李 婧 陳安濤 陳 杰 龍長權(quán)

(1西南大學(xué)心理學(xué)部, 重慶 400715) (2湖南師范大學(xué)心理系, 長沙 410081)

1 問題提出

假定狗有線粒體, 人們可以推斷貓可能也有線粒體, 甚至哺乳動物都可能有線粒體, 而不太可能推斷桌子有線粒體, 也不太可能推斷貓有胃蛋白酶(假定線粒體與胃蛋白酶沒有必然的關(guān)系), 這一過程就被稱為類別屬性歸納(Coley, Shafto, Stepanova,& Barraff, 2005), 或者被稱為歸納推理中的屬性泛化(Kemp & Jern, 2014)。隨著認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展,類別屬性歸納的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制研究近年來也逐步得到充分的重視。例如, 在fMRI研究方面, Goel和Dolan (2000)以及梅楊等人(2010)研究了圖形類別歸納的神經(jīng)機(jī)制, Goel和Dolan (2004)以及Liang,Zhong, Lu和Liu (2010)則采用句子研究了類別屬性歸納的腦激活。在采用事件相關(guān)電位技術(shù)(event-related potentials, ERPs)研究類別屬性歸納方面, 已有的研究主要采用的是圖形歸納任務(wù)(Bigman & Pratt, 2004; Chen et al., 2007; Huang, Tang,Li, & Li, 2013; Li, Luo, Cao, & Li, 2009)。例如, Li等人(2009)和Huang等人(2013)先向被試展示一些電池的圖形并告訴被試有些電池有電, 要求被試根據(jù)已知的那些有電的電池的特征, 推斷新出現(xiàn)的電池是否有電。他們發(fā)現(xiàn)可接受的歸納比不可接受的歸納誘發(fā)了更大的晚期正成分(late positive component,LPC)。

Liang等人(2010)則以句子為實(shí)驗(yàn)材料, 采用ERP技術(shù)研究了語義類別屬性歸納的時間特征。在他們的研究中, 可接受的歸納條件下結(jié)論類別和結(jié)論屬性與前提類別和前提屬性均關(guān)聯(lián), 不可接受的歸納條件下結(jié)論類別和結(jié)論屬性均與前提類別和前提屬性無關(guān)(例如, 前提：麻雀的肝臟有某種成分X, 老鷹的肝臟有某種成分X; 可接受歸納結(jié)論：鳥類的肝臟有某種成分X; 不可接受歸納結(jié)論：貓有32顆牙齒)。通過比較可接受的歸納與不可接受的歸納, 他們發(fā)現(xiàn)N400與歸納推理的語義整合過程有關(guān)。不過, 在Liang等人(2010)的研究中, 不可歸納的條件中同時包含了類別違背與屬性違背, 導(dǎo)致無法確定可接受的歸納與不可接受的歸納之間的ERP成分差異是由類別違背引起的, 還是由屬性違背引起的。因此, 在Liang等(2010)的基礎(chǔ)上, Long,Lei等人(2015)試圖通過區(qū)分類別違背(前提：蘋果X1; 結(jié)論：電話 X1？)與屬性違背(前提：蘋果 X1;結(jié)論：香蕉 B5？)來分離分類過程和屬性推理過程,他們發(fā)現(xiàn)N2-P3-N400與類別違背過程有關(guān), 而屬性違背則誘發(fā)了前中部的LPC成分。

Rips (2001)、Murphy (2002)以及陳安濤和李紅(2003)認(rèn)為, 類別屬性歸納至少包含了分類和屬性推理兩個過程, 即參與者會先分析前提類別和結(jié)論類別之間的關(guān)系(類別關(guān)聯(lián)過程), 然后根據(jù)屬性的陳述及屬性和類別之間相互匹配的結(jié)果, 做出結(jié)論是否正確的主觀判斷(屬性推理過程)。Long, Lei等人(2015)的研究意在Liang等(2010)的基礎(chǔ)上分離類別屬性歸納中的類別過程和推理過程, 但是否真正達(dá)到了這一目的還有待進(jìn)一步的商榷。首先, 在他們的研究中, 結(jié)論類別與結(jié)論屬性是同時呈現(xiàn)的(Liang等2010年的研究也是如此), 被試在推斷時需要同時比較類別與屬性。然而先前的研究顯示,當(dāng)需要進(jìn)行多維度復(fù)雜比較時, 會誘發(fā)N2-N400連續(xù)負(fù)波(Bennett, Duke, & Fuggetta, 2014; Long, Li,et al., 2015; Sz?cs, Soltész, Czigler, & Csépe, 2007;Wang, Cui, Wang, Tian, & Zhang, 2004)。例如, Wang等(2004)發(fā)現(xiàn), 當(dāng)被試判斷測試刺激是否同時在形狀和顏色上和靶刺激匹配時, 不匹配的測試刺激比匹配的測試刺激同時誘發(fā)了更大的N2-N400。在一項(xiàng)分類任務(wù)中, 被試被要求判斷前后呈現(xiàn)的是否同為字母或數(shù)字, 而這些字母或者數(shù)字用不同的顏色呈現(xiàn)時, Sz?cs等(2007)發(fā)現(xiàn)了N2-N400連續(xù)負(fù)波的激活。因此, Long, Lei等(2015)發(fā)現(xiàn)的N2-P3b-N400效應(yīng)中的N2-N400負(fù)波可能是由于需要同時進(jìn)行類別與屬性的復(fù)雜比較而誘發(fā)的, 而P3b效應(yīng)則可能是N2-N400連續(xù)負(fù)波的結(jié)果。

其次, Long, Lei等(2015)認(rèn)為前中部的LPC與屬性推理過程有關(guān)。但他們僅比較了結(jié)論類別關(guān)聯(lián)屬性一致(前提：蘋果 X1; 結(jié)論：香蕉 X1？)、結(jié)論類別關(guān)聯(lián)屬性不一致(前提：蘋果 X1; 結(jié)論：香蕉 B5？)與結(jié)論類別違背屬性一致(前提：蘋果 X1;結(jié)論：玫瑰 X1？)三種條件, 屬性不一致僅出現(xiàn)在結(jié)論類別關(guān)聯(lián)時。當(dāng)結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián), 被試在類別加工完成后會產(chǎn)生一個歸納可接受的預(yù)期, 在接下來的屬性推理過程中, 當(dāng)屬性不一致時,會在基于知覺特征分析的正字法匹配過程中發(fā)現(xiàn)屬性不匹配, 從而產(chǎn)生按鍵動作的校正。因此, 此時屬性違背誘發(fā)的LPC可能反映的是按鍵校正而不是真正的屬性推理過程。同時, 規(guī)則違背通常誘發(fā)的是中后部的LPC (例如, 數(shù)字推理, Nú?ez-Pe?a& Honrubia-Serrano, 2004; 傳遞性推理, Bonnefond,Castelain, Cheylus, & van der Henst, 2014), 而Long, Lei等人(2015)屬性違背階段誘發(fā)的是中前部的LPC,進(jìn)一步表明他們發(fā)現(xiàn)的屬性違背的LPC不太可能反映的是推理過程。因此, 類別屬性歸納中類別過程與屬性推理過程的ERP特征仍需要進(jìn)一步討論。

