2017年11月20日,星期一

语言的抽象性,先天性和模态无关性:对SNL&SfN 2017的思考


以前的学生William Matchin的来宾帖子:
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It’s 是en almost 10 年s since 日e Society for 日e 语言神经生物学会议(SNL)开始了,它一直是我的 favorite events of 日e 年, where I catch up with 旧 friends 和 see 和 discuss much of 日e research 日at interests me in a compact form. This 年’s 会议也不例外。开幕之夜谈论海豚的交流 戴安娜·里斯(Diana Reiss)很有趣,很有趣,巴尔的摩的接待 水族馆很壮观,组织得很好。我印象深刻 quality of 许多 of 日e talks 和 posters. This 年’s conference was 就主要的流行观点而言,这对我来说特别有趣 在会议上散发(特别是Yoshua的主题演讲) Bengio &爱德华·张(Edward Chang),所以我想我会写一些印象 下来,听听别人的想法。我也对社会 神经科学(SfN),尤其是主题演讲:埃里希·贾维斯(Erich Jarvis), 讨论了语言的发展,主要主张人类语言 在非人类有机体中持续进行声音学习。帕š拉奇岛ć,他介绍了他在神经科学研究方面的研究历史,也有一个 关于经验研究与理论发展之间折衷的有趣评论 和猜测,我还将简要讨论。

抽象性,先天性和 在两次会议上,语言的模态无关性都显得很高。大部分 这篇文章专门针对这些问题。我听到过一次 神经科学家或计算机科学家提出了一个使我想起的逻辑点 生成语法令人震惊。总而言之,我度过了一个很棒的会议季节, 这给了我对本领域未来的巨大希望和期望, 包括生物学家之间更紧密的互动& linguists. I 鼓励您访问 Faculty of 语言 博客,它经常讨论类似的问题, 主要是在心理学和语言学的背景下。

1.抽象性& 大脑中的组合性

Much of 日e work 在 日e conference 这个 年 touched on some 非常有趣的话题,语言学家们已经讨论了很长时间 时间。似乎在一段时间内就体现了认知和运动理论。 言语感知是主要话题,但现在看来 已经转了。有很多演讲展示了大脑如何运作 信息,并将原始的感觉信号转换为抽象表示。对于 例如,尼尔·福克斯(Neal Fox)提出了有关语音感知任务的ECoG数据, 动态显示上颞回(STG)中的特定电极 编码语音开始时间以及明确的语音感知。然后那边 was Edward Chang’的谈话。我应该认为,今年SNL的每个人都会同意 他的讲话很精巧。他清楚地说明了STG中不同的位置 对语音的回应是抽象的和组合的。结果 关于韵律对我来说很新颖,并且很好地说明了抽象 以及STG的组合属性,因此在此我将对其进行简要介绍。

韵律轮廓在频率上可以有很大的不同 不同说话者和话语的空间,但它们具有共同的基础 抽象结构(例如,结尾处的问题语调不断上升 句子)。似乎STG的某些部分是有选择的 对特定韵律轮廓感兴趣而与特定事物无关 句子或说话者;即,它们对抽象韵律信息进行编码。怎么能 大脑区域独立于说话者编码关于韵律轮廓的信息 身份?发言者之间的语音频率范围可以相差很大 如此显着,这样一位发言人(例如,一位女性)的整个范围就可以 在频率上完全不与另一个说话者(例如,男性)重叠 空间。这意味着韵律轮廓不能在物理上定义,但是 必须转换成某种 心理 (抽象)空间。张回顾文学暗示 扬声器使音调信息标准化’的基本频率,因此 导致抽象音高轮廓与说话人身份无关。 这类似于Phil Monahan及其同事(Monahan& Idsardi, 2010)证明元音归一化可以通过除以F1和F2获得 by F3.


