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「乔姆斯基@罗切斯特-2016」语言、创造力与理解的局限

乔姆斯基论语言：核心功能或为内部思维，非外部交流

乔姆斯基提出，人类独特能力的设计可能优先服务于思考，对“交流至上”的普遍观点构成挑战，并触及理解能力的界限。

人类语言能用有限声音构建无限思想，这一能力长期引发探究。诺姆·乔姆斯基教授近期在罗彻斯特大学的演讲中，对语言的根本目的提出了一个不同的视角：语言这一工具，其进化可能首先是为了构造思想，而非促进交流。

乔姆斯基重提“伽利略挑战”——源自17世纪科学家对语言生成无限表达能力的观察。他认为，现代语言学研究，特别是基于生物学和计算理论的进展，揭示了语言能力是一种独特的生物特性。其在进化中相对快速出现并保持稳定，暗示其核心机制具有内在的简洁性。

这种简洁性是“最简方案”理论的核心。乔姆斯基阐述了“强式最简方案”（SMT）的假设：语言的内在计算系统接近优化，遵循普适的计算效率原则，而非特定交流压力。其基础操作被认为是“合并”（Merge），一个简单的递归步骤，将语言单元结合成更复杂的结构。

该理论试图解释语言的几个关键特性。例如，语言规则依赖句法结构而非线性顺序（结构依赖性），SMT认为这是核心计算忽略线性排列的结果。语言中普遍的“移位”现象（如疑问词前置），在该理论中被视为高效计算（复制后删除发音副本）的体现，而非为交流设计的特性。

这些分析指向一个结论：语言系统的设计似乎优先满足内部思想构建（概念-意图接口）的需求。当计算效率与交流清晰度冲突时，后者常被牺牲。内部生成的语言结构适合语义解释，但其外部化（感知-运动接口）过程因遵循计算效率（如删除副本）而可能给理解带来困难。

“语言似乎是为内部思想设计的，”乔姆斯基提出，“交流等用途是次要的。”这直接质疑了语言主要功能是交流的普遍看法。

同时，乔姆斯基也探讨了理解的局限。我们能分析语言的机制（“傀儡”），但对其创造性、适切性的运用（“傀儡师”如何选择）依然缺乏解释。他指出，如同简单的自愿动作背后的决策过程难以捉摸，语言的创造性使用更是如此。

他进一步论证，这种认知局限可能根植于我们的生物性。如同生物构造决定能力的范围（能长手臂即不能长翅膀），认知能力也受内在结构限制。皮尔士的“溯因原则”提示，我们能构想的假说范围有限，这使得学习成为可能，但也意味着某些真理可能无法触及。

因此，乔姆斯基的分析不仅重新评估了语言的本质，也审视了人类理解能力的边界。讲座提示，在探索语言机制的同时，需认识到对其创造性运用以及人类认知本身可能存在的内在限制。这关乎我们如何理解语言，以及如何认识我们自身。

内容介绍

这段文字旨在引导您阅读诺姆·乔姆斯基教授于2016年4月21日在罗彻斯特大学所作的题为“语言、创造力与理解的局限”的讲座实录。讲座以现代科学革命早期对人类语言能力的惊叹——即“伽利略挑战”——为起点，深入探讨了语言的核心本质。乔姆斯基教授审视了语言运用的“创造性”方面，即我们如何能用有限的手段生成和理解无限的新颖表达，并将其与人类思想和理解的潜在界限联系起来。

讲座遵循“生物语言学”的研究路径，将语言能力视为人类一种独特的生物天赋。在区分了内在的“语言能力”（competence）与外在的“语言运用”（performance）后，乔姆斯基将焦点集中在前者，即心智中那个能够生成语言结构的计算系统。他着重介绍并阐述了“强式最简方案”（Strong Minimalist Thesis）这一理论假设，认为语言核心计算机制可能极其简洁，以基本的“合并”（Merge）操作为基础。由此出发，他进一步论证了这一简洁模型如何能解释语言中长期存在的谜题，如结构依赖性、移位现象以及语言在思想表达和外部交流之间的不对称性。

最终，讲座提出了一个深刻的观点：语言或许主要是一种服务于内部思想的工具，其交流功能反而是次要的。讲座不仅呈现了当代语言学前沿的理论思考，也坦诚地指出了我们认知能力的局限以及那些仍笼罩在神秘之中的问题。随后的问答环节进一步延伸了讨论，涉及认知扩展、思维与语言的关系、计算模型以及社会政治议题。

内容纲要

语言、创造力与理解的局限 (诺姆·乔姆斯基教授)
├── 引言：伽利略挑战
│   ├── 17世纪科学革命对语言能力的惊叹 (有限声音构造无限表达)
│   ├── 笛卡尔、洪堡、惠特尼、叶斯柏森等人的观点
│   └── 定义“伽利略挑战”及其核心意义
├── 语言的创造性与生成过程
│   ├── “语言运用的创造性方面”：无限思想、适切表达、自我意识
│   ├── 基于“生成过程”的语言和思维
│   └── 胡安·华特的三种智能区分 (底层共享、中层生成、顶层真创造力)
├── 理解的局限性
│   ├── 对创造力的理解有限 (类比华特时代)
│   ├── 休谟与牛顿关于“自然终极秘密”和理解界限
│   ├── 对“人类智能无限论”的质疑 (生物有机体必有局限)
│   ├── 皮尔士的“溯因原则”：能力范围带来认知局限
│   └── 科学是智力与真理的部分趋同
├── 语言的生物学基础与进化
│   ├── “生物语言学方案”：语言能力是生物实体
│   ├── 核心问题：可习得性与可进化性
│   ├── 伦内伯格的贡献
│   │   ├── 人类语言与动物符号系统的差异
│   │   ├── 语言能力与其他认知能力的分离
│   │   └── 进化中的不连续性/跃变 (对离散无限性的解释)
│   ├── 进化的对象是“语言能力”而非具体语言 (批评现有研究)
│   ├── 语言能力的物种特性与不变性
│   └── 语言能力的进化时间表：快速出现 (近智人时期) 且稳定 -> 暗示核心简单性
├── 普遍语法 (Universal Grammar, UG)
│   ├── 定义：关于固有语言能力的理论
│   ├── 对UG的常见误解辨析 (非表层概括，论证基于刺激贫乏)
├── 区分研究对象：能力与运用、接口
│   ├── 能力 (Competence) vs. 运用 (Performance) 的根本区别
│   ├── 语言运用 (Performance)
│   │   ├── 输入系统 (解析/感知)：类反射，非挑战核心
│   │   └── 输出系统 (产出)：创造性方面 (“傀儡师”) 神秘难解
│   ├── 科学研究焦点转向“语言能力” (内在计算系统)
│   └── 两个接口：概念-意图 (C-I) 与 感知-运动 (S-M)
├── 核心计算机制：合并 (Merge) 与强式最简方案 (SMT)
│   ├── 计算系统构成：原子 (词库) + 递归程序
│   ├── 词库原子的挑战：人类概念与表征主义的冲突，起源成谜
│   ├── 研究重心：递归程序
│   ├── “强式最简方案 (SMT)”：假设系统近乎完美，遵循计算效率
│   └── 核心操作：“合并 (Merge)” (二元集合构造)
├── 强式最简方案 (SMT) 的推论
│   ├── 解释“结构依赖性” (核心计算忽略线性顺序)
│   ├── 解释“移位” (作为有效计算的结果，非缺陷) -> 复制理论
│   ├── 解释“接口不对称性” (C-I理想语义 vs. S-M迁就效率导致解析困难)
│   └── 计算效率优先于交流效率
├── 语言的本质：思想工具优先于交流工具
│   ├── 结论：语言主要为内部思想设计，交流是次要功能
│   ├── 挑战主流“交流为先”的观点
│   ├── C-I 接口为核心，S-M 接口为辅助
│   └── 外部化过程复杂多变 (语言差异所在)，核心系统可能统一且天赋
├── 结论与未解之谜
│   ├── SMT 提供了丰富的解释力，仍有大量探索空间
│   ├── 伽利略挑战被部分回应，但深层问题 (创造性本质) 仍遥远
│   └── 对理解局限性的再确认 (证据或内在限制)
└── 问答环节 (Q&A)
    ├── 通过工具扩展认知局限的可能性
    ├── 无语言思维的存在
    ├── 概率模型/机器学习在语言研究中的局限
    ├── 众筹模式与工人所有制/社会变革
    └── 多式综合语中的“合并”原子问题

