类别学习通常被定义为个体从离散的事件中抽取出事物的共同特征并概括为一个概念,从而形成一个类别,建立一种对事物类别的反应。类别学习是人类日常生活中使用的极其重要的技能,也是人脑最基本的一种认知功能。以往研究采用各种类别学习范式和不同的技术手段考察类别学习的认知加工进程和神经机制,研究发现不同的类别学习任务有不同的认知加工和大脑活动。例如,基于规则的类别学习需要个体运用外显推理习得某种规则,从而形成类别,这种类别学习主要与前额叶皮层和尾状核密切相关。在信息整合任务中,需要整合两个或者更多刺激维度的信息,从而习得某类别,这种类别习得过程无法用语言来描述,是一种需要程序性记忆介入的类别学习,主要激活基底神经节。原型失真任务则把类别原型扭曲成各种刺激,被试的任务是从这些扭曲的刺激中提取出原型类别。这种类别学习主要激活前额叶,顶叶,内侧颞叶,新纹状体等。归纳是类别学习中的一种核心能力,类别归纳是通过比较刺激之间共同的特征来判断两个或者多个刺激之间的关系。陈安涛等(2007,2008)将类别学习划分为类别归纳,分类和认知控制三个心理过程。他们采用ERP技术分别对这三个认知加工过程进行了考察。研究得出,类别归纳的神经活动产生较大的LPC成分,主要激活了海马和内侧颞叶。分类主要与N2,P3成分密切相关。N2成分的大脑激活区域定位于前扣带回,反映了预期违背；而P3成分的大脑激活区域定位于内侧颞叶,反映了长时程分类加工。认知控制发现无关信息与早期的N2成分有关,定位于ACC。与先前的类别学习研究相比,陈安涛等(2007,2008)采用了一种比较适合于ERP技术的类别学习研究范式,从而能够在相对独立的情况下探讨类别学习的子过程的神经活动,初步探讨了人工类别学习的神经机制。在归纳加工中有一种特定的归纳问题,就是分类的不确定性,以及这种不确定性引发的归纳力度的判断和其信心水平的评估等问题。前人对于类别归纳的不确定性的研究集中在行为水平上,并且主要探讨在不确定性中策略的使用,很少有研究对类别归纳的不确定性的神经机制问题进行考察。许多不确定性的神经机制研究集中在决策领域,主要采用猜测任务,赌博任务,基于概率的预测任务等研究范式。尽管前人已经对类别学习进行了深入的研究,但仍存在一些问题。由于类别学习任务不同的分类标准,范式的样式众多,在各类任务中被试的分类策略也有区别,每个研究考察的类别学习的侧重点也不一样,在不同的研究任务中大脑的神经活动没有统一的结论。因此,表征,储存,回忆不同类型和层次的类别学习引发的大脑的活动是未来相关研究领域的重要课题。另外,在前人研究中对类别学习的神经机制方面的考察主要是在病人群体,研究中的病人数量较小,被试间的个体差异较大,比如年龄差异,性格差异,受教育程度差异等。由于个体差异,很多研究难以得出是自变量直接导致了不同的研究结果,被试因素或者自变量与被试因素交互作用可能会影响实验结论。到目前为止对类别归纳涉及的心理过程和神经活动的研究还很缺乏。虽然Bigman(2004)和陈安涛等(2007,2008)采用时间分辨率高的ERP技术,在前人的研究基础上对类别学习的心理过程做出了充分的解析,并探讨了类别归纳的神经机制,但他们没有采用空间分辨率高的脑成像技术对类别归纳的神经机制进行深入的探讨,而且没有对类别归纳中的另一个重要的子加工过程即类别学习中的不确定性进行研究。另外,对类别归纳神经性网络的考察也是当前迫切需要研究的问题。针对以上的问题,本论文采用两个研究来考察类别归纳的神经机制。第一,Vigo(2013)提出了概念学习的不变性观点,将不变性定义为当一个维度被忽略或者抑制时,抽出或者过滤出某一个类别的元素。Vigo理论的本质就是不变性量越多,越容易进行类别学习；不变性量越少就越难进行类别学习。为了考察类别归纳中不变性探测的神经机制,我们以Bigman,陈安涛等的研究为基础,重点借鉴陈安涛的复杂认知分段设计,使用分步归纳学习方法,将行为研究与认知神经研究相结合。实验采用fMRI脑成像技术,考察类别归纳中不变性加工特定的大脑区域,和大脑区域之间的激活环路及其规律。