从汉密尔顿唐&张(2017)。不同的说话者 可能具有截然不同的绝对频率范围,给 基本的韵律轮廓(例如问题轮廓)如何 独立于说话者身份进行识别。

Chang表示,STG还编码对 说话者身份(相同的回答,无论特定的句子或 韵律轮廓)和语音特征(对特定句子的相同反应) 不论说话人身份或音高轮廓如何)。因此,事实并非如此 有些功能是抽象的,而另一些则不是。看起来 所有相关功能都是抽象的.


从汉密尔顿唐&张(2017)。第1列显示了响应 用于韵律编码电极。电极区分不同 韵律的轮廓,但句子不相同(即,不同的语音 表示)或发言人。

我为什么这么在乎呢?因为语言学家(其中 其他认知科学家)已经谈论抽象已有数十年了 表示形式,我认为人们经常对此持怀疑态度 大脑如何编码抽象。但是Chang和EcoG在ECoG中所做的新工作 其他人则说明语音皮层中心的大部分组织 around abstraction –换句话说,似乎抽象就是 brain cares 关于,这样做 在感觉皮层中迅速而稳健地运动。

最后两点。首先,爱德华还表明,这些 在左侧STG中也可以找到在左侧STG中标识的属性, 与语音感知是双边的而不是双边的主张相一致 unilateral (Hickok &Poeppel,2000年)。因此,似乎没有讲话 感知是人类语言偏向性的关键(但也许是语法– see 第3条)。其次,我们两个人也聊了一下他的结果 STG的这些功能特性的先天性和发展的意思。 他认为STG固有地编码了这些机制,并且 不同的语言使用了这个预先存在的语音工具箱。这个 带我进入下一个主题,该主题集中于与生俱来的问题 language.

2.深度学习和 刺激贫困

Yoshua 本吉奥gave one of 日e keynote lectures 在 这个 year’SNL。对于那些没有头脑的人(例如我自己),Yoshua Bengio是其中的一员 深度学习领域的领军人物。他在 连接主义神经网络建模的黑暗时代,认为 最终成为突破(他是对的)。深度学习是下一阶段 以大量使用为中心的连接主义神经网络建模 训练数据和隐藏的网络层。这样的计算机模型可以正确地 生成图片描述,在语言之间进行翻译;总而言之 人们愿意为此付出代价。在这种背景下,我期望 听到他在主题演讲中说出这样的话: 深度学习很棒,我们可以做我们希望做的所有事情 乔姆斯基过去有能力做到这一点,因为人类需要先天性 语言知识。

Instead, 本吉奥made a 刺激贫困 支持通用的论点(POS) 语法(UG)。不用这些话。但是逻辑是相同的。

对于那些不熟悉POS的人,逻辑是 知识(例如语言)是由输入确定的。题: 您永远不会听到不合语法的句子(例如*你看到谁和玛丽_),那么您怎么知道他们是 不合语法的?答:您的内心天生就包含与 做出这些区分(例如类似 顺服),因此无需学习。 POS参数是 生成语法的核心,因为它们提供了产生语法的许多动机 UG理论,UG是使您的基因组中编码的任何东西 学习一种语言,以及那些不学习语言的东西所缺少的 (例如小猫和岩石)。我不会在这里讲重点,并且有 many 无障碍 articlesFaculty of 语言 博客,详细讨论了这些问题。

What is interesting to me is 日at 本吉奥made a strong POS 争论也许没有意识到他正在跟随乔姆斯基’s logic almost 给这封信。本吉奥’最主要的一点是,尽管深度学习有很多 成功的典范,这种计算机模型会犯一些奇怪的错误,孩子们会 从来没有。例如,模型会正确命名动物图片 在一次试验中,但对下一次刺激却有非常微妙的改变 试用(人类无法察觉的变化),该模型可能会犯下严重错误 回答。这直接类似于Chomsky’孩子永远都不会说 某些错误,例如制定使用线性而不是线性的语法规则 而非结构表示(有关讨论,请参见Berwick等,2011)。本吉奥 扩展了这一论点,并补充说,儿童有机会少 数据比深度学习计算机模型更有效,这表明问题不是 数据的数量或质量(非常类似于 例如,乔姆斯基, 这个 interview from 1977). For 日ese reasons, 本吉奥suggested 日e following 解决方案:建立一些固有的知识,这些知识可以指导模型正确 概括。换句话说,他对 UG的存在。我差点从座位上掉下来。

