为什么有些人能成为领域内专家而有些人不能？这个问题有许多解答，但很长一段时间内，科学界都没有把人对视觉、听觉及其他外部信息的知觉能力纳入考量。个体在知觉学习上的差异长久以来都在研究中被当做随机波动，或者说“噪声”。

然而，由上海纽约大学首席科学家、副教务长吕忠林教授和中国科学院心理研究所的黄昌兵教授领导的团队完成的最新研究表明，这种知觉学习能力的个体差异确实对人胜任其他知觉学习任务的能力有影响。

他们的这一发现于7月23日发表在了顶级期刊《美国科学院院报》（PNAS）上，题为《知觉学习中的基本学习能力》。中国科学院研究生杨佳为第一作者。

“在为对知觉能力要求高的职业选拔人才时——比如说招募飞行员，就需要去区分谁值得培养，谁不值得。基本学习能力提供了一个衡量标准，可以帮助挑出那些学习能力强、以后更有可能取得优异学习表现的人。”吕忠林教授说。

他同时也强调，这一发现的应用并不止局限于精英群体。“这种基本知觉学习能力的存在同样可以帮助我们更好地为病人设计康复方案，”吕忠林教授补充道，“比如，当治疗眼疾时，我们可以根据病人在少数几个视力训练任务中的进步速度来决定最优化的治疗方案。”

在这项实验中，研究团队招募了49名受试者，他们每个人都需要连续35天完成7个不同知觉学习任务总计23720次的训练，这样的实验规模在这一领域是史无前例的。“过去的知觉学习研究大多专注于某一任务的学习，但人在现实中需要同时具备多种技能才能成为某一领域的专家。就比如一位气象专家，需要同时读懂复杂的卫星云图以及云图的动态变化才能有效地分析天气。也就是说一位气象专家需要具备同时完成几种知觉任务的技能，”吕忠林教授说，“我们首次在知觉学习研究中让受试者学习多种不同的任务，这样更好地模拟了现实。”

大样本量也给研究增加了挑战。吕忠林教授说他其实十多年前就想要做这个研究了，然而由于说服几十个人在一个多月内不间断地参与实验十分困难，故一直无法实现。“我十分感谢所有的受试者以及研究团队在收集这样完整且高质量的大数据中付出的努力。”吕忠林教授说道。

七项知觉学习任务包括了对视觉、听觉，以及工作记忆的训练（详情请见图1）。受试者每五天学习一项任务，每天持续一小时左右。研究团队收集到了一组庞大的数据，并使用了一系列分析方法来对这组数据进行分析，包括多因素回归、固定效果模型，以及LASSO回归。