proposal：人的block学习是否会产生覆盖
☝Noh, S. M., Yan, V. X.,Bjork, R. A., & Maddox, W. T. (2016). Optimal sequencing during category learning:Testing a dual-learning systems perspective.Cognition,155,23-29.
基于双重学习系统框架的假设——即学习分类的最佳时间顺序应该依赖于调节学习的认知系统和正在学习的特定类别的结构之间的相互作用。block加强RB分类学习，这是由明确的假设检验过程介导的，而interleave加强II分类学习，这是由内隐的、基于程序的学习系统介导的。与这一观点一致，我们发现了时间顺序(interleave和block)和类别结构(RB与II)之间的交互作用。
☝Flesch, T., Balaguer, J.,Dekker, R., Nili, H., & Summerfield, C. (2018). Comparing continual tasklearning in minds and machines.Proceedings of the National Academy of Sciences,115(44), E10313-E10322.
研究了允许人类成功持续学习的认知机制，并将行为发现用于神经网络设计。
人类根据两个正交的任务规则中的一个对树木的自然图像进行分类，这两个规则是通过反复试验获得的。与以interleave训练的控制机制相比，长时间集中于个别规则的训练机制(block训练)在涉及随机interleave规则的后期测试中提高了人的表现。对人的错误模式的分析表明，block训练鼓励人们形成“factorized”的表征，这种表征能够最佳地分离任务，特别是对于那些有强烈先验偏好的个体，以一种结构良好的方式来表征刺激空间。相比之下，在相同任务上训练的标准监督深层神经网络在block训练下遭受灾难性遗忘，这是由于深层中的表征干扰。然而，用无监督的生成模型扩充深层网络，使其能够首先学习刺激空间的良好嵌入(类似于在人类中观察到的)，减少了在block训练下的灾难性遗忘。
☝Ashby, F. G., & Maddox, W. T.(2011). Human category learning 2.0. Annals of the New York Academy ofSciences, 1224, 147.
【RB、II的不同阶段】RB学习包括两个单独阶段stimulus-to-label，label-to-response
II学习：与破坏label-to-response相比，破坏stimulus-to-label会引起更多的干扰。
【正反馈和负反馈】反馈？在RB和II学习中有不同作用。
Ashby等认为II学习需要正确和错误两种反馈，而RB学习时被试仅需获得正确或错误的反馈。已知皮质-纹状体突触的可塑性是双向的，目前的理论认为正负反馈会修改相关的皮质-纹状体突触，但没有反馈的情况时变化不大。Ashby和O'Brien发现，在使用两种策略时，使用RB的正确率为78％，II策略的准确率为86％。8％的差异足以诱使被试采用II策略。
COVIS程序学习系统假设只有在满足以下三个条件时突触才会增强：突触前激活、突触后激活、多巴胺水平高于基线水平。在正反馈试验中，COVIS假定满足所有条件的突触将被增强，不满足的将减弱，没有激活的将不更改；在负反馈试验中，COVIS认为突触会减弱或保持不变。因此，COVIS程序学习系统预测正比负反馈更有效。而研究表明，在RB类别学习中，提供错误的反馈比正确反馈学习得更快。
人类拥有多种类别学习系统，这些系统在神经和认知水平上都是不同的。
Maddox, W. T., & David, A. (2005). Delayedfeedback disrupts the procedural-learning system but not the hypothesis-testingsystem in perceptual category learning.Journal of experimental psychology: learning, memory, and cognition,31(1), 100.
延迟反馈对II分类学习有不利影响，但对RB分类学习没有影响。根据模型拟合，推测是由于使用假设检验策略来解决II任务的被试增加，且使用II策略的少数被试准确率降低。
Rosedahl, L. A., Eckstein, M. P., & Ashby, F. G.(2018). Retinal-specific category learning. Nature human behaviour, 2(7),500-506.
视网膜特异性的分类学习
分类学习的II过程会发生在视网膜级别
Huang-Pollock, C. L., Maddox, W. T., &Karalunas, S. L. (2011). Development of implicit and explicit categorylearning. Journal of experimental child psychology, 109(3), 321-335.
与年龄相关的表现差异是由于学龄儿童无法从RB策略过渡到II策略所导致的。基于模型的分析表明，表现的发展差异是由于儿童无法抑制explicit系统的输出。实验结果与COVIS模型一致，该模型认为，对于人类来说，必须克抑制对explicit系统的偏好，才能成功地在implicit类别学习范式上取得成功。
Ashby, F. G.,& Valentin, V. V. (2017). Multiple systems of perceptual category learning:Theory and cognitive tests. In Handbook of categorization in cognitive science(pp. 157-188). Elsevier.
COVIS假设了两个在整个学习过程中相互竞争的系统——一个基于额叶的declarative system，它使用逻辑推理并依赖于工作记忆和执行注意力，以及一个由基底神经节介导的系统，它使用程序性学习。
procedural system可以学习各种各样的类别结构，但是它是以缓慢递增的方式学习的，并且高度依赖于可靠和即时的反馈。相比之下，基于陈述性规则的系统可以快速学习相当小的一组类别结构——特别是那些可以通过逻辑推理过程学习的结构。这两个系统同时学习，但是只要RB策略导致成功执行，declarative system就抑制了procedural system。
Huang-Pollock, C. L., Maddox, W. T., &Tam, H. (2014). Rule-based and information-integration perceptual categorylearning in children with attention-deficit/hyperactivity disorder.Neuropsychology, 28(4), 594.
研究了患有注意力缺陷多动症的学龄儿童对显性RB和联想II分类学习的获得。在两类任务中，注意缺陷多动障碍儿童倾向于根据更显著但不相关的维度进行分类(在认知研究范式中)，并且不能获得一致的分类策略(在认知研究范式中)。对于一个以上的刺激维度，患有注意力缺陷多动症的儿童的表现仍然不如对照组。
Blanco, N. J., Saucedo, C. L., &Gonzalez-Lima, F. (2017). Transcranial infrared laser stimulation improvesrule-based, but not information-integration, category learning in humans.Neurobiology of learning and memory,139, 69-75.
先前的研究发现，针对前额叶皮层的经颅红外激光刺激可以改善持续注意力、短期记忆和执行功能。在这项研究中，我们直接研究了经颅红外激光刺激对两种神经生物学上可分离的分类学习系统的影响:一种是前额叶皮层介导的反射系统，使用明确的规则学习类别（RB）；另一种是纹状体介导的反射学习系统，形成渐进的刺激反应关联（II）。我们发现，与安慰剂相比，经颅红外激光刺激后前额叶RB学习得到了显著改善，而II学习没有显示出显著的组间差异。