人们经常误解UG的含义。索赔确实 归结为以下事实:人类具有与生俱来的语言表达能力 其他东西没有。似乎每个人,甚至是领导人物 连接主义者的深度学习,可以在这一点上达成共识。只会变得有趣 确定细节时,通常包括特定的POS参数。和 为了确定有关哪些先天知识的细节 编码在基因组和大脑中,以及如何邀请 该党的一些语言学家(请参阅第5部分)。

3.什么是表型 语言?模态无关对生物学讨论的重要性 and evolution.

埃里希·贾维斯(Erich Jarvis)在他的演讲中解决的核心问题 今年的总统致辞’开幕之夜的SfN是人类是否 语言是在其他动物或其他动物中看到的精心设计的声音学习形式 一匹完全不同颜色的马。贾维斯(Jarvis)是 Birdsong,他认为人类语言在语音学习中是持续不断的 非人类生物,无论是遗传还是神经生物学。他提出了广泛 一系列证据来支持他的主张,主要是通过展示如何 在其他动物中进行声音学习的大脑基因和部分具有 与人类密切相关的关联。但是,存在三个主要挑战 完全或完全被遗忘的连续性假设 最小化:语法,语义和手​​语。讨论不谈 性状的生物学和进化,但未明确指出关键的表型 该特征的特性,对于人类语言而言,包括 生成一个无界的层次表达式数组,它们既具有 含义和感觉运动表达,可以是听觉或 visual-manual (和 perhaps even tactile(Carol Chomsky,1986)。如果有人只有谦虚 旨在讨论声乐学习的发展,我会省略 这些主题。但是贾维斯显然有更多地讨论语言的目的 广泛地讲,他的第二张幻灯片包括豪瑟·乔姆斯基(Hauser Chomsky)的人物& Fitch (2002),这是公牛’争辩他的观点。考虑以下 对他的演讲的简短回应,阐述了为什么讨论 语法,语义和模态无关性的重要表型特征。

陈词滥调不是句子的简单序列 词语,而是分层结构。层次结构是中心 Hauser,Chomsky的组件& Fitch’s(2002)提出语法可能是 作为其一部分的人类语言的唯一组成部分 尝试将UG降低到概念上的最小值的一般极简主义方法(注意 Bengio,Jarvis和Chomsky都同意这一点– none of 日em 有钱 特定于语言的UG,并且所有人都反对它)。 Jarvis不是 Birdong语法方面的专家,因此他可能不愿意在 详情。但是,贾维斯(Jarvis)仅提到有些人声称 鸟鸣的递归(Gentner等人,2006),感觉足以 分派语法。但是,他没有提到辩论这个问题的工作 (Berwick et al。,2012),这说明Birdong的语法为 大致相当于语音学,但不等于人类句子级的语法。这项工作 表明鸟鸣可能与人类语言非常相关 系统对人类语音系统的影响(如果为真,则令人着迷),但看起来似乎没有能力 句子级语法的说明。另外,主要有趣 关于语法的事情是它结合了单词以产生新的 意义不像鸟鸣, not.

关于语义,贾维斯(Jarvis)表明狗可以学习 回应我们的命令,例如当我们说“sit”. He suggested 那是因为狗可以“comprehend”人类的语言,他们是人类的先驱 语义。但是自然语言的语义远不止于此。我们结合 表示概念的单词变成表示事件的句子(Parsons,1990)。我们 没有很好的动物语义模型,但是有刺激反应 配对可能很差。非人类很可能是真的 灵长类动物具有与我们相似的语义系统–极简主义者的理想选择 point of view –但是除了指出动物之外,还需要探索 学习对刺激的反应。许多生物学习刺激反应配对, 可能包括昆虫–我们是否要声称它们具有相似的语义 system as us?

