后天反应

所有动物具有与生俱来的“远离逼近物体”的本能。只要动物一直生活在激发本能的环境中，这些固有本能就能有效地发挥作用；但是，一旦动物生活的世界发生变化，每一物种可能都需要学习新的反应方式。例如，琼意识到汽车即将驶来，她的部分反应来自本能，但另一部分却依赖之前对特殊类型的危险和威胁的了解和学习。但实际上琼是如何学习的？又学习到了什么？在20世纪，大多数心理学家这样描述动物对If→Do规则的学习：

遭遇新情况时，动物们会随机应变地采取一些行动，而如果在某些行为中尝到了“甜头”，这些行为便会在动物的大脑里得到“强化”，因此当动物再次遭遇相同的情况时，就更可能重复之前的这些行为。

大体上说，“强化学习”（learning by reinforcement）的理论基础来自对老鼠、鸽子、狗、猫和蜗牛进行的实验，此理论确实有助于解释动物的某些行为，但它却无法解释人类如何处理复杂问题。在我看来，“强化学习”使用了“随机”“甜头”和“强化”等字眼，在某种程度上，正是这些字眼阻碍了多数研究人员探寻以下问题的答案。

动物会对什么作出反应？人们从未见过一模一样的手，那又是如何辨识出手这种东西的？难道仅仅因为每双手的手指形状和位置不同，手指上的反光度不同，我们就该把每一只手当作一个全新的东西吗？这意味着，我们只能使用“高层级”的描述，如“带有指头的掌状物体”，来表征人类的手指，否则可能需要上万亿条If→Do规则才能成功地描述手掌。我们将在后文讨论这个问题。

哪些特征应该被记住？你学习一个新的打结方法时，各种If条件不应该包括学习的时间，否则规则将永不适用。因此，如果描述太过具体，则会不符合新的情况；但如果太过笼统，则会囊括太多情况。关于此话题，我们将在第8章中讨论。

是什么产生了一系列的反应？为解决难题，人们需要一系列翔实的计划，计划中每一步都建立在其他步骤完成情况的基础之上。准确的预测可能会导致这个步骤的产生，但想要找到一系列能发挥作用的步骤，随机搜索效率实在太低，详见下一节内容。

无论如何，天生、本能的反应左右着我们对很多事情的反馈，但我们也在不断更新着新的反应方法，这需要人类大脑组织模型的第二个层次（见图5-5）。

图5-5 后天反应层级