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MAMBIT:沒有司機的大腦引擎

我認為應該將智力的概念內涵限定在MAMBIT所能測量的範圍之內,這種觀點對於資深心理學家來說並不陌生。他們會認為,這不就是把博林(E.G.Boring)提出的那個聲名狼藉的觀點換個說法重述一遍嗎?有些人可能會因此而反對我的提議。博林認為,我們應該根據智力測驗的測量範圍來定義智力。由於他所處的年代(1923年)沒有人知道智力測驗能測量什麼,因此,博林的觀點一經提出立即招來一片抗議的聲音。正因如此,博林對智力的定義實際上陷入了自證循環。現如今的情況與當時大不相同。我們現在已經從信息加工和認知神經科學的視角,對智力測驗的測量內容有了更為深入的瞭解。

與一些批評傳統智力概念的觀點不同,在探討智力測驗和(狹義)智力概念所發生的變化時,我認為應該考慮到心理測量學研究的發展慣性。在科學哲學家看來,傳統智力是一個不斷發展進步的研究領域。種種跡象表明,傳統研究範式如同庖丁解牛一般分解了人類智力。[1]首先,智力研究領域對流體智力和晶體智力的區分達成了共識。隨後,許多研究都試圖揭示流體智力的認知子成分。現在,我們已經知曉流體智力(Gf)與工作記憶容量之間存在許多重疊之處[2],工作記憶的計算功能也在同時期得到驗證。最為關鍵的發現是:工作記憶任務的研究發現,人類的中央認知功能是認知去耦,即次級表徵的操控能力,而次級表徵並非像初級表徵那樣,以一一對應的方式解讀外部世界。

認知去耦是導致個體一般智力產生差異的關鍵認知操作,加之在模擬和假設性思維方面的重要作用,決定了它的關鍵性地位。傳統的智力測驗以及MAMBIT匯聚於心理生活的重要方面,它們是一系列科學研究成果的代表,在恰當、重要的節點上逐步對智力進行分解[3]。

我不希望弱化認知去耦的重要性,這是MAMBIT中造成個體差異的主要部分。去耦操作幫助我們執行認知改革:它評估信念,批判欲求。然而,這些測試所評估的認知去耦能力依然隸屬於算法心智。這些方法並非評估個體參與去耦操作的典型操作;不評估反省心智使用去耦能力進行認知自我批評的傾向性;也不評估個體在問題解決時使用假設性思維的傾向。擁有認知去耦能力並不意味著這個人也可以產生理性的想法,做出理性的行為。當我們對流體智力(Gf)進行測量時,就好比是對汽車引擎進行了充分評估,卻絲毫沒有考察駕駛員的水平如何。

[1] 我提出「種種跡象表明,傳統研究範式如同庖丁解牛一般分解了人類智力」,這並非是在否認加德納(1983,1999)的以下觀點:「也許還有其他分解人類智力的方式,卻被研究者所忽視了;我們目前僅僅強調了傳統研究範式所取得的進展。」此處,我所關注的是智力心理測量學領域中另一個值得關注的問題:個體差異。認知科學家在分析個體在特定任務上的表現時,他們往往會聚焦於研究信息加工過程,而心理測量學家則關注於能夠導致個體差異的心理操作。當一位心理測量學家說:「加工過程X是完成任務Z的關鍵步驟。」他/她的意思並非是說探索過程X是理解任務Z的關鍵所在,而是個體在完成任務Z時的表現差異,主要源於在過程X上的差異。完成任務Z也許需要若干個信息加工操作,但是,沒有產生個體差異的操作不是心理測量學家的關注重點。

[2] 並非100%的重疊,結構方程模型中的回歸加權係數是0.7~0.8。(Kane,Hambrick,and Conway,2005)

[3] 對於心理學初學者來說,在學習智力理論時可能會對這一結論感到費解。心理學導論教科書會介紹廣義智力理論和狹義智力理論之間的論戰,教材中的觀點通常會傾向於前者。在智力相關章節中,教材還會寫道「對智力這樣一個如此複雜的心理概念進行測量是何其困難的事情。」這種做法似乎有些前後矛盾。狹義智力概念其實很容易測量,廣義智力才是評估的難點所在。如果僅關注個體的信息加工能力,我們不僅有量表、實驗室測量方法,還有非常精確的MAMBIT指標,在這種情況下,狹義智力概念由於其穩定、可靠的結構而更受青睞。