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原型观可以很好地解释为什么类别中某些特定的成员比其他的更典型。同时，它也解释了为何人们觉得要给他们的概念下一个严格的定义很难：因为严格的界定是不存在的。最后，它也解释了为何有些分类容易判断而有些却不清晰。例如番茄，有的人说它是水果，而有的人觉得它是蔬菜。因为番茄常常和蔬菜而不是和水果一起吃，而且与蔬菜有某些相似性。然而，对于生物学家而言，番茄是水果，因为它是从植物的花而来的（严格地说，是雌蕊结出的）。而蔬菜是植物不具繁殖的部分，例如茎或者是根的部分。原型观解释番茄概念的含糊性，因为它同时具有某些蔬菜的特征（而把它归为蔬菜）和某些水果的特征（而把它归为水果）。
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然而原型观也不是一点问题没有。首先，它没有抓住人们知识体系中概念分界的极限。例如，尽管一只墨西哥吉娃娃狗在很多地方更像一只猫而不像大丹犬，但它仍和大丹狗一样是犬类。这个例子用原型观就很难解释。与经典观不同的是，经典观为究竟属不属于一个类别设定了明确清晰的界限，但原型观却没有说明清晰的界限。
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虽然外观非常不同，但大丹犬与吉娃娃却同属犬类。
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Roach和她的同事们（Roach，1973；Roach & Mervis，1975；Roach，Mervis et al，1976）对此进行了反驳，他们认为某些类别间的界限来自环境本身。举个例子，有翅膀和能够飞常常是一块发生的，而我们一般称之为鸟（但飞机、蝴蝶和昆虫也有翅膀且会飞）。类别间的界限并不是来自作为信息加工者的我们，而是来自世界运作的方式：有些因素或特征的模式是世界上早有的，有些则不是（Komatsu，1992；Neisser，1987）。人们在分类时的主要任务是从现实世界的规则中挑选信息，而不是像经典观中所认为的那样，强加一些界限来分组。（从现实世界“选择信息”可能会让同学们联想到第3章中所讨论的知觉加工。）
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原型观的第二个问题在于如何解决类别中典型性的评级。Barsalou（1985，1987）以及Roth和Shoben（1983）的研究表明，样例的典型性某种程度上取决于情境的范围。所以，尽管知更鸟可能是你在邻居家里看到的典型的鸟类，但是如果在谷仓外的空地上它就不典型了。这一发现可以和“类别中每一个成员都具有一个特定程度的典型性”这一观点形成对照。相反，典型性很明显地随着概念被提及的情境而加以改变。
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Armstrong和Gleitman（1983）的研究表明了典型性评判中的另外一些问题。在这些研究中，调查者要求被试对于自然概念（例如“车辆”“水果”）和定义良好的概念（例如“单数”、“女人”等）中例子的典型性定级。他发现，被试很容易就能将定义良好类别中成员的典型性分级。一般都认为相对于数字57而言，3是一个更典型的奇数。然而，同样的被试也同意，“奇数”的定义很明确，将典型性分级没有什么意义：因为数字不是奇数就是偶数。研究者就此得出结论认为“典型性分级”任务是有缺陷的，至少对于发现潜在表征的概念而言是这样。
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认知心理学：认知科学与你的生活（原书第5版） 7.2.3 概念和分类的样例观
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前两种观点都认为，概念是心理表征的抽象或总结，换句话说，具体的样例并不是特别加以存储或表征的，而是均衡地融进某种合成性的表征之中。概念的样例观（exemplar view of concepts）则恰恰相反：它断言概念包括至少一些实在的具体实例的表征。样例观认为，人们是通过将新的实例与以前存储下的被称为样例的实例进行比较，从而对新实例进行归类的。也就是说，人们会存储实例的表征（Fido是长耳朵金色猎犬；Rover是因为和浣熊冲突不幸失去尾巴的黑白两色小牧羊犬；约克郡犬则常常为脚趾甲上色，头上还系着一个蝴蝶结）。