為了探明類別屬性歸納中類別關(guān)聯(lián)過程與屬性推理過程的ERP特征, 本研究改進(jìn)了Long, Lei等人(2015)的詞語型類別屬性歸納任務(wù), 在結(jié)論階段將結(jié)論類別與結(jié)論屬性分開呈現(xiàn)。在結(jié)論類別階段, 包含與前提關(guān)聯(lián)的結(jié)論類別和與前提無關(guān)的結(jié)論類別。在兩種結(jié)論類別條件下, 還分別包含了屬性一致和屬性不一致兩種條件。通過在結(jié)論類別階段比較關(guān)聯(lián)結(jié)論類別與無關(guān)結(jié)論類別, 可以探索類別關(guān)聯(lián)過程的ERP特征; 通過在兩種結(jié)論類別條件下, 分別比較屬性一致與屬性不一致條件, 可以討論屬性推理過程的ERP特征。同時, 本研究還在Long, Lei等人(2015)的基礎(chǔ)上增加了結(jié)論類別與前提類別不一致同時結(jié)論屬性與前提屬性也不一致的條件, 進(jìn)一步拓展了Long, Lei等人(2015)的研究。

此外, 在先前的語義分類的ERP研究中, 研究者主要采用直接的類別任務(wù)和內(nèi)隱的任務(wù)(Schumacher,Wirth, Perrig, Strik, & Koeig, 2009)。在直接的類別任務(wù)中, 實(shí)驗(yàn)者通常直接要求參與者運(yùn)用他們關(guān)于類別成員關(guān)系的知識。例如, 類別句子確認(rèn)任務(wù)要求參與者判斷類包含的句子是否正確(例如, “蘋果屬于水果嗎？” 張麗, 李紅, 2011); 詞語圖片匹配任務(wù)要求被試判斷詞語與圖片是否類別匹配(例如,先呈現(xiàn)詞語水果, 然后要求被試判斷接下來出現(xiàn)的圖片是否屬于水果。Large, Kiss, & McMullen, 2004);類別流暢性任務(wù)要求被試盡可能產(chǎn)生一個給定類別的樣例(例如, “盡可能多的列出水果?！?Kiang,Kutas, Light, & Braff, 2007)。內(nèi)隱的任務(wù)則主要是語義啟動任務(wù)。該任務(wù)通常是要求參與者執(zhí)行一項(xiàng)與類別成員關(guān)系判斷無關(guān)的任務(wù), 例如, 要求參與者判斷詞語是真詞還是假詞(例如, Chen et al.,2014), 然后分析前面呈現(xiàn)的詞語對后面呈現(xiàn)的詞語的影響。而在類別屬性歸納任務(wù)中, 與直接類別任務(wù)不同, 該任務(wù)是一項(xiàng)內(nèi)隱的分類任務(wù), 并不直接要求參與者使用類別成員關(guān)系知識; 同時, 經(jīng)典的啟動任務(wù)通常不包含類別成員關(guān)系判斷。類別屬性歸納任務(wù)與此不同, 該任務(wù)是一項(xiàng)與語義分類密切相關(guān)的任務(wù)(Rehder & Burnett, 2005; Sloutsky & Fisher,2004)。因此, 對類別屬性歸納過程中分類過程的時間進(jìn)程的研究, 也可以拓展語義分類的ERP研究。

Liang等人(2010)在句子歸納推理任務(wù)中均發(fā)現(xiàn)不可接受的推理比可接受的推理誘發(fā)了更大的N400。已有研究表明, N400與語義處理過程密切關(guān)聯(lián), 并對類別成員關(guān)系十分敏感, 且語義不匹配的刺激通常會誘發(fā)更大的N400 (例如, Nú?ez-Pe?a &Honrubia-Serrano, 2005; Lei et al., 2010; 綜述見 Kutas& Federmeier, 2011; Friederici, 2011)。因此, 在類別呈現(xiàn)階段, 預(yù)測與前提類別無關(guān)的結(jié)論類別會比與前提關(guān)聯(lián)的結(jié)論類別誘發(fā)更大的N400。在刺激呈現(xiàn)后200～350 ms出現(xiàn)的負(fù)偏轉(zhuǎn)N2與知覺的不匹配(綜述見Folstein & van Petten, 2008)或規(guī)則的不匹配有關(guān)(Prado, Kaliuzhna, Cheylus, & Noveck, 2008)。通常, 知覺不匹配的或規(guī)則不匹配的刺激比知覺匹配的或規(guī)則匹配的刺激會在大腦前部誘發(fā)更大的N2。不一致的結(jié)論屬性與前提屬性在知覺上的不匹配, 而且也在規(guī)則上不匹配, 因而預(yù)測在屬性階段,與一致屬性相比, 不一致屬性會誘發(fā)更大的前部N2。P3是刺激呈現(xiàn)后在時間窗口為300～500 ms誘發(fā)的正成分, 分為P3a和P3b (Polich, 2007)。P3a是最大值在中后部但差異出現(xiàn)在中前部的正偏轉(zhuǎn),通常反映了注意的分配, 且隨著卷入的注意的增加,P3a的波幅會增加(例如, Hagen, Gatherwright, Lopez,& Polich, 2006; 綜述見Polich, 2007)。一致的屬性比不一致的屬性得到更多的注意, 因此預(yù)測無論在結(jié)論類別無關(guān)還是結(jié)論類別關(guān)聯(lián)條件下, 一致的屬性將比不一致的屬性誘發(fā)更大的中前部的P3a。P3b是最大值在后部, 且其差異出現(xiàn)在中后部的正偏轉(zhuǎn)(Polich, 2007)。已有的演繹推理的ERP研究表明,符合邏輯的推理比不符合邏輯的推理誘發(fā)了更大的后部P3b, 反映了符合邏輯的推理比不符合邏輯的推理有更高水平的預(yù)期滿意(Bonnefond, Castelain,et al., 2014; Bonnefond, Kaliuzhna, van der Henst, &De Neys, 2014; Bonnefond & van der Henst, 2009,2013)。關(guān)聯(lián)結(jié)論類別條件下, 一致屬性比不一致屬性更符合推理預(yù)期, 因此預(yù)測此時一致屬性比不一致屬性誘發(fā)更大的P3b; 而無關(guān)結(jié)論類別條件下,一致屬性與不一致屬性都不符合推理預(yù)期, 因此兩者差異不顯著。Bonnefond和van der Henst (2013)在語義條件推理任務(wù)下以及Bonnefond, Castelain等(2014)在傳遞性推理任務(wù)中發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致邏輯錯誤的不一致結(jié)論比符合邏輯的一致結(jié)論誘發(fā)了更大的后部LPC。關(guān)聯(lián)結(jié)論類別條件下, 不一致屬性不符合推理邏輯, 因而預(yù)期會比一致屬性誘發(fā)更大的后部LPC, 而無關(guān)結(jié)論類別條件下, 一致屬性與不一致屬性都不符合推理邏輯, 因此預(yù)期兩者誘發(fā)的LPC將沒有顯著差異。