对我来说,最重要的问题是手语。我不 认为贾维斯提到标志 语言 在整个演讲过程中,有一次(我相信他曾简要提到过 非人类动物)。作为从事美国标志神经生物学工作的人 语言(ASL),这实在令人沮丧(我无法想象 我的聋哑同事的反应)。我认为,最重要的 关于人类语言的观察是,它与情态无关。如 语言学家反复证明,语言学的所有相关属性 以口头语言找到的组织以手语找到:语音, 形态,语法,语义(Sandler&Lillo-Martin,2006年)。聋儿 由聋人父母抚养长大的人与听觉一样学习手语 儿童口语,无须指导,包括胡言乱语(Petitto & Martentette, 1991). 标志 语言 show syntactic priming just like 口语(Hall等,2015)。失语症同样在左偏 手语和口语(Hickok等,1996),神经影像研究表明 当感觉运动时,手语和口语会激活相同的大脑区域 差异被排除(Leonard等人,2012; Matchin等人,2017a)。对于 例如,在UCSD的Mayberry和Halgren实验室中,我们展示了使用fMRI 颞上沟的半球语言区域(aSTS和pSTS)显示 聋人大脑结构与大脑结构的关系 ASL的本地签名者(6W:六个单词列表; 2S:三个两个单词的序列 短语6S:六个单词的句子)(Matchin等,2017a)。当我重叠这些 在英语中具有类似结构对比的效果(Matchin等人,2017b)或 法语(Pallier等,2011),STS中几乎完全重叠。 因此,手语和口语都涉及左侧组合 对STS中结构化句子的回应。这与关于 STS的形态具有人类唯一的半球不对称性(Leroy等, 2015).




页首:Matchin等人,正在准备中(ASL)。底部:Pallier等, 2011 (French).

伦纳德等。 (2012),也来自Mayberry和Halgren 实验表明,MEG中的语义调制活动有助于听觉语音和 手语激活pSTS的时空几乎相同。

所有这些观察结果告诉我们,什么都没有 重要的语言 必须 是 以听觉-声音的方式表达。实际上,从概念上讲这是可能的 想象在另一个宇宙中,人类主要通过 sign 语言, 和 blind communities sometimes develop strange “spoken languages”为了互相交流。模态独立具有 对于我们对语言演变的理解产生了巨大的影响 乔姆斯基一再指出(伯威克& Chomsky, 2015; 这个演讲, 从3:00开始)。为了论证人类语言是 在与其他动物进行声音学习的过程中,手语必须令人满意 占了它’我不清楚如何做到。这有社交 后果也是如此。聋人仍在努力进行适当的教育和 医疗资源,我认为这在很大程度上是由于对 sign 语言 are fully equivalent to 说 语言 among 日e scientific 和医学界。

当我在贾维斯(Jarvis)发推文时,指出了我看到的问题 他的讲话,他怀疑地回答:






应我的邀请,他在我们的海报旁停下来,我们讨论了 我们对ASL的神经影像学研究。他似乎正在改变自己的看法:






这向我重申了手语对我们的重要性 一般语言的理解,以及进行友好辩论的方式 在理解科学问题方面的进步。我非常感谢Erich 花时间礼貌地回答我的问题,来到我们的海报上, discuss 日e issues.

如果您有兴趣了解有关某些问题的更多信息 面对美国的聋人社区,请访问Marla Hatrak’s blog: http://mhatrak.blogspot.com/, 或加洛德大学’聋人教育资源: http://www3.gallaudet.edu/clerc-center/info-to-go/deaf-education.html.

