语言学家访谈系列之十五：郑礼珊教授（下）

郑：我觉得一个好的界面研究一定要涉及到双向互动关系。比如说句法和韵律的关系，句法学家们更关心句法最终如何影响韵律，如果考虑倒Y模型，“韵律影响句法”甚至就不可能发生，我觉得这种思路其实就是只关注了一种单向关系的体现。换个角度来看，我们现在发现了不少韵律特征影响句法表现的现象，那么，这是韵律“改变”了句法吗？其实也未必，也有可能是我们的句法分析本身是有问题的，这种思路其实也是一种单向的关系。我觉得，我们需要进一步探讨的是，韵律特征和句法表现的某些紧密互动能告诉我们有关句法的什么规律，又能告诉我们有关韵律的什么规律。

我和Laura Dawning有篇文章发现了一个有趣的现象，在我们所说的最显著成分（the highest prominent element）之后的所有句子成分都会发生移位。一种分析思路是假定这些语言中有成分用于标记某些域（domain）的边界，但是这种分析的一个问题就是目前的句法分析没有标记域边界的成分。而且，到底哪些成分要移走，为什么要移走呢？当然，我们可以继续假定，那些没有被凸显的成分必须移走。可是，这就意味着对这一类移位来说，只有等到音系规律确定了凸显成分之后，才能知道哪些成分要移位，这对于一个句法学家来说是不可想象的。当时因为我们正好是句法学家和音系学家的合作，我和Laura经常就这些问题展开辩论，作为句法学家我常常说，不行，不可能这样！她作为音系学家就会反驳，可是我们看到的现象就是这样！所以，我们需要从这些现象深入分析它揭示了音系中的什么规律，又揭示了句法的什么规律，而不仅仅是谁影响了谁，谁被谁影响了。

句法和语义的互动也是类似，语义学家追求组合性（compositionality），可有些时候，语义分析中有些成分并没有在句法中实现，是不是有哪边错了呢？我觉得道理是一样的，我们应该去问，基于我们对语义组合性的理解，这些现象是否能告诉我们句法运作的一些新的规律呢？反过来，如果句法中就是没有这些成分，又对语义分析有什么启发呢？句法和语义能否共同解决这一问题，如果不能，是不是我们对其中涉及的句法和语义现象的理解都还不够深入，目前的分析还存在一些问题。我想，这样的研究对双方都是好的。再扩大了说，就像语言学家和心理学家、考古学家、遗传学家等等一起合作解决问题，最理想的情况是语言学家给其他学科提供语言学的视角，也同时从他们的研究发现里重新审视我们对语言本质的理解。

郑：是的。如果界面研究或是交叉学科研究真正形成了一个双向互动的关系，我们总能从合作中相互学习，我认为这才是一种正确的态度。作为语言学家，我们的最终目标是想了解语言是如何运作的，以及它为什么会以这种方式运作，既然语言的运作涉及各个方面，我们的研究就应该涵盖各个领域，不能仅仅从句法或语义的角度来看，这样到最后都不会有全面透彻的认识。如果要做到这样，我们就需要多了解语言学的不同领域，这是很重要的。我读书的时候学了很多音系理论，也包括优选论（Optimality Theory），于是我在研究句法时如果需要也会关注到音系问题，也能够与音系学家进行交流，对我的研究帮助很大。我觉得多读多了解是非常重要的，也是我一直跟我所有的博士生反复强调的，要尽量拓宽视野，不能只专注于你自身领域的事物。

郑：哈哈，其实我一直不能算是一个制图理论的追随者。制图理论通过各种测试证明了某些成分总是高于另一些成分，有些高位成分应当处于左缘结构中，比如说言者指向性副词（speaker-oriented adverbs）通常要高于主语指向性副词（subject-oriented adverbs）。它告诉了我们很多关于语言成分层级关系的信息，这是他们做出的巨大贡献，但是我更想知道的是关于why的问题，为什么这些成分高于那些成分，这对我们理解语言共性和差异有什么帮助？我们描绘出了一个层级丰富的左缘结构，是否意味着每种语言都有这样一个普遍脊结构（universal spine）？如果是的话，这个普遍脊又是怎样运作的？语言的差异性是否体现在不同层级位置关系的差异上？我更期待在描写的基础上对这些问题有进一步的解释。