语言、创造力与理解的局限

诺姆·乔姆斯基教授 (2016年4月21日)

引言：伽利略挑战

在现代科学革命的早期，伽利略和其他领先的17世纪科学家、哲学家们，为语言和心智研究提出了一个关键的挑战，这个挑战至今仍远未得到完全、甚至部分的解答。

他们惊叹于，我引用一下，“一种奇妙的发明，能用25或30个声音构造出无限多样的表达，这些表达本身虽然与我们头脑中闪过的念头没有任何相似之处，却能揭示心智的所有秘密，并让我们构想的一切以及灵魂的各种活动，为那些无法洞察我们内心的人所理解。”

对于笛卡尔而言，这构成了人类与任何动物或机器之间的根本区别。这一洞见为他著名的心物二元论提供了主要依据，这些事实至今仍未被充分理解，稍后我会再回到这一点。

伟大的语言学家、人文学者威廉·冯·洪堡将语言构想为，用他的话说，“一种使分节的声音能够表达思想的生产性活动”，也就是“思想的有声符号”，这是19世纪著名语言学家威廉·德怀特·惠特尼的话。

这一传统的最后一位伟大代表是奥托·叶斯柏森，大约一个世纪前，他认为语言研究的核心问题，再次引用他的话，“是语言结构如何在说话者头脑中，基于有限的经验而产生，形成一个足够明确的结构概念，以指导他构建自己的句子”，关键在于他所谓的“自由表达”，这些表达对于说者和听者来说通常都是新颖的。

为方便起见，我将此传统称为“伽利略挑战”，这在文本解读上稍有自由发挥，但不影响主旨。

语言的创造性与生成过程

我认为，“伽利略挑战”对于研究语言和人类心智的本质及进化具有关键意义。可以说，它几乎定义了这个主题，任何不试图至少应对这一挑战的研究方法都存在深刻缺陷，这恰好涵盖了很广的范围。

伽利略挑战关乎有时被称为“语言运用的创造性方面”（creative aspect of language use）——这是人类独特的能力，能在我们的头脑中构建无限数量的、以语言形式表达的思想，并以适合情境的方式运用它们来向他人揭示我们的想法。我们还可以补充一点，这种能力也能将思想带入我们自身的意识和理解之中，这实际上是至关重要的，尽管很少被研究，是留给你们学生去开拓的新方向。

因此，人类的语言和思想是基于一个“生成过程”（generative process）。受伽利略挑战的启发，现代对这些主题的研究被称为“生成语法事业”（generative enterprise），它在20世纪中期开始成形，并得益于对计算系统本质的新的理论理解。

人类语言和思想具有基于生成过程的基本创造性方面的观点，据我所知，最早是由16世纪西班牙医生兼哲学家胡安·华特（Juan Huarte）提出的，他显然影响了笛卡尔。华特区分了三种智能：最低层次由人类和动物共享，缺乏创造能力；第二层次为人类所特有，基于一个生成系统，是正常语言使用的基础。用华特的话说，拥有这个系统的人“能够被看到发明和说出他们从未从老师或任何人那里听到过的事物”。这是第二层智能。第三也是最高层次是真正的、具有审美价值的创造力，他认为这可能涉及一种“疯狂”的混合，这些想法源自柏拉图。

理解的局限性

在最近一次关于语言与理解的讨论中（即比尔提到的杜威讲座），我写道，诚实地讲，我们对创造力的理解，并不比16世纪的华特多多少。我们甚至不知道这些基本问题是否落在人类理解的范围之内，或者它们是否如大卫·休谟所认为的那样，是“自然的终极秘密”，注定“永远隐藏在它们曾经所在、并将永远停留的那片晦暗之中”。

休谟指的是刚刚发生的牛顿科学革命，它基于援引牛顿及其同时代人认为是“荒谬”的力（牛顿的原话），其原因非常有说服力，并且自那时以来只有不断加深，这是个很有趣的话题，这里暂且不谈。与此相关的问题是，伽利略挑战在多大程度上落在人类潜在智力的范围之内。

我或许该补充一点，人们非常普遍地认为人类智力没有极限。正如伟大的数学家兼哲学家大卫·希尔伯特宣称的那样，“不存在不可知”（no ignorabimus）。他说道：“绝对没有无法解决的问题。与愚蠢的‘不可知论’相反，我们的答案是：我们必须知道，我们必将知道。”这些话刻在他的墓碑上，并在今天被广泛接受，尤其被那些自认为是科学自然主义者的人所接受。

这对我来说一直很奇怪。不仅因为约翰·洛克、大卫·休谟、甚至艾萨克·牛顿本人拒绝这一结论的那些强有力的论证，而且更普遍地说，我们毕竟是有机生物，不是天使。因此，我们所有的能力都应被预期有其局限，事实上，这些局限就隐含在它们具有范围（scope）这一事实中。我们的生物天赋使我们能够长出胳膊和腿，但正是基于同样的原因，它阻止我们长出翅膀。这个逻辑也适用于认知领域。

这一点曾被一位重要人物，伟大的19世纪哲学家、逻辑学家查尔斯·桑德斯·皮尔士（Charles Sanders Peirce）深入讨论过。他颇具说服力地论证道，我认为如此，我们在科学和日常生活中的推理受到他所谓的“溯因原则”（abductive principles）的指导，这些原则关键性地限制了我们能够构想的假说的范围。否则，他再次令人信服地论证道，学习和发现将是不可能的。但正是这些相同的原则，使得其他假说要么无法被我们触及，要么在某种可及性层级中过于遥远，以至于无法被构想。事实上，几乎没有理由相信我们甚至拥有提出正确问题的智力资源，更不用说找到答案了。

