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时不再来兮,分段传

我们先来做个试验:3×3等于几?3×5等于几?太简单了,三三得九,三五一十五。我们来增加几位数,比如153×243=?只许用心算:三三得九;三五一十五,进一;一三得三,加上刚才的进一……?!几秒钟后就乱套了。相信大部分人都是再努力想几分钟也很难得出正确结果。

这个题目很难吗?用一支铅笔和一张草稿纸,小学生一两分钟就能算出结果。计算过程非常简单,无非就是一位数乘法结合简单的加法。心算不成功的主要原因,是我们对中间计算结果记不住,并不是题目不会解。好不容易心算出第一步的中间结果459,会被下一步6120覆盖掉,再也回想不起来了,于是计算无法继续进行。如果能分步进行计算,并且写下每步计算的中间结果,则小学生都能算出来。但如果不分步进行且没有草稿纸,这个简单任务就很难完成。

(见彩插4)

运算过程中总共也就出现有限的几个数字,但我们却算了后面忘前面,头脑中就是容不下这个简单的算式。我们真的如此健忘和愚钝吗?正是如此。人脑的一个最典型的思维认知特点,是记忆知识和生活经历的长期记忆区容量巨大,但平时用于临时存储、分析思考和处理信息的工作记忆区容量却非常小。小到什么程度? 一次只能存储和处理4~7个字符左右的信息容量。 也就是说,容量小到了一个普通的手机号码,如果别人只跟你说一遍,你就很难重复出来的程度。对听到7个单词以上的句子,想必情况是一样的。实际语言交流中,一些只有几个单词长度且常用的固定日常用语,比如“What's up?”“Where are you from?”“I don't know.”“Nice to meet you.”“See you later.”等,说这种句子相当于做1位数的乘法,背过乘法口诀表的人都能不假思索脱口而出。但这种句子在真实对话中占的比例很小,且一般是发生在对话开始时。一旦进入交流正题,大部分句子都是全新的且具备一定长度的。统计显示,现代英语对话句子的平均长度为14个单词。如果刨除一些短小的固定日常用语,20个词汇以上的句子是相当普遍的。比如下面这两个大学生的校园对话的片段:

A: I guess I don't have to tell you about the concert at the campus pub on Saturday. It's supposed to be the best show of the year.

B: I know. I wish I could be there but I already promised professor Mathers that I'd have all of the quizzes graded by Monday. I'm afraid I'm going to be stuck in my dorm all weekend because I look after three tutorial classes including yours.

A: Why did you offer to do that? Did you forget about the concert, or do you really need the money?

B: Actually, I really need to concentrate on academics this year. If I want to get into the education program, I have to prove that I am serious about being a tutorial leader. It's not about the money. We don't get paid much considering all of the hours we put in.

对于这些大量的长句子,在听语言时,如果要等对方把整句话说完才开始解读,头脑中就只能残存整句话中最后几个单词的印象,前半句话的内容已经回想不起来了;说句子的时候,如果先在头脑中把整句的所有词汇都选择好,然后再把整个句子结构组合好,最后才开始说话,那么在想出句子后半部分内容时,前半句内容已经从头脑中消失了。这跟心算多位数乘法计算时头脑中无法记住中间结果的情况是类似的。所以在语言交流时,我们通常一次只能思考和处理一句话的部分内容,如果不随时随地对当下正在听和说的少量信息(一般只有几个词汇的长度)立即进行处理或记录,就会被后续进入的信息覆盖而永久丢失,造成无法理解或输出整句语言内容,这就是人脑处理真实语言的“时不再来瓶颈”(now-or-never bottleneck)。

在语言交流时,我们通常一次只能思考和处理一句话的部分内容,如果不随时随地对当下正在听和说的少量信息(一般只有几个词汇的长度)立即进行处理或记录,就会被后续进入的信息覆盖而永久丢失,造成无法理解或输出整句语言内容,这就是人脑处理真实语言的“时不再来瓶颈”。

