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根据彼此的联系，将各种经验放置在适当位置的能力，是弗朗西斯·高尔顿（Sir Francis Galton）和后来的阿尔弗雷德·比内（Alfred Binet）衡量智能的标准。在19世纪，高尔顿通过让人们根据重量的大小来排列物品的方法来测试智能，后来，这种感觉辨别测试被纳入了比内—西蒙智力测验。高尔顿还测试了人们将一条线进行二等分的能力，后来在美国最早进行的智力测验中詹姆斯·卡特尔（James M.Cattell）采用了这种方法。这些早期的理论认为，组织知觉的能力是智能的基础。尽管聚焦于更复杂的认知任务的心理智能测验（psychometric test）取代了高尔顿和卡特尔的测验，但他们的方法奠定了智能评估的基础。
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在19世纪七八十年代，像高尔顿、赫伯特·斯宾塞（Herbert Spencer），以及达尔文这样的理论家，将进化论应用于人类的行为。他们认为，进化与智能之间的联系非常重要，其原因不是由于有关遗传对智能的作用争论得无休无止、毫无结果，而是因为进化的概念对理解智能对知觉的组织作用是必不可少的。
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从进化的角度看，智能是一种保存和组织知觉的能力，这种能力提高了人类生存的概率。我们自动强加给感知的组织方式不是自然界的随意安排，而是我们对自然选择作出的适应性反应。我们的概念地图与环境中可能发生的情况越符合，我们生存下来的机会就越大。
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根据这种观点，进化程度越高的动物就越具有感知更加微妙的知觉线索的能力，因此，它们能绘制出更精准的认知地图。1909年，桑代克（Edward L.Thorndike）提出了精细化分辨能力不断提高的趋势，也就是斯宾塞所说的普遍发展原则，桑代克可能是将心理智能测验引入美国教育界最功不可没的人物。他说：
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我们身体的进化大致如下：从鱼类进化出两栖类，从两栖类进化出爬行类，从爬行类进化出哺乳类，一些早期的哺乳类进化成了灵长类，另一些则进化成了人……婴儿与猴子明显的智能差异不是婴儿有很多想法，而猴子几乎没有。婴儿也一样没有什么想法，他们与猴子的不同之处在于，他们会对更多的事情作出反应，他们的反应方式也更多。
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越来越精细的分辨能力作为早期的智能概念没有经受住时间的考验。到了20世纪20年代，心理学家证明，衡量智能的基本方法，即感觉辨别测试无法预测数学能力以及其他学业领域的能力，因此智能测试开始较少关注一般智能，而更多地去关注特定的能力了。一般对心智的定义是：
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心智能力是某种情境会引发某种反应的可能性，如果引发了这种反应，那么某种任务就会被完成，这种能力的拥有者就能够产生某种心智产物。心智能力是由情境、反应、产物和任务所决定的，而不是由某种内在本质决定的。
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最匹配论
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放弃了智能是越来越精细的分辨能力的理论之后，取而代之的观点是，智能是特定情境与特定反应之间的关系，这为今天所谓的特定领域智能的观点铺平了道路。这个观点认为，每个领域都有自己的认知地图，它像向导一样引导人们在这个领域内有效地运作。对未来智能匹配的观点认为：
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未来智能理论最重要的任务是，更明确地指出环境背景和心智功能之间的相互关系。
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为了理解智能越高，个人与环境就越匹配的观点，让我们试着将它应用于图6—1。想象这个图形不再是一个二维的错觉图，而是一个为了获得类似视觉效果而设计出来的透明的三维模型。这个玻璃模型被悬挂在18米以外，我们的任务是把一个球从它的中心扔过去。在扔球之前，我们必须让自己适应这个让人难以捉摸的模型。
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尽管这项任务看起来太异想天开了，而且和大多数人所认为的智能好像没什么关系，但最匹配论的前提就是，每种纸笔的智力测验都可以在现实生活中找到类似的对应物。这个想象出来的任务是人们所要面对的普遍情境中的一个特定案例，人们必须用他们的思维技能来应对环境。
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正如我们所看到的，图6—1的右半部分（i）提供了准确定向的关键线索。从a到b的线没有延续到c说明，正确的观察方向是从下往上看。聪明的人会看到明确的提示（从a到b的线），然后在头脑中形成非常符合事实的形象。因为形成了这个图形的准确概念，所以这样的聪明人就会比没有形成准确概念的人更有机会把球扔过玻璃模型的中心。
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打破神话
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学习神话6：绝对智能不多元
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许多智能理论一味强调个人与环境的匹配度，单一的解题路线只考虑现成的分类，模式单一且以记忆事实为主，因此，这类理论反而弱化了人们在智能、情感、身体等方面的能力。
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专念学习力：打破7个扼杀创造力的学习神话 专念创造更多选择
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一种非传统的能力
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按照专念的观点，能力并不是认知与环境的匹配程度，这种观点与对匹配论持怀疑态度的威廉·詹姆斯的观点是一致的。他认为，
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鉴于所有的经验都是一种过程，因此没有任何观点能够成为终极观点。每种观点都是不充分的、准备不足的，它更需要对以后的观点负责，而不是对自身负责。
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在专念的状态中，我们确定无疑地知道，没有一种视角能最恰当地解释情境。因此，我们试图不去挑选一种符合情境的反应。我们认识到，有关某一信息的解释角度不止一个，我们会从中进行选择。
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专念发现
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