既然如此，我认为情况就是这样，我们的科学可以被视为我们与生俱来的智力能力与关于世界的真理之间的一个趋同（convergence）领域，这种趋同很可能只是部分的，除非发生某种生物学奇迹。我认为，对语言的深入研究为这些问题提供了进一步的启示，这是其旨趣之一。

回到伽利略挑战，重要的是要确定哪些部分适合研究，哪些部分超出了范围，很可能是因为人类理解的局限。

语言的生物学基础与进化

按照其表述，伽利略挑战将思想等同于可用语言表达的思想。挑战的原话是说，这25到30个声音能够“揭示我们所构想的一切以及我们灵魂的所有不同活动”。这是将思想等同于可用语言表达的思想。这个观点贯穿了一个悠久的传统，在今天也有所体现。我认为这有点极端。似乎有很好的证据表明存在无法用语言表达或无法清晰表达的思想。尽管如此，原则上可以用语言表达的东西，无疑是通常被宽泛描述为“思想”的核心组成部分。

仅限于此，我们问，什么样的心智结构能够满足伽利略的标准？科学面临的挑战是发现这个实体是什么，它如何运作，以及如果可能的话，它是如何进化而来的，我们是如何拥有它的。

关于后一个主题，近年来涌现了大量关于语言进化的文献，有定期的国际会议，许多出版物。然而，很少有人指出这个主题并不存在。语言会变化，但它们不进化。进化的是别的东西，即语言能力，它是人类生物天赋的一部分。每种语言都是语言能力的具体实例，就像每个个体的视觉系统是共享的人类视觉能力的实例一样。是能力进化了，而不是它的实例。

你可能认为这只是一个术语问题，但实际上，如果你进一步审视，问题要深刻得多。只要你查阅这个主题的文献，很快就会发现，其中大部分否认存在语言能力。它们采纳了一个由著名心理学家、语言学家迈克尔·托马塞洛（Michael Tomasello）明确宣布的原则，即语言能力已死。不存在这样的东西。他的原话是“UG已死”（UG is dead），这完全是同一回事。UG，普遍语法（Universal Grammar），无非就是关于语言能力的理论。所以如果它死了，就没有语言能力了。简而言之，我认为这个领域的大部分，可能绝大多数，是基于“研究主题不存在”的假设。这可能听起来不厚道，但值得思考，值得进一步讨论，你可以深入研究一下。这里我暂且搁置这个问题，在别处讨论过。

伽利略挑战预设了近年来所谓的“生物语言学方案”（biolinguistic program）。它假定语言能力是一个真实的生物实体，是心智/大脑的一个组成部分，与其他能力，如视觉能力等相平行。这与1940年代和50年代结构主义-行为科学时期流行的研究方法，以及这些观念的近期复兴，都大相径庭。尽管如此，如果我们采纳这个生物语言学方案，我们立刻面临两个核心问题：叶斯柏森强调的“可习得性”（learnability）问题，以及自达尔文以来就存在的“可进化性”（evolvability）问题。

对可习得性和可进化性的研究，由埃里克·伦内伯格（Eric Lenneberg）在他的经典著作《语言的生物学基础》（Biological Foundations of Language，1967年出版）中奠定了坚实的基础。在他众多的贡献中，有几项在当前语境下尤为重要。

伦内伯格回顾了人类语言与其他动物的符号系统之间的显著差异。他还首次严肃、全面地阐述了……人类语言能力与其他人类认知能力之间的显著差异，他发现了很多案例，在这些案例中，其中一种能力正常运作而另一种则失效，双向皆有可能。这些发现和见解自伦内伯格的研究以来已得到相当大的扩展和深化。

他还讨论了进化中不连续性（有时称为“跃变”，saltation）的生物学合理性。在当时这是一个激进的想法，如今这一结论有了更坚实的基础。而且，要解释像人类语言这样具有“离散无限性”（discrete infinity）的系统的出现，这在逻辑上是必要的——正如伽利略挑战所认识到的那样。这样的系统不可能分步演化出来，不可能通过小步从小数达到无限。这种离散无限性的能力，实际上可能是独一无二的，甚至可能在生物界也是如此，并且可能是其他已知能力的根源，例如算术知识，这个问题曾让达尔文非常困扰。

语言能力似乎是一种真正的物种能力（species capacity），在本质上为人类所独有，并且在人类群体间保持不变。非常有说服力的证据表明，语言能力至少自我们的祖先离开非洲以来（估计大约6万年前），几乎没有经历进化上的改变，可能完全没有。最近几个月的基因组研究，事实上是对更早分离的非洲群体的研究，表明在超过10万年的时间里，语言能力几乎没有或根本没有进化变化。

智人（Homo sapiens）大约出现在20万年前，这段时间间隔在进化时间尺度上几乎微不足道。没有证据表明在智人之前存在任何类似语言能力的东西。因此，证据表明，语言能力几乎是与智人同时出现的，可能就是同时，并且自那时起就未曾改变。

这些事实直接关系到语言能力的根本性质。它们强烈暗示，无论语言能力是什么，其核心必定相当简单。这既是因为它在进化记录中显然是快速出现的，也是因为它自那时起就一直抗拒修改。

普遍语法（Universal Grammar, UG）

正是由于语言能力明显的普遍性和稳定性，关于语言能力的理论被称为“普遍语法”（Universal Grammar），简称UG。这是近几十年的用法，实际上是借用了传统概念（其解释不同），并将其应用于新的生物学背景。

不幸的是，在当前的文献中，普遍语法UG经常与另一事物混淆，即关于语言表层属性的普遍正确的概括。这是一个相当有趣的话题，但与UG不同。另一个常见的误解是，支持特定UG论点的论据在于它们普遍成立。这不可能是个好论据，普遍性可能有很多原因，例如共同起源。支持UG论点的基本论据在于对“可习得性”的研究，即语言研究中所说的“刺激贫乏”（poverty of stimulus）问题。这个问题存在于所有形式的生长和发展中：产生的系统的复杂性无法追溯到作为其基础的数据属性。

例如，你不能通过观察胚胎的营养环境来推导出人类拥有哺乳动物视觉系统而非昆虫视觉系统的事实。没有人相信这一点。认知领域也是如此。

回到伽利略挑战。直到20世纪中期，这个挑战几乎被完全忽视。只有我提到的那种偶尔的关注，实际上也仅止于此。这是有充分理由的：当时缺乏工具来清晰地阐述这个挑战。这个问题在20世纪中期被克服了，这得益于哥德尔、图灵、丘奇等人的伟大数学工作，他们将可计算性理论建立在非常坚实的基础上，并清晰地阐明了一个有限系统如何能生成无限的对象阵列。

