本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
1990年，研究人员帕特里克·基洛宁和雷蒙德·克里斯特尔发现了一个惊人的相关性。
他们给大批美国空军新兵进行了各种工作记忆测试，参与者在测试中对单个字母执行简单的操作。例如，在“字母重新编码”任务中，计算机会短暂显示三个字母
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H、N、C
随后是一条指令，例如
加 4
答案将是
L、R、G
当然，加四个字母是小菜一碟。困难的部分是在执行下一个心理操作时记住字母，并在头脑中记住这两个字母，同时对第三个字母进行操作。随着更复杂的指令和更多需要在您脑海中转换的字母，这会变得越来越困难。
在四项不同的研究中，他们发现工作记忆测量与各种推理测量之间存在极高的相关性——范围从 0.80 到 0.90。事实上，相关性非常高，以至于他们将论文命名为：“推理能力（几乎）只是工作记忆容量？！”
此后的许多研究证实，工作记忆是流体推理的重要贡献因素。在智力研究人员测量过的所有认知能力中，流体推理是最通用的认知能力，解释了所有其他认知能力中最大的变异量。在那些利用最少先验知识和专业知识的问题上，推断关系和发现模式的能力在人类智力功能的几乎所有领域都发挥着不同程度的作用。
但是工作记忆和流体推理之间的关系到底有多强呢？正如科学中经常出现的情况一样，工作记忆和流体推理之间相关性的强度一直变化不定，使得工作记忆和流体推理之间的真实关系难以确定。
不一致的原因有很多。不同的研究包含不同的测试选择、不同数量的测试以及参与者之间不同范围的认知能力。这些方法论细节很重要。
一项新的研究表明，还有一个额外的因素在起作用：测试的时间。亚当·丘德尔斯基回顾了 26 项研究，这些研究管理了工作记忆和瑞文标准推理测验的测量，瑞文标准推理测验是流体推理最广泛使用的测量方法。*
在瑞文测验的每个问题中，您都会看到一个 3x3 的矩阵，您必须找出完成该模式的缺失部分
在这个测试中取得好成绩需要什么？事实证明，解决此测试中的所有项目只需要少数规则。较容易的问题要求您应用单个规则——例如添加或减去单个属性（例如一条线）。但是较难的问题需要结合多个规则，并处理多个属性（例如形状、大小和颜色）。解决瑞文测验项目中的困难在于，您必须从不相关的属性中筛选出相关的属性，并在测试规则时将规则记在脑海中。当某些规则不起作用时，您必须知道何时停止沿着该路径前进并重新开始。由于这项任务需要发现新颖刺激之间抽象关系的能力，因此它是非语言流体推理的良好度量。
丘德尔斯基发现，增加瑞文测验时间压力的研究显着增加了工作记忆和流体推理之间的相关性。换句话说，当人们有更多时间进行推理时，工作记忆容量对流体推理的贡献就不那么大了。
他发现这一发现很有趣，因此在两项研究中，他决定深入挖掘。
在他的第一项研究中，他对 1,377 名年龄范围为 15-46 岁的人进行了多项工作记忆和流体推理测试。使用一种称为验证性因素分析的统计技术，他证实了流体推理测试的时间压力会影响工作记忆和流体推理之间相关性的强度。
在“高度加速组”（20 分钟）的情况下，工作记忆解释了流体推理的所有变异，而在“非加速组”（60 分钟）的情况下，工作记忆仅占流体推理变异的 38%
丘德尔斯基在第二项研究中重复了这一发现，发现在流体推理期间没有时间压力的情况下，工作记忆仅解释了推理表现差异的三分之一左右。此外，他发现“关系学习”的度量——从先前的字母关系中学习以提高后续数字关系处理效率的能力——也独立地促成了流体推理的变异量。
为什么这很重要？
这些结果表明，我们可能严重低估了人们在施加严格时间压力下的流体推理能力。这项研究与其他最近的研究一致，这些研究表明“快速智力”可以与“慢速智力”区分开来。
试图评估一个人流体推理水平的研究人员、教育工作者和商业领袖面临一个难题：您是通过高度加速的任务来衡量一个人的流体推理能力，还是给个人更多机会来展示他或她的推理能力？正如丘德尔斯基指出的那样，
“前一种测试方法 [高度加速的测试] 将衡量在动态环境中应对复杂性的能力，因此具有很高的现实世界有效性，因为世界的技术和信息压力迅速增加，但它可能会低估那些无论其能力有限，但在不太动态的环境中也能制定出良好解决方案的人。后一种方法 [更宽松的时间压力] 将更全面地说明推理能力，包括工作记忆之外的智力功能的贡献，并且似乎是对工作记忆的补充，但它也可能包含大量噪声（例如，学到的依赖于任务的策略），从而对个人在要求苛刻、限时且完全新颖的任务中未来的有效性评估产生负面影响。”
这很重要，因为如果有更多时间，人们可以弥补其工作记忆容量的限制。例如，人们在学习如何绘制图表来表示问题后，流体推理能力会大幅提高。当肯尼斯·吉尔霍利和他的同事口头呈现三段论时，这对工作记忆提出了更高的要求，因为参与者必须将前提存储在脑海中。但是，当三段论的所有前提都保留在投影仪屏幕上时，人们的表现会更好，因为他们可以将前提从工作记忆中卸载出来，并释放有限的资源来构建问题的高效心智模型。
在过去的十年中，约翰·斯威勒和他的同事设计了教学技术，可以减轻学生的工作记忆负担，并提高学习兴趣。他们借鉴了专业知识和工作记忆文献，使学习情境的复杂性与学习者相匹配，试图减少可能干扰推理和学习的不必要的工作记忆负荷，并优化与学习最相关的认知过程。
这对脑力训练干预也有影响。正如我在之前的一篇文章中提到的，认知训练文献是一个沼泽。虽然有些研究发现提高工作记忆可以提高流体推理能力，但另一些研究发现缺乏转移。
认知训练文献中不一致的潜在原因可能是任务的时间安排。例如，苏珊娜·雅吉和她的同事在极端时间限制下（例如，18 道瑞文测验项目 10-11 分钟）进行了流体推理测试，发现工作记忆训练显示流体推理表现有所提高。相比之下，罗伯托·科洛姆和他的同事在标准时间压力下进行了流体推理测试，发现工作记忆训练对流体推理没有影响。
鉴于丘德尔斯基的研究，这些矛盾的发现是有道理的：当流体推理任务有严格的时间限制时，它们本质上是工作记忆的测试。因此，在这种情况下，您会期望从工作记忆到流体推理有更多的转移。但是，当流体推理任务的时间压力更宽松时，工作记忆与流体推理的关联性较弱，其他认知机制就会发挥作用，例如关系学习和联想学习。此外，还可以使用外部辅助工具，例如使用图表来促进更精细和高效的心智模型的构建。
结论
工作记忆与流体推理：相同还是不同？这取决于情况。对智商测试施加极端的时间压力会迫使人们几乎完全依靠其有限容量的工作记忆容量，而给人们更多的时间思考和推理则使他们有更多机会将其他有助于其智力才能的认知功能带到桌面。
© 2014 斯科特·巴里·考夫曼，保留所有权利。
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注意：本文的部分内容摘自《天赋不足：重新定义智力》。
图片来源 #1：istockphoto；图片来源 #2：乔治·杜特西奥普洛斯；图片来源 #3：丘德尔斯基研究