2012年3月19日,星期一

语言类别与神经系统之间的关系-Harvey Sussman的来宾帖子

来宾留言 哈维·萨斯曼,奥斯汀大学语言学系.

唐’别误会我,我爱 形容词。它们是我最喜欢的词, but I don’认为他们应该玩 在调查中如何在人类中表达语言方面发挥作用 brain. 他们当然可以 为试图发现音域自然片段的语音学家演奏 the world’s languages.  Linnaeus did well 用他的分类系统,为什么不应该’语音学家也可以尝试吗? 在我看来,真正的问题出在语言学家使用语言规范时 to 说明 语言的结构 在生物系统中:“自然的语音分类必须来自和 用UG(通用语法)的特殊组织方式来解释 确定如何表达和感知人类语言的信息” (Kenstowicz,1994,第19页)。  So these 描述性的 特征 (the adjectives), 无论是声学的还是手势的,都定义了自然的语言声音类别, 反过来反映了我们的生物学特质的语音特性, 基因指定的语言系。  一旦定义,它们将引导我们进入语音活跃类 进而控制 语言的语音过程(Mielke,2008)。那些很漂亮 神奇的描述性标签。
            When 功能磁共振成像研究旨在发现离散的存在 中的要素表示 语言皮层或通过转向规格不足解释的MEG数据 特征表示的概念  we 陷入同构谬误— “拿产品的描述和 给他们分配解释性,因果状态” (Bellugi &斯托德·肯尼迪(Studdert-Kennedy),1980年, p. 92). 真正的解释必须来自 “与观测值本身无关的原理 (Lindblom,1980,第18页)。”
            The 语言驱动的人脑映射中的记忆结构搜索 基于特征的实体可以与神经伦理学家进行比较 蝙蝠回声定位处理并声称找到显示区域 [+ fast / -fast]或[+ far / -far]‘features’在蝙蝠的听觉区域’s brain. 此类描述性标签不 substitute for real time explanations such as auditory 神经元 sensitive 至 the 返回的二次谐波(60kHz)回波中的各种多普勒频移,或 回波信号相对于发射脉冲的时间延迟。 由以下定律形成的声信号 物理是大脑所听的东西,是感知和理解的基础 声音的最终表示,无论它们是声音的对比片段 人类语言或蝙蝠听到的特定物种的声音。  诚然,这些声音是沿着 连续体,不适合二进制分类,但是 比喻应该打到家了。  Ultimately, the 塑造语音信息承载参数的物理信号 细分是我们需要关注的全部。  Combination-sensitive auditory 神经元 do not 关心标签。  Taxonomic classifications of sound systems are meant for textbooks and 框和箭头 语言结构的功能模型,而不是生物组织。

参考文献
美国贝卢吉和斯图德特-肯尼迪M。 (1980)(编辑)。 “签名并 spoken
           语言:生物限制 语言形式,”生命科学研究代表。
           19,《达勒姆报》 3月24日至28日,柏林,讲习班;车臣e
            Weinheim.


Kenstowicz,M。(1994)。  音系学 生成语法,牛津:布莱克威尔。
Lindblom,B.(1980年)。的目标 语音,其统一和应用。
            Phonetica, 37, 7-26.
Mielke,J.(2008年)。 特色的出现. Oxford: Oxford
            University Press.

7条评论:

诺伯特 said...

Sussman教授是否可以在化学反应之前对化学价进行分析?"reduction"量子力学?这些难道还不能解释吗?还是说在沃森和克里克之前说孟德尔基因?回想起来,我认为我们可以说,价和基因为实现进一步的统一铺平了道路,因为"reducing"科学从根本上发生了变化。化学和遗传学基本上是正确的,物理学和生物化学紧追其后,从而取得了富有成果的统一。为什么不应该'语音学和神经科学也是如此吗?当然,它可能不会以相同的方式发挥作用,但是认为它很好可能并不奇怪。当然,没有先验论据反对这种可能性,至少萨斯曼博士没有提出反对论据。

匿名 said...

因此,当一个蝙蝠想警告另一只蝙蝠即将飞入墙壁时,是否表明它对返回的二次谐波(60kHz)回波中的各种多普勒频移敏感的听觉神经元的尖峰序列?