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就像原型观一样，样例观解释了人们不能够表述出必要的和界定性的特征的原因：没有可以用来表述之物。它还解释了人们在对不清晰、非典型的实例进行归类时为什么会遇到困难，因为这样的实例与其他类型的样例相类似（例如，番茄既与水果的典型，如与橘子或苹果相似，又与蔬菜的典型，如与甜菜或南瓜相似），或者其特征不够鲜明，从而不与任何已知的样例相类似（Medin & Smith，1984）。典型的实例比那些不典型的实例更有可能被存储下来（Mervis，1980），典型的实例也更容易被判定与已存储的样例相似。这就解释了为什么典型实例的信息能更快地得到处理：人们在尽力搜寻典型实例的过程中，找到十分相似的已经存储的样例相对而言是很快的；而与此相对的是，非典型实例的信息由于与已经存储的样例不相似，因此需要花费更长的时间去加工处理。
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对于样例观而言，最大的问题与原型观一样，是太缺乏界定。比如说，它没有特别指明哪些实例会最终作为样例而存储，哪些则不会。它也未说明在进行归类时，不同的样例是如何“被召唤到头脑中的”。但是，许多心理学家还是相信，人们通常会在他们的概念表征中存储一些特别类别成员的信息。
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Arthur Reber（1967，1976）主持了一系列关于这个课题的研究。在他的实验里，被试需要学习给定的一串字母，类似于图7-7a所示。有部分实验组的被试并不清楚这些字母并非随机排列，而是按照一种具有共同语法规则的结构来生成的。
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图7-7b表示的就是一种这样的语法。要依据这种语法得到一个“合法”的字母串，你就要从写着“入口”的路径开始，沿途根据箭头所指的方向，一直走到标记“出口”的地方。每当你选择一条路，就把代表那条路的字母加到你的字母串中。所以，“合法”字符串的第一个字母总是T或V。注意该语法中包括的两个回路，分别标记为P和X。这些回路可以重复任意次数（每次都在字母串后加上一个P或X），这样一来字母串就可以无限延长了。
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图7-7 Reber（1967）使用的可能刺激图7-7a及其潜在的“语法”图7-7b
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Reber（1967，1976）发现，学习有一定规律的字母串的被试，与学习随机字母串的控制组相比，犯的错误较少。出人意料的是，那些事前被告知字母串包含了某种复杂规则的被试，比起那些只被简单要求记忆特定字母串、而不知道字母串有特定结构的被试，记忆成绩反而较差。Reber就此推断，当复杂的潜在结构（例如他的人工语法）存在时，人们更多的是记忆样例，而不能很好地找出这种结构到底是什么，这主要是因为试图猜出结构的被试常常会引申或创造出错误的规则和结构。
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Brooks（1978，1987）相信，Reber（1967）发现的加工过程在一般认知中的大部分时间都存在。Brooks称这些加工过程为非分析性概念形成（nonanalytic concept formation），与之相对的是分析性（逻辑性、科学性、聚焦的）概念形成，譬如概念形成的早期研究中被试所表现的那样。非分析性概念形成，有时也称为内隐学习（implicit learning），要求人们将注意力放在个体样例上，把有关样例的信息和样例的表征存储在记忆里；后面的分类则是通过把新的实例与这些表征加以比较，得出新旧之间的类比关系而进行的。
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在一项研究中，Brooks（1978）要求被试执行一项对偶联结学习任务，学习把象形文字符号串与英文单词联结起来。图7-8a列出了一些实验的例子。符号串中每一个符号都有一个特定的含义，如图7-8b所示，但被试并不清楚这一事实。然后，研究者出其不意地给被试看如图7-8c所示的新的符号串，并要求被试回答以下四个问题：它会飞吗？它大吗？它是生物吗？它会攻击吗？绝大多数被试都报告称，他们对这些问题的回答靠的是回想前面看到的相似实例。但是，他们一般不能指出到底符号串中哪些特定的符号是他们回答的基础。
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