學者們長期以來一直在思考語言與思想之間的聯絡，以及兩者在何種程度上相互交織——透過詢問語言是否在某種程度上是思考的必要先決條件。
英國哲學家和數學家伯特蘭·羅素斷然肯定地回答了這個問題，他斷言語言的根本目的是“使沒有語言就無法存在的思想成為可能”。但即使是對自然界進行粗略的觀察，也能說明為什麼羅素可能是錯的：動物無需語言即可完成各種解決問題的挑戰，這些挑戰證明了高水平的認知能力。黑猩猩可以在策略遊戲中勝過人類，而新喀里多尼亞烏鴉則會製造自己的工具，使其能夠捕獲獵物。
儘管如此，人類執行認知任務的水平之高是黑猩猩所無法比擬的——我們可以解微分方程或創作雄偉的交響曲。對於這些物種特有的成就，是否需要某種形式的語言？我們需要文字或句法作為支架來構建我們思考的事物嗎？還是大腦的認知區域設計出完全成熟的思想，然後我們使用文字作為交流媒介來傳達這些思想？
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伊芙琳娜·費多連科是一位神經科學家，她在麻省理工學院麥戈文腦研究所研究語言，多年來一直試圖回答這些問題。她記得在 2000 年代初，當她還是哈佛大學本科生時，語言產生思想的假設在學術界仍然非常突出。她自己也成為了信奉者。
15 年前，當新的腦成像技術變得廣泛可用時，費多連科開始了她的研究，她想用必要的嚴謹性來評估這個想法。她最近與人合著了一篇發表在《自然》雜誌上的觀點文章，其中包括一篇關於她多年來研究成果的總結。文章清楚地表明，在費多連科看來，陪審團不再懸而未決：語言和思想實際上是不同的實體，大腦會分別處理它們。最高水平的認知——從新穎的問題解決到社會推理——可以在沒有文字或語言結構的幫助下進行。
語言的作用有點像心靈感應，它使我們能夠將自己的想法傳達給他人，並將對我們這個超社會物種的繁榮至關重要的知識和技能傳遞給下一代。但與此同時，患有失語症的人，有時甚至無法說出一個字，仍然可以從事一系列對思想至關重要的認知任務。《大眾科學》與費多連科討論了語言與思想的分歧，以及大型語言模型等人工智慧工具在繼續探索思考與說話之間互動的前景。
[以下是採訪的編輯稿。]
您是如何決定提出語言和思想是否是獨立實體這個問題的？
老實說，我有一種非常強烈的直覺，認為語言對於複雜的思想至關重要。在 2000 年代初期，我真的被這樣的假設所吸引：也許人類擁有一些特殊的機制，特別適合計算分層結構。而語言是基於分層結構的系統的主要例子：單詞組合成短語，短語組合成句子。
許多複雜的思想都基於分層結構。所以我認為，“好吧，我要去尋找處理語言分層結構的大腦區域。”當時有一些說法認為左額葉皮層的某些部分就是這種結構。
但是，人們當時用來檢查大腦中語言和其他領域之間重疊的方法並不是那麼好。所以我認為我會做得更好。然後，就像科學中經常發生的那樣，事情並沒有像你想象的那樣發展。我搜索了這種大腦區域存在的證據——但它不存在。
你發現大腦中計算語言分層結構的區域和幫助你在數學或音樂中做同樣事情的大腦區域之間存在非常明顯的區分。許多科學研究都始於一些假設，這些假設通常基於直覺或先前的信念。
我最初的訓練是[語言學家諾姆·喬姆斯基的傳統]，其中的教條一直是我們將語言用於思考：思考是語言在我們物種中進化的原因。因此，這是我從那次訓練中獲得的期望。但是，當你做科學研究時，你就會明白，大多數時候你是錯的——這很棒，因為我們瞭解了事物在現實中是如何運作的。
您發現了哪些證據表明思想和語言是獨立的系統？
證據來自兩種不同的方法。一種基本上是科學家們幾個世紀以來一直在使用的一種非常古老的方法：觀察不同能力方面的缺陷——例如，腦損傷患者的能力缺陷。
使用這種方法，我們可以觀察到語言障礙患者——某種形式的失語症。失語症作為一個病症已經被研究了幾個世紀。對於語言與思想系統如何相關的問題，最有用的案例是真正嚴重的損傷案例，即所謂的完全性失語症，患者由於大腦左半球的大面積損傷而基本上完全喪失了理解和產生語言的能力。你可以詢問這些患有嚴重語言障礙的人是否可以完成需要思考的任務。你可以讓他們解決一些數學問題或進行社會推理測試，當然，所有的指令都必須是非語言的，因為他們再也無法理解語言資訊了。科學家們在與沒有語言的人群——研究學語前嬰兒或研究非人類動物物種——合作方面有很多經驗。因此，絕對有可能以非語言的方式傳達指令。而這項工作的主要發現是，有些人患有嚴重的語言障礙，但在我們迄今為止測試過的所有認知任務中，他們似乎都完全正常。
現在已經有人對許多、許多不同型別的任務進行了測試，包括可能被稱為思考的任務，例如解決數學問題或邏輯謎題，或推理別人相信什麼，或推理物理世界。因此，這是一大塊來自這些失語症人群的證據。
另一種方法是什麼？
