解码日常生活中的“嘈杂”语言:研究表明人们如何理性地解释语言输入

假设你听到有人说:“男人把冰淇淋给了孩子。”那句话听起来可信吗?或者你认为它少了一个词?比如:“那个男人把冰淇淋给了孩子。”

麻省理工学院研究人员的一项新研究表明，当我们处理语言在美国，我们经常在心里做出这样的编辑。此外，它还表明，我们似乎使用特定的策略来理解令人困惑的信息——正如研究人员所认为的那样，“噪音”干扰了语言传达的信号。

麻省理工学院大脑与认知科学系(BCS)和语言学与哲学系教授爱德华·吉布森(Edward Gibson)说:“即使是在句子层面的语言，在嘈杂的信道中也有潜在的信息损失。”

吉布森和两位合著者在一篇新论文中详细介绍了工作中的策略，“句子解释中噪声证据和先验语义预期的理性整合”，今天发表在《美国科学院院刊》上美国国家科学院院刊．

“当人们在日常生活中感知语言时，他们正在校对或验证听到的内容，”BCS的博士生、该研究的合著者莱昂·伯根说。“我们得到的是关于人们是如何进行校对的定量证据。这是一个经过精心校准的过程。”

不对称的策略

这篇论文是基于研究人员使用亚马逊土耳其机器人调查系统进行的一系列实验，在这个实验中，研究对象被展示了一系列的句子——有些明显有道理，有些则不那么有道理——并被要求判断这些句子的意思。

一个关键的发现是，给出一个只有一个明显问题的句子，人们更有可能认为有问题，而不是给出一个可能需要两次编辑的句子。在后一种情况下，人们似乎认为这句话并不是有更大的缺陷，而是完全有另一种意思。

吉布森说:“你删除的越多，插入的越多，你就越不可能推断出它们的意思是别的。”当读者不得不对一个句子做这样的修改时，就像上面冰淇淋的例子一样，他们认为原始版本的正确率约为50%。但当人们必须做两次修改时，他们认为句子是正确的几率更高，约为97%。

因此，“猫跳到桌子上”这句话看起来毫无意义，但经过两次修改——一次删除和一次插入——就变得合理了，这样它就变成了“猫跳到桌子上”。然而，几乎所有时候，人们都不会推断出这些变化是必要的，而是假定字面上的、超现实的含义就是他们想要的。

这一发现与该研究中的另一发现相互作用，即听众的插入和删除之间存在系统不对称。

吉布森说:“人们更有可能根据可能的删除而不是插入来推断另一种含义。”

假设你听到或读到这样一句话:“商人受益于税法。”大多数人似乎会认为这句话少了一个词——在这种情况下是“从”——然后把这句话修改成“商人从税法中受益”。但是人们很少会认为包含一个额外单词的句子是不正确的，比如“税法受益于商人”，尽管它们看起来可能不可信。

研究人员发现，人们使用的另一种策略是，当出现越来越多看似无意义的句子时，他们实际上会推断出语言中“噪音”的比例更低。这意味着人们在处理语言时会适应:如果一个较长的序列中的每个句子看起来都很愚蠢，人们就不愿意认为所有的陈述都是错误的，并在这些句子中寻找意义。相比之下，当只有偶尔出现的句子看起来明显错误时，他们会感觉到更多的噪音，因为错误非常明显。

卑尔根说:“人们似乎在考虑他们接收到的输入的统计信息，以找出在不同的环境中最有可能犯什么样的错误。”

对消息进行逆向工程

其他学者表示，这项工作有助于阐明人们在解释语言时可能使用的策略。

“我对这篇论文感到兴奋，”加州大学圣地亚哥分校的语言学教授罗杰·列维(Roger Levy)说，他自己也在噪音和语言领域进行过研究。

利维表示，这篇论文提出了“一套优雅的原则”来解释人类如何编辑他们接收到的语言。利维说:“人们试图对信息进行逆向工程，以理解他们所听到或读到的内容。”

“我们的句子-理解机制总是涉及到错误纠正，大多数时候我们甚至没有注意到它，”他补充道。“否则，我们就无法在世界上有效运作。每次有人犯错，我们就会搞得一团糟。”