这些发现使得我们第一次能够精确地捕捉到激发了该传统的某些思想——再次强调，是“某些”思想，稍后我会回到这一点——并首次有效地进行研究。

区分研究对象：能力与运用、接口

已经进化出的语言能力是一个生成系统，它产生无限的结构化表达阵列，这些表达构成了用语言表达的思想，并且可以被外部化到某种感官模态中，通常是声音，但不必然如此，正如你所见。为方便起见，我将继续使用“声音”，但这只是可能的模态之一。语言似乎并不在乎你使用哪种模态。

在标准的技术术语中，生成系统在与两个内部系统的接口处产生表征：所谓的“概念-意图接口”（Conceptual-Intentional interface），它提供语言形式的思想，有时被称为“思想语言”（language of thought）；以及“感知-运动接口”（Sensory-Motor interfaces），提供一种或多种外部化思想的模式。

现在让我们更仔细地审视伽利略挑战，区分那些适合研究的部分和那些超出仔细探究范围的部分——至少目前如此，可能永远如此。

第一个区分是在“生成系统”和“系统的使用”之间，对应的常用术语是“语言能力”（competence）和“语言运用”（performance）。关于能力和运用如何在解释特定现象时相互作用，存在合理的争议，但这种区分本身是没有疑问的。这是一个基本的概念区分，在像算术这样简单的领域中也很常见。例如，你和你的笔记本电脑都有一个内部的算术生成系统，这是内在的能力。你和你的笔记本电脑可以访问这个系统来执行各种操作，比如计算两个数的乘积。在执行乘法或其他算术运算时，可能会有很多偏离内部系统所确定的结果的情况。原因在于，各种其他因素都会影响实际的运用，对你和你的笔记本电脑都是如此。

这种生成（generation）和产出（production）之间的区别是根本性的，并且牢记这一点非常重要。值得注意的是，伽利略传统、挑战及其后续传统并没有做出这种区分，他们也无法做到，因为缺乏20世纪对可计算性本质的澄清。正如你可以从我引用的措辞中看到的，伽利略挑战是以“产出”（production）而非“生成”（generation）来表述的，这是两个非常不同的概念。

产出是语言运用的两个方面之一。语言运用包括输入系统和输出系统。输入系统是“感知”（perception），在语言的情况下是“解析”（parsing）——一种从句子的物理特性确定其结构和意义的技术。输出系统是“产出”（production）。一个标准的观点是，输入系统（解析、感知）基本上是一种“反射”（reflex）——这是心理语言学家梅里尔·加勒特（Merill Garrett）的说法。重要的哲学家杰里·福多（Jerry Fodor）将其描述为他听过的关于语音感知机制的最深刻的观察。这是他有影响力的模块化理论（modularity theories）的灵感来源，你们中有些人可能知道，顺便说一句，这些理论仅限于输入系统。如果这个观点准确的话，似乎确实如此，我们可以在这里把它放在一边。这是一个非常有趣的话题，有相当深远的结果，但它与伽利略挑战无关，它是一种反射。事实上，这个话题似乎在我提到的传统中被忽略了，可能就是因为这个原因。

因此，伽利略挑战就简化为“生成”（内在能力）和“产出”。让我们来看看产出，即语言运用的另一方面。我们可以审视这个问题，但关于它，没有什么特别有趣的可以说。至少对于那些几个世纪以来一直是伽利略挑战核心并激发了它的那些产出方面是如此——我称之为“语言运用的创造性方面”：即那种“适合情境但不由情境决定”的语言使用，这是一个根本性的区分。用笛卡尔的话来说，我们可能被“激发”（incited）或“倾向于”（inclined）以某种方式说话，但我们并非“被迫”（compelled）这样做。这是一个根本性的区分。而且这对于自愿行动（voluntary action）来说更为普遍。

这个问题在两位研究自愿行动的顶尖神经科学家——马希利奥·比齐（Mahzarin Banaji，此处应为 Emilio Bizzi 或类似名字，原文Milo bitti可能是误听或误写）和罗伯特·阿杰曼（Robert Ajemian）最近的一篇关于该领域最新进展的综述中得到了生动的表述。他们写道，我引用一下：“我们对于傀儡及其牵线的复杂设计有所了解，但对于傀儡师的心智——是什么在驱动它发生——我们缺乏洞察。”他们关注的是非常简单的案例，比如决定抬起你的手指，或者移动你的目光。而在语言产出这个远为复杂得多的案例中，这一点就更加显著了。

所以，如果你考虑威廉·冯·洪堡的一句格言，现在有时会被引用，即“语言涉及有限手段的无限使用”（infinite use of finite means）。我们现在对于所使用的“手段”——内在语言，即“傀儡”和“牵线”——有了一些了解，也就是生成过程。但对于“无限使用”，对于“傀儡师”，正如在一般的自愿运动案例中一样，我们并不了解。关于傀儡师如何使用这些手段的基本问题，仍然笼罩在神秘之中。

这个问题在当前的科学研究中经常被误解。例如，有大量工作比较言语和实际言语的组织方式以及其他行动的组织方式。与这些研究所假设的相反，这几乎不能告诉我们任何关于语言的事情。它能告诉我们一些关于“说话”这一特定行为的组织方式，这当然会与其他行为共享某些属性，但它对于根本的生成系统、语言运用的创造性方面，则毫无启发。

实际上，即使在最优秀的学术研究中也存在严重的误解。恰好有一个例子，在一篇刚刚发表的关于笛卡尔的文章中，作者是早期现代哲学的主要学者之一约翰·科廷厄姆（John Cottingham）。科廷厄姆实际上与众不同之处在于，他认识到语言运用的创造性方面为笛卡尔的心物二元论提供了基础。他还认识到，这一点很罕见，这是一个关于任何机器局限性的经验论证。所有这些都是正确的。但他表述的方式却有趣地不正确。我引用他的表述：“笛卡尔相信机器不可能产生真正思想或语言所需的无限大的反应范围。”但他接着说，图灵机（基本上就是你的笔记本电脑）可以运行无限数量的程序并处理无限数量的任务，因此，“新技术驳斥了旧论证”。科廷厄姆如此总结道。

但这并没有驳斥。笛卡尔可以轻易处理机器能够产生无限多反应这一事实，这不会让他感到惊讶。他感兴趣的是别的东西，非常不同。机器的局限在于它们不能——用笛卡尔的话说——“适当地”（appropriately）回应情境，而不是说它们是有限的。这在17世纪不是一个关注点。他关心的是被“激发”或“倾向于”以某种方式说话与“被迫”这样做的区别。机器是被迫的，人只是被激发或倾向于，并以某种方式“选择”——傀儡师以某种方式选择恰当地行动。这才是那个谜团，那个问题，那个从一开始就激发了伽利略挑战的问题，至今依然如此。而傀儡师仍然逃脱我们的智力把握。事实上，我们甚至不清楚是否知道如何恰当地提出问题。