大脑工作记忆区的容量小这个硬件条件限制,直接决定了我们说语句的方式。既然大脑存在“时不再来瓶颈”,那么要表达的整句话就不可能在头脑工作记忆区中一次合成,而是必须对当下想到的少量信息立即进行处理,一小部分一小部分地分步完成,并且必须随时记录或存储分步处理的结果,否则这些“中间结果”就会丢失,这就需要在语言理解和输出中采用“分段与传递”(chunk and pass)机制。“分段”就是把要表达的内容按照一定方式,分为多个信息量较小的段(chunk),以段为单位分步进行加工处理;前一个段的内容在第一个模块(概念生成)处理完毕后,立即传递(pass)到第二个模块(词句编码)进行处理,随即再传送到下一个(发音输出)模块中,变成语言声音立即说出。说出去的部分内容,就相当于传递和记录了中间计算结果,清空了工作记忆区,这样才可以继续处理下一个段的内容。 由于语言表达是连续的,所以表达意图中陆续生成的一个个概念,在这个输出流水线上顺序排列的三个输出模块中是同步在进行着加工处理的,并逐步地增长成为整句,这个过程被称为句子生成的“递增过程句法”(incremental procedual grammar)机制。 下图显示了一个句子的递增过程生长:

既然大脑存在“时不再来瓶颈”,那么要表达的整句话就不可能在头脑工作记忆区中一次合成,而是必须对当下想到的少量信息立即进行处理,一小部分一小部分地分步完成,并且必须随时记录或存储分步处理的结果,否则这些“中间结果”就会丢失,这就需要在语言理解和输出中采用“分段与传递”(chunk and pass)机制。

同步分散处理和递增过程生长

(Speaking—From Intention to Articulation, W. Levelt, 1989)

无论是听还是说,大脑都不是整句进行理解或表达的,而是一次只能实时关注和处理句子的一个片段,最多一个短语的长度。然后用接力传递的方式,一段一段地处理整句内容。所以关于整句结构的语法知识,在应用中不起作用。

John Played in Amsterdam last week这句话的生成,是顺序产生了时间(time),地点(place)和行动(event)三个表达概念,这三个概念被分段和连续传递到语言输出的不同模块中进行处理。在某个时刻可以观察到,表达TIME的概念刚开始概念生成,之前的PLACE概念,已经完成了概念生成,其处理结果已经被下达到词句编码模块中进行编码处理,而此时最早形成的EVENT概念,已经完成了词句编码处理,被送达发音输出模块中处理,已经开始发音说出了。整个句子中的全部信息,同时被分散在各模块中进行同步处理,并逐步递增生长成句子。

总之, 句子的构成,不是一个按照整体语法方案组装的过程,而是每次只能关注和处理当前少量内容的“局部加工”操作。 我们用实例来解说一下。比如机器人领域专家Henrik Christensen博士在《2016美国机器人发展前景》演讲中说的一句话:

In the morning, I would like to be able to get out of bed , get dressed , take a shower , not necessarily in that order ,and then be able to prepare meal and be able to have participation in social activities .

看这个大叔掰着手指头边说边想的架势,我们也知道不可能是把句子内容和结构全部想好才开始说。神经语言学的研究证实,我们在说话中列举一系列事项的时候,人们通常只提前思考一个短语长度的内容(Konopka,2012)。说一个短语时才开始想下一个短语的概念,所以教授嘴里在说“起床”(get out of bed)这个短语的时候,心里想着“穿衣”(get dressed)这个短语的概念;等到了嘴里说出“穿衣”时,头脑中正在想“洗澡”(take a shower)的概念。很明显他在开口前,这几个概念应该用哪个顺序来表达并没有计划,所以当take a shower说出口时,自己听出有点滑稽了,怎么能先穿衣后洗澡呢?同时意识到听众也会有同感,为了避免大家哄笑,于是他当即在概念思考中临时产生了一个修正的概念,并选用了一个常用固定短语not necessarily in that order(不必按此顺序)。

说话人在说话的过程中,随着新概念信息的产生,同时会逐渐添加和调整自己的语句内容。

研究证实,说话人在说话的过程中,随着新概念信息的产生,同时会逐渐添加和调整自己的语句内容(Brown-Schmidt & Konopka 2015)。这个not necessarily in that order的“修补”过程快速而自然,明显是此刻临时出现的,开始说这句话时完全没有计划到这个内容。但由于突然出现了这个内容,对句子的宏观计划就都需要进行调整。句子最初开启的列举事项的表达方式,是用be able to来携带一系列同等地位的短语:1)get out of bed, 2)get dressed, 3)take a shower, 4)prepare meal, and 5)participate in social activities。但此时被临时插入固定表达not necessarily in that order给打断了,后面就无法按原方案来表达了。试想如果他说“not necessarily in that order, prepare meal...”,就失去了连贯性,且语义上会出现混乱。于是他立即在概念生成中调整表达计划,重新再生成一个be able to的概念来引导后面的列举项目。但为了照顾刚才的按时间排序的做法,他还需要一个转折概念and then,所以实际上说的是“and THEN be able to prepare meal...”。在这个实例中我们可以清楚地实时观察句子分段逐渐增长的动态过程。

