方法减弱了肌肉运动反应的干扰，并对外周神经传导速度与大脑加工处理速度进行了分离。Vernon综合分析了十几项关于外周神经传导速度与智力之间关系的研究后，指出外周神经传导速度与智力之间的关系是不稳定的，信息加工速度和智力之间的相关与外周神经传导速度的关系不大[9]。与此同时，研究者利用有高时间分辨率的事件相关电位技术对大脑加工处理速度与智力之间的关系进行了大量研究，其中P300成分的潜伏期被当作衡量脑内信息加上速度的一个主要指标。Polich通过一系列实验发现，使用oddball范式诱发出的P300成分的潜伏期与通过不同方式测得的智力分数都存在显著的负相关[9](P257)，Miller认为P300的潜伏期就是一个速度指标，反应速度越快，潜伏期就越短[23]。Vernon对关于P300与智力之间关系的不同研究进行比较后，提出P300潜伏期与智力之间存在较明确的关系，高智力水平的被试脑内信息加工和做出决定的速度要快于智力一般者，信息加工速度至少部分地决定了智力水平[9](P252)。
工作记忆的概念产生于20世纪60年代，在Baddeley(1974)提出工作记忆的多成分模型后，迅速成为认知科学研究的焦点。随着研究的深入，一些学者提出工作记忆可能是智力结构中的另外一个重要成分。Conway认为工作记忆中的注意控制是智力的基础[24]，Kane通过对10个公开发表研究的14组数据进行再分析发现[25]，工作记忆广度能够解释智力50%的变异。Gray在一项研究中[4]，首先让48个被试在没有fMRI扫描的情况下，完成瑞文高级智力测验，在有fMRI扫描的情况下，完成用来测量工作记忆容量的N-back任务，Gray在实验中，还设计了难度更大的“引诱(lure)”系列任务，例如，在3-back任务，B-R-B-X就是一个引诱系列任务，第二个字母B与最近呈现的一个刺激匹配，但是第一个字母B后面的第三个字母不是B而是X，这样第二个字母B就会起到非常强的干扰作用，需要被试具有更强的注意控制能力。Gray分析发现，瑞文测验成绩和引诱系列任务引起的大脑皮层活动相关非常显著，引诱系列诱发的背外侧前额皮质(DLPFC)的信号强度可以解释瑞文测验成绩的绝大部分变异，这个研究表明由背外侧前额皮质调节的执行注意活动在智力活动中发挥重要作用。Prabhakaran用fMRI作为研究手段发现[19]，图形推理所激活的脑区与负责空间和客体工作记忆信息的脑区有很大重合，而分析推理所激活的脑区则与负责言语工作记忆的脑区有较大重叠，Prabhakaran认为这说明智力被工作记忆系统所调节。
智力是单成分结构还是包含信息加工速度和工作记忆的多成分结构的争论还要继续，但是，这些争论并不是不可调和。从静态的观点来看，可能正像Gray所说，智力本身是一个“功能模块”，从外面看是一个整体，从里面看是由不同子模块构成，其关键是研究清楚这些子模块之间的联系网络。而从动态的观点看，智力活动本身是一个连续的信息加工过程，信息加工速度可能是这个活动进行快慢的一个指标，而工作记忆可能为这个过程提供需要的相关信息，同时阻止和屏蔽无关信息的激活与进入。
三、认知神经科学关于遗传、环境与智力之间关系的研究
在1879年冯特创立科学心理学之前，哲学家们就对遗传、环境与心理之间的关系展开过激烈的争论，英国哲学家洛克提出了强调环境作用的“白板说”，而法国思想家卢梭则认为要顺应天性。此后，遗传与环境的争论逐渐实证化，高尔顿通过对一些成功人士的研究，论证了遗传对人发展的决定作用，而行为主义者华生则把环境的决定作用强调到了极致。通过收养研究、双生子研究、双生子收养研究以及家谱研究，心理学家发现遗传与环境对心理的影响可能是交互在一起的，很难说哪一个起决定作用。在这些研究中，遗传、环境与智力的关系一直是关注的核心问题。但是，这些研究对遗传、环境与智力关系的解释似乎缺少了一个连接的桥梁（如图1，A图），而这个连接的桥梁就是大脑（如图1，B图）。之所以说大脑是连接的桥梁，一方面是因为遗传首先决定了大脑的生理结构或者以某种人类当前还没有认识清楚的形式在大脑中存在着，而智力活动是大脑的功能之一，因此遗传是通过决定大脑的结构和功能而对智力产生影响的；另外一方面是因为环境对智力的影响，也有一部分是通过改变大脑的结构或者功能来实现的，因此研究环境对大脑结构的影响，将为认识环境与智力之间的关系提供支持。认知神经科学为研究正常人的大脑提供了丰富的范式和技术手段，通过大脑这个桥梁，人类能对遗传、环境与智力之间的关系有更深入的认识。