像抬起手指这样简单的自愿动作——决定抬起你的手指——就已经足够神秘了。但是，当你想到产出一个句子，或者一个你没有费心去外部化的内在思想时，事情就变得几乎是魔术般的了。如果你思考一下，你产出的句子，瞬间就以其全部复杂性呈现出来，而你完全没有意识到任何在头脑中构思它的行为。事实上，我们现在对于句子在头脑中构思时发生的复杂过程已经了解很多，但没有人能意识到这一点。无法意识到这些内在的心智行为。唯一合理的结论是，构思思想并有时将其外部化为声音的行为，是无意识的，意识无法触及。尽管如此，傀儡师似乎在自由、独立且以某种方式恰当地行动。这里的谜团简直是层出不穷。

所有这些引导我们得出结论：语言运用实际上与伽利略挑战无关。在产出的情况下，是因为它（指其创造性方面）遥不可及；在解析和感知的情况下，是因为它虽然完全可及且是一个重要主题，但与挑战本身不相关。

因此，我们剩下要研究的就是“语言能力”——生成系统，即内在的语言计算系统。这个系统在概念-意图接口生成类似“思想语言”的东西，并在感知-运动接口生成用于发音或其他行为的指令。这就是我们在试图应对伽利略挑战时所处的位置。

核心计算机制：合并（Merge）与强式最简方案（SMT）

让我们审视一下这个系统。任何计算系统都包含原子元素（atomic elements）——在计算目的上不再分析的元素——以及一个递归程序（recursive procedure），用以形成更复杂的对象。让我们看看构成技术上称为“词库”（Lexicon）的原子。

原子包括语言中最小的带意义的元素。而在这里，我们再次面临根本性的，或许是无法克服的问题。人类思想和人类语言的术语和概念，似乎在动物交流系统中没有对应物。在所有的动物系统中，符号（比如动物的叫声）与某个可识别的、心智外部的事件之间，总是存在直接的关联。例如，猴子的叫声可以由树叶的飘动引发，我们将其视为捕食者警报叫声，猴子们开始逃跑；或者由某种荷尔蒙变化引发，我们将其理解为“我饿了”之类的意思，等等。这普遍适用，没有已知的例外，包括复杂的蜜蜂交流系统。

但对于人类语言来说，这一切都完全是错误的。当你考虑那些用来谈论世界、将思想与非语言世界相关联的最简单、最基本的元素时，这一点就变得非常明显。这些元素根本不符合所谓的“表征主义信条”（representationalist doctrine）——即认为思想和语言的符号与某个心智外部的事物之间存在直接关系的信条。这个信条在相关学科中几乎被普遍采纳，体现在现代经典著作的标题中，如W.V.奎因的《词语与对象》（Word and Object）、罗杰·布朗的《词语与事物》（Words and Things）。这个信条对于动物系统来说似乎确实成立，但对于人类系统，对于人类思想和语言的元素来说，则完全失败。它们根本不指称独立于心智的对象。没有时间深入探讨，但这非常引人注目。事实上，这一点很久以前就被理解了，在古希腊就得到了理解和讨论，在17、18世纪的英国哲学经典中（洛克、休谟等人）得到了探索，但在现代时期却被很大程度上遗忘了。我认为，由于表征主义信条——或许该称之为“教条”（dogma）——的力量，对这些元素的研究实际上并未被认真进行过。

基本术语和概念的性质几乎未被探索。至于它们的进化起源，那完全是一个谜。这是个有趣且重要的话题，但由于时间关系，我也将它搁置一旁。

剔除那些与伽利略挑战无关或超出研究范围的部分后，剩下需要研究的是生成两个接口表征的“递归程序”的性质及其进化起源。而这实际上自伽利略挑战在20世纪中期首次被着手研究以来，一直就是探究的主要课题。

在当时（40、50年代）流行的结构主义-行为科学环境中，人们普遍认为语言的性质已经很清楚了，剩下的工作就是为世界上的各种语言填补细节，并假定这些语言的特征可以无限变化。然而，一旦首次尝试以满足伽利略标准的方式（使用所谓的“生成语法”）来描述语言，人们很快发现，事实恰恰相反：几乎什么都不懂，到处都充满了严重的谜题。

最初处理这个问题、构建生成语法的尝试极其复杂，仅仅是为了试图捕捉新发现的、相当令人惊讶的数据。但人们一直都明白，这不可能是正确的，因为“可习得性”和“可进化性”的问题始终潜伏在背景中。

多年来，在经验探究范围（无论深度还是广度）大大扩展的同时，相当程度的简化工作也已完成。我不会赘述这段历史，但现在看来，我们或许第一次能够以一种更原则性的方式来应对伽利略挑战：去问，在最简单的可能假设下，我们能走多远？

因此，我们探索所谓的“强式最简方案”（Strong Minimalist Thesis, SMT）。它作为一个理想提出，即那个几乎与智人同时出现的系统，接近于“完美”，满足计算效率的普遍原则（基本上是自然法则），但没有会引入复杂性的选择压力。所以它基本上就像一片雪花，仅仅因为自然法则而呈现其复杂结构，并非通过进化变成那样。

在追求这一方向时，我们实际上遵循了科学的标准模式，该模式基于这样一种认识：更大的简洁性转化为更深刻的解释。我们也在遵循驱动了现代科学的伽利略格言：自然基本上是简单的，科学家的任务就是证明这一点。如果科学家没能证明，那就有问题了。已故的普林斯顿物理学家约翰·惠勒（John Wheeler）有一个相关的评论，他指出，“通过将一个理论推向其极端，我们也能发现其结构中的裂缝必定隐藏在何处。”这是指导当前天文学的观点，根据天体物理学家佩德罗·费雷拉（Pedro Ferreira）的说法。而在语言的情况下，这一立场有其独立的动机，来自于我们所了解的语言能力的进化：它在进化史上显然是相当突然地出现，基本上与智人同时，并且自那时起一直保持稳定，正如我已提到的。

强式最简方案（SMT）的推论

现在转向最简单的递归操作，它深藏在每个计算系统的某个地方。它的作用是获取已经构建好的对象——最简单的情况下是两个——然后形成一个新的对象，不添加任何额外的结构，也不改变任何一个已有对象。这基本上就是计算的核心：二元集合的形成，在近期的文献中称为“合并”（Merge）。所以我们可以问的问题是：仅仅使用这个任何计算系统的核心操作，我们能在解释语言的基本属性方面走多远？

结果证明，答案是：相当远，令人惊讶地远。我不会详述细节，这相当技术性，但我只想提及采纳关于内在语言计算系统的最简假设所带来的一些后果。我不会在这里尝试证明这些，那是在别处完成的，只是谈谈结果是什么。