2 方法

2.1 被試

34名高校大學(xué)生參與了本實(shí)驗(yàn)。其中16名男性, 18名女性(平均年齡

M

=22.08歲,

SD

=1.77歲)。這些參與者母語均為漢語, 右利手, 視力正?；虺C正后視力正常, 且都無精神和神經(jīng)疾病史, 自愿參與, 事后獲得相應(yīng)報酬。

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計與程序

實(shí)驗(yàn)材料為名詞詞語。由于類別歸納中存在典型性效應(yīng), 在實(shí)驗(yàn)之前, 20名大學(xué)生對名詞詞語的典型性和熟悉性通過5點(diǎn)量表(1表示最不典型/最不熟悉; 5表示最典型/最熟悉)進(jìn)行了判斷, 典型性和熟悉性平均分低于3分的項(xiàng)目被剔除。

與Long, Lei等人(2015)的實(shí)驗(yàn)類似, 本研究在實(shí)驗(yàn)前告知被試, 將采用空格聯(lián)系類別與字母加數(shù)字的空白屬性的方式表示類別具有某種屬性。例如,“蘋果 X1”是表示蘋果具有某種屬性X1。前提類別與結(jié)論類別都屬于基本水平類別。前提階段, 前提類別與前提屬性同時呈現(xiàn)(例如, 蘋果 X1)。結(jié)論階段分為類別呈現(xiàn)階段和屬性呈現(xiàn)階段。在類別呈現(xiàn)階段, 呈現(xiàn)結(jié)論類別。結(jié)論類別與前提類別具有兩種關(guān)系：關(guān)聯(lián), 即結(jié)論類別與前提類別屬于同一類別(例如, 梨子); 無關(guān), 即結(jié)論類別與前提類別屬于不同的類別(例如, 玫瑰)。在屬性呈現(xiàn)階段, 呈現(xiàn)結(jié)論屬性和問號, 提醒被試做出判斷和反應(yīng)。結(jié)論屬性與前提屬性同樣存在兩種關(guān)系：一致(結(jié)論屬性和前提屬性相同, 例如, X1); 不一致(結(jié)論屬性與前提屬性不同, 例如, B3)。每種條件下有80個實(shí)驗(yàn)試次, 正式實(shí)驗(yàn)開始前每種條件下各安排了5個試次進(jìn)行練習(xí)。

圖1為實(shí)驗(yàn)流程。實(shí)驗(yàn)首先呈現(xiàn)一個注視點(diǎn)“+”,呈現(xiàn)時間為500 ms; 接下來呈現(xiàn)前提刺激, 持續(xù)時間為1000 ms; 在800～1200 ms的空屏之后, 呈現(xiàn)結(jié)論類別, 時間為500 ms, 此時被試無需做按鍵反應(yīng); 接下來又呈現(xiàn)一個時間為800～1200 ms空屏,最后呈現(xiàn)結(jié)論屬性, 要求被試根據(jù)前提, 判斷結(jié)論類別是否具有該屬性, 刺激在被試做出響應(yīng)后消失。為了減少動作電位的影響, 本實(shí)驗(yàn)為右手按鍵,即如果認(rèn)為該歸納可接受, 則用右手食指按數(shù)字鍵“1”, 如果任務(wù)該歸納不可接受, 則用右手中指按數(shù)字鍵“2”。如果被試不做響應(yīng), 所要推論的屬性在呈現(xiàn)2000 ms后消失。

圖1 實(shí)驗(yàn)程序

2.3 腦電記錄和分析

用Neuroscan Synamps 2記錄腦電, 被試佩帶Quick-Cap 64導(dǎo)聯(lián)電極帽, 電極以國際10～20系統(tǒng)為基礎(chǔ)放置。在線記錄腦電時, 以左側(cè)耳后乳突為參考。同時在雙眼外側(cè)安置電極記錄水平眼電, 在左眼上下眶安置電極記錄垂直眼電。所有極間電阻小于5 k?。模擬濾波帶通為0.05～100 Hz, 離線分析采樣頻率為500 Hz。用Matlab和EEGlab對數(shù)據(jù)進(jìn)行離線分析。離線分析時重新轉(zhuǎn)換成雙側(cè)乳突連線為參考, 采用30 Hz低通濾波。采用ICA剔除眼電、肌電等偽跡。將被試判斷結(jié)論類別關(guān)聯(lián)屬性一致判斷歸為可接受的歸納試次、將結(jié)論類別關(guān)聯(lián)屬性不一致、結(jié)論類別無關(guān)屬性一致和結(jié)論類別無關(guān)屬性不一致判斷歸為不可接受的歸納試次誘發(fā)的ERP成分分別進(jìn)行疊加平均, 每種條件每個被試至少有60次。分析時段為刺激呈現(xiàn)前200 ms (作為基線)至刺激呈現(xiàn)后800 ms。

對4種類型條件下產(chǎn)生的反應(yīng)時和接受/拒絕率進(jìn)行了單因素重復(fù)測量的方差分析。根據(jù)已有的研究(例如, Bonnefond & van der Henst, 2009; Clayson,Baldwin, & Larson, 2013; Cutmore et al., 2015), 結(jié)合本實(shí)驗(yàn)得到的波形圖和地形圖, 對類別呈現(xiàn)階段300～500 ms的時間窗口產(chǎn)生的N400成分的平均波幅, 采用了類別條件(類別關(guān)聯(lián)、類別無關(guān)) × 腦區(qū)條件(前部：F3、Fz、F4; 前中部：FC3、FCz、FC4;中部：C3、Cz、C4; 中后部：CP3、CPz、CP4; 后部：P3、Pz、P4)× 偏側(cè)化(左、中、右)條件三因素重復(fù)測量的方差分析; 在屬性呈現(xiàn)階段; 分別在類別關(guān)聯(lián)條件與類別無關(guān)條件下, 對屬性一致與屬性不一致誘發(fā)的N2, P3 (P3a和P3b)和LPC (late positive component) 分別在230～300 ms、300～400 ms和400～600 ms時間窗口的平均波幅進(jìn)行了比較。比較分析時, 采用了屬性條件(屬性一致與屬性不一致)× 腦區(qū)條件(前部：F3、Fz、F4; 前中部：FC3、FCz、FC4; 中部：C3、Cz、C4; 中后部：CP3、CPz、CP4; 后部：P3、Pz、P4) × 偏側(cè)化(左、中、右)為被試內(nèi)變量的三因素重復(fù)測量的方差分析。統(tǒng)計結(jié)果采用Greenhouse-Geisser校正, 事后比較采用Sidak校正。