图1 遗传、环境与智力关系研究关系图
Thompson通过一项研究，证明了遗传对大脑结构和智力的影响[11]。他选择了三组被试：同卵双胞胎，异卵双胞胎和无关系人群，其中对同卵双胞胎与异卵双胞胎组在年龄、性别、共同生活时间以及父母社会地位进行了严格的匹配，采用MRI技术对这些被试的大脑灰质体积进行测量，并让他们完成智力测验。Thompson发现，同卵双胞胎在额叶、感觉运动区和语言区有极其显著的相关（均高于0.9），而异卵双胞胎在感觉运动区和顶枕区有显著的相关，但在额叶部位没有发现显著的相关，Thompson认为这个结果说明额叶部分受到遗传的影响更大。实验还进一步发现，额叶灰质体积与智力分数存在显著的相关。Thompson的实验说明，遗传可能首先影响到了大脑的结构和功能，而大脑结构和功能上的差异导致了智力上的差异。但同时Thompson的实验也从另外一个角度证明了环境对大脑结构的影响，因为同卵双胞胎的基因完全相同，从理论上讲，他们的大脑结构应该完全相同，但实验仅发现在额叶、感觉运动区和语言区存在显著相关，这说明其他脑区之间的差异比较大，这些脑区的差异可以理解为是由环境因素或者基因与环境因素的交互作用引起的。
如果说Thompson的实验是从侧面证明了大脑结构受环境因素的影响，那么Draganski则用实验直接证明了外在环境可以引起大脑结构的变化[26]。Draganski把成年被试分成同质的两组，两组被试首先进行第一次MRI扫描；然后其中一组接受三个月的Juggle技能训练（一种抛球游戏，规则为：左右手抛三个球，保持每一只手里有一个球，另一个球在空中，球不落地时间越长，说明技能水平越高），并让这组被试都成为熟练的操作者，而另外一组不接受类似的任何训练，训练结束后，两个组接受第二次MRI扫描；第二次MRI扫描后，接受Juggle技能训练的这组被试不再进行Juggle训练，三个月后，两组被试接受第三次MRI扫描。Draganski对两组被试第一次MRI的扫描结果进行了比较，没有发现任何脑区存在差异，但第二次MRI扫描后却发现，接受Juggle训练的被试与第一次MRI扫描时的大脑状态相比，颞叶中部(mid-temporal area)和左顶内沟后部(left posterior intraparietal sulcus)的灰质出现明显的双向扩展，而第三次扫描却发现这种扩展在变小。Draganski实验说明人类的大脑结构受到外在环境的影响会发生暂时的改变。来自其他一些研究者的实验进一步揭示：如果这种外在环境持续存在，那么大脑结构可能会发生永久性改变。Bermudez发现专业音乐家与业余音乐爱好者或者不懂音乐的人相比，负责听觉的脑区灰质更多[27]，Maguire也发现出租车司机的海马体积比正常人要大[28]。Stern通过对早老性痴呆症病人研究发现[29]，受教育水平高的被试比受教育水平低的被试在顶颞区的脑血流更明显，并提出了认知储备(cognitive reserve)的概念，认为具有高认知储备的个体具有联系更紧密的大脑网络，当某个脑区受到损伤，其他的脑区能够进行更积极的代偿，从而表现出较少的认知功能障碍。
遗传与环境是如何交互影响人的大脑结构，进而影响智力的呢？Turkheimer一项双生子行为研究发现[30]，遗传与智力之间的关系，很明显地受到家庭社会经济状态的影响，出身贫困家庭的被试，家庭环境可以解释智力变异的60%，而遗传接近于0；但对于富裕家庭的被试，则刚好相反。Turkheimer的研究表明，把个体之间的智力差异独立地分成基因和环境的影响相对于基因和现实世界之间的动态交互显然是过于简单了。Plomin和Kosslyn在一篇《基因、脑和认知》的文章中作出推测[31]，灰质体积与智力之间的相关并不仅仅说明了遗传的作用，部分原因是高智商的被试喜欢寻求更有挑战性的活动，进而促进了他们大脑灰质体积的增加。但大脑结构是怎么被遗传与环境交互影响而发生变化的，目前尚不清楚，需要更多的认知神经科学领域的实证研究来进行探究。