一个后果是解决了长期存在的所谓“规则的结构依赖性”（structure dependence of rules）之谜，这是一个非常令人费解的现象，直到20世纪50年代左右首次尝试构建生成语法时才被注意到。这个谜题在于，语言运算普遍忽略了非常简单的“线性距离”计算，而采用了远为复杂的“结构距离”计算。你们中那些昨晚看了米歇尔·冈瑞（Michel Gondry）电影的人，片名是《高个子男人快乐吗？》（Is the Man Who Is Tall Happy?），这是这个极其令人费解的属性的一个例证。

举一个更简单的例子。考虑句子“Birds that fly instinctively swim”（本能地飞翔的鸟儿会游泳）。这是有歧义的，可以指“本能地飞翔”（fly instinctively）或“本能地游泳”（instinctively swim）。现在假设你把副词提取出来，放到前面，得到“Instinctively, birds that fly swim”（本能地，飞翔的鸟儿会游泳）。这就不含糊了，它的意思是“本能地游泳”，而不是“本能地飞翔”。这意味着副词忽略了线性上最近的动词“fly”，而选择了结构上最近的动词“swim”，这是一个复杂得多的计算。

这适用于所有语言、所有相关的结构。碰巧在这种情况下，有来自神经科学和心理语言学的有趣的支撑证据，如果你们愿意我可以提一下。对于这些相当引人注目的事实，只有一个已知的解释。这个解释就是：UG满足强式最简方案（SMT）。从这个假设出发，它自然而然地推导出来。它推导出：线性顺序根本不被学习语言的儿童所考虑，在计算“思想语言”（概念-意图接口）时从不选择、从不考虑这个选项。

事实上，线性顺序和其他排列方式似乎是由感知-运动系统强加的属性。所以我们不能并行地说话，我们不能清晰地表达结构。因此，产生语言形式表达的思想（思想语言）的内部计算，必须以一种能够通过感知-运动过滤器的方式被外部化，满足感知-运动条件。这些条件与语言完全无关，它们在进化记录中早在语言出现之前就已存在。手语，正如你所见，涉及稍有不同的排列方式，因为媒介本身就允许其他选项。

强式最简方案的另一个后果，是解释了普遍存在的所谓“移位”（displacement）属性。短语出现在一个地方，但同时在那里和别处被解释。例如，在句子“Which books did John read?”（约翰读了哪些书？）中，我们既在我们听到短语“which books”的地方解释它，也将其解释为动词“read”的宾语。所以句子的意思是类似于“对于哪些书X，约翰读了书X”。我们在两个位置都解释它。当你处理任何稍微复杂一点的句子时，这些结果会变得相当错综复杂。

这一直被认为是人类语言的一个奇怪的“缺陷”（imperfection）。这是你绝不会构建到人工系统（如计算机语言或元数学系统）中的属性。那么它为什么会存在呢？有各种表示法来表达它，我们可以讨论它们的优劣，但这有点离题。真正的问题是，它最初为什么会存在？这个问题很少被触及。但它确实直接从强式最简方案中推导出来。这是另一个相当令人惊讶的结果。

并且，作为一个附带的好处，它恰好给出了语义解释的正确形式，就像我刚才给出的例子“Which books did he read?”一样。如果你看一下生成的东西，它是“which books did John read which books”，这可以直接被解释。对于语言学家来说，这就是所谓的“移动的复制理论”（copy theory of movement）。在技术文献中称为“重构”（reconstruction）的现象。这一切都直接从强式最简方案中推导出来。

该方案的另一个相当相关的后果是，在“思想接口”（thought interface）和“感知-运动接口”（sensory-motor interface）处生成的内容之间存在非常显著的差异。通俗地说，就是抵达“心智”的东西和抵达“耳朵”的东西之间的差异。抵达心智的是适合语义解释、推理、推断、规划、思考的形式——再次强调，“思想语言”。而抵达耳朵的东西，则给解析和感知带来了严重的问题。一个原因是副本的删除（deletion of copies），这恰好符合最小计算的要求——再次是强式最简方案。所以，在我给出的简单例子中，抵达心智的是“which books John read which books”，可以直接解释。而抵达耳朵的是“which books John read”，这里有一个空缺（gap），这个空缺必须由听者或自动解析器来填补。当你超出最简单的例子时，这项任务变得相当复杂。事实上，这些所谓的“填补语-空缺问题”（filler-gap problems）是自动解析和感知中最复杂的问题之一。

更普遍地，事实证明，每当计算效率（computational efficiency）和交流效率（communicative efficiency）之间存在冲突时，交流效率总是被牺牲掉。语言根本不关注它。稍微打个比方，语言似乎是为“内部思想”设计的，而不是为了“使用”。

语言的本质：思想工具优先于交流工具

内部的、以语言形式构建的思想，不必以意识到的、外部化的形式出现。这是另一个值得更多解释、更多探索的问题，这里我暂且搁置。

这些结论直接导向另一个结论，即一个被广泛持有的信条是错误的：即认为语言的主要功能是交流，并且语言是作为一种类似动物的交流系统进化而来的。这似乎相当不正确。相反，越来越清楚的是，语言主要是一种“思想的工具”（instrument of thought），而诸如交流之类的用途，则是一种次要的、附带的现象。这是人类语言与动物符号系统之间又一个显著的区别。

更普遍地，有越来越多的证据表明，两个接口之间存在根本性的不对称性：思想的生成是语言的核心，而将核心语言映射到感知-运动系统是辅助性的。其属性在很大程度上是感知-运动系统的反映，后者再次强调，在语言出现之前很久就已经进化完成，并且可能与语言几乎或完全没有关系。

那么，我们预期会发生什么呢？我们预期到感知-运动系统的外部化会很复杂。为什么？因为它关联着两个不相关的系统：核心的内在语言（可能有点像雪花）和感知-运动系统（在语言出现前就已存在很久）。这似乎是正确的。看起来，语言的复杂性、多样性、易变性，主要在于——也许有一天我们会发现完全在于——外部化（externalization）。

所以，当你学习第二语言时，或者实际上，当一个孩子习得第一语言时，任务是掌握外部化过程。这包括声音与词项的任意分配、词序、形态模式、特殊性、不规则动词等等。没有办法学会结构依赖性原则，或者像量词-变量相互作用和重构这样的奇特现象，或者稍微复杂一点的表达的属性，甚至词语的意义——这些意义比你在即使最详尽的词典（比如OED，牛津英语词典，最大的词典之一）中找到的提示要复杂得无法比拟。所有这一切，根本是无法学会的。

似乎产生“思想语言”的核心系统，在各种语言中可能是统一的，或者几乎是统一的，甚至可能满足类似强式最简方案的要求。这个结论如果最终被证明是真的，也不应太过令人惊讶，因为学习语言的孩子几乎没有任何关于这些的证据，通常是完全没有。所以它必须源于大卫·休谟所说的“自然的原始之手”（original hand of nature），用我们的话来说，就是大脑的某种重新布线，可能与智人的出现同时发生，最终追溯到某种基因禀赋。