一種很好的互補方法，始於 1980 年代和 1990 年代，是一種腦成像方法。我們可以測量人們從事不同任務時血流量的變化，並詢問兩個系統是截然不同的還是重疊的——例如，你的語言區域是否與幫助你解決數學問題的區域重疊。這些腦成像工具非常適合解決這些問題。但在我能夠提出這些問題之前，我需要一種方法來穩健可靠地識別個體大腦中的語言區域，因此我職業生涯的最初幾年都在開發工具來做到這一點。
一旦我們找到了一種找到這些語言區域的方法，並且我們知道這些區域是在成年期受損時導致失語症等疾病的區域，我們就可以詢問當人們從事各種思考任務時，這些語言區域是否活躍。因此，你可以來到實驗室，我可以把你放入掃描器中，透過讓你執行一個只需幾分鐘的簡短任務來找到你的語言區域——然後我可以讓你做一些邏輯謎題或數獨，或一些複雜的工作記憶任務或計劃和決策。然後我可以詢問，當我們知道處理語言的區域在你從事這些其他型別的任務時是否在工作。我們現在已經做了數十項研究，研究各種非語言輸入和任務，包括許多思考任務。我們一次又一次地發現，當人們從事這些思考活動時，語言區域基本上是靜默的。
那麼，如果不是為了思考，語言的作用是什麼？
我現在正在做的事情是分享我所擁有的一些知識，而你可能只擁有部分版本——一旦我透過語言將其傳遞給你，你就可以更新你的知識，並將這些知識也記在腦海中。所以這基本上就像心靈感應的捷徑。我們無法讀取彼此的想法。但是我們可以使用這種稱為語言的工具，這是一種靈活的方式來交流我們的內心狀態，從而將資訊傳遞給彼此。
事實上，你可能學到的關於世界的大部分事物，都是透過語言而不是透過直接與世界的經驗來學習的。因此，語言非常有用。你可以很容易地想象它如何賦予進化優勢：透過促進合作活動、傳播關於如何製造工具的知識以及傳遞社會知識。隨著人們開始在更大的群體中生活，跟蹤各種社會關係變得更加重要。例如，我可以告訴你，“哦，我不信任那個人。”此外，將知識傳遞給後代非常困難，而語言使我們能夠非常有效地做到這一點。
與我們擁有語言是為了交流的觀點一致，過去幾十年積累的證據表明，人類語言擁有的各種屬性——世界上大約有 7,000 種口語和手語——都經過最佳化，可以高效地傳遞資訊，使事物易於感知、易於理解、易於產生並且易於兒童學習。
語言是使人類與眾不同的原因嗎？
我們從大腦進化中瞭解到，皮質片（大腦的外層）的許多部分在人類中得到了極大的擴充套件。大腦的這些部分包含幾個不同的功能系統。語言是其中之一。但還有一個系統使我們能夠推理其他人的想法。還有一個系統支援新穎的問題解決。還有一個系統使我們能夠整合跨越更長時間範圍的資訊——例如，將幾個事件串聯在一起。最有可能的是，使我們成為人類的不是一個“金票”，正如有些人所說的那樣。這不是一件事情發生的；更有可能的是，一大堆系統變得更加複雜，佔據了更大的皮質區域，並允許更復雜的思想和行為。
語言和思考系統是否相互作用？
神經科學中沒有很好的工具來研究語言和思想之間的系統間相互作用。但是，隨著人工智慧的進步，正在出現有趣的新機會，我們現在擁有一個模型系統來研究語言，即 GPT-2 及其後繼者等大型語言模型。這些模型在語言方面做得非常好，可以生成完全符合語法且有意義的句子。它們不太擅長思考，這與語言系統本身並不能讓你思考的想法非常吻合。
但是我們和許多其他小組正在進行一項工作，其中我們將某種版本的人工神經網路語言模型作為人類語言系統的模型。然後，我們嘗試將其連線到一些更像我們認為的人類思想系統的系統——例如，數學應用程式等符號問題解決系統。藉助這些人工智慧工具，我們至少可以問：“思想系統、推理系統可以與儲存和使用語言表示的系統以哪些方式互動？”這些所謂的神經符號方法為開始解決這些問題提供了令人興奮的機會。
那麼，大型語言模型如何幫助我們理解語言運作方式的神經科學？
它們基本上是研究語言神經科學的研究人員的第一個模式生物。它們不是生物有機體，但在這些模型出現之前，除了人腦之外，我們沒有任何其他可以進行語言處理的東西。因此，正在發生的事情令人難以置信地興奮。你可以在模型上做你在你試圖理解的實際生物系統上無法做的事情。我們現在可以提出許多、許多以前完全遙不可及的問題：例如，關於發展的問題。
當然，在人類中，你無法操縱兒童獲得的語言輸入。你不能剝奪孩子的語言，或以某種方式限制他們的輸入，並觀察他們如何發展。但是你可以構建這些模型，這些模型僅在特定型別的語言輸入上進行訓練，或者在語音輸入而不是文字輸入上進行訓練。然後你可以看看以特定方式訓練的模型是否更好地概括了我們在人類中看到的關於他們的語言行為或對語言的大腦反應。
因此，正如神經科學家長期以來使用小鼠或獼猴作為模式生物一樣，我們現在可以使用這些計算機模型，它們不是生物的，但在它們自己的方式上非常強大，來嘗試理解語言如何發展或被處理或在衰老中衰退的某些方面，等等。
我們對這些模型的內部結構有更多的訪問許可權。與我們可以對這些模型做的事情相比，我們用來干擾大腦的方法，至少是對人腦的方法，要有限得多。