Nat Neurosci：一项涉及45种语言和12个语系的研究，揭示了一个大脑通用语言网络
要理解人类语言的架构，对不同的语言研究至关重要。然而，大多数认知神经科学的研究只关注少数的几种主要语言：即印欧语言。
因此，Saima Malik-Moraleda和Evelina Fedorenko的团队于近日在Nature Neuroscience杂志上，发表了他们最新的研究成果“An investigation across 45 languages and 12 language families reveals a universal language network”。
研究者们报告了一项横跨45种语言的额颞顶叶（fronto-temporo-paritetal）语言网络的研究，并确定了其脑区地形和关键功能特性的跨语言变化，包括左脑侧化、大脑区域间的强功能整合和语言处理的功能选择性。
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目前全球我们使用着大约7000种语言（口语和手语）。这些语言分布在100多个语族中，这些语族都是由一种共同的祖先语言演变而来的，这种语言被称为原始语言，其大小从两种到1500多种语言不等。人类语言的某些特性一直被认为是通用的，包括它们的生产效率和交际效率。然而，语言是动物唯一能以多种形式表现出来的交流系统。
世界上的语言呈现出惊人的多样性，其差异体现在声音分类、派生词法和功能词法的复杂性、概念空间划分词汇类别的方式以及词汇组合成短语和句子的规则等方面。为了能够深入理解处理如此多样语言学习和其认知和神经机制的本质，我们必须超越大多数心理语言学和神经语言学研究中使用的有限的语言。这一亟需的举措也将促进语言研究的包容性和代表性。
在这项大规模的功能性磁共振成像(fMRI)调查中，研究者们评估了语言普遍性，其神经结构的核心特征。这是迄今为止对许多不同语言进行采样的最多的研究，研究员们测试了12个语系(亚非语系、南亚语系、南岛语系、德拉威语系、印欧语系、日本语系、朝鲜语系、大西洋-刚果语、汉藏语系、突厥语、乌拉尔语，以及巴斯克语)中的45种语言的母语使用者。
这些语言中约有三分之一从未被fMRI研究过(或仅在临床环境中研究过)，没有任何实验范式同时用四种以上的语言进行测试，没有人试图标准化不同语言之间的任务和语言网络定义，这是因为其需要进行有意义的跨研究比较。
与之前的研究结果一致的是，高级语言处理，即母语 > 退化语言的对比，与更常用的基于阅读句子和非单词序列所激活的大脑区域相同，并且在不同语言和语系中具有显著的一致性。激活覆盖了左侧额叶、颞叶和顶叶皮层外侧表面的大部分区域（图1，图2）。在左脑的语言网络中，跨语言，母语条件比退化语言条件和不熟悉语言条件更能引起可靠的反应（图3a）。
图1.以不同语言为母语者的语言网络。每种语言的示例参与者左脑的Alice language localizer对比度的激活映射
图2.母语>降级语言对比的概率重叠映射图
相比较右脑的fROIs，母语>退化语言效应在左脑的fROIs中更强，并且在空间上更广泛（图3b）。此外，根据先前来自英语的数据，语言网络的区域在自然认知（naturalistic cognition）期间的活动表现出很强的相关性，在故事理解（story comprehension）期间和休息期间，两者都高于零和基线（图3c）。故事理解过程的相关性比休息时更强。
此外，与之前的英语工作一样，在激活强度和程度上反映了侧向化效应（lateralisation effects），左脑语言网络中的区域间相关性（inter-region correlations）在故事理解和休息期间都比右脑的相关性更强（图3c）。
最后，支持语言处理的脑区对许多非语言任务表现出强烈的语言选择性，包括执行功能任务、算术处理、音乐感知和动作观察。这种选择性似乎在使用不同语言的人群中普遍存在。在母语条件中的反应明显高于对空间工作记忆任务和数学任务的反应(图3a)。
图3
a.在爱丽丝定位任务、空间工作记忆任务和数学任务三种语言条件下，左脑fROIs的BOLD信号变化百分比；
b.反映语言网络左脑侧化的三种测量方法，相对于控制条件，左脑语言网络表现出更强的语言处理选择性、更广泛的空间和更强的功能集成；
c.两种自然主义认知范式中左、右脑语言网络和多重需求网络的区域间功能相关性。
本研究确定了语言神经结构的关键特性适用于12个语系的45种不同语言的使用者，并且在不同语言之间观察到的可变性与同一种语言的使用者之间的个体可变性相似或低于个体可变性。
据推测，语言网络的这些特征包括：
(1)它相对于其他知觉、认知和运动系统的位置；
(2)左脑侧化(大多数个体)；
(3)不同组件之间具有较强的功能集成；
(4)语言处理的选择性，使其非常适合支持广泛的共同特征的语言，形成了生物和文化的进化。
通过在语言网络属性中建立广泛的跨语言相似性，并公开46种语言的本地化任务，这项研究工作为未来在不同维度上进行深入的跨语言比较奠定了关键的基础。与这里采用的浅采样方法(即在少量被试中测试多种语言)相比，这样的调查将需要测试所涉及的每个语系的大量被试，并仔细匹配所有可能影响神经对语言反应的因素。
对每种语言家族进行这样的深度采样是必要的，因为在语言处理的神经执行方面的跨语言差异可能是相对微妙的，它们需要超过同一种语言的使用者特征的可变性才能被检测到。
总之，探索人类语言的各种表现形式对于发现更多的共同特征、理解相似交际需求的不同解决方案的认知和神经基础、描述独特语言特性的处理过程以及培养语言科学的多样性和包容性至关重要。
原文链接：
https://doi.org/10.1038/s41593-022-01114-5
参考文献
Malik-Moraleda, S., Ayyash, D., Gallée, J. et al. An investigation across 45 languages and 12 language families reveals a universal language network. Nat Neurosci (2022).
编译作者：Ayden（brainnews创作团队）
校审：Simon（brainnews编辑部）
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