认知
能还要提取出来，但对经过检验是不正确的信息就要排除。被试利用过去信息的过程是比较复杂的，但只要他在记忆中记住被排除过的信息，以后不再提出来，而只提出那些没有试验过的新假设，他的学习就可以更快一些。由此可见：由于被试使用的策略不同，得到正确概念的速度就不一样。我们这里说的概念掌握的信息加工过程与概率理论中的“π”，是同一个东西。显然“π”是随策略不同而改变的，并不是一个常数。信息加工理论对“π”的解释比概率理论的解释更好，而且信息加工理论用数学分析方法，可以预测出π的值是多少。
由于被试使用策略是随机的，旧的假设也可能会重新被提出来，因此其概率就变为次数的一半，即 $\frac { n } { 2 }$ 。如果一个人能够有效地利用假设，他就可以做得更快一些，达到log2。显然，不管N值多大， $\frac { N } { 2 } \gg \log _ { 2 } ^ { N }$ 。我们预测从错误到正确的概率时，这个数就与被试使用的策略有关，即它是使用策略的函数。当然，由实验结果表现出来的“π”出发，我们也可以想象被试使用的策略是否有效。实验室研究发现，被试多使用随机策略而不是最好的策略。从信息加工理论可以看到这些被试如何提出一个个的假设，进行多种分类，而概率理论则只分成正确、错误两类，而忽略了许多细节。信息加工理论可以把排除假设的多种类型一个个地进行分析，因而比概率理论的分析更全面。信息加工理论运用口语记录的方法来记录一系列假设的变化。实验已经证明，不断地询问被试，要他说出他的假设是什么，这并不影响被试的概念形成过程。勒温（K.Lewin)不用口语记录的方法，也研究过被试改变假设的过程。他是用反馈的方法，通过观察被试的行为看他提出了什么假设。总之，信息加工理论比概率理论为我们提供了更多的心理学资料。
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