生平

1940年5月9日，雷斯科拉出生于宾夕法尼亚州的匹兹堡。他在新泽西州的韦斯特菲尔德上的高中。1958年，他决定进入斯沃斯莫尔学院(Swarthmore College)，在那里他与亨利·格里特曼(Henry Gleitman)第一次尝试了在猴子身上做研究。并担任所罗门·阿希(Solomon Asch)的研究助理，进行人类学习实验。他于1962年毕业，随后于1966年，在宾夕法尼亚大学获得博士学位。

1966年至1981年，雷斯科拉在耶鲁大学任教。在此期间，雷斯科拉开始与同事阿伦·瓦格纳（Allan Wagner）展开合作，并共同开发了“雷斯科拉-瓦格纳模型（Rescorla-Wagner model）”。1975年，他被选为实验心理学家协会会员。1981年，雷斯科拉回到了他的母校，开始在那里教书。1985年，雷斯科拉被选为国家科学院院士，并在1986年被美国心理学会授予杰出科学贡献奖。1989年，他被任命为宾夕法尼亚大学的詹姆斯·m·斯金纳科学教授。2005年，雷斯科拉获得了巴甫洛夫学会的霍斯利·格兰特奖。此后，在2006年，他被比利时的金特大学授予荣誉博士学位。2008年，他被选为美国艺术与科学院院士。2020年3月24日，因不慎跌倒去世，享年79岁。

学说成就

Rescorla-Wagner模型

巴普洛夫的条件反射学说，或者称之为经典条件反射，需要动物把条件性刺激（CS）和非条件性刺激（US），例如“声音-食物”之间建立联结。动物对CS-US的联结强度可以通过测量动物对CS的条件反射行为得到。比如，每次间隔150秒之后，给动物播放30秒的声音（CS），与此同时，给动物投食（US）。动物在有声音的时间内待在食物出口的时间代表了它对于CS-US的联结强度。这种联结的建立是通过重复学习逐渐建立的。Rescorla-Wagner模型描述了动物对CS-US联结强度的学习过程。

假设λ是动物在学习过程中所能达到的最高的联结强度。Vn是当前的联结强度。Vn+1是新的学习之后的联结强度。ΔV是新的学习比上次学习增加的联结强度。α代表CS吸引注意力的能力，β代表US的强度（或者称为学习速率）。那么，

ΔV = β*α*（λ - V）

Vn+1 = Vn + ΔV

很容易想象到，如果动物从头开始，学习到的联结强度会从0逐渐趋近λ。利用这个模型，可以解释很多动物在学习过程现的很多现象。

（1）消退（extinction）

假设动物已经完全建立了CS和US之间的联结。λ = 1，V = 1。突然，CS之后没有了US。那么λ变成了0。在接下来的每次学习的时候，ΔV < 0。联结强度V也会越来越小，逐渐趋近于0。然后动物对CS的反应就消退了。

（2）阻碍（blocking）

第一阶段，训练动物学会CS1和US的联结（CS1-US）。第二阶段，CS1和CS2同时出现和US配对。第三阶段，测试动物对CS2的学习得到的联结强度。很遗憾的是，动物学不会CS2-US的联结。这种情况下，CS1阻碍了CS2和US的联结。而这个现象是可以用该模型解释的。

在第一阶段，动物对CS1的学习已经达到最大值Vcs1 = 1。第二阶段，因为CS1的存在，Vcs1/cs2 = 1。于是λ - Vcs1/cs2 = 0。因此ΔV = 0，新的学习无法产生。

（3）掩盖（overshadowing）

用两种感觉刺激（比如一种声音，一种光）作为CS和US配对来训练大鼠。在单独测试阶段，动物对CS1（声音）表现出很强的学习效果，但是对CS2（光）的学习效果很差。如果用该模型解释的话，这是因为声音和光具有不同的α值。大鼠的嗅觉和听觉敏感，但是视觉迟钝，因为当两种刺激同时出现时，听觉占据了更多的注意力。

