近年來(lái)，認知科學(xué)家阿尼爾·塞斯（Anil Seth）提出了一種新觀(guān)念：“我預測故我在”。預測編碼（Predictive Coding）模型認為，人類(lèi)大腦持續地對即將到來(lái)的信息進(jìn)行預測，并將預測信息與實(shí)際的感官輸入進(jìn)行對比。這種預測機制深植于日常行為和認知過(guò)程中，無(wú)論是走路、說(shuō)話(huà)，還是理解他人的語(yǔ)言、情緒和意圖，都離不開(kāi)預測。已有研究表明，在語(yǔ)言理解中，人們可以預測不同維度的語(yǔ)言信息，如語(yǔ)義和語(yǔ)音信息（Huang et al., 2023; Li et al., 2022; Wei et al., 2023）。那么，語(yǔ)言預測是否受一般認知能力的影響？

　　為回答該問(wèn)題，中國科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室李興珊研究組的科研人員開(kāi)展了一項研究。研究采用視覺(jué)情境范式，考察了言語(yǔ)工作記憶容量對不同層級語(yǔ)言預測的影響，即語(yǔ)義預測和語(yǔ)音預測。

　　通過(guò)閱讀廣度任務(wù)，研究者測量了被試的言語(yǔ)工作記憶容量，按照工作記憶容量將被試分為高、低工作記憶組。實(shí)驗中，被試聽(tīng)高限定性的句子并記錄被試的眼動(dòng)軌跡，例如“要放學(xué)了，我把鉛筆盒和本子裝進(jìn)了書(shū)包（目標詞）里準備回家?！?同時(shí)，屏幕呈現圖片刺激，圖片刺激包括一個(gè)關(guān)鍵物和三個(gè)干擾物。關(guān)鍵物包含以下條件：目標物（如“書(shū)包”）、語(yǔ)義相關(guān)項（如“橡皮”）、語(yǔ)音相關(guān)項（如“梳子”），以及作為基線(xiàn)條件的無(wú)關(guān)物（如“漏斗”）。

圖1.高（左上）、低（右上）工作記憶組注視比例圖

藍色點(diǎn)表示目標物條件，綠色點(diǎn)表示語(yǔ)音相關(guān)項條件，紅色點(diǎn)表示語(yǔ)義相關(guān)項條件，灰色點(diǎn)表示無(wú)關(guān)物條件，橫軸表示目標詞呈現時(shí)間（時(shí)間0代表目標詞開(kāi)始呈現），縱軸表示注視比例

圖2.高（左下）、低（右下）工作記憶組預測時(shí)間窗口內的生長(cháng)曲線(xiàn)分析圖

橫軸表示目標詞呈現時(shí)間，縱軸表示經(jīng)驗邏輯轉換后注視比例，曲線(xiàn)表示模型擬合情況

　　研究結果顯示，聽(tīng)到目標詞之前，兩組被試都更多地注視語(yǔ)義相關(guān)項、語(yǔ)音相關(guān)項，表明在語(yǔ)言理解過(guò)程中，兩組被試均表現出語(yǔ)義和語(yǔ)音預測。更重要的是，高工作記憶組的語(yǔ)義預測更早，提示言語(yǔ)工作記憶對語(yǔ)言預測的調節作用。

　　綜上，該研究揭示了言語(yǔ)工作記憶容量對語(yǔ)言預測的調節作用。研究成果有助于加深對預測加工機制的理解，為構建更完整的語(yǔ)言理解模型提供科學(xué)證據。

　　該研究受?chē)易匀豢茖W(xué)基金面上項目 、國際(地區)合作與交流項目、北京市科技新星項目、中國科協(xié)青年人才托舉項目、中國科學(xué)院青年創(chuàng )新促進(jìn)會(huì )項目、中科院心理所“揭榜掛帥”項目的資助。

　　該研究成果已在線(xiàn)發(fā)表于Psychonomic Bulletin & Review，文章的第一作者為心理所研究生李欣晶，通訊作者為心理所青年特聘研究員屈青青。

　　論文信息：

　　Li, X., & Qu, Q*. (2023). Verbal working memory capacity modulates semantic and phonological prediction in spoken comprehension. Psychonomic Bulletin and Review, 1-10. https://doi.org/10.3758/s13423-023-02348-5

　　相關(guān)論文：

　　1. Wei Wei, Zirui Huang, Chen Feng, Qingqing Qu* (2023). Predicting phonological information in language comprehension: Evidence from ERP representational similarity analysis and Chinese idioms, Cerebral Cortex, bhad209, https://doi.org/10.1093/cercor/bhad209

　　2. Zirui Huang, Chen Feng, Qingqing Qu.* Predicting coarse-grained semantic features in language comprehension: Evidence from ERP representational similarity analysis and Chinese classifier, Cerebral Cortex, 2023, bhad116, https://doi.org/10.1093/cercor/bhad116

　　3. Li, X., Li, X., & Qu, Q.* (2022). Predicting phonology in language comprehension: Evidence from the visual world eye-tracking task in Mandarin Chinese. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 48(5), 531–547.https://doi.org/10.1037/xhp0000999