猜你想說？不是讀心術，而是大腦的預測加工
在日常語言交流中，人們經常會預測對方即將說出的內容，比如朋友跟你說“我早餐吃了豆漿和……”，可能還沒說完，你就已經根據“豆漿”等信息，預測他即將說出的是“油條”。
如果他說的真的是“油條”，相比於他說出“饅頭”，你的理解會更快、更容易。
這種預測加工普遍存在於語言理解過程中，是人腦能夠實現高效語言理解的重要原因之一。然而，以往的科學研究主要聚焦於被預測的目標信息（例子中的“油條”）出現之後，人們是怎麼加工目標信息的。但是，一個更加值得探討也非常具有挑戰性的研究問題是：這種預測是怎麼產生的？
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諾貝爾經濟學獎得主，心理學家丹尼爾·卡尼曼在《思考，快與慢》一書中，系統闡述了思維過程涉及的兩個系統：系統1是“快系統”，是自動化的、無意識的；系統2是“慢系統”，需要付出認知努力，講邏輯、有意識的。
他認爲聽到豆漿而想到油條，這種概念之間的聯想加工依賴於系統1。那麼，語言理解中的預測過程只依賴於系統1就能夠完成嗎？想要回答這一問題，我們先了解一下“工作記憶”。
工作記憶是指一種對信息進行臨時存儲和處理的記憶系統，因爲是一個臨時的“工作站”，所以能夠存儲及加工的信息容量是有限的。
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工作記憶容量受到很多因素的影響，比如年齡。它在兒童以及青少年時期隨齡增大，而在老年時期逐漸縮小。
1956年，米勒提出工作記憶容量爲7±2個“組塊”，即工作記憶中一般存儲5—9個組塊信息。對於不同的人，每一個“組塊”所包含的內容不同，就導致了工作記憶中能夠存儲和加工的信息量具有很大的個體差異。
例如，人們很難記住一串18位的數字，但如果這個數字是身份證號時，將其劃分爲省、市、區（縣）編碼，以及出生日期等幾個“組塊”之後，就會更容易被記住。
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我們再回到語言理解中的預測過程，鑑於工作記憶容量有限的特點，如果只依賴於自動化的系統1，那麼預測過程將不受工作記憶容量的影響。如果系統2也參與了預測加工，那麼不同工作記憶容量的個體在預測加工中的表現也會有所差異。
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爲了驗證不同的猜想，中國科學院心理研究所李曉慶研究組近期開展了一項腦電研究。
研究者招募了160名大學生，通過工作記憶容量測試，從中篩選出了兩組，一組包含24名高工作記憶容量個體，另一組包含24名低工作記憶容量個體。
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兩組大學生閱讀並理解電腦屏幕上呈現的一系列句子。句子共有三種類型：高限制性、中等限制性、低限制性。
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這裡的限制性指的是根據句子語境中的信息，人們在多大概率上能夠預測某一個相同的詞。
例如，如果10個人當中有9個人能夠在語境“爲了把釘子釘到木板裡，他買了……”中預測後面出現的是“錘子”，那我們就說這個語境的限制性是90%。
相應地，被預測的名詞“錘子”具有90%的預測概率。同理，“錘子”在中等限制性語境“爲了能敲開堅硬的核桃，他買了……”中具有中等預測概率；“書籍”在低限制性語境“爲了能完成好這個任務，他買了……”中具有低預測概率。
研究記錄了個體在閱讀句子時的腦電信號，並主要分析了腦電波的波幅。簡單來講，通常腦電波幅越大，認知加工越困難。
通過研究，科研人員有以下幾個發現：
第一個發現：在目標名詞出現之前的動詞處（如例子中的“買了”），與低限制性語境中的“買了”相比，大學生們在閱讀到高限制性語境中的“買了”時，腦電波幅更大，這一現象只在高工作記憶容量組中被觀測到。
科研人員進一步通過數學模型分析發現，高限制性語境中動詞處的腦電波幅與後續目標名詞的預測概率正相關，即名詞的預測概率越大，動詞所引起的腦電波幅也越大。
比如“蛋糕”在高限制性語境“爲了慶祝媽媽的生日，她買了……”中的預測概率爲100%，那麼這個語境中的“買了”所誘發的腦電波就比前文高限制性例子中的“買了”更大，因爲“錘子”的預測概率爲90%。
這一結果表明，高工作記憶容量者此時正在努力地激活隨後即將出現的名詞，並將其存儲在工作記憶中。
