意识是21世纪未解的人类谜题之一,内隐学习则是探讨意识的有效方法。常用的内隐学习研究方法主要包括人工语法范式和序列学习范式,前者以被试对语法的规则判断为知识水平测量的因变量；后者则往往以反应时为测量指标。本研究中,我们采用两种范式,分别考察被试对人工语法规则(研究一)和二级序列概率规则(研究二)的学习情况,结合意识测量的零相关标准、猜测标准和结构知识测量标准,对测验过程中(主要包括研究一中的分类和再认测验、研究二中的预测测验)知识的意识水平进行评估分析。值得一提的是,在研究一中,我们借鉴Linda(1997)的实验对学习材料的组块和规则特征进行了操纵,将其分为高组块-规则、高组块-非规则、低组块-规则和低组块-非规则,通过比较组块和规则的学习情况确定意识和无意识知识的形成特征；在研究二的序列学习范式中,我们改变了传统的反应时任务,要求被试对序列呈现的刺激进行随机预测,以预测正确率作为因变量(代替以往的反应时),衡量序列学习的知识水平。研究分为两个部分：第一部分探讨在人工语法范式下知识和知识的意识水平；第二部分探讨在序列预测范式下知识及其意识水平的测量。主要结果如下：(1)在人工语法范式下,实验一、二、三比较被试在再认判断(新-旧)和规则分类判断(规则-不规则)条件下,对组块知识和规则知识的习得情况。结果发现：再认判断更多受组块知识的影响,且不因学习项目增加而发生显著变化；分类判断受到组块知识和规则知识的共同影响,随着学习项目增加,规则知识作用越来越大,并导致分类判断成绩也越来越好；(2)在序列学习(预测正确率为因变量)范式下,实验四、五通过设置自选预测(由自己控制预测时机)和迫选预测(由程序随机控制预测时机)两种任务,比较被试在不同意识控制条件下对序列整体概率(42312143241vs.341243142132)和二级序列概率(42-3 vs.42-1等等)的习得情况。我们发现,被试仅靠单纯的观察就能够提高其正确预测序列项目(主要是迫选预测)的水平,分析表明,他们在自选预测中获得的是有关序列整体概率的知识,在迫选预测中获得的则包括序列整体概率知识和二级序列概率知识两种。(3)运用零相关标准,我们在实验二和实验三中发现人工语法范式下分类判断中规则知识与信心水平呈正相关,表明被试有意识地获得了规则知识。然而ROC曲线显示,被试随信心水平增加,其击中和虚报率都有所上升,这一现象与研究者关于意识的假设(即虚报率和击中率随信心水平增加而减少)有所不同,从而引发我们的思考：被试的信心水平是否真正反映了他们对知识的意识程度?(4)在序列学习范式下,我们对信心水平的测量方法进行了变化,设置轮盘赌搏游戏的情境要求被试对每次序列预测结果进行下注(实验五),以下注的筹码大小对应原来信心水平的高低。结果发现,对于保守的被试来说,由于下注数量分布过于集中(绝大部分只进行1个或两个筹码的下注),其与预测成绩的正相关并未反应意识的真正水平；而对于冒险的被试来说,进行大筹码下注(4个)和小筹码下注(1个)的机会几乎相同,结果发现,筹码较多时被试习得的二级序列规则知识水平小于筹码较少的情况,符合零相关标准关于信心和知识水平无关的假设,从而验证了二级序列规则的内隐学习。(5)在实验三和实验五中,我们还运用Dienes的结构知识测量方法,要求被试选择他们在判断过程中的知识依据,比较猜测、直觉、熟悉感和规则条件下被试的知识获得情况。结果发现：受组块影响的知识在判断过程中更多基于猜测和直觉；受规则影响的知识则更多依靠熟悉感。这里,熟悉感的结构假设与Yonlinas记忆双加工模型中熟悉感的假设一致(Scott & Dienes,2009),认为它是与材料相似性有关(包括形式和结构相似性)的连续心理量。然而,ROC曲线形态显示,内隐学习过程中作为判断依据的熟悉感也许尚未具有Yonelinas(1994)和Scott等人假设的连续性。(6)在研究一中,我们运用人工神经网络模型对实验一的人工语法规则学习进行了模拟,试图发现规则学习(或者组块学习)的内在机制,结果显示,简单的前向BP网络(即传递方向向前,运用回传误差调节网络联结的网络模型)就能较快实现规则的分类判断,也就是说,规则的习得可能不需要特定的记忆缓冲器(Kuhn & Dienes,2008),也无须内部刺激表征的虚拟设置(Cleeremans等人,1998),仅仅依靠单元的平行加工计算就能实现。