人类的语言包含复杂的嵌套树状结构[4, 5]。比如句子The cars [that pass this truck] are red,尽管中间插入的句子中存在一个名词(truck),但系动词(are)却是用来连接复数主语(cars)和表语(red)的。这种长距离的相关性正是语言的重要特征,只有以树形结构表征语言时,才能忽略“cars”和“are”在时间距离上的差距,进而连接在一起(图2)。
图2。 嵌套树形结构图:黑色结构嵌套绿色结构。
之前的研究认为,人类与动物在高级认知功能上的重要区别在于,人类能够理解并产生诸如语言、音乐等具有嵌套结构的序列,而非人类动物不能理解嵌套结构[10, 11]。那么,理解嵌套结构的能力是否是人类所特有的呢?早期的实验表明,绢毛猴(Saguinus oedipus)不能理解中央对称嵌套树结构(center-embedded nested tree structure,如A[A[AB]B]B,表示为AnBn),但是能够理解非嵌套的配对结构(non-nested pairwise structure,如[AB][AB][AB],表示为(AB)n)[12]。此外,序列学习、工具使用、音乐和数学知识的理解等行为表明,获取并操作嵌套树状结构的能力可能是人类所特有的[13-15]。
2018年6月14日,中国科学院神经科学研究所/中科院脑科学与智能技术卓越创新中心王立平研究员课题组在Current Biology杂志在线发表了题为Production of Supra-regular Spatial Sequences by Macaque Monkeys的研究论文,首次证明猕猴具有处理中央对称嵌套结构的能力。这项研究填补了之前研究的空白,并对“嵌套结构是人类独有”的假说提出了挑战。杂志还同期配发了来自维也纳大学的进化生物学家W。 Tecumseh Fitch的评论文章Bio-Linguistics: Monkeys Break Through the Syntax Barrier。
王立平博士近些年一直从事序列学习的相关研究,2015年发表在Current Biology上的研究论文通过fMRI手段探究了猕猴在听觉模态下对于代数规则的理解[24]。结果表明,非人灵长类动物即使未经训练,也能编码抽象的数字概念以及代数规则。但是,人和动物的大脑对于这种抽象规则的编码是不同的:猕猴对于序列长度的激活脑区与呈现模式的激活脑区是分开的;而在人的大脑激活脑区来看,对于序列两种变化的编码存在很大的重叠,主要集中在IFG(inferior frontal gyrus)和pSTS(posterior superior temporal sulcus),而这些脑区在人类语言的句子处理中同样会被激活。基于这些结果,研究人员推测,人类大脑的语言相关脑区拥有一种更高级的能力,能够将抽象的序列信息组合成统一格式的语言表达方式,而猕猴可能分别理解序列中的数字与属性。
虽然,非人灵长类动物能够学会在听觉序列中检测结构[6],并能够编码序列中的数字(或长度)信息和代数规则[24-26]。但是,这些实验范式都没有涉及到更高等级的序列编码,无法检测动物对嵌套结构的理解能力。为此,王立平课题组设计了一个新的实验范式――延时序列产生任务(delayed sequence production task)。在这种任务条件下,被试需要根据指定的规则完成序列操作(图3,图4)。研究者比较了两种规则:镜像(mirror)规则,序列具有中央对称嵌套结构,如ABC|CBA(图5);重复(repeat)规则,序列刺激间具有交叉依赖(cross-dependency)特征,如ABC|ABC。形式语言理论认为,完成这两种规则的操作,需要使用到超常规语法(supra-regular grammar)。迄今为止还没有证据表明非人类动物能够理解超常规语法[10, 11]。
1。 Catherine Hayes (1951), The Ape in Our House。 NewYork: Harper
2。 Terrace H S, Petitto L A, Sanders R J, et al。 Can anape create a sentence?[J]。 Science, 1979, 206(4421): 891-902。
3。 LASHLEY K S。 The problem of serial order in behavior [J]。 In Cerebral Mechanisms in Behavior: The Hixon Symposium, LA Jeffress, ed (Wiley), 1951, pp。 112?46。
4。CHOMSKY N。 Three models for the description of language [J]。 IRE Transactions on information theory, 1956, 2(3): 113-24。
5。 DEHAENE S, MEYNIEL F, WACONGNE C, et al。 The Neural Representation of Sequences: From Transition Probabilities to Algebraic Patterns and Linguistic Trees [J]。 Neuron, 2015, 88(1): 2-19。
6。 WILSON B, SLATER H, KIKUCHI Y, et al。 Auditory artificial grammar learning in macaque and marmoset monkeys [J]。 Journal of Neuroscience, 2013, 33(48): 18825-35。
7。 FUJII N, GRAYBIEL A M。 Representation of action sequence boundaries by macaque prefrontal cortical neurons [J]。 Science, 2003, 301(5637): 1246-9。
8。 BRANNON E M, TERRACE H S。 Ordering of the numerosities 1 to 9 by monkeys [J]。 Science, 1998, 282(5389): 746-9。
9。 SHIMA K, ISODA M, MUSHIAKE H, et al。 Categorization of behavioural sequences in the prefrontal cortex [J]。 Nature, 2007, 445(7125): 315。
10。 FITCH W T。 Empirical approaches to the study of language evolution [J]。 Psychonomic Bulletin & Review, 2017, 24(1): 3-33。
11。 TEN CATE C。 Assessing the uniqueness of language: Animal grammatical abilities take center stage [J]。 Psychon Bull Rev, 2017, 24(1): 91-6。
12。 FITCH W T, HAUSER M D。 Computational constraints on syntactic processing in a nonhuman primate [J]。 Science, 2004, 303(5656): 377-80。
13。 FITCH W T。 Toward a computational framework for cognitive biology: unifying approaches from cognitive neuroscience and comparative cognition [J]。 Physics of Life Reviews, 2014, 11(3): 329-64。
14。 HAUSER M D, CHOMSKY N, FITCH W T。 The faculty of language: what is it, who has it, and how did it evolve? [J]。 science, 2002, 298(5598): 1569-79。
15。 PENN D C, HOLYOAK K J, POVINELLI D J。 Darwin‘s mistake: Explaining the discontinuity between human and nonhuman minds [J]。 Behavioral and Brain Sciences, 2008, 31(2): 109-30。
16。 GENTNER T Q, FENN K M, MARGOLIASH D, et al。 Recursive syntactic pattern learning by songbirds [J]。 Nature, 2006, 440(7088): 1204。
17。 ABE K, WATANABE D。 Songbirds possess the spontaneous ability to discriminate syntactic rules [J]。 Nature neuroscience, 2011, 14(8): 1067-74。