4.投机科学

š拉奇岛ć 是一位著名的神经科学家,他的 在SfN上的主题演讲讲解了他在过去数年中的工作历史 几十年。我只会对他的工作内容发表看法:他 认为在尝试 了解神经系统的发育。他的主要发现之一是 皮质图不是突然出现的,而是源自前体 “protomaps”编码最终在 皮层表面(Rakić(1988年)。 再次,似乎一些最严重和开创性的 新老神经科学家都非常乐于讨论先天 和神经系统的抽象属性,这意味着生成 语法很好。

拉奇ć 也 对当前的社会学状况进行了有趣的评论。 科学。他讨论了以前的研究员(我相信从最近开始 1800年代)从事纯粹的定性工作,推测 神经系统的特性发达。他说,这项研究 作为他自己工作的基础,今天可能会被拒绝,因为 也会被视为“speculative”。他提到了这个词 投机的 过去被认为是 称赞,因为这意味着研究人员可以有效地超越数据, 思考世界的组织方式并发展一种理论 为将来的研究做出预测(他在 他预测了他没有发现的特定分子的存在’t discover for 35 年s).

这句话引起了我的共鸣。我总是很困惑 对理论缺乏兴趣,对数据收集和分析的极端兴趣: if 科学 isn’关于理论,也称为了解世界,那么 关于吗我感到人们不敢假设理论 因为他们害怕犯错。但 每一个 曾经提出的科学理论是错误的,或者最终将是 至少在某些细节上被证明是错误的。一个点 theory is not to 是 ,’s to 是 正确的。 然后它可以提供一些 洞察世界如何运转,这是未来经验的指南 工作。当理论成为误导教条时就是一个问题。我们不应该’t 是 害怕提出,批评,修改或替代理论。

最好的方法是进行民事辩论 但精力充沛。我与Erich Jarvis关于手语的互动是 很好的例子。我今年很想念的一件事’s SNL 是辩论。我喜欢这些辩论,因为它们提供了最好的 通过找到一个不同的人来批判性地评估理论的机会 我们可以依靠谁来找到针对某个理论的所有证据, 节省了我们自己寻找证据的最初工作。这很大程度上是为什么 即使存在严重缺陷,我们也有同行评审–审稿人部分充当 辩论者,提出提交人没有的证据或其他考虑’t 日ought ,希望能带来更好的论文。我希望明年’s SNL 具有 a good 辩论一个有趣的话题。我也觉得这次会议可以做 最好鼓励初级研究人员辩论,因为没有什么比这更好 在科学方面的个人进步,而不是与反对意见互动 sharpen one’的知识和逻辑论点。建立可能会有所帮助 这些辩论的基本规则,以确保它们不会越过 从辩论到有争议的论点。

5.社会的 Neurobiology of …

我几乎放弃了希望“Language” 语言神经生物学学会会议的一部分将致力于 它的绰号。这并不是说SNL质量不高 语言神经生物学研究–实际上,它是黑桃色的。什么 我的意思是,会议上很少关注整合我们的工作 一生都在努力弄清楚什么语言的人: 语言学家和心理语言学家。我在这些领域都非常看重语言 理论为我自己的研究提供了非常有用的指导。我不’t always take 语言理论的详细内容,而只是作为 人们可能在大脑中发现的各种事物。

This 年, 日ere were some individual exceptions to 这个 会议上语言遗漏的一般规则。我很高兴看到 一些包含语言理论的海报和演讲,特别是约翰 Hale’讨论语法,计算建模和神经成像。他表明 前颞叶和后颞叶是基本结构的良好候选者 流程,但不是IFG–不足为奇,但很高兴看到聚合的证据(请参阅 Brennan et al., 2016 for details). But, my interest in 黑尔’s talk only 强调了SNL可能会忽略语言理论的趋势 通过查看主题演讲和受邀演讲者可以很好地说明 conference over 日e 年s.