四、小结：存在的问题和未来研究方向
认知神经科学关于智力个体差异、结构以及遗传和环境影响的研究，让人类认识和理解了智力与大脑功能、结构存在什么样的关系，但是必须承认认知神经科学对于智力的研究，只能算是起步，以往的研究还存在众多的问题，需要在未来的研究中加以解决，概括起来主要体现为：理论、方法和应用三大方面的问题。
（一）理论问题：智力概念与理论建构
智力研究之初，研究者就面临这一个基本问题：什么是智力。心理学史上曾就智力的属性进行过两次较大规模的讨论，涉及到的智力属性共有27种之多，由此可见，很难有一个人们共同认可的智力概念。但是智力概念的不统一，给认知神经科学关于智力的研究带来了麻烦。因为研究者经常根据自己对智力概念的理解，选择不同的手段和材料对智力进行测量，导致了研究结果的不同（例如大脑激活区域的差异，或ERP成分的不同），并由此产生争论。当仔细分析一些争论的时候，发现不是被试间的差异，也不是实验方法的不同，而是两个（或多个）研究分别在探讨不同的东西，只不过最后都冠以“智力”的概念。因此，认知神经研究者们需要对以往关于智力的研究加以分析和综合，同时进行理论建构，找出智力的核心特质，以此为基础，对智力的认知神经机制进行研究，进而提出智力的神经机制模型，为进一步的智力研究提供理论基础。
（二）方法问题：相关研究与因果研究
就在Duncan把利用PET技术对智力“普遍因素”神经机制的研究发表在《科学》杂志上的时候，Sternberg在同一期《科学》杂志上发表评论性文章[32]，严肃地指出Duncan除了告诉人们一个相关关系外，没有告诉我们任何信息，因为我们不知道双方谁是因、谁是果。Sternberg的批评尽管有些严厉和绝对，但的确指出了当前认知神经科学关于智力研究方法上的一大问题：几乎都是以相关数据的分析结果为推测依据。这一方法问题对于认知神经科学研究者来说显而易见，但又难以克服，因为认知神经科学所依赖的主要技术手段（例如fMRI，PET和ERP等）在研究认知过程时，都是以相关为基础的。但是这种相关研究得到的结果并不像Sternberg所说的一无是处，它可以通过其他研究途径来进行验证。目前经常采用的方法是与脑损伤研究的结果进行对比，并对结果进行解释。但是，像Draganski所做的训练研究也许为我们提供了一个更主动的方法[26]：对被试进行有针对性的训练，然后观察训练前后大脑结构和功能的变化，这样在一定程度上可以解释大脑结构与智力活动之间的因果关系。
（三）应用问题：教育、工业与临床应用
行为实验关于智力的研究及其理论，得到了广泛的应用，例如智力测验已成为一种重要的测评工作，一些智力理论成为教育改革和思维训练的重要理论基础等，那么认知神经科学关于智力的研究能够在哪些领域得到应用呢？现在来看，至少在教育、工业和临床三个领域有着重要的用途。其中工业领域（例如人工智能）和临床领域（例如早老性痴呆症的预防等）已较广泛地利用认知神经科学对智力研究的一些成果，但是教育领域在应用这些成果时，出现了巨大的障碍。正像Connell所说[33]，教育工作者迫切地希望应用神经机制的研究成果来改进自己的教学，但却发现微观的神经加工过程与宏观的课堂教学之间隔着鸿沟，他为此提出了教育神经科学(educational neuroscience)的概念。这一概念给我们以启发，如果能够培养一批既懂认知神经科学，又知晓教育实践的教育神经科学工作者，就可以让他们探索认知神经科学应用于教育实践的途径，把包括智力脑机制研究成果在内的认知神经科学的发现运用到提高教育质量，促进人类全面发展的教育实践中去，也许会对认知神经科学关于智力的研究起到更大的推动作用。
［收稿日期］2007-10-20
标签：神经科学论文; 认知神经科学论文; 大脑结构论文; 成分分析论文; 遗传信息论文; 工作记忆论文; 信息加工论文; 基础心理学论文; 认知科学论文;