3 結(jié)果

3.1 行為結(jié)果

表1 各條件下的平均反應(yīng)時和可接受率/拒絕率

3.2 ERP 結(jié)果

3.2.1 類別呈現(xiàn)階段 ERP 結(jié)果

圖2 類別呈現(xiàn)階段的波形圖和差異波地形圖

3.2.2 屬性呈現(xiàn)階段ERP結(jié)果

圖3展示了結(jié)論類別關(guān)聯(lián)條件下的屬性一致與屬性不一致在F3、Fz、F4、P3、Pz和P4電極點(diǎn)誘發(fā)的ERP波形圖和差異波(屬性不一致減屬性一致)的地形圖。圖4展示了結(jié)論類別無關(guān)條件下的屬性一致與屬性不一致在F3、Fz、F4、P3、Pz和P4電極點(diǎn)誘發(fā)的ERP波形圖和差異波(屬性不一致減屬性一致)的地形圖。表2分別展示了結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)時和結(jié)論類別與前提類別無關(guān)時屬性一致與屬性不一致條件在N2 (230～300 ms), P3 (300～400 ms)和LPC (400～600 ms)在前部、前中部、中部、中后部、后部、左側(cè)、中線和右側(cè)的平均波幅值。

圖3 結(jié)論類別關(guān)聯(lián)條件下的屬性一致與屬性不一致誘發(fā)的波形圖與差異波地形圖

圖4 結(jié)論類別關(guān)聯(lián)條件下的屬性一致與屬性不一致誘發(fā)的波形圖與地形圖

表2 類別呈現(xiàn)階段、屬性呈現(xiàn)階段ERP成分的平均波幅值

4 討論

采用詞語型類別屬性歸納任務(wù), 在結(jié)論階段分開呈現(xiàn)類別和屬性, 分別揭示了類別屬性歸納中分類過程與屬性推理過程的ERP特征。主要的研究結(jié)果包括：(1)在類別呈現(xiàn)階段, 無關(guān)的結(jié)論類別比關(guān)聯(lián)的結(jié)論類別誘發(fā)了更大的N400; (2)在屬性呈現(xiàn)階段, 當(dāng)結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)時, 不一致屬性比一致屬性誘發(fā)了更大的N2, 接著300～400 ms的時間窗口上大腦前部和后部均出現(xiàn)了更小的正偏轉(zhuǎn)(P3), 隨后在400～600 ms的時間窗口上大腦后部出現(xiàn)了更大的正偏轉(zhuǎn)(late positive component,LPC); 而當(dāng)結(jié)論類別與前提類別無關(guān)時, 不一致屬性比一致屬性誘發(fā)了更大的N2, 且在300～400 ms時間窗口上在大腦前部誘發(fā)了更小的正偏轉(zhuǎn)。

4.1 行為結(jié)果分析

統(tǒng)計結(jié)果表明, 類別相關(guān)屬性一致條件的歸納接受率顯著低于其他條件的歸納拒絕率, 這一結(jié)果與Liang等人(2010)和Long, Lei等人(2015)的研究結(jié)果一致, 表明拒絕歸納可以馬上做出判斷, 而接受歸納需要更多的認(rèn)知操作。統(tǒng)計結(jié)果也表明類別關(guān)聯(lián)條件(類別相關(guān)屬性一致和類別相關(guān)屬性不一致)比類別無關(guān)條件(類別無關(guān)屬性一致和類別無關(guān)屬性不一致)反應(yīng)時更長, 顯示相關(guān)類別需要更長的時間進(jìn)行認(rèn)知操作(Liang et al., 2010; Long, Lei,et al., 2015)。

4.2 ERP結(jié)果分析

4.2.1 類別呈現(xiàn)階段。

在類別呈現(xiàn)階段, 與前提類別無關(guān)的結(jié)論類別相比, 與前提類別關(guān)聯(lián)的結(jié)論類別在300～500 ms的時間窗口在大腦的前、中、后部均誘發(fā)了更大的N400, 且最大差異出現(xiàn)在大腦中后部, 與經(jīng)典的N400成分類似。這一結(jié)果與Liang等人(2010)的發(fā)現(xiàn)相似。在他們的研究中, 不可接受的歸納比可接受的歸納會在350～650 ms誘發(fā)更大的N400。不過,Bonnefond和van der Henst (2013)的一項(xiàng)采用句子實(shí)驗(yàn)材料的演繹推理研究卻沒有發(fā)現(xiàn)N400的差異。他們認(rèn)為導(dǎo)致這一結(jié)果的原因是因?yàn)檠堇[推理依賴形式邏輯而不依賴于語義加工, 因而在他們的研究中沒有發(fā)現(xiàn)N400的效應(yīng)。Blanchette和El-Deredy (2014)發(fā)現(xiàn)當(dāng)演繹推理任務(wù)卷入豐富的語義內(nèi)容時, 不符合邏輯的推理比符合邏輯的推理誘發(fā)更大的N400。Lei等人(2010)同樣在一項(xiàng)類別演繹推理的ERP研究發(fā)現(xiàn)無關(guān)的結(jié)論類別比關(guān)聯(lián)結(jié)論類別誘發(fā)更大的N400, 盡管他們的研究顯示差異主要出現(xiàn)在大腦前部, 但是有研究認(rèn)為前部的N400與經(jīng)典的N400是相同的成分(綜述見Kutas &Federmeier, 2011)。Goel和Dolan (2000)認(rèn)為歸納推理特別依賴于語義內(nèi)容, 而大量的研究顯示N400與語義推理有關(guān), 語義違背會誘發(fā)更大的N400(綜述, Friederici, 2011; Kutas & Federmeier, 2011), 因此, 在本研究中發(fā)現(xiàn)結(jié)論無關(guān)類別比結(jié)論關(guān)聯(lián)類別誘發(fā)了更大的N400, 反映了語義類別的違背。