郑：是的，不过我觉得另一个问题就是它太强大了，我们没有办法限制它。左缘结构中到底有多少个层级？发现了新成分就可以不断创造新的层级吗？我们如何约束它？我们又该如何验证它呢，如何证实这些层级的存在？更重要的是像Chomsky一直强调的，如何证伪呢？

还有一个问题就是，如何从语义学的角度来看待呢？我有个硕士生在尝试通过话题和焦点来讨论制图理论中的语义问题，她目前的结论是，制图理论的语义很难推导。所以又回到了开始的问题，如果这些成分的位置关系确实如制图研究所描写的那样，我们接下来就要问人们是如何解读这些成分，语义关系又是如何组合的，从语义的角度如何看待语言的共性与差异，等等。我觉得归根到底还是解释性的问题，或者说我更期待在足够精细的描写的基础上，能告诉我们更多关于语言本质、语言的共性与差异这些方面的新发现。

郑：我的基本观点是如果理论问题能有实验验证是非常理想的，但实际上，用实验检验理论是一件非常难的事情。我第一次了解Alec Marantz主持的实验研究时非常惊讶，他们做的内容竟然是那么精细的一个一个小点，而且通常需要长期积累大量这样的实验才能有所突破。但是，很遗憾的是，很多时候在理论语言学家看来，这些发现可能已经是比较陈旧的知识了。比如说，理论研究中经常讨论filler-gap dependency，filler和gap存在c-command的关系。如果有在线实验能证实这种依存关系是非常棒的，但是，对于句法学家来说，理论研究很多年前已经通过逻辑推导证明了这种关系。之前David Adger在PNAS上发了一篇很有趣的论文，有人请Chomsky来评论这篇文章，Chomsky表示实验很好，但是结论我们20多年前就知道了！哈哈，这也是典型的Chomsky的说话风格，但所说不假。有些人觉得理论语言学家这么说显得太高傲了，可事实确实是我们通过推理就得出了结论，理论物理学家也不一定要做实验，爱因斯坦的理论也都是坐在椅子上想出来的嘛，纯粹靠公式推导、计算，相比之下理论语言学家可能还更务实一些，因为我们的研究毕竟还是要基于实际语料。

郑：确实，不过我们还要非常小心实验设计和实验过程是否正确，有没有引入其他的干扰因素。我觉得无论实验最终证实还是证伪理论观点，这种实验设计思路依然是单向的，就是说理论研究已经发现了一些东西，然后我们尝试用实验来证实。一个理想的状态是通过实验可以告诉我们一些句法方面，或是语言本质的东西，但是我觉得目前的研究还没有达到这一阶段，我们还很少能看到这类的研究成果。目前大量的研究是基于过往的经验，比如说很多实验会使用N400或P600作为指标，而且是以一种比较基础的方式来解释与之相关的表现，然而我们已经知道它们涉及更多复杂的现象，所以可能需要更多的解释。我想，要真正实现两个领域的相互促进还有很长的路要走，我们对大脑仍然知之甚少，需要继续坚持前行，从一个一个小问题做起。

还有一些问题非常难验证，比如说句法的模块性（modularity），句法学家很想找到纯粹的句法规则，不受任何语义、韵律等等的影响。这些是否真正存在，能否通过实验研究来找到？多年以前，有人提出head-movement是纯句法现象，但实际上head-movement在一定情况下也依然会受到韵律因素的影响。又比如说一致性（agreement）也可能会受到语义因素影响。所以目前来看，找到这样纯句法的东西非常难，不过如果我们可以从实验中发现更多，也许最终可以找到。Angela Friederici和Chomsky在合作研究句法通道，或许语言学家们最终能找到一条通道通达句法，一条通道通达语义，但显然我们还远远没到那一步。

郑：是的，现在我们能用的指标还是比较有限，实验研究中常常通过观察某个脑区或电极的变化来判断我们的预测是否正确，但是这是有问题的，因为语言是非常复杂的，它是一个完整的网络，因此我们不能仅仅关注某个区域。我觉得我们需要对整个大脑的运作规律以及语言系统的特征有更深入的了解，才能设计出更好的实验，得到更可靠的结论，不过这些也是要通过我们现在做的一个一个小问题积累起来。总之，实验方面一直在进行一些有意义的事情，需要再一点点积累，一步一步来。