基本上有三种讨论:(i)关于 语言的神经生物学,(ii)谈论(神经)生物学,以及(iii)讲话 关于非语言交流,认知或信息处理的信息。什么’s missing? 语言 日eory。鉴于 我们会议的重点是关于人类语言的本质, 会认为这是一个重要的话题。但是我不’t 日ink 日ere has 曾经 是SNL的主题演讲 关于心理语言学或语言学。我爱海豚,鸟和猴子, but doesn’我们听到更多关于...的基本特性的消息似乎有点奇怪 非人类的动物交流比人类的语言交流?这里’s 日e full list of 过去9年中SNL每次会议的主题演讲者– not a single 显然是关于语言理论的谈话(可能的例外是 托马塞洛(Tomasello),尽管他的演讲是关于 许多非人类的灵长类动物数据)。

2009
迈克尔·彼得里德斯(Michael Petrides):解剖学的最新见解 语言的途径
查尔斯·施罗德(Charles Schroeder):神经元振荡是 大脑的操作和知觉
凯特·沃特金斯(Kate Watkins):大脑成像能告诉我们什么 言语和语言发育障碍?
西蒙·费舍尔(Simon Fisher):在基因,大脑和语言之间架起桥梁

2010
Karl Deisseroth:光遗传学:开发和应用
Daniel Margoliash:评估优势和局限性 鸟鸣作为语音和语言的模型

2011
Troy Hackett:灵长类听觉皮层:原理 组织和未来方向
卡特琳·阿蒙斯(Katrin Amunts)’地区-建筑与小说 组织原则

2012
芭芭拉·芬利(Barbara Finlay):超越专栏和领域:发展性 皮质的梯度和重组及其可能的后果 职能组织
Nikos Logothetis:体内连接性:顺磁性 示踪剂,电刺激&神经事件触发功能磁共振成像

2013
珍妮特·沃克(Janet Werker):最初的偏见和经验上的影响 婴儿语音感知发展
特里·塞诺斯基(Terry Sejnowski):充满活力的大脑
Robert Knight: 语言 viewed from direct cortical recordings

2014
Willem Levelt:地方主义与整体主义。历史的 在大脑中学习语言的起源
康斯坦斯·沙夫(Constance Scharff):在(b)雨中唱歌
帕scal Fries:自下而上和自上而下的大脑节奏 signaling
迈克尔·托马塞洛:没有约定的交流

2015
Susan Goldin-Meadow:手势是变革的机制
彼得·斯特里克(Peter Strick):有关两个主要运动领域的故事:“old” 和 “new” M1
Marsel Mesulam:重温Wernicke’s area
Marcus Raichle:不安的大脑:内在活动如何 组织大脑功能

2016
MairéadMacSweeney:洞悉神经生物学 耳聋和手语的语言处理
大卫·阿特威尔(David Attwell):大脑的活力设计
Anne-Lise Giraud:为神经元振荡建模 了解语言神经发育障碍

2017
Argye Hillis:脑图的障碍:了解 病变的语言
Yoshua Bengio:弥合大脑与认知之间的鸿沟 and deep learning
Ghislaine Dehaene-Lambertz:人类婴儿的大脑:神经 能够学习语言的架构
爱德华·张(Edward Chang):剖析 human speech cortex

我大部分时候都在参加这些讲座。他们大多数都很棒,并且 至少很有趣。但是在我看来,主题演讲的巨大优势 讲座是要学习一个以外的东西’与相关的字段 在我看来,神经生物学和语言都适合 描述。鉴于理论对 我在这篇文章中描述的许多科学工作。我可以想到很多 语言学家和心理语言学家,他们将进行有趣且相关的演讲, 还有对神经生物学感兴趣并想与我们聊天的人。在 至少,他们会很有趣。这只是我在想的 我的头顶上:诺伯特·霍恩斯坦,费尔南达·费雷拉,科林 菲利普斯(Phillips),维克·费雷拉(Vic Ferreira),安德里亚·莫罗(Andrea Moro),雷·杰肯多夫(Ray Jackendoff)和林恩·弗雷泽(Lyn Frazier)。而如果 您不同意他们对语言的看法,我’m sure 日ey’d 是 happy to 与您进行有礼貌的辩论。


总而言之,这是一个很棒的会议季节,我’m 期待语言神经生物学的未来。 请让我知道您对这些会议的想法以及我错过了什么。一世 期待与您见面 SNL 2018,在 Quebec City!

-威廉

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参考文献

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