匿名 said...

按照同样的逻辑,科学家在尝试解释输入时应该只担心电子物理和计算机的电路图。但是,大多数人会考虑对计算机的解释'在该分析级别上的行为完全没有信息。

或者,物理学家甚至可能会说所有这些关于"brains", "neurons"而仅仅是原子的不同构型和约束它们的规则的描述性词汇。按照同样的逻辑,"biology"是用于描述碳基元素的分类法和功能模型的教科书,而不是实际物理事物的真实解释模型。

哈维·萨斯曼说过...

哈维·萨斯曼

诺伯特
Arguing from a 减少ist perspective misses the point I was making.
当然,这种方法对于诸如化学,遗传学,物理学等真正的科学领域是有益的。语音学则是另一回事。这不是一门硬科学。细分可以细分为的论点“bundles of 特征”似乎暗示了简化论的一步,但如果您仔细研究一下,就可以得出这样的论点,即特征系统极大地简化了事实,因此“expand”而不是减少。让我解释一下:沿着诸如‘velar’。它为硬against的后方区域指定了舌头遮挡(/ g /和/ k /)。因此,这个描述性标签代表了无数舌头和颌骨肌肉的激活。此外,沿上颚的确切位置变化很大,并且受到以下元音的强烈影响(例如‘geese’ & ‘goose’)。因此[+ velar]不会减少任何费用。它提供了一个肤浅的标签,可以掩盖许多基于汽车和声学的现实。我发现这样一个主观和过于简化的描述性标签可能在脑组织中具有实际实例化是难以想象的。此外,语言学家甚至不同意潜在的东西‘语音原语’组织语言结构的表征系统—是听觉还是发音?这场辩论已经是第六个十年了。在功能性概念获得价电子或遗传材料的科学完整性之前,最好保持正式的游戏技巧,并远离潮湿的物体。

哈维·萨斯曼说过...

匿名#1:

It'非常简单:观察蝙蝠大喊大叫,即将撞到墙壁上的蝙蝠.."turn, turn, you are
[+ NEAR]" Another use for 特征!

Gcogan说过...

我认为提出的观点可以归结为两点:
1.我们归因于脑功能的分类事物在它们的同构映射方面可能是不正确的。
2.我们所归类的事物实际上可能是连续的。

首先是微不足道的。我们创建假设并通过收集证据支持它们,或者通过相同的方法伪造它们。大脑确实是一个复杂的地方,但是那不应该'妨碍我们对其进行检查。

第二种情况在某些特定情况下是正确的,在其他情况下是错误的,并且在大多数情况下都可以通过经验检验。在这种情况下,参考最近的评论,我不'认为这种论点是,预先包装了独特的功能,而不是将(a)抽象级别从混乱的连续信号中拉出来。

虽然我同意这些功能的产生/感知"... [提供]一个表面化的标签,可以掩盖许多基于汽车和声学的现实",这些电机和声学方面必须与抽象系统联系,然后再将其用于语音过程,句法运算等操作。

简而言之,我认为这一主张是,独特的功能提供了连续的声学和运动可变性世界与更离散的语言操作世界之间的联系假设。尽管这可能实际上是完全错误的,但实验证据将决定其命运的一种或另一种方式。

VilemKodytek说过...

具体参考”语言驱动的人脑映射基于特征的实体中的记忆结构的搜索”可以使讨论更加集中和减少讽刺。让’考虑Poeppel等。 2008年和Poeppel& Monahan 2011. The “语言结构的方框和箭头功能模型”然后参考后面的论文中的图1。’是蝙蝠二分法与前者的图1d相同的东西,是哈雷和史蒂文斯1962年论文的复制品。我不’相信就单词的非典型存储而言,它们具有独特的特征。可是我找到了宝珀& coworkers’工作假设-例如,“box and arrow”Poeppel等人的图4中的模型。 2008年-非常有趣且实用。如果我有点讽刺,那么语言神经科学的道德是这样的:’最好从错误的但基于语言的假设开始,而不是悬而未决。

参考文献:
D.波佩尔et al., 2008, Phil. Trans. R. Soc. B 363, 1071.
D.波佩尔&P.J. Monahan,2011,语言和认知过程26,935。