人类大脑的起始学习

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人类大脑的起始学习

作者：杨滢

来源：《教育家》 2018年第45期



一个婴儿呱呱坠地时如同一张白纸，然而在0~5岁的短短五年之内，婴幼儿的脑容量就已经可以达到成年人大脑容量的92%。这段时期，对于人脑的认知发展来说，相当于“ 宇宙大爆炸” : 神经元连接的突触数量以每秒新增700个的速度在生长，同时为建立有效的连接而进行着疯狂的修剪。那么，在短短几年之内，婴幼儿大脑是如何掌握语言这个庞大、复杂又精细的符号系统的呢？

具体细化下来就是，婴儿是如何区分哪些音节是母语里的？词和词之间的边界在哪里？每个词具体是什么含义，指向哪个概念？词是如何组成短语的？词语又是如何组成句子的？每个词语和句子应该是怎样的语气？重音应该落在哪个词上？婴幼儿又是如何掌握语感和平仄的呢？这一系列有意思的问题，要从1996年Science上的一篇论文讲起。美国威斯康辛麦迪逊大学心理系教授Jenny Saffran、罗切斯特大学大脑与认知科学系教授 Richard Aslin和Newport发现，婴儿切分语言词汇利用的是统计概率的原理。

彼时，心理学家刚刚掌握了一个让“婴儿回答问题”的实验方法。以往，做婴儿行为学实验是很难的，因为孩子不会说话，他无法告诉你，他究竟是怎么学习的。1996年，心理学家刚刚掌握了一个让“婴儿回答问题”的实验方法——“扭头实验法”。让6~8月龄的宝宝坐在家长的膝盖上，实验员用玩具吸引着他，同时放着各种各样的背景音。当宝宝听到他感兴趣或者他已经学会的音节时，就会看向另一边，此时另一边的熊猫敲鼓玩具就会发光并敲鼓，给宝宝以鼓励，告诉他做对了。

用这种方法，Saffran et al. 开始研究八个月大的婴儿是怎么学习语言的。学习语言，第一步就是要对声波进行切割（word segmentation）。比如一个母语是英语的小朋友，听到妈妈说“pretty baby”这段音节时，她是如何区分pretty和baby是两个词呢？对此，Saffran et al.的假说是，婴儿切分词汇用的是条件概率。所谓条件概率是指，如果一个事件A已经发生了，那么下一个事件B发生的概率是多少。用数学公式表示，则为P（B|A）。婴儿在长期接触语言的过程中，对事件发生顺序的概率分布逐渐熟悉了。他会发现，“pre”这个音，和“tty”这个音同时出现的概率，远远高于“tty”和“ba”这个音同时出现的概率，也就是：P

（tty|pre）>>P（ba|tty）。换句话说，“pre”和“tty”常常同时出现，而“tty”和“ba”很少同时出现。根据这种概率分布的不同，婴儿就可以切分单词。

为了验证自己的假说，Saffran et al. 发明了几种不同的人造语言（artificial

languages）让婴儿聆听。人造语言的单词和单词之间，没有时间上的间隙，只是同一个单词的两个音先后一起出现的概率，比分布在单词边界上、隶属于不同单词的两个音一起出现的概率大。而通过上面提到的扭头实验方法，科学家让八个月大的婴儿“回答”哪里是单词的边界。实验的结果是惊人的。仅仅8月龄的婴儿，就可以通过条件概率，在短时间内毫不费力地切分出这个人造语言的所有词汇。这篇论文可以说颠覆了人类脑认知科学的很多领域。渐渐地人们发现，儿童学习语言的很多方面都运用着统计规律。比如，很多语音只在特定语言里存在，其他语言并不区分。比如，/r/和/l/在日语里是不做区分的同一音位，而双唇清塞音/p/只在印地语里面是区分送气与不送气的。婴儿刚出生时，能分辨出所有音节的区别，可以说他们生下来就是“世界公民”。但在婴幼儿生长和认知的过程中，大脑会不断演进，弱化对那些母语中不需要辨识的音节的认知。这同样也依靠在母语听说学习中，去运用统计学规律。

如图所示，左边是一个美国妈妈，右边是一个日本妈妈。左下角是美国妈妈发音的分布，可以看见/r/和/l/有清晰显示的两个峰顶；右下角是日本妈妈的发音分布，/r/和/l/都挤在中


间。日本的婴儿在母语的学习过程中，通过这个统计规律就能知道，/r/和/l/的区分在日语中不重要，从而刺激大脑去除母语认知系统中这个音的分布。

此外，在语言学习过程中，婴儿的大脑也会根据不同的统计学指标来做出判断。他们可以凭借单一事件出现的频率来学习（frequency）， 也可以靠两个独立事件同时出现的频率 （occurrence frequency）来学习，乃至靠前后事件共同发生的条件概率(conditional

probability)来学习。比如研究发现，学习汉语的小朋友要区别四个语调发声（mā、má、mǎ、mà），四个语音的声韵母相同，但音调和平仄不同，这也是婴儿依靠对统计概率规律的指标运用来习得的。

除了学习语音之外，孩子们还可以用统计规律来理解每个词的意思。当词汇已经被切分了，孩子们就把已经切分好的词汇，当作新的单元符号，来做更深的意思理解。比如，孩子能够通过某个场景和某个单词同时出现的概率来学习词的意思。比如，指着香蕉对孩子说“香蕉”，此时香蕉这个东西和“香蕉”这个词同时出现的概率是100% ；而在别的场景中，大人也可时而提到“香蕉”这个词，但不出现香蕉，这样其他东西和“香蕉”这个词同时出现的概率不是100%，孩子的大脑神经连接就会强化对那个有100%概率关联的语义的认知。

利用统计概率来学习语言，甚至可延伸至语法结构的层次。比如，实验研究发现，在孩子学会了部分语句结构后，当听到“the apple and the jabberish” 这个短语时，虽然他不认识jabberish这个词，但是会归类为一个名词。而当他听到“I qacked you” 时，同理也会认为quacked是动词。而实际上，这两个都是人造语言中的词汇。对于母语是英语的幼儿来说，即便没有正式学过“名词之间用连词”，或者“动词后面跟宾语”这类逻辑化的语法知识，他们也能依靠不断从日常成人的语句中提取统计规律，从而学会这一造句模式。

所以人们常常说的“语感 ”，实际就是源于在反复获取同一语言的大量样本后，所总结出来的规律。 进一步来说，婴幼儿在认知一些其他学科规律时，也脱离不开统计概率的运用。比如，小婴儿起初并不知道物体是会往下落的。婴幼儿常常扔东西，其实是测试这个东西是往哪个地方飞。

可以说，婴幼儿在很大程度上是靠总结统计规律来学习的。事件A和事件B总在一起，所以事件A和事件B应该有所关联——这种思维模式，是人类进化带来的。而学校的传统教育往往就抹杀了这种统计式的直觉，而是用代数式样的逻辑符号系统来（algebraic symbolic system）来代替（statistical learning）。 从这个角度讲，传统的学校教育体系，在幼小阶段很多时候反而是不符合人脑学习规律的。如何平衡这组矛盾，让儿童的统计学习系统和逻辑符号系统这二者能互相制约、平衡发展，是一个教育神经科学要着力解决的难题。

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