这种生物禀赋具体是什么，仍然未知。这也不足为奇。生物学家已经观察到，即使对于简单得多的性状，找到它们的遗传基础也可能像“在干草堆里找针一样困难”，正如理查德·列万廷（Richard Lewontin）在他关于这个主题的出色著作中所指出的。但在这种情况下，它或许至少潜在地在探究范围之内。

结论与未解之谜

总而言之，强式最简方案产生了相当丰富的推论。还有一个巨大的范围，从未以类似这些术语进行过探索，这意味着在探究范围内存在着大量引人入胜、富有挑战性的工作。

深层的谜团则潜藏其后。伽利略挑战可以被部分地应对，并且是以揭示性的方式，但我们距离解决那个富有启发性但往往晦涩的传统所关注的问题还很遥远。而且，无法保证它们甚至在人类探究的潜在范围之内，部分原因可能是证据无法获得，但部分原因也可能是我们作为有机生物的内在局限性。

这大致上就是我看来今天总体的局面。谢谢。

问答环节（Q&A）

问： 我对您提到的“我们的生物天赋不允许我们长出翅膀”这一说法很感兴趣，以及观察到“它确实通过一个漫长的自举过程赋予我们建造带翅膀的机器的能力”——我们建造有翅膀的机器，即飞机。我们制造工具，用这些工具制造更复杂的工具，再用这些工具制造更更复杂的工具，最终使我们能够建造飞机。我不禁想知道，这个过程在多大程度上适用于认知领域？我们能在多大程度上建造帮助我们构思新机器的机器，再帮助我们构思更新的机器，并最终理解那些我们作为纯粹的生物有机体无法理解的事物？

答： 好问题。事实上，这正是早期现代科学感兴趣的问题。列奥纳多·达·芬奇构想了飞机，当时无法建造，但他能构想它。早期现代革命的思想，从伽利略到牛顿，也就是现代科学的基础，是基于所谓的“机械哲学”（mechanical philosophy）——认为世界是一台机器，宇宙是一台机器，是由能工巧匠可以建造出来的那种东西，并且实际上是由技艺最终极的能工巧匠建造的。这就是现代科学革命的基本思想。例如，伽利略认为，如果你不能建造一台机器——机器指的就是你描述的那种东西，齿轮、杠杆、相互推拉的东西等等——来解释某种自然现象，你就失败了。事实上，他在生命终点时感到自己的科学生涯是失败的，因为他没能建造一台机器来解释潮汐或天体的运动等等。这种情况一直持续到牛顿。

而牛顿的伟大发现是：世界不是一台机器。它不是机器。它有我们所谓的“隐秘”（occult）元素、力，比如超距作用（action at a distance）或超距排斥（repulsion at a distance）。这不属于机器能做的事情。所以惊人的发现是，世界根本就不是一台机器。正如我提到的，牛顿认为这完全是荒谬的，他从未接受过，并用余生试图推翻它。当时其他伟大的科学家，如莱布尼茨、惠更斯等，也认为这很可笑。在很长一段时间里，科学家们确实试图以某种方式证明机械科学可以解释世界。最终，牛顿的证明就成了科学常识，人们放弃了这个事业，科学发生了根本性的转变：从试图证明世界对我们来说是可理解的（这被放弃了），转变为试图证明我们可以构建对我们来说可理解的理论。这是完全不同的事情。这是科学本质上发生的一个根本性变化，洛克和休谟都理解了这一点。这就是为什么休谟在他的《英格兰史》中，有一章写牛顿，你知道，有史以来最伟大的天才，他指出牛顿的伟大成就“是揭开了自然界某些神秘面纱，但也表明存在其他我们永远无法洞察的奥秘”。事实证明这是正确的。科学只是改变了它的目标，降低了目标。

回到你的问题，我们就是不知道。完全有理由假设，我认为，认知能力就像所有其他能力一样，是生物能力。而生物能力逻辑的一部分就是，如果它有任何范围（scope），它就必然有局限（limits）。它之所以有范围，是因为它的一些内在属性。所以我们有内在的遗传属性，决定了从胚胎细胞的营养中，我们最终得到哺乳动物的视觉系统。但同样地，这些相同的属性告诉我们，无论胚胎的营养如何，我们都不会得到昆虫的视觉系统。范围和局限在逻辑上是相关的。

这实际上就是我引用的皮尔士关于溯因原则的洞见。他经常被误解。所以在现代当代哲学中，皮尔士的论证——你们中搞哲学的会知道——常常被解释为所谓的“最佳解释推理”（inference to the best explanation）。但这根本不是他所说的。他讨论的是我认为是合理的观点：你无法学习或发现任何东西，除非对你拥有的假说空间有某种初始的限制。它必须以某种方式被限制在特定的假说上。为了支持这一点，他讨论了科学史，并指出，如果你看科学革命，很典型地，当特定的环境存在，特定的理解水平，特定的问题被提出时，通常有很多人会得出大致相同的结论。有些人先得到，我们就归功于他们，但其他人也差不多。他认为，原因在于这些条件以某种方式启动了我们内部的溯因原则——他不知道它们是什么，我们也不知道它们是什么——这些原则限制了假说空间。所以你探索某些假说，而不是与证据一致的无限多的其他假说。学习也必须如此，否则根本无法起步，除非儿童的假说空间受到高度限制。事实上，我们正在逐渐理解到，它是非常有限的。

这就引出了你的问题：我们的溯因原则能达到多远？也许一个人工智能（cyborg）能达到更远？

问： 是的，乔姆斯基教授。我想知道关于我们感觉自己理解、掌握或弄懂了被告知或观察到的某事物的这个概念。如果我没理解错的话，您说有证据表明存在没有语言的思维。我想知道这个过程是否属于这种情况？您能否多谈谈没有语言的思维，以及这如何与我们的感觉——如果“感觉”是合适的词的话，可能不是——即我们何时理解或掌握某事物的关系？我没太听清，语言和我们理解某事时产生的感觉之间有什么关系？它可以没有语言就完成吗？

答： 是的，似乎可以没有语言就完成。我想知道这是否与您的观点有关，即有证据表明我们可以在不使用语言的情况下思考？我们可以，抱歉，我们可以，我们可以在不使用语言的情况下思考。是的，我们可以。

问： 是的，可以。

答： 好吧，我的意思是，就拿日常情况来说。假设我早上想弄清楚怎么去上班。我住在波士顿，像美国其他城市一样，一切都在崩溃，基础设施正在消失，开始像第三世界了。所以会有很多绕道，这里在施工，那里会堵塞。然后，你头脑中几乎是瞬间地，就构想出各种可能的穿过这个迷宫的路线的图像。你根本无法用语言表达出来。但我认为那是思维。我认为有很多类似的事情。认为语言严格等同于思维的观点，尽管是传统观点，并且现在仍然有人阐述，但在我看来，它就是不符合简单的内省。