（4）过分期望（over-expectation）

第一阶段，分开单独训练CS1-US和CS2-US；第二阶段，CS1和CS2一起出现和US配对；第三阶段，测试CS1和CS2。

如果用该模型来预测，在第一阶段，动物分别习得了Vcs1和Vcs2；第二阶段两个CS同时出现的时候，Vcs1/cs2 = Vcs1 + Vcs2 = 2。但是λ仍然只有1，所以，ΔV < 0。于是在第三阶段测试CS1和CS2的时候就应该出现消退现象。事实就是这样！

（5）条件性抑制（conditioned inhibition）

同时训练：CS1和US配对；CS3和US配对；CS1和CS2同时出现的时候没有US。根据模型，充分学习之后Vcs1 = 1， Vcs1 + Vcs2 = 0，于是简单推理得到Vcs2 = -1。于是我们可以预测，当把CS3和CS2放在一起测试的时候，Vcs3/cs2 = 0，ΔV = 0，于是CS2会抑制动物对CS3的条件化反应。事实确实如此。

更神奇的是，在这种情况下，CS2会保护CS3被消退。因为消退的过程需要ΔV < 0。但是在这种情况下ΔV = 0，也就是没有学习发生，那么消退也就不会产生了。

但是，该模型也有很多问题。例如：

（1）条件性抑制的消退

例如上面的例子，经过训练之后，CS2具有条件性抑制的能力，Vcs2 = -1。在消退过程（只有CS2，没有US）中，λ = 0， 所以ΔV > 0。最终结果Vcs2因会逐渐趋近于0，从而丧失条件性抑制的能力。但是，实验结果表明，在消退过程中，CS2的条件性抑制能力并没有减弱，而是增强了。

（2）条件性抑制和新CS的配对

把新的CS和CS2进行配对（没有US）。根据模型，Vcs2 = -1，λ = 0，ΔV > 0，因此新的CS将成为兴奋性的条件性刺激，导致动物做出条件性反应。但是该预测和实验结果明显不符。

（2）去阻碍现象

该模型可以解释部分去阻碍现象。在阻碍实验中，CS1/CS2在和US配对是，把US的强度增加（相当于增加了λ），于是ΔV = β*α*（λ – Vcs1/cs2）> 0，对CS2的学习就可以产生，也就是说破除了CS1对CS2的阻碍作用。但是，如果把US的强度降低会怎么样呢？根据模型，λ减小，ΔV = β*α*（λ – Vcs1/cs2）< 0，这会导致动物对CS2产生抑制性反应。但是实验结果却相反，动物学会了对CS2的兴奋性反应。

（3）该模型对很多现象无法进行合理的预测，例如：潜在抑制（latent inhibition），感觉刺激预先条件化反射（sensory preconditioning），高级条件反射（higher-order conditioning）自发恢复（spontaneous recovery），消退后的快速学习（facilitated reacquisition after extinction），同时存在兴奋和抑制学习（exclusiveness of excitation and inhibition）。

评价

Rescorla-Wagner模型在动物学习理论的历史上非常有影响力，因为它给出了能解释阻塞现象的理论机理，而没有动用复杂的认知理论(例如当出现新的刺激组分时，动物认知机制会回溯扫描短期记忆，重新评估涉及US的预测关系)。Rescorla-Wagner模型展示了传统的条件反射临近理论(时间上的邻近性是学习的必要充分条件)面对阻塞现象如何通过简单的调整而加以解释。

虽然有各种弱点，RW还是非常成功的。它本身可以准确描述很多学习现象，同时也激发了一大批对经典条件反射的研究。后来的替代模型也可以克服RW模型的一些缺点，但是这些模型也有各自的问题。统一的、完美的学习模型还没出现。

主要著作

《复合刺激呈现的加剧灭亡》Deepened Extinction from Compound Stimulus Presentation，2006年

《使用复合测试评估相关和不相关刺激的条件》Evaluating conditioning of related and unrelated stimuli using a compound test，2008年

《非零初始值的刺激条件》Conditioning of stimuli with nonzero initial value，2008年

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