采用分步归纳范式,有以下两项考虑：其一,这种类似任务在前人研究中得到一定的使用。其二,在这种任务中,类别结构明确,认知加工过程简单,这有利于探讨在类别学习中类别内寻找类别共性的认知过程和神经活动。我们设计了三个实验试图探讨类别学习中类别归纳的核心问题-不变性探测的神经机制。研究结果发现：(1)左侧额中回在简单的类别归纳条件的不变性加工过程中呈现强烈的激活,并且数据采用PPI (Psychophysiological Interaction)分析得出,大脑后部区域尤其是顶部区域与左侧额中回在类别归纳的最后阶段交互作用增加。此结果揭示了在类别归纳不变性加工中,左额-顶网络起着非常重要的作用,初步论证了左侧额中回可能是类别归纳不变性的核心区域。(2)在排除了预期对类别归纳不变性加工的影响以及增加实验任务复杂程度的情况下,我们发现类别归纳主要激活了左侧前额叶(BAs 6,9,44),双侧上顶叶(BA 7)和纹状体等区域。感兴趣区域和PPI分析进一步发现在类别归纳中,当更多无效的假设被拒绝时,额叶、顶叶、纹状体区域的激活就更强烈,并且前额叶与大脑后部区域的功能连接加强,尤其是与顶叶(内顶叶,楔前叶),尾状核,壳核,颞部。最为重要的是,在抑制的量相同的情况下,抽检一个不变性特征和抽检两个不变性特征。两种不变性抽检或者归纳的量上的差异在左侧背外侧前额叶(DLPFC)皮层上得以体现,进一步验证了不变性探测(归纳或者抽检共性)与左DLPFC的活动密切相关。(3)在尽可能控制和降低工作记忆对不变性探测的影响情况下,我们也发现了左侧额上回(BA6),额中/下回(BA 8,9)在类别归纳的不变性探测中有强烈的激活。三个实验的结果初步揭示了额-顶,纹状体,不变性探测和工作记忆之间的内在关系。额-顶网络主要参与归纳不变性的加工,更重要的是,左DLPFC (BA6,8,9)可能是不变性探测(归纳)的核心区域。纹状体更多与工作记忆操作相关,当需要将刺激表征储存在工作记忆中并在下一阶段利用内在表征进行归纳加工时,纹状体起着非常重要的作用。第二,我们运用刺激之间的不变性程度差异产生不同的类别归纳任务来探讨分类不确定性的神经机制。更明确地说,实验采用fMRI技术,考察分类时归纳结论的不确定性引发的特定的大脑激活以及大脑激活区域之间的网络模式。我们通过实验四和实验五对类别归纳中的分类不确定性问题进行了考察。研究结果发现：(1)类别归纳结论的不确定性越大,左侧内顶叶激活越强烈。但是左侧前扣带回的激活相反,越确定的分类其激活越强烈。此研究结果可能说明左侧内顶叶与分类的不确定性密切相关。但是这个初步结论是从简单的类别归纳任务中得出(实验四)。在此实验中归纳与分类是分步进行的。被试要得出结论需要较多的工作记忆的参与,工作记忆操作可能与分类的不确定性的激活区域相重叠。另外,实验条件较简单,不变性程度的比率设置较少,不能全面地考察到分类不确定性的神经机制。(2)在控制工作记忆和增加类别归纳条件情况下,实验五进一步发现左侧内顶叶,上顶叶,额中回,额内回,双侧脑岛等区域的激活与不确定性加工相关。不确定性越强,这几个区域的激活也随之增强,尤其是左侧内顶叶,上顶叶皮层。我们初步认定左侧内顶叶和上顶叶是类别学习中分类不确定性认知加工过程的核心激活区域。这种分类的不确定性通过执行控制系统中心区域-前额叶进行调控,而反应选择的决策引发一种选择不确定性的状态,即使没有外在的奖励驱使,通过刺激与反应连接做出正确结论也能引发脑岛的激活。结合本论文的研究结果与前人已有的研究结论,我们总结出类别归纳不变性探测和分类不确定性的神经激活模式。类别归纳加工可能主要是与额-顶-纹状体网络密切相关。额叶的背外侧皮层主要参与归纳不变性变量的加工。当任务需要较多的工作记忆时,可能会引发纹状体激活来将刺激表征储存在工作记忆中并在下一阶段利用内在表征进行归纳加工。在类别归纳的分类阶段,分类不确定性可能主要与顶叶皮层(左侧内顶叶和上顶叶)的激活密切相关。