问： 谢谢您。嗨，嗯，最近有一个程序被开发出来，试图将机器学习从一套规则改变为基本上是概率性猜测。您认为这种类型的程序可以用来教计算机语言吗？如果不能，您认为语言的哪些方面会无法通过概率模型复制？

答： 是的，我的意思是，概率模型在语言研究或任何研究中都有一席之地。但它走不了太远。基本问题依然存在。所以，概率模型对于语言使用的创造性方面，对于被“激发”和“倾向于”与“被迫”之间的根本鸿沟，完全无能为力。但它们确实有其用武之地，事实上也有关于这方面的有趣工作。例如，关于语言习得的一些最有趣的工作，是杨照（Charles Yang）完成的，他是宾夕法尼亚大学的语言学家、心理学家。很清楚的是，儿童在着手语言习得问题时，头脑中拥有所有可能的语言。他不知道自己接触到的是哪种语言。随着数据的输入，可能的语言类别就减少了。某些数据进来，心智就自动说，好吧，不是那种语言，是某种别的语言。

实际上，我们在儿童习得的文献和儿童习得的实验中发现，在不同阶段，儿童会模仿他们从未听过的可能语言。例如，在某个阶段，说英语的孩子可能会产出出现在意大利语或德语等语言中的那种句子。因为他只是还不知道，他从未听过任何数据表明应该那样说，但那种可能性还没有被排除。所以孩子会产出一些在当地语言中从未经历过，但仍然未被排除的东西。现在，如果你研究排除语言的方法，你确实会引入概率推理，它可以带来一些有趣的结果，就像杨照的工作那样。所以，统计推断没什么错，只是它走不了太远。

问： 谢谢您。乔姆斯基教授，这看起来像是一个自私地偏离了当前话题的问题，但我想接着问我昨天问您的一个问题。我把Kickstarter这样的众筹平台和伯尼·桑德斯的竞选以及他们资助的方式联系起来了。不是关于那个。我想请您将其与您的工作联系起来。我前几天在读您的书《权力体系》（Power Systems），您谈到工人们实际上接管了他们所在地区被那些已迁往他国的公司遗弃的工厂。我想问，因为当我问您问题时，您说更重要的力量像是政治革命的力量，这没错。但我在想，如果人们首先没有感觉到他们可以点击一个按钮，感觉自己在捐钱，并且感觉自己参与了一个他们有利害关系的组织——因为那是金钱上的利害关系——那么伯尼·桑德斯的竞选是否还会取得它所取得的成功？所以我问的是关于一个Kickstarter运动，比如说，回购被遗弃的工厂，就像您在书中提到的发生在西班牙之类的事情，这个荒谬的想法？

答： 这是一个非常现实的问题。是的，这种情况一再发生：某个跨国公司关闭了一个实际上盈利，但盈利水平未达到跨国公司簿记需求的业务部门。很多时候，工会或有组织的工人会说：“好吧，我们买下工厂，自己继续运营。它能产生足够的利润让我们生活，我们会过得很好。”通常发生的情况是，跨国公司拒绝了。我认为是出于阶级原因。如果他们把工厂卖给工人，他们实际上能赚钱。但这引入了一个想法：劳动人民可以自己接管工厂并自己运营。这是一个危险的想法。

实际上，这个想法直接源于古典自由主义。例如，约翰·斯图尔特·密尔（John Stewart Mill），你知道，古典自由主义的主要人物，就提倡这一点。在一个良好、运行得当的自由主义社会中，劳动人民应该经营自己的产业。在美国旧的“铁锈地带”（Rust Belt），你知道，印第安纳州、俄亥俄州，有很多被遗弃的工厂，有一些例子正在运作。对于工厂被遗弃的一种反应是开始创办工人所有的企业，这些企业与不断增长的服务经济相关联。比方说，一个合作洗衣店，为克利夫兰地区的大学和其他机构提供服务，诸如此类的事情。它正在扩散。加尔·阿尔佩罗维茨（Gar Alperovitz）等人对此有有趣的研究。

所以这当然是可能的。事实上，如果回顾几年前的汽车业，这本可能是可能的。汽车业当时正在崩溃，政府基本上接管了它。那时有几个选择是可能的。一个选择，也就是最终做出的选择，是由纳税人出资，然后基本上把它交还给旧的管理层——换了名字但基本上还是那些人——让他们继续生产他们以前生产的东西，也就是汽车。另一个不同的替代方案本可以是将汽车业交给劳动力，让他们生产国家迫切需要的东西，那就是高速交通。美国在高效高速交通系统方面远远落后于世界上大多数国家，甚至像中国这样的国家。这本会对民众有益，对劳动力有益，对环境有益。但它触犯了阶级利益。由于没有公众支持，所做的只是用纳税人的钱恢复旧体制。但本不必如此。这取决于像你们这样的人将如何应对局势。

问： （我们还有时间提最后一个问题）嗨，嗯，我想把话题带回语言学。我对“合并”（merge）所关联的“原子”或“项”感兴趣。对于像英语这样的语言，这些东西可以合理地看作是词语（words）。但是对于像纳瓦霍语（Navajo）这样的语言呢？在纳瓦霍语中，词语是由各种各样以非常特殊的方式组合起来的意义片段构成的巨大集合体。对于那样的语言，“合并”的原子是什么？

答： 可能是一样的。正如你可能知道的，对这个问题是有研究的。其中一本最有趣的书是马克·贝克（Mark Baker），普林斯顿的语言学家，书名叫《语言的原子》（The Atoms of Language）。马克，我以前的学生，在他的整个学术生涯中一直非常关注那些词语极其庞大的语言，即所谓的“多式综合语”（polysynthetic languages）。他所论证的是，存在一个基本的、核心的选择项，语言拥有这个选项，即所谓的“参数”（parameter），叫做“多式综合参数”（polysynthesis parameter）。语言可以选择其中一个。无论哪种方式，它们都使用“合并”，通过将片段组合起来制造更大的片段。

在多式综合语中，它们给人的表面印象是自由词序。实际上发生的是别的事情。复杂的词语实际上在其内部包含了元素——带意义的元素。所以看起来像一个词的东西，实际上是一个复杂的句子。那些带意义的元素与外部的东西——比如说一个大短语——相关联。它们通过形式手段与内部执行语义功能的元素连接起来。它们告诉你的是，外面这个大的东西就是执行语义功能的那个。这就给你造成了所谓的“自由词序”的印象，因为这些东西可以出现在各处。但它们与具有非常明确的结构——层级结构（hierarchical structure）——的东西相连接。

所以，本质上，基本结构就在这个叫做“多式综合词”的大东西里面。并且存在着与外部四处散布的片段的连接，这些片段通过某种形式元素与它们所连接的东西确定了其功能，从而履行这些功能。所以结果证明，它与英语类型的语言非常相似，只是有这点细微的差别。马克的论点是，普遍语法基本上是固定的。

主持人： 那么，让我们感谢我们的演讲者。

要点回顾

演讲核心框架：伽利略挑战及其当代探索

问答环节（Q&A）要点