同時, 本實(shí)驗(yàn)的類別階段與語義分類的ERP研究的實(shí)驗(yàn)過程類似, 結(jié)果也與采用直接的類別任務(wù)或采用啟動任務(wù)的研究結(jié)果類似。例如, 張麗和李紅(2011)在一項(xiàng)漢語詞語的類包含的ERP研究中發(fā)現(xiàn), 否定的類包含比肯定的類包含誘發(fā)了更大的N400; Nú?ez-Pe?a和Honrubia-Serrano (2005)則發(fā)現(xiàn), 無論是采用直接的類別任務(wù)還是內(nèi)隱的語義啟動范式, 無關(guān)類別均會比關(guān)聯(lián)類別誘發(fā)更大的N400。本研究采用類別歸納任務(wù)既不是直接的分類任務(wù), 也不是與分類無關(guān)的語義啟動任務(wù), 而是與分類關(guān)聯(lián)的歸納任務(wù), 可以認(rèn)為這是一種內(nèi)隱的分類任務(wù)(Rehder & Burnett, 2005; Sloutsky & Fisher,2004)。本研究的結(jié)果表明, 內(nèi)隱的分類任務(wù)也誘發(fā)了與其他語義分類任務(wù)類似的N400效應(yīng), 進(jìn)一步表明N400與語義過程有關(guān), 從而拓展了語義分類的ERP研究。

4.2.2 屬性呈現(xiàn)階段

統(tǒng)計結(jié)果顯示, 無論結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)還是無關(guān)時, 不一致屬性比一致屬性在220～300 ms時間窗口誘發(fā)了更大的前部負(fù)偏轉(zhuǎn), 是經(jīng)典的前部N2成分。不一致的知覺失匹配通常會誘發(fā)更大的前部N2(綜述見Folstein & van Petten, 2008)。由于不一致的結(jié)論屬性與前提屬性在知覺上不一致, 因此誘發(fā)了更大的N2。前部N2的另外一個解釋則與規(guī)則的不匹配有關(guān)。例如, 在一系列的演繹推理任務(wù)中發(fā)現(xiàn)不符合邏輯的推理比符合邏輯的推理誘發(fā)了更大的N2(Bonnefond, Kaliuzhna, et al., 2014;Bonnefond & van der Henst, 2009, 2013; Cutmore, et al.,2015; Prado et al., 2008)。同時, Prado等人(2008)還在演繹推理中發(fā)現(xiàn), 雙維的規(guī)則不匹配會比一維規(guī)則的不匹配誘發(fā)更大的N2。在本實(shí)驗(yàn)中, 當(dāng)結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)時, 一致屬性是可接受的歸納而不一致屬性則不符合推理的邏輯。因此, 此時不一致屬性比一致屬性誘發(fā)了更大的N2, 反映了推理規(guī)則的不一致。而當(dāng)結(jié)論類別與前提類別無關(guān)時,一致屬性是一維的規(guī)則失匹配而不一致屬性為二維的規(guī)則失匹配, 因而不一致屬性也會比一致屬性誘發(fā)更大的N2。同時, 當(dāng)結(jié)論類別與前提類別無關(guān)時, N2在大腦左側(cè)的波幅比右側(cè)大, 而Turner,Marinsek, Ryhal和Miller (2015)對演繹推理和歸納推理的元分析表明, 無論是演繹推理還是歸納推理,大腦左側(cè)的活動均與推理中的解釋過程有關(guān), 增強(qiáng)的左側(cè)N2可能反映了規(guī)則不匹配的解釋過程。

統(tǒng)計結(jié)果顯示, 在屬性呈現(xiàn)階段, 無論結(jié)論類別與前提類別是否關(guān)聯(lián), 屬性一致均比屬性不一致在300～400 ms時間窗口在大腦前部區(qū)域誘發(fā)了更大的正偏轉(zhuǎn)。在300～400 ms的時間窗口下, 前中部腦區(qū)的正偏轉(zhuǎn)與P3a成分類似, 而P3a被認(rèn)為與注意的分配有關(guān), 且隨著注意卷入的加深, P3a的波幅會增大(例如, Hagen et al., 2006; 綜述Polich,2007)。在本實(shí)驗(yàn)中, 在屬性呈現(xiàn)階段, 一致屬性比不一致屬性誘發(fā)了更大的類似P3a的成分, 表明在屬性推理階段, 一致屬性比不一致屬性得到了更多的注意。

同時, 在300～400 ms的時間窗口, 在大腦后部,當(dāng)結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)時, 屬性一致比屬性不一致誘發(fā)了更大的正偏轉(zhuǎn), 而當(dāng)類別結(jié)論與前提類別無關(guān)時, 屬性一致與屬性不一致在后部差異不顯著。在300～400 ms時間窗口發(fā)現(xiàn)的后部正偏轉(zhuǎn)成分類似于經(jīng)典的P3b成分(Polich, 2007)。先前的條件推理和傳遞性推理的ERP研究中也發(fā)現(xiàn)了P3b的效應(yīng)(Bonnefond & van der Henst, 2009, 2013;Bonnefond, Kaliuzhna, et al., 2014)。例如, Bonnefond和van der Henst (2009)發(fā)現(xiàn)符合演繹推理的結(jié)論(如：大前提, 如果P那么Q; 小前提, P; 結(jié)論, Q)比不符合推理的結(jié)論(如：大前提, 如果P那么Q; 小前提,P; 結(jié)論, T)誘發(fā)了更大的P3b。Bonnefond等(Bonnefond,Kaliuzhna, et al., 2014; Bonnefond & van der Henst,2009, 2013)認(rèn)為在推理任務(wù)中, 當(dāng)前提呈現(xiàn)后, 被試就形成了對即將呈現(xiàn)的結(jié)論刺激的預(yù)期, P3b則反映了這種推理預(yù)期的滿意程度：結(jié)論越符合推理預(yù)期, 激活的P3b就越大。在本研究中, 當(dāng)結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)時, 屬性一致比屬性不一致更符合推理預(yù)期, 因此誘發(fā)了更大的P3b; 而當(dāng)結(jié)論類別與前提類別無關(guān)時, 一致屬性與不一致屬性都不能達(dá)成推理預(yù)期滿意, 因而在這種情形下, 兩者誘發(fā)的P3b差異不顯著。不過, 在Long, Lei等人(2015)的詞語類別屬性歸納推理的ERP研究中, 無論屬性是否一致, 只有在類別不一致的情況下才會誘發(fā)出差異顯著的P3b, 這一結(jié)果可能是由于在Long,Lei等人(2015)的實(shí)驗(yàn)中結(jié)論類別與結(jié)論屬性同時呈現(xiàn), P3b在其中更多地反映了與類別過程密切關(guān)聯(lián)的推理預(yù)期的滿意程度。

