歧视有关的和抽象的刺激

实验室研究习惯化条件反射通常使用非常简单的刺激，比如灯光、蜂鸣器和巴甫洛夫实验中的节拍器。其他的一些例子学习先前的研究已经表明，动物实际上可以对额外的、更复杂的刺激做出反应。甚至是简单空间的解歧视在实验室中需要动物了解不同地标之间的空间关系;数百英里的迁徙或航行需要至少和这个一样复杂的能力。学习鸣叫需要雏鸟区分不同的音调和叫声序列，而涉及印迹的个体识别需要对复杂的特征结构做出反应。

因此，如果问题的解决依赖于对刺激的更细微变化的反应，问题可能会变得更难。大量的实验室研究已经检验了各种动物进行这种辨别的能力。现象换位，首先在小鸡身上研究完形心理学家沃尔夫冈•科勒的研究表明，动物甚至可以用比实验者想象的更复杂的方式来解决简单的辨别问题。Köhler训练他的小鸡进行简单的辨别——比如，选择一个大的白色圆圈(直径5厘米)，而不是一个小的白色圆圈(直径3厘米)。然后，他试图发现动物是对两种刺激之间的关系做出反应，还是对刺激的绝对特征做出反应。换句话说，小鸡学会了选择两个圆中较大的那个，还是学会了选择5厘米长的那个?如果前者是事实，Köhler推断，如果要在5厘米的圆和更大的圆(直径8厘米)之间做出选择，动物应该调换关系，选择更大的圆。这确实是实验的结果，表明动物是根据刺激之间的关系做出反应的，而不是，或者至少是附加于它们的绝对属性。

换位实验表明，动物可以对沿特定方向变化的刺激之间的关系作出反应连续体物理特性:尺寸、亮度、色相等。另一个问题是，动物是否能对刺激阵列的抽象属性做出反应，而不受构成该阵列的实际物理刺激的影响。在计数实验中，动物必须在包含五个刺激的数组和包含三个刺激的数组中进行选择。阵列中的实际刺激因试验而异，以排除动物对阵列之间的总面积或亮度差异等其他特征做出反应的可能性。计数在鸟类身上进行的实验比在其他任何动物身上都要频繁，有几个物种，特别是乌鸦、白嘴鸦和寒鸦，已经解决了这类问题。这种成功可能不完全是偶然的，因为有原因相信控制雌鸟何时停止产卵的刺激因素与已经下蛋的数量和在巢中的蛋数量有关巢．然而，黑猩猩经过训练，可以给各种物体的图片贴上标签(例如,勺子、鞋子、挂锁和球)，数字指定图片中物体的数量。此外，大鼠和其他标准实验动物已经解决了类似的抽象区分，例如时间持续时间。一个老鼠可以学会在刺激启动两秒后做出一种反应，在刺激启动五秒后做出另一种反应。所使用的实际刺激的性质可以在不干扰大鼠的情况下变化歧视这表明，大鼠对刺激的反应取决于刺激的持续时间。

概念学习构成了另一类区别，这种区别可以通过从广泛的个体刺激中抽象出一个或一组特定的属性来解决。在一个典型的实验中，研究人员向鸽子展示了大量自然风景的彩色照片:其中一半的照片中有一棵树或一群树的全部或部分;另一半没有树(尽管可能会有花、攀爬玫瑰或其他植物)。对树的图片做出回应会得到奖励，但对剩下的图片做出回应则没有。鸽子很快就学会了辨别。从某种意义上说，也许这并不奇怪:栖息在树上的鸟类，人们倾向于认为，一定能够认出它们。但是鸽子也能同样熟练地学习其他辨别能力;例如，它们可以被训练来区分有鱼的水下场景和没有鱼的相似场景。在这种情况下，鸽子的进化史几乎无法为所讨论的刺激类别做好准备。当然，问题是鸽子如何解决这些问题。 Are they, in some sense, abstracting a概念上的将世界划分为刺激类别的规则是什么?或者他们是在对大量的特定特征做出反应区分来自世界上其他物体的树或鱼?

鸽子和大多数鸟类一样，更依赖视觉，当然也更发达彩色视觉与大多数哺乳动物相比——灵长类动物除外。有证据表明猴子可以解决对鸽子的概念歧视，但没有证据表明其他哺乳动物可以。因此，为了进行广泛的比较分析，有必要转向不同种类的任务。其中一种被研究得几乎过度了歧视的逆转。在逆向任务中，动物首先接受一个简单的判别问题的训练:例如，选择t型迷宫中有奖励的左臂，而不是没有奖励的右臂。一旦动物解决了问题，实验者将奖励分配反过来，所以食物现在在右臂而不是左臂。训练继续进行，直到动物学会了这种逆转，这时奖励的分配就会切换回左臂。等等。经过这一系列反转训练的老鼠最终会变得非常熟练的在任务中。尽管最初的逆转会导致相当大的问题，动物会比最初的辨别出错更多，但在几次逆转之后，这些困难就消失了。最终，大鼠解决每一个新的逆转的次数比解决最初的辨别所花费的次数要少，通常不超过一个错误。