18。 REY A, PERRUCHET P, FAGOT J。 Centre-embedded structures are a by-product of associative learning and working memory constraints: evidence from baboons (Papio Papio) [J]。 Cognition, 2012, 123(1): 180-4。
19。 VAN HEIJNINGEN C A, DE VISSER J, ZUIDEMA W, et al。 Simple rules can explain discrimination of putative recursive syntactic structures by a songbird species [J]。 Proceedings of the National Academy of Sciences, 2009, 106(48): 20538-43。
20。 BECKERS G J, BOLHUIS J J, OKANOYA K, et al。 Birdsong neurolinguistics: Songbird context-free grammar claim is premature [J]。 Neuroreport, 2012, 23(3): 139-45。
21。 FITCH W T, FRIEDERICI A D。 Artificial grammar learning meets formal language theory: an overview [J]。 Phil Trans R Soc B, 2012, 367(1598): 1933-55。
22。 TEN CATE C, OKANOYA K。 Revisiting the syntactic abilities of non-human animals: natural vocalizations and artificial grammar learning [J]。 Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 2012, 367(1598): 1984-94。
23。 POLETIEK F H, FITZ H, BOCANEGRA B R。 What baboons can (not) tell us about natural language grammars [J]。 Cognition, 2015, 151(108-12。
24。 WANG L, UHRIG L, JARRAYA B, et al。 Representation of numerical and sequential patterns in macaque and human brains [J]。 Current Biology, 2015, 25(15): 1966-74。
25。 NIEDER A, DIESTER I, TUDUSCIUC O。 Temporal and spatial enumeration processes in the primate parietal cortex [J]。 Science, 2006, 313(5792): 1431-5。
26。 NIEDER A。 Supramodal numerosity selectivity of neurons in primate prefrontal and posterior parietal cortices [J]。 Proceedings of the National Academy of Sciences, 2012, 109(29): 11860-5。
27。 MURPHY R A, MONDRAG N E, MURPHY V A。 Rule learning by rats [J]。 Science, 2008, 319(5871): 1849-51。
28。 SPIERINGS M J, TEN CATE C。 Budgerigars and zebra finches differ in how they generalize in an artificial grammar learning experiment [J]。 Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2016, 113(27): E3977-E84。
29。 BERWICK R C, OKANOYA K, BECKERS G J L, et al。 Songs to syntax: the linguistics of birdsong [J]。 Trends in Cognitive Sciences, 2011, 15(3): 113-21。
30。 SONNWEBER R, RAVIGNANI A, FITCH W T。 Non-adjacent visual dependency learning in chimpanzees [J]。 Animal cognition, 2015, 18(3): 733-45。
31。 JAGER G, ROGERS J。 Formal language theory: refining the Chomsky hierarchy [J]。 Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci, 2012, 367(1598): 1956-70。
32。 ZHU X, SOBHANI P, GUO H。 Long Short-Term Memory Over Tree Structures [J]。 2015,
33。 LINZEN T, DUPOUX E, GOLDBERG Y。 Assessing the Ability of LSTMs to Learn Syntax-Sensitive Dependencies [J]。 2016,
34。 BOWMAN S R, MANNING C D, POTTS C。 Tree-structured composition in neural networks without tree-structured architectures; proceedings of the Th International Conference on Cognitive Computation: Integrating Neural and Symbolic Approaches, F, 2015 [C]。
35。 KEMP C, TENENBAUM J B。 The discovery of structural form [J]。 Proc Natl Acad Sci U S A, 2008, 105(31): 10687-92。
36。 AMALRIC M, WANG L, PICA P, et al。 The language of geometry: Fast comprehension of geometrical primitives and rules in human adults and preschoolers [J]。 PLoS computational biology, 2017, 13(1): e1005273。
37。 YANG C。 The Price of Linguistic Productivity [J]。 2016,
38。 KEMP C, TENENBAUM J B。 The discovery of structural form [J]。 Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2008, 105(31): 10687-92。
39。 BAHLMANN J, SCHUBOTZ R I, FRIEDERICI A D。 Hierarchical artificial grammar processing engages Broca‘s area [J]。 Neuroimage, 2008, 42(2): 525-34。
40。 MAKUUCHI M, BAHLMANN J, ANWANDER A, et al。 Segregating the core computational faculty of human language from working memory [J]。 Proceedings of the National Academy of Sciences, 2009, 106(20): 8362-7。
41。 KOECHLIN E, JUBAULT T。 Broca‘s area and the hierarchical organization of human behavior [J]。 Neuron, 2006, 50(6): 963-74。
42。 HILL J, INDER T, NEIL J, et al。 Similar patterns of cortical expansion during human development and evolution [J]。 Proc Natl Acad Sci U S A, 2010, 107(29): 13135-40。