統(tǒng)計結(jié)果還顯示, 當(dāng)結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)時, 不一致屬性比一致屬性在400～600 ms的時間窗口在大腦中后部誘發(fā)了更大的正偏轉(zhuǎn)(LPC); 而當(dāng)結(jié)論類別與前提類別無關(guān)時, 屬性一致與屬性不一致在此時間窗口誘發(fā)的LPC沒有顯著差異。Bonnefond和van der Henst (2013)在語義條件推理的ERP研究中發(fā)現(xiàn), 在330～630 ms的時間窗口下,不符合邏輯的結(jié)論比符合邏輯的結(jié)論誘發(fā)了更大的后部正偏轉(zhuǎn)。Bonnefond, Castelain等人(2014)在傳遞性推理任務(wù)中也發(fā)現(xiàn)了類似的效應(yīng), 并認(rèn)為這一成分與后部的P600類似。Bonnefond等人(Bonnefond& van der Henst, 2013; Bonnefond, Castelain, et al.,2014)認(rèn)為, 增大的類似于P600的晚期正成分反映的是規(guī)則違背過程。一些研究也發(fā)現(xiàn), 類似于P600的LPC與規(guī)則的違背有關(guān)(Niedeggen, R?sler, &Jost, 1999; Nú?ez-Pe?a & Honrubia-Serrano, 2004)。例如, Niedeggen等(1999)發(fā)現(xiàn), 與符合數(shù)學(xué)規(guī)則相比, 違背數(shù)學(xué)規(guī)則會誘發(fā)更大的LPC。Nú?ez-Pe?a和Honrubia-Serrano (2004)發(fā)現(xiàn)違反規(guī)則控制的順序也會誘發(fā)類似于P600的LPC。在本實(shí)驗(yàn)中, 不一致屬性比一致屬性在400～600 ms的時間窗口在大腦中后部誘發(fā)了更大的正偏轉(zhuǎn), 這與后部的P600類似。當(dāng)結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)時, 不一致屬性違背了推理邏輯與規(guī)則, 因而比一致屬性誘發(fā)了更大了正偏轉(zhuǎn); 而當(dāng)結(jié)論類別與前提類別無關(guān)時,一致屬性與不一致屬性均違反了推理規(guī)則, 因而兩者差異不顯著。

然而, 先前采用圖形的歸納推理的ERP研究(例如, Bigman & Pratt, 2004; Chen et al., 2007; Huang et al., 2013; Li et al., 2009)較為一致地發(fā)現(xiàn), 可接受的歸納比不可接受的歸納誘發(fā)了更大的后部正偏轉(zhuǎn), 這與本實(shí)驗(yàn)的研究結(jié)果不同。導(dǎo)致這種差異的原因可能是圖形類別歸納任務(wù)集中于討論分類過程(Long, Lei, et al., 2015)。例如, 在Bigman和Pratt(2004)以及Chen等(2007)的研究中, 實(shí)驗(yàn)者先呈現(xiàn)給被試兩張圖形并告知被試這兩張圖形屬于同一類別, 要求判斷測試圖形和先前呈現(xiàn)的圖形是否屬于同一類別。此時, 被試正確完成此任務(wù)的核心操作是歸納出屬于同一類別的前兩張圖形的規(guī)則(即類別形成規(guī)則), 然后判斷測試圖形是否也符合這一規(guī)則。Huang等(2013)和Li等(2009)采用的任務(wù)與Bigman和Pratt (2004)以及Chen等(2007)任務(wù)類似, 不同之處是他們不僅告知被試哪些圖形屬于同一類別(有電的電池), 也告知被試哪些圖形不屬于同一類別(沒有電的電池)。因此, 在這些研究中, 任務(wù)集中于類別有關(guān)的過程。

同時, 在Liang等人(2010)和Long, Lei等人(2015)的研究則發(fā)現(xiàn)在350～700 ms時間窗口, 可接受的類別歸納與不可接受的歸納在大腦后部的差異不顯著, 這也與本實(shí)驗(yàn)的LPC結(jié)果不一致。這可能是因?yàn)長iang等人(2010)和Long, Lei等人(2015)的研究同時呈現(xiàn)了結(jié)論類別和結(jié)論屬性, 而本實(shí)驗(yàn)的后部晚正成分差異出現(xiàn)在單獨(dú)呈現(xiàn)的屬性推理階段, 反映的是屬性推理的過程。

4.3 推理的單加工與雙加工理論

推理研究領(lǐng)域的一個辯論是推理是單加工過程還是雙加工過程(綜述見Heit, 2015)。單加工理論假定所有形式的推理都共享相似的加工過程(例如,Lassiter & Goodman, 2015), 而推理的雙加工理論(例如, Hayes, Heit, & Rotello, 2014)則假定不同形式的推理具有不同程度的啟發(fā)式加工過程(heuristic processing, 加工速度較快、不占用或占用很少的心理資源、更多地依賴于直覺, 且通常我們只能意識到結(jié)果而意識不到加工的過程)和分析式加工過程(analytic processing, 加工速度慢、占用較多的心理資源、更多地依賴于理性, 并且過程和結(jié)果都是可以被意識到)。演繹推理和歸納推理的fMRI研究均發(fā)現(xiàn)不同形式及內(nèi)容的演繹推理和歸納推理存在不同程度的腦激活, 傾向于支持推理的雙加工理論(例如, 演繹推理, Prado, Chadha, & Booth,2011; 歸納推理, Liang, Jia, Taatgen, Zhong, & Li, 2014);然而, 推理的ERP研究則發(fā)現(xiàn)歸納推理和演繹推理在ERP成分上的差異不顯著(Malaia, Tommerdahl, &McKee, 2015)。同時, 演繹推理的一系列ERP研究發(fā)現(xiàn)不同形式的演繹推理均存在P3b的效應(yīng)(Bonnefond, Kaliuzhna, et al., 2014; Blanchette &El-Deredy, 2014), 本實(shí)驗(yàn)也在類別屬性歸納的屬性推理階段發(fā)現(xiàn)了P3b的效應(yīng)。然而, ERP研究中顯示的演繹和歸納推理的一致性卻很難說就支持了單加工理論, 因?yàn)檫@兩類研究結(jié)果的差異很可能是由于技術(shù)的不同導(dǎo)致的(Bonnefond, Castelain, et al.,2014)。因此, 為了更好地明確歸納推理與演繹推理是否具有相同的神經(jīng)機(jī)制, 未來的研究需要多層面多技術(shù)的整合研究(Roser et al., 2015)。