在相对广泛的哺乳动物中也观察到类似的高效表现。更有趣的是早期的研究表明鱼（金鱼在类似的问题上进行训练，没有任何证据表明，这些鱼的数量增加了效率哺乳动物展示的。鱼会缓慢而费力地学会第一次反转，同样缓慢地学会第20次反转。随后的实验证实，这是一种不公平的悲观评估因为实验技术的改进伴随着鱼的表现的显著改善，这一发现凸显了评估在据称相同的任务中差异很大的动物的相对效率的极端困难。尽管如此，金鱼是否像老鼠一样擅长反转任务仍然值得怀疑。

然而，理论上的问题是老鼠是如何达到这种效率的。是什么过程让他们最终能够比最初学习辨别方法本身更快地学会辨别方法的反转，而且往往只有一个错误?最合理的建议是，他们应该制定一种“赢-留-输-移”的策略。换句话说，他们学习如何描述选择他们必须在两者之间做出选择，而不是根据他们的身体特征，而是根据他们是否在前一次试验中做出了选择。然后他们知道，如果替代他们在上次试验中做出的选择会得到奖励，在这次试验中做出的选择会再次得到奖励;然而，如果不是这样，选择另一种选择现在将得到回报。其他各种实验表明，老鼠可以迅速学会使用一个试验的结果来预测下一次试验的结果，从而跟踪有规律的顺序依赖于食物或其他奖励的可用性。

广义规则学习

作为流行程度仅次于反转任务的一种工具比较分析学习一直是学习设定的任务。后者旨在测量动物“学会学习”的能力——换句话说，是为了发现动物在学会一种新行为后，是否能更容易地学习其他相关行为。例如，训练一只动物简单地分辨两个物体a和b。一旦问题解决，实验者就用一对新的物体C和D来代替原来的一对;当动物解决了这个新问题后，另一对新的E和F就会被取代，以此类推。恒河猴经过这一系列问题的训练，在解决每一个新问题时都会变得越来越有效率。就像接受逆向任务训练的老鼠一样，猴子在一次试验后最终解决了每一个新问题，在第一次试验中随机选择每对新问题刺激但之后的选择基本上是完美的。

在学习集上的表现，就像在反转上一样，曾经被认为是区分高智商和低智商动物的标志。类人猿和恒河猴在完成这些任务时效率极高，甚至比新大陆猴还要高，反过来，新大陆猴比任何非灵长类哺乳动物都更有效率。然而，在进行有效的比较时，仍然存在严重的困难。灵长类动物它们的视觉系统比大多数哺乳动物都要发达，所以它们更擅长解决一系列视觉辨别问题也就不足为奇了。甚至恒河猴和美洲猕猴(旧大陆猴子和新大陆猴子)在表现上的差异也被证明是由于色觉的差异而不是其他原因。如果使用嗅觉刺激，大鼠似乎能非常有效地解决学习任务。

然而，可能有重要的知识差异也是表现差异的基础。这样想的一个原因是考虑到掌握学习集可能涉及的过程。“赢-留-输-移”策略可以解释逆向学习中的渐进式进步，也可以解释学习集任务中的同样进步，但前提是动物能够将该策略推广到新的刺激上。成功的表现要求动物了解上次试验中选择的替代方案，以及该选择的结果，预测在这次试验中哪个替代方案会得到奖励，无论这些替代方案的性质如何。一些证据表明，灵长类动物比其他动物更容易概括这类规则。猴子接受过一系列单一歧视的逆转训练，就能同样熟练地学习任何新的歧视的逆转。相比之下，训练过类似问题的猫几乎没有这种转移的证据。

在迁移研究中广泛使用的判别问题是“取样匹配”歧视。例如，一只鸽子需要在两个磁盘中选择，一个照亮红灯亮，另一个绿灯亮。在任何一次试验中，正确的替代方案取决于样本刺激的值，这也是每次试验的一部分。如果这第三个灯是红色的，那么红色的圆盘是正确的;如果是绿色，那么绿色是正确的。正确的替代方案是与示例相匹配的。尽管与简单的红绿区分相比自然要困难得多，但许多种类的动物都很容易学会匹配样本的区分;然而，动物之间似乎在他们的功能将这种学习转化为一组新的刺激。灵长类动物和海豚已经证明了这种转移的良好证据，但鸽子充其量只显示出有限的转移。如果训练鸽子使用两种或三种颜色，以至于它们的反应基本上没有错误，那么用一种新的颜色取代训练过的一种颜色可能会导致辨别能力完全崩溃;甚至有一些问题是，它们是否能比没有匹配问题经验的鸽子更快地学会新的匹配样本辨别新刺激。

根据刺激之间的特定关系作出反应的能力，从复杂而不断变化的刺激中抽象出这些关系和不变特征的能力，以及最重要的，也许是将这种学习转移到一组全新的物理刺激上的能力，似乎是解决复杂的鉴别问题的一些更重要的过程。某些证据表明，动物在某些能力上可能有所不同影响用于其他形式的研究解决问题．