说英语句子的过程,不可能提前想好整句结构,也不是想好所有部分后进行整体组装,而是想好一段说一段,再同时去想下一段的内容。长句的生成没有整体计划,而是一个单元段一个单元段地逐渐增长成型的,关键技术是单元段之间的衔接。

说英语句子的核心技术

每个英语句子都形成于数个连续发生的“当下一念”。而说句子的技术核心,就是在说出当前一个词汇(或短语)的同时,当即知道下一个应该使用的词汇(或短语)的概念、形式和跟前一个词的衔接方式。简单讲, 说句子是个提前没有结构规划、也不参考语法规则的事,是一个只关心如何加工处理当前在头脑中出现的局部信息的操作过程。 这听起来就好像是说“盖楼房不要结构图,也没有建筑设计师,只需要建筑工人关注自己当前手头儿的活儿,大楼就能逐渐自动搭建成”一样难以接受。然而人类大脑工作记忆区容量的局限,决定了语句的生成只能使用这种机制。

每个英语句子都形成于数个连续发生的“当下一念”。而说句子的技术核心,就是在说出当前一个词汇(或短语)的同时,当即知道下一个应该使用的词汇(或短语)的概念、形式和跟前一个词的衔接方式。

说句子的主要过程,就是对分段传递信息的处理过程的控制。

在MIT出版社出版的《语言的创建过程》一书中,康奈尔大学的Morten H. Christiansen和伦敦大学学院的Nick Chater两位作者提出:说句子的主要过程,就是对分段传递信息的处理过程的控制。而所谓的句法结构,只是一种“信息处理的历史痕迹”,即我们以往听说语言的一贯方式,会自动引导我们在应用中对句子成分进行顺序排列(Chrinstiansen and Charter, 2016)。新兴的突现论学派(emergentism)的代表、美国语言学家William O'Grady在他的新作《句法的木工手艺》一书中,生动地把句子的结构搭建过程比喻为“ 只有木工,没有建筑师 ”。他对句子的生成过程是这样分析和解释的: 由于人脑的认知特点和工作记忆区容量的局限,句子在构建过程中,不但不需要句法,而且是根本没有句法。所谓句法,只是大脑在从左至右逐一加工处理词汇时,满足最能减轻工作记忆负荷,和实现最高表达效率的处理方式的衔接痕迹而已。 如果问语言使用者需要“知道”关于语言的什么知识,回答是只要知道词汇的特性就可以了。 学习说句子的过程,主要就是学习“如何用特定的词汇形式和词汇顺序,来表达特定含义”的操作,和“局部信息加工处理”的习惯路线,而不是学习整体句法知识(O'Grady, 2005)。

我们在接下来的几个章节中,会详细讲解我们如何来培养和掌握这种“发生于当下一念间的局部信息处理”能力。

学习说句子的过程,主要就是学习“如何用特定的词汇形式和词汇顺序,来表达特定含义”的操作,和“局部信息加工处理 的习惯路线,而不是学习整体句法知识。

人对连续视觉信息的接收,也充分表现出受到工作记忆区容量限制而执行局部信息处理的特点。在《词行天下》中就给大家介绍过,虽然我们的大脑“告诉”我们看到的整个图像都是高清的,但眼睛实际观察到的却不是这样。我们的视野中只能是最中间几毫米的图像是高清的,视野中其他部分的图像都是模糊的,这样大脑才能利用有限的工作记忆容量集中处理非常少量但最重要的信息。比如我们在阅读连续文字的时候,每次眼睛停顿凝视(fixation)时,也只能看清数量非常少的文字信息,然后要把眼睛往下扫(saccade),再凝视后面的新信息内容。而之前刚看清的内容迅速从视野中模糊并消失,随即也在几分之一秒内从临时记忆中被后面进来的新信息清除。如果对刚看到的信息没有实现理解,就会像没有被记录下来的中间计算结果一样立即丢失。 2wOOXFjqIxbwggYT1L84T5FHSHyniei++ShEJ8N0DZ69k749KtHoxlMfBNMuGPx0

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