最近的经验发展

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在上一节中讨论的语言普遍性和语言发展的关键期，作为语言进化之争的战场已超过50年。本节重点讨论三个主题——神经定位、序列学习和社会塑造，这三个主题虽然不是全新的，但近年来已经进行了大量的研究，提供了支持文化解释的积极证据。

一、神经定位

安德森（Anderson，2008）针对450多项功能磁共振成像（fMRI）研究的荟萃分析发现，语言处理过程中的活动比其他类型的任务都更广泛地分散在大脑中。语言的神经反应性的空间分布大于推理、记忆、视觉感知、心理意象、情绪、动作和注意力。波德拉克（Poldrack，2006）在对fMRI数据的另一项荟萃分析中发现，布罗卡区是大脑的一个区域，作为一个“语言中心”，在涉及与语言无关的辅助性任务的更多研究中（199）比在语言处理研究中（166）活跃。此外，数据库中旨在评估语言的所有869项研究中，只有19%激活了布罗卡区。

这些实质性的发现非常有趣。综合起来，他们认为语言涉及异常广泛的神经结构，参与语言处理的大脑区域联盟的每一部分都有许多其他的非语言功能。[2]但是，语言不是局部的，而是依赖于分散的、多功能的大脑区域，这一发现并没有破坏语言进化的基因解释。人们一再声称（Lenneberg，1967）或暗示（Pinker，1994），语言功能定位在布罗卡区或其他区域将支持基因解释，而非文化解释，但不清楚为什么人们曾认为情况就是如此（Cowie，2016）。也许人们认为遗传选择有利于神经效率的局部化，因为神经网络之间的长距离通信比相邻网络之间的通信需要更少的能量，而且更少出错，文化选择则不具备这些优势。如果这个假设是有效的，那么语言是分散的而不是局部的这一证据将不利于基因解释。然而，最近脑组织的重用（reuse）理论认为该假设是无效的。重用理论意味着分散而非局部化才是常态。新的认知功能通常需要一系列拥有各种功能的分布在大脑中的网络。至关重要的是，在目前的情况下，这些理论所依据的数据表明，神经再循环是通过遗传进化（“大规模重新部署”理论；Anderson，2010；2016；Anderson and Finlay，2014）以及，和读写、计算一样，通过文化进化（如“神经再循环”理论；Dehaene，2009；2014）实现的。因此，语言对分散的、多功能大脑区域的依赖，虽然与一些长期以来关于遗传进化如何组织大脑的假设不相容，但与语言进化的文化和基因解释是一致的。

二、序列学习

文化解释认为语言习得不是由普遍语法驱动的，而是由序列学习的领域一般性过程驱动的；换句话说，这些过程使用“统计”或“关联”原则对关于语言和非语言项目的时间顺序的信息进行编码，用视觉和听觉的方式呈现。证实这一提议的证据来自计算机模拟、成年人、发育中的儿童、“特定语言障碍”儿童和非人类动物。

计算机模拟表明，在给定一系列语言输入的情况下，领域一般性序列学习网络可以获得处理复杂图形构造的能力，而不需要由计算机设计的内置特征来处理这些构造。例如，克里斯蒂安森和麦克唐纳的研究（Christiansen and MacDonald，2009）表明，在接受复杂的递归构造之后，基于简单递归网络（SRN）的序列学习程序可以处理递归构造的新实例和训练中使用的实例，并且网络的表现与人类参与者的处理结果非常接近。

其他的研究，以成年人为研究对象，通常考察“人工语法学习”。使用任意一组规则来生成刺激序列（例如，颜色、位置、字母、象形图），并且在接触各种正确（即符合规则）序列一段时间之后，人们被要求判断新序列是否正确。与成人参与者一起使用人工语法的优势在于，要学习的序列虽然是非语言的，但可能与自然语言中发现的句法结构一样具有挑战性。例如，它们可以包含非相邻的依赖项，例如“红色跟随蓝色”，其中红色和蓝色之间总是有序列元素。这种研究一直表明，在成年人中，人工语法学习中的个体差异与句法技能正相关，如主语和宾语从句结构的处理（Misyak and Christiansen，2012）。此外，这些“人工”研究的发现在涉及母语为英语的人的自然主义研究中得到了证实，他们通过记忆《古兰经》（Zuhurudeen and Huang，2016），在极少的语言提示下接触了阿拉伯语的句法规律。

对儿童的研究也取得了类似的结果。例如，在6 ～ 8岁时，儿童学习“外星人”进入太空船的顺序的能力预示着他们处理被动语态和宾语从句的能力，即使在年龄、语言工作记忆和非语言智商受到限制时这些预测关系仍然存在（Kidd，2012；Kidd and Arciuli，2016）。有趣的是，同样的原则也适用于有特定语言障碍（SLI）的儿童。正如这个术语所暗示的那样，具有特定语言障碍的个体在处理语言语法时通常具有特定的、遗传上的缺陷（Van Der Lely and Pinker，2014）。然而，最近有谨慎控制的研究表明，相对于相同年龄的正常发育个体而言，患有特定语言障碍的儿童和青少年在一系列序列处理任务中存在障碍（Hsu and Bishop，2014；Hsu, Tomblin and Christiansen，2014；Tomblin, Mainela-Arnold and Zhang，2007）。

