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认知科学家们之所以愿意大费周章地研究出这些复杂的阅读模型，是因为这些模型给出的预测结果与实证结果相当吻合。这些由塞尔弗里奇的鬼蜮得到灵感的模型，不仅可以再现那些关于阅读速度和阅读错误的经典实验结果，还引领我们发现了微妙的新现象，这些新现象构成了人类阅读行为的核心特征。
如果要设计一款书面文字识别软件，很可能不管选择哪一种方案，程序都会随着单词的变长而变慢。例如，一种很自然的方式是让软件从左到右一个一个地处理字母。正因为信息的加工是序列化的，我们可以预期，识别一个由6个字母组成的单词所需要的时间应该是一个由3个字母组成的单词的两倍。在任何一种序列化模型中，识别时间的增加与单词中字母的数量直接相关。
看过这个例子之后，我们就会注意到，人脑中并不存在这种阅读时间与字母数量的相关关系。对熟练的成人阅读者来说，阅读一个单词的时间基本与单词长度无关。只要单词不要超过6个或7个字母，那么不管多长，单词的识别时间都基本恒定 31 。显然，这暗示我们，脑利用了一种并行的字母处理机制，能够同时处理所有字母。这种实证结果与我们的“扫描仪”比喻产生了分歧，但它却正好印证了鬼蜮的假设，即处于特征、字母、单词等不同层级上的成百万专门化的加工机制同时并行地运作。