美國《科學(xué)日報(bào)》網(wǎng)站2月20日文章，原題：科學(xué)家揭示人類語言為何不同于計(jì)算機(jī)代碼 與計(jì)算機(jī)使用的超緊湊二進(jìn)制字符串相比，人類語言可能顯得雜亂無章且效率低下——但我們的大腦實(shí)際上更喜歡這種表達(dá)方式。新研究表明，盡管代碼在理論上可以更緊密地壓縮信息，但這要求說話者和聽者都消耗更多腦力。相反，人類語言是圍繞著熟悉詞匯和反映現(xiàn)實(shí)世界體驗(yàn)的可預(yù)測模式構(gòu)建的，這使大腦能持續(xù)預(yù)測接下來可能出現(xiàn)什么詞匯或短語，從而逐步精準(zhǔn)解讀語言傳遞的信息。

德國語言學(xué)家邁克爾·哈恩與美國加州大學(xué)歐文分校的理查德·富特雷爾共同創(chuàng)建了一個(gè)模型，以解釋人類語言為何呈現(xiàn)出這種形態(tài)。最近，他們的研究成果發(fā)表在國際期刊《自然·人類行為》上。目前全球仍在使用大約7000種語言。有些語言的使用者寥寥無幾，而漢語、英語、西班牙語和印地語等語言的使用者多達(dá)數(shù)十億。它們通過將詞匯組合成短語，再將短語排列成句子來傳達(dá)信息。每個(gè)部分都承載著各自含義，組合在一起就形成清晰信息。

“這實(shí)際上是一種非常復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。自然界傾向于追求效率最大化和節(jié)約資源，人類大腦為何要以這種顯然更復(fù)雜——而非像計(jì)算機(jī)那樣以數(shù)字編碼——的方式來表達(dá)信息？”哈恩認(rèn)為，理論上，將語音編碼為二進(jìn)制的0和1序列會(huì)更高效，因?yàn)樗鼈兡鼙瓤谡Z更緊密地壓縮信息，“但對我們的大腦來說，走那條看起來更復(fù)雜的路徑反而更容易?！北M管自然語言未被最大程度壓縮，但它們能讓大腦承受小得多的壓力。這是因?yàn)榇竽X處理詞匯時(shí)會(huì)與我們已知的世界持續(xù)互動(dòng)。

純粹的數(shù)字代碼或許能更快傳送信息，但它們脫離日常體驗(yàn)。哈恩將此比作通勤上班：“我們非常熟悉日常通勤路線，開車幾乎就像自動(dòng)駕駛。我們的大腦完全清楚接下來會(huì)是什么路況，所以它就輕松得多。選擇一條更短但不那么熟悉的路線會(huì)讓我們感覺累得多，因?yàn)樾侣肪€要求我們在駕駛過程中更加集中注意力?！睋Q言之，說出和聽懂二進(jìn)制代碼需要說話者和聽者都付出更多腦力勞動(dòng)。由于我們幾十年如一日地每天使用母語，相關(guān)模式已經(jīng)變得根深蒂固，從而使交流變得更順暢更輕松。

?哈恩和富特雷爾用數(shù)學(xué)方式證明了這些模式。他們的研究結(jié)果表明，人類語言優(yōu)先考慮減少認(rèn)知負(fù)擔(dān)而非實(shí)現(xiàn)壓縮最大化。這些見解也可能為AI大語言模型提供改進(jìn)信息。通過更好地理解人類大腦如何處理語言，研究人員或?qū)⒃O(shè)計(jì)出更符合人類自然交流模式的AI系統(tǒng)。（王會(huì)聰譯）