4.4 本研究的局限性

本研究中, 結(jié)論類別為具體的、基本水平的類別, 而在Liang等(2010)的研究中, 可接受歸納的結(jié)論類別為一般的、上位水平的類別。根據(jù)以往的研究, 不同等級間的歸納可能存在差異。例如,Feeney (2007)發(fā)現(xiàn), 與結(jié)論類別為基本水平的類別相比, 上位水平的結(jié)論類別更容易觀察到歸納推理的多樣性效應(yīng)(前提越多樣, 歸納結(jié)論成立的可能性越大), 而在Goel和Dolan (2004)的fMRI研究中,歸納推理的任務(wù)既包含基本水平的結(jié)論類別, 也包含上位水平的結(jié)論類別, 忽略了這兩者之間的潛在差異。在將來的研究中, 需要進(jìn)一步比較不同類別間歸納的特征。此外, 本實(shí)驗(yàn)和先前的類別歸納的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制研究都主要集中在類別確定條件下的歸納, 類別不確定條件下的類別歸納的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制也需要進(jìn)一步的引起重視(莫雷, 陳琳, 2009)。同時, 歸納推理包含的問題很廣泛, 本實(shí)驗(yàn)主要討論的是Kemp和Jern (2014)定義的歸納推理中的泛化問題中的屬性泛化問題, 類別泛化、客體與類別泛化、客體、屬性與類別同時泛化等問題也沒有涉及, 這些都需要進(jìn)一步的研究。

5 小結(jié)

本研究采用事件相關(guān)電位技術(shù)(ERP), 試圖通過對結(jié)論類別與結(jié)論屬性分開呈現(xiàn)的方法, 探索語義類別屬性推理歸納中分類和屬性推理的時間進(jìn)程。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn), 在類別呈現(xiàn)階段, 無關(guān)結(jié)論類別比關(guān)聯(lián)結(jié)論類別誘發(fā)了更大的N400, 表明N400與類別屬性歸納中語義整合過程密切相關(guān)。在屬性呈現(xiàn)階段, 當(dāng)結(jié)論類別與前提類別關(guān)聯(lián)時, 不一致屬性比一致屬性誘發(fā)了更大的前部N2; 隨后, 一致屬性在300～400 ms時間窗口在大腦前部和后部分別誘發(fā)了更大類似于P3a和P3b的成分, 最后在400～600 ms時間窗口在大腦后部誘發(fā)了更大的正偏轉(zhuǎn); 而當(dāng)結(jié)論類別與前提類別無關(guān)時, 不一致屬性比一致屬性也誘發(fā)了更大的前部N2; 隨后, 在300～400 ms時間窗口僅在大腦前部觀察到一致屬性比不一致屬性誘發(fā)了更大的類似與P3a成分。這一結(jié)果表明, 在屬性推理階段, 被試先經(jīng)歷了知覺失匹配或規(guī)則不一致過程, 反映在N2上; 隨后,被試注意到了屬性的一致性(P3a)并匹配了推理的預(yù)期滿意(P3b); 最后在稍晚的時候進(jìn)行了推理決策(400～600 ms之間的正偏轉(zhuǎn))。這一結(jié)果分離了類別屬性歸納的分類與屬性推理過程。

Bennett, M. A., Duke, P. A., & Fuggetta, G. (2014). Eventrelated potential N270 delayed and enhanced by the conjunction of relevant and irrelevant perceptual mismatch.

Psychophysiology,

51, 456–463.Bigman, Z., & Pratt, H. (2004). Time course and nature of stimulus evaluation in category induction as revealed by visual event-related potentials.

Biological Psychology, 66

,99–128.Blanchette, I., & El-Deredy, W. (2014). An ERP investigation of conditional reasoning with emotional and neutral contents.

Brain & Cognition, 91

, 45–53.Bonnefond, M., Castelain, T., Cheylus, A., & van der Henst, J.(2014). Reasoning from transitive premises: An EEG study.

Brain & Cognition, 90

, 100–108.Bonnefond, M., Kaliuzhna, M., van der Henst, J., & De Neys,W. (2014). Disabling conditional inferences: An EEG study.

Neuropsychologia, 56

, 255–262.Bonnefond, M., & van der Henst, J. (2009). What’s behind an inference? An EEG study with conditional arguments.

Neuropsychologia, 47

, 3125–3133.Bonnefond, M., & van der Henst, J. B. (2013). Deduction electrified: ERPs elicited by the processing of words in conditional arguments.

Brain and Language, 124

, 244–256.Chen, A. T., & Li, H. (2003). Research on the psychological effects of inductive inference.

Advances in Psychological Science, 11

(6), 607–615.[陳安濤, 李紅. (2003). 歸納推理心理效應(yīng)的研究.

心理科學(xué)進(jìn)展,

11(6), 607–615.]Chen, A. T., Luo, Y. J., Wang, Q. H., Yuan, J. J., Yao, D. Z., &Li, H. (2007). Electrophysiological correlates of category induction: PSW amplitude as an index of identifying shared attributes.

Biological Psychology, 76

, 230–238.Chen, Q. F., Ye, C., Liang, X. L., Cao, B. H., Lei, Y., & Li, H.(2014). Automatic processing of taxonomic and thematic relations in semantic priming -- Differentiation by early N400 and late frontal negativity.

Neuropsychologia, 64

,54–62.Clayson, P. E., Baldwin, S. A., & Larson, M. J. (2013). How does noise affect amplitude and latency measurement of event-related potentials (ERPs)? A methodological critique and simulation study.

Psychophysiology, 50

, 174–186.Coley, J. D., Shafto, P., Stepanova, O., & Baraff, E. (2005).Knowledge and category-based induction. In W. Ahn, R. L.Goldstone, B. C. Love, A. B. Markman, & P. Wolff (Eds.),

Categorization inside and outside the laboratory: Essays in honor of Douglas L. Medin

(pp. 69–85)

.

Washington, DC:American Psychological Association.Cutmore, T. R. H., Halford, G. S., Wang, Y., Ramm, B. J.,Spokes, T., & Shum, D. H. K. (2015). Neural correlates of deductive reasoning: An ERP study with the Wason selection task.

International Journal of Psychophysiology,98

, 381–388.Feeney, A. (2007). How many processes underlie categorybased induction? Effects of conclusion specificity and cognitive ability.

Memory & Cognition, 35

(7), 1830–1839.Folstein, J. R., & van Petten, C. (2008). Influence of cognitive control and mismatch on the N2 component of the ERP: A review.

Psychophysiology, 45

, 152–170.Friederici, A. D. (2011). The brain basis of language processing: From structure to function.

Physiological Reviews,91

(4), 1357–1392.Goel, V., & Dolan, R. J. (2000). Anatomical segregation of component processes in an inductive inference task.

Journal of Cognitive Neuroscience, 12

(1), 110–119.Goel, V., & Dolan, R. J. (2004) Differential involvement of left prefrontal cortex in inductive and deductive reasoning.

Cognition, 93

(3), B109–B121.Hagen, G. F., Gatherwright, J. R., Lopez, B. A., & Polich, J.(2006). P3a from visual stimuli: Task difficulty effects.

International Journal of Psychophysiology, 59

, 8–14.Hayes, B. K., Heit, E., & Rotello, C. M. (2014). Memory,reasoning, and categorization: Parallels and common mechanisms.

Frontiers in Psychology, 5

, 529.Heit, E. (2015). Brain imaging, forward inference, and theories of reasoning.

