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user: 3. 基于速度–准确性权衡的知觉学习研究 大多数的知觉学习研究使用正确率(或相反的是敏感性)作为因变量。反应时(RTs)通常被忽略，或者分析了反应时但误差被忽略了(Ding et al.， 2003)。这两种方法都忽略了众所周知的速度与准确性之间的权衡。 近年来，有越来越多的研究考虑到了这一点，并把两者结合起来，试图探究知觉学习背后的机制以及SAT背后的特征。 在Liu和Watanabe (2012)年的一项研究中，研究者们在连贯检测运动中研究了知觉学习。结果显示，敏感性的提高是由于漂移率的增加，这证实了训练增加了刺激的知觉强度或辨别能力。其次，边界分离也随着训练天数而逐渐降低，这表明与训练刚开始时相比，在训练结束时被试做出反应所需要积累的证据更少。在边界分离上的这种变化暗示了所观察到的正确率测量受到SAT的影响。总的来说，RT的大幅降低可以归因于漂移率的增加，以及边界分离的减少。相比之下，训练后的非决策时间没有显著差异。最后，训练对起点偏差和漂移率偏差均无一致性影响。 这篇研究与先前在练习领域中扩散模型的应用有一些相似之处。在该研究中，较年轻的被试(平均年龄21岁)和较年长的被试(平均年龄70岁)练习了3天的掩蔽字母识别任务(Ratcliff et al.， 2006)。总的来说，年轻的被试比年长的被试表现得更快、更准确。通过训练，年长被试的反应在准确性和反应时都有显著提高，而年轻被试没有表现出这种提高。扩散模型显示，老年被试的这种改善是由于漂移率的增加以及边界分离的减少，而非决策时间没有相应的变化。在另一项研究中，参与者练习了5天的词汇决策任务(Dutilh et al.， 2009)。被试在训练中显示出RT的大幅降低，这归因于三个扩散模型参数：漂移率的增加、边界分离的减少以及非决策时间的显著减少。随后，Green等人(2010)表明，视频游戏玩家在运动方向辨别任务上比非视频游戏玩家表现更好，当通过扩散模型分析这些数据时，这种优势归因于视频游戏玩家更大的漂移率和更小的边界分离。似乎正确率和反应时的提高可以转化为各种扩散模型参数，每一个参数都带有不同的解释，这取决于刺激或任务域。 在Petrov等人(2011)的研究中，他们将扩散模型应用于精细动作识别任务的学习。他们还发现了与上述研究类似的结果，比如漂移率增加，边界分离减少。此外，他们最有趣的发现之一是非决策时间和非决策时间可变性的显著减少，这支持了他们的知觉学习的同步性假设:被试可以通过改善决策过程开始的时间来提高知觉任务的表现。相比之下，Liu和Watanabe的研究发现数据中非决策时间的可变性在不同的训练阶段或多或少是恒定的。除了任务要求的基本差异之外(例如，相干运动检测与精细运动方向辨别)，Petrov等人的研究包括一个听觉beep，该beep总是在目标开始前500毫秒出现。他们研究的被试可以学习这个beep和目标开始之间的时间关系，以提高他们的同步性。如果没有这样一个可靠的线索，那么对于在Liu和Watanabe研究的被试来说，获得这样精确的时间可能太难了。不管这些不同发现的原因是什么，很明显，扩散模型的应用为研究新机制提供了更大的可能性，例如时间同步，这可能之间学习中表现增强的基础。 此外，Liu和Watanabe (2012)的研究和以前的研究中观察到的边界分离的显著变化表明，研究人员在解释学习范式中的不显著效应时可能需要谨慎。例如，考虑关于反应正确性的外部反馈对于PL是否必要的问题。以前的研究(包括该的研究)表明，反馈不是学习发生的必要条件(Karni & Sagi， 1991; Watanabe et al.， 2001)。然而，有证据表明反馈仍然可以产生更强和更一致的学习效果(Herzog & Fahle， 1997)。在最近的评估中，这个问题在两个心理物理任务中进行了研究：一个运动方向辨别任务和一个朝向辨别任务(Seitz et al.， 2006)。在这两项任务中，外部反馈诱导了显著的学习，而当被试没有收到外部反馈时，没有发现学习，这表明反馈对于学习是必要的。在这两项任务中，表现改善被定义为在一系列刺激信号水平上准确性(正确百分比)的变化。