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第二個發現：在目標名詞，如例子中的“錘子”和“書籍”出現之後，高工作記憶容量組中名詞誘發的腦電波幅隨着名詞預測概率的增大而逐漸減小，即高限制性語境中的“錘子”<中等限制性語境中的“錘子”<低限制性語境中的“書籍”，而低工作記憶容量組只表現出了“高限制性<低限制性”的腦電效應。
這表明高預測性名詞由於與工作記憶中存儲的名詞相同，因此具有更好的語義理解效果、且高工作記憶容量個體具有一定的語言理解優勢。
科研人員進一步通過數學模型分析發現，目標名詞的預測概率差異越大，所誘發的腦電波幅差異也越大，表明目標名詞在不同條件下所誘發的腦電波幅確實與它的預測概率有關。
高工作記憶容量（左）和低工作記憶容量（右）個體在預測產生（動詞位置）和預測整合（名詞位置）階段在Cz電極點的腦電波（圖片來源：參考文獻[1]，有改編）
總結來講，不同工作記憶容量的個體在預測性語言理解中所表現出的差異表明，語言理解中的預測加工確實可以促進人們的理解過程，但預測本身是一個需要消耗認知努力的意義計算建構過程，並不像丹尼爾·卡尼曼所舉的例子那樣，僅僅源於概念之間自動化的聯想激活。
我們可以稱之爲語言理解中的“鴨子鳧水”現象，水面上的鴨子看起來輕鬆自在，實際上鴨蹼在水下一刻不停，即看起來我們理解語言輕鬆快速，實際上大腦時刻不停地在進行預測加工。
既然本研究發現了工作記憶容量與語義預測加工息息相關，那麼是否可以通過提高工作記憶容量來促進語言理解呢？
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未來研究可以進一步考察這一問題。但回答這一問題之前，需要明確工作記憶容量是否可以通過訓練而得到提高？
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已有科學研究給出了肯定答案。研究者將工作記憶分爲領域特異性工作記憶和領域一般性工作記憶。
前者是指與特定信息類型有關的工作記憶，比如言語工作記憶、數字工作記憶等。後者則不限於特定的信息類型，可以稱爲一個控制系統，包括控制注意力、控制信息在工作記憶中的流入和流出、控制不相關信息的干擾等過程。
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針對特異性和一般性的工作記憶，會有不同的訓練方式。
領域特異性工作記憶一般採用策略訓練，比如可以通過反覆練習，增加每一個“組塊”中所包含的信息量，例如在“身份證”例子中，可以將多個數字“組塊”放在一起，以提工作記憶中存儲的數字容量。
領域一般性工作記憶則採用核心訓練，這種訓練通常會包括多種模態的任務或刺激，設置較強的干擾，或者需較高強度的認知參與等。比如可以通過注意力訓練、認知訓練等方法提高一般性工作記憶能力。
現在我們已經大概瞭解了語言理解中預測性加工的認知機制，即語言理解並沒有看上去的那麼簡單容易。
目前，市面上諸如ChatGPT等各種大語言模型都紛紛投入應用。這些模型雖然能夠快速地進行人機互動，並在很大程度上可以模擬人類的語言理解過程，但其背後的算法還缺乏人類認知神經機理的支撐。
未來的研究如果能夠進一步揭示語言理解中預測性加工的神經機制，相信一定會對通用人工智能的發展起到重要的促進作用。
參考文獻：
[1]Ding, J., Zhang, Y., Liang, P., & Li, X. (2023). Modulation of working memory capacity on predictive processing during language comprehension. Language, Cognition and Neuroscience.
[2]Ding, J., Wang, L., & Yang, Y. (2020). The influence of emotional words on predictive processing during sentence comprehension. Language, Cognition and Neuroscience, 35(2): 151–162.
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超级黄金眼
出品：科普中國
作者：李曉慶研究組（中國科學院心理研究所行爲科學重點實驗室）
監製：中國科普博覽