Frontiers in Human Neuroscience, 8

,1056.Huang, S. X., Tang, Z. K., Li, F. H., & Li, H. (2013).Electrophysiological correlates of category induction in children and adults.

Developmental Neuropsychology, 38

(1),22–35.Kemp, C., & Jern, A. (2014). A taxonomy of inductive problems.

Psychonomic Bulletin & Review, 21

, 23–46.Kiang, M., Kutas, M., Light, G. A., & Braff, D. L.(2007).Electrophysiological insights into conceptual disorganization in schizophrenia.

Schizophrenia Research, 92

, 225–236.Kutas, M., & Federmeier, K. D. (2011). Thirty years and counting: Finding meaning in the N400 component of the event-related brain potential (ERP).

Annual Review of Psychology, 62

, 621–647.Large, M. E., Kiss, I., & McMullen, P. A. (2004).Electrophysiological correlates of object categorization:Back to basics.

Brain Research: Cognitive Brain Research,20

, 415–426.Lassiter, D., & Goodman, N. D. (2015). How many kinds of reasoning? Inference, probability, and natural language semantics.

Cognition, 136

, 123–134.Lei, Y., Li, F. H., Long, C. Q., Li, P., Chen, Q. F., Ni, Y. Y., &Li, H. (2010). How does typicality of category members affect the deductive reasoning? An ERP study.

Experimental Brain Research, 204

, 47–56.Li, F. H., Luo, Y. J., Cao, B. H., & Li, H. (2009). Electrophysiological correlates of inductive generalization.

Journal of Psychophysiology,23

(1), 27–34.Liang, P. P., Jia, X. Q., Taatgen, N. A., Zhong, N., & Li, K.C. (2014). Different strategies in solving series completion inductive reasoning problems: An fMRI and computational study.

International Journal of Psychophysiology, 93

(2),253–260.Liang, P. P., Zhong, N., Lu, S. F., & Liu, J. M. (2010). ERP characteristics of sentential inductive reasoning in time and frequency domains.

Cognitive System Research, 11

, 67–73.6Long, C. Q., Lei, X., Chen, J., Chang, Y., Chen, A. T., & Li, H.(2015). Event-related potential parameters of category and property violations during semantic category-based induction.

International Journal of Psychophysiology, 96

,141–148.Long, C. Q., Li, J., Chen, A. T., Qiu, J., Chen, J., & Li, H.(2015). Event-related potential responses to letter-string comparison analogies.

Experimental Brain Research,233

(5), 1563–1573.Malaia, E., Tommerdahl, J., & McKee, F. (2015). Deductive versus probabilistic reasoning in healthy adults: An EEG analysis of neural differences.

Journal of Psycholinguistic Research,

44(5), 533–544.Mei, Y., Liang, P. P., Lu, S. F., Yang, Y. H., Zhong, N., & Li, K.C. (2010). Neural mechanism of figural inductive reasoning:An fMRI study.

Acta Psychologica Sinica, 42

(4), 496–506.[梅楊, 梁佩鵬, 呂勝富, 楊延輝, 鐘寧, 李坤成. (2010).圖形型歸納推理的神經(jīng)機(jī)制: 一項(xiàng)fMRI研究.

心理學(xué)報,

42(4), 496–506.]Mo, L., & Chen, L. (2009). Which one is better? Based on categories or based on feature association when categorization is uncertain.

Acta Psychologica Sinica,

41(2), 103–113.[莫雷, 陳琳. (2009). 類別不確定下的特征推理是基于類別還是基于特征聯(lián)結(jié).

心理學(xué)報,

41(2), 103–113.]Murphy, G. L. (2002).

The big book of concepts

. Cambridge,MA: MIT Press.Niedeggen, M., R?sler, F., & Jost, K. (1999). Processing of incongruous mental calculation problems: Evidence for an arithmetic N400 effect.

Psychophysiology, 36

, 307–324.Nú?ez-Pe?a, M. I., & Honrubia-Serrano, M. L. (2004). P600 related to rule violation in an arithmetic task.

Cognitive Brain Research, 18

, 130–141.Nú?ez-Pe?a, M. I., & Honrubia-Serrano, M. L. (2005). N400 and category exemplar associative strength.

International Journal of Psychophysiology, 56

, 45–54.Polich, J. (2007). Updating P300: An integrative theory of P3a and P3b.

Clinical Neurophysiology, 118

, 2128–2148.Prado, J., Chadha, A., & Booth, J. R. (2011). The brain network for deductive reasoning: A quantitative meta-analysis of 28 neuroimaging studies.

Journal of Cognitive Neuroscience,23

(11), 3483–3497.Prado, J., Kaliuzhna, M., Cheylus, A., & Noveck, I. A. (2008).Overcoming perceptual features in logical reasoning: An event-related potentials study.

Neuropsychologia, 46

(11),2629–2637.Rehder, B., & Burnett, R. (2005). Feature inference and the causal structure of categories.

Cognitive Psychology, 50

(3),264–314.Rips, L. J. (2001). Necessity and natural categories.

Psychological Bulletin, 127

(6), 827–852.Roser, M. E., Evans, J. S., McNair, N. A., Fuggetta, G., Handley,S. J., Caroll, L. S., & Trippas, D. (2015). Investigating reasoning with multiple integrated neuroscientific methods.

Frontiers in Human Neuroscience, 9

, 41.Schumacher, R., Wirth, M., Perrig, W. J., Strik, W., & Koeig, T.(2009). ERP correlates of superordinate category activation.

International Journal of Psychophysiology, 72

, 134–144.Sloutsky, V. M., & Fisher, A. (2004). Induction and categorization in young children: A similarity-based model.

Journal of Experimental Psychology: General, 133

(2), 166–188.Sz?cs, D., Soltész, F., Czigler, I., & Csépe, V. (2007)Electroencephalography effects to semantic and nonsemantic mismatch in properties of visually presented single-characters: The N2b and the N400.

Neuroscience Letters, 412

, 18–23.Turner, B. O., Marinsek, N., Ryhal, E., & Miller, M. B. (2015).Hemispheric lateralization in reasoning.

Annals of the New York Academy of Sciences, 1359

, 47–64.Wang, Y. P., Cui, L. L., Wang, H. J., Tian, S. J., & Zhang, X.(2004). The sequential processing of visual feature conjunction mismatches in the human brain.

Psychophysiology,41

, 21–29.Zhang, L., & Li, H. (2011). An ERP study on the processing of negation in the category verification task.

Scientia Sinica Vitae, 41

(12), 1203–1211.[張麗, 李紅. (2011). 類別驗(yàn)證任務(wù)中否定加工的ERP研究.

中國科學(xué): 生命科學(xué), 41

(12), 1203–1211.]