非人类动物呢？根据文化进化的解释，支持语言学习的序列学习过程在性质上与其他动物的序列学习过程相似。然而，在人类中，这些过程在语言出现之前通过进化得到加强（Christiansen and Chater，2016）。与这幅图相一致——但也与语言进化的基因解释直接相关——使用非人类动物的人工语法的研究表明，与人类相比，它们的序列学习能力有限。到目前为止，有证据表明它们可以在序列的开始或结束时编码序列元素的重复和特定单元的出现（ten Cate and Okanoya，2012）。然而，三项研究进展为文化解释提供了更具体的支持。首先，一项特别严格的研究发现，有证据表明，旧世界猴比与人类亲缘关系更远的新世界猴能够更好地学习复杂的人工语法（Wilson et al.，2013）。其次，详细的神经计算模型表明，原则上，人类和非人灵长类动物共享的系统可以完成句法处理。在这个模型中，大脑腹侧处理流负责听觉对象识别，背侧流调控序列处理，并且通过更好地整合来自前额皮质的两个流的信息使语言成为可能（Bornkessel-Schlesewsky,Schlesewsky, Small and Rauschecker，2015；Ivanova et al.，2016）。最后，最近对小鼠的研究表明，FOXP2在更普遍的序列学习中起着关键作用，并非此前人们认为的“语言基因”。（Tomblin,Shriberg, Murray, Patil and Williams，2004）。将人源化版本的这个基因植入小鼠体内，对皮层-基底神经节回路——这个回路在序列学习中很重要（Reimers-Kipping, Hevers, Paabo and Enard，2011）——有一定的影响，并且在行为层面增强了对动作序列的学习（Schreiweis et al.，2014）。

三、社会塑造

乔姆斯基的刺激贫乏理论假设，要在没有天生语言知识的情况下学习语法，孩子不仅需要“正”输入（如接触语法正确的判断），还需要“负”输入，即环境反馈指出什么是不正确的，并且孩子没有接受负输入。后一种假设是基于后来被证实不可信的证据。乔姆斯基借鉴了布朗和汉隆的报告（Brown and Hanlon，1970），一个名叫伊芙的孩子与照顾者互动的文字记录表明，她没有接受负输入。然而，莫尔克（Moerk，1991）对文字记录进行了再分析，发现伊芙的语义和句法错误被她的照顾者多次纠正。尽管如此，在对语言进化的遗传和文化解释的支持者中（Christiansen and Chater，2016），这个想法一直存在：语言学习的负输入很少。

这种挥之不去的怀疑是令人好奇的，因为有充足的证据表明存在大量的负输入（Bohannon, MacWhinney and Snow，1990；Cowie，2016）。例如，博安农和斯坦诺维茨（Bohannon and Stanowicz，1988）分析了2～3岁儿童与父母和其他成年人互动的文字记录，发现大约三分之一的语音和句法错误得到了负反馈——它们被拒绝了或者被反复纠正——而且，与德米特拉斯、波斯特和斯诺（Demetras, Post and Snow，1986）一样，不正确的句子比正确的句子更不可能被父母逐字重复。虽然目前尚不清楚关于语言进化的争论双方为何都在很大程度上忽视了这种基于文字记录的证据。但最近的两项进展可能会使它更加突出。首先是，走向观察和实验研究的趋势表明了负输入不仅有用，而且对语言学习有重大影响。例如，在对母亲及其子女的纵向研究中，陶默波（Taumoepeau，2016）发现，有证据表明，母亲“表达”她孩子的话语的自发倾向——在提供缺失句法信息的同时重复意义——有助于词汇学习。

至于第二项发展，达布罗斯卡（Dabrowska，2012）发现，受过正规教育不到11年的母语为英语的人，与受过正规教育至少17年的人，具备不一样的语法知识。例如，受教育程度较低的说话者难以理解所有格表示位置的句子，这不能用缺乏动机或实验环境中的压力来解释。当试验人员给出“每条鱼都有一个碗”（Every fish has a bowl）这样的句子，并要求被试者说出句子描述的是两张图片中的哪一张时，受教育程度较低的说话者可能会选择一张显示三个碗的图片，每个碗包含一条鱼，再加上一条没有碗的鱼（Street and Dabrowska，2010，实验1）。如果以英语为母语的人之间存在语法知识的多样性，不一定是由于他们接受的负输入不同。然而，要确认这种多样性的存在就要先发现其来源，一项后续研究提出了负输入的作用，在这项研究中，受教育程度相对较低的被试者接受了包括纠正在内的明确训练，提高了对所有格位置的理解（Street and Dabrowska，2010，实验2）。

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