然而，该研究中没有报告RT数据，因此很难评估这是否在刺激可鉴别性方面是一个真实的零效应。相反，扩散模型的应用可以揭示边界分离的减少是否掩盖了漂移率的增加，因此综合效应不会导致观察到的正确率提高。 Zhang和Row (2014)研究了在不同的时间尺度和学习阶段，SAT和知觉学习如何不同的塑造决策过程。在连贯运动辨别任务中，速度强调或准确性快速地在block间调节被试的行为(快速且容易出错或缓慢且准确)。这种在速度和准确性之间的权衡在整个训练过程中是一致的，在训练方向和未训练方向之间是普遍的。模型分析表明，与强调速度相比，强调准确性不仅增加了做出决策所需的证据总量(即边界分离)，而且增加了证据积累的质量(即漂移率)和刺激编码和运动准备的潜伏期(即非决策时间)。重要的是，速度–准确性指令对边界分离的影响在多个训练阶段中是显著的，但对漂移率和非决策时间的影响仅在训练开始时显著。 他们的研究结果显示了不同性质的知觉学习机制，通过反馈的训练逐步提高了决策的速度和准确性。准确性上的学习效应是特异于训练方向的(Liu & Weinshall， 2000)，但是训练后RT的提高部分迁移到了未训练方向。漂移率随着训练而增加，且特异于训练方向，这与学习后感觉加工增强的理论相一致(Gilbert et al.， 2001)，这也与神经生理学证据相一致，即训练后行为表现的改善伴随着感知决策相关区域神经元感觉驱动反应的变化(Law & Gold， 2008)。边界分离随着训练而减少，并且在训练后训练方向和非训练方向之间没有显著差异。因此，在对两个运动方向进行大量训练后，尽管从新刺激中提取的信息质量(如未训练方向的漂移率)较低，但辨别两个新方向之间的一直运动所需积累的证据较少。这些发现进一步证实了先前的研究表明学习对漂移率和边界分离的影响(Petrov et al.， 2011; Liu & Watanabe， 2012)。 在Jia等人(2018)的研究中，研究者们对被试进行了运动方向辨别任务的训练。结果显示，行为改善很大程度上特异于训练方向，并伴随着信息积累漂移率的增加。将fMRI信号分解为独立成分显示出一组与决策相关的成分，这些成分在试次间的基础上随着漂移率共同变化。基于这些决策相关成分对应区域和运动反应感觉区域的功能磁共振信号进一步分析表明，知觉学习促进了不同加工水平的信息积累。通过与漂移率的相关分析，在腹侧前运动皮层(PMv)和额视区(FEF)中观察到训练特异性信号增强。此前有研究发现PMv (Romo et al.， 2004)和FEF (Kim & Shadlen， 1999)是猴子大脑中感知决策的关键区域。与此同时，对人类被试的功能磁共振成像研究也显示了与该相关分析结果相似的大脑区域决策网络(Kayser et al.， 2010; Liu & Pleskac， 2011)。重要的是，与神经生理学研究中观察到的学习对LIP活动的影响一致(Law & Gold 2008)，研究者们在决策网络的多个皮层位置观察到方向特异性学习效应，表明决策网络参与了知觉学习效应的建立。PMv和FEF的增强信号反映了V3A和MTT的信号减少，表明感觉和决策区的精细加工作为知觉学习的产物同时出现。 该研究与Chen等人(2015)的研究一致显示V3A到更高皮层区域的前馈连接增强，这可以解释为感觉和决策区域之间连接的优化。此外，研究还发现了IPS到FEF的加强的前馈连接，以及PMv和FEF的正LMI效应，这扩展了以前的研究。感觉区域(V3A和MTT)和决策相关区域(PMv和FEF)之间相反的LMI效应表明，学习可能在较低和较高的区域有不同的作用。先前对知觉决策的研究表明，在与前额决策相关的区域中，较高的激活与较好的感觉证据相关((Heekeren et al.， 2004)。重要的是，决策相关领域中强化的前馈连接和积极的LMI效应可能是决策过程中读出的感觉信息增强的证据，反映了知觉学习中基于任务的成分(Shibata et al.， 2014; Watanabe & Sasaki， 2015)。这些结果也与Maniglia-Seitz模型一致，即知觉学习效果是由多个大脑系统共同决定的(Maniglia & Seitz， 2018)。