郑：我不这么认为，至少目前的版本不会。我试过让ChatGPT回答一些语言学问题，但是除了判断词类，它都回答不出来。比如说我让它划分句子结构，免费版的答案直接就是错的，付费版本倒是最终能给出正确的层级结构，但是要你一步一步用特定的方式来引导，否则它只能给出一个扁平结构（flat structure）。我还试过让它提供违反wh-island的例子，它非常自信地回答“of course！”，然后给了我一个wh-island violation的定义和10个例句，定义倒是对的，但例句里有8个都不涉及wh-island violation。然后我尝试用不同的方法来提问，强调我只要wh-element从wh-island移出来的例子，它还是不会。我猜付费版本可能会做得好一些，但是它们对这些知识性规则的理解和学习还是非常有限的。不过，我对此很满意，因为这样我还可以用这样的问题来考我的学生，不用担心他们用ChatGPT找到答案。

最近常常有讨论，ChatGPT可以生成新的句子，那它是否就具备了语言知识呢？可是ChatGPT需要的输入量多庞大啊，而人类的小孩根本没有那么多输入。语言学研究的一大谜团就是儿童语言输入刺激的匮乏，而且儿童得到的输入并不像ChatGPT那样总是正确的句子，常常是有问题的，或是不完整的，但小孩就是可以极其迅速地学会语言，两岁就能听懂很多东西了。有人会说，两年已经有足够大量的输入了，但是你们想想，小孩子前两年的大部分时间其实都在睡觉，而且即使醒着他们也未必在听你讲话，即使在听也可能是有一阵没一阵的，不会是连贯的。一些实验研究会考察婴幼儿的关注点，但如果他们在有意识地关注某些内容，就说明他们已经具备了某些知识。所以，我觉得ChatGPT目前并不能告诉太多关于语言和语言学的东西。它是个强劲的模型，但是我们对什么是学习还不甚了解，而且这个所谓开放性人工智能（Open AI）的开放性也还不够，所以我们能从中学到的东西目前仍比较有限。

郑：如果从测试学生对知识的掌握程度来看，我觉得我们应该考虑如何设计问题。比如说我们不能再问学生“请说明下面各词的词类”，而应该去问，对于某个词为什么某个判断词类的测试用不了，还可以用什么词类测试等等。学生必须认真思考才能得到问题的答案，而目前来看ChatGPT的思考能力还不太好。就像如果我们教会了学生什么是wh-island violation，他们一定能举出正确的例子，但ChatGPT不行。我有个朋友还试着问过ChatGPT一些数学问题，得到的答案也是看似正确、实则错误。总之，ChatGPT和人类获得语言的方式是不一样的，和人脑的思维方式也是不一样的，所以目前来说我并不太担心ChatGPT对教学的影响。

郑：首先我认为革新并不一定是坏事。有很多反对者会说，如果句法一直在变，学生怎么能学会呢？但是变化本身不是坏事，而且就像我们刚才说到的，从管约论到最简方案实际上也并不是一个根本性的变化。理论的发展引导我们提出更好的问题，提不出正确的问题，就无法得到正确的答案。

至于学生们是否一定要系统学习，我认为未必需要知道所有的细节，但是尝试去了解每一种理论框架从何而来是非常重要的。比如说，我给硕士生上的一门课上要讲successive cyclic movement，我都会从句法推导中为什么要有循环（cycle）开始讲。又比如说现在再讲提升和控制（raising and control），这些概念在最简方案中已经淡化了，但它们仍然非常有用，可以帮助我们融会贯通地学习整个句法理论系统。如果学生们了解了subject-to-object raising这些概念的由来，可以更好地帮助他们从更宏观的层面理解为什么理论会走向现在的样子。一定程度上，他们也能好地学会识别哪些研究是故弄玄虚（tricks），哪些才是句法研究的突破。

更重要的是，了解这些背景知识能帮助我们理解理论背后的前提假设（assumptions），当下句法理论已经越来越复杂，要读的东西也越来越多，判断自己或别人对某个现象是否做出了正确的分析，也不是一件容易的事情。有时候人们看似在争论同一个问题，但由于双方的基本假设不同、出发点不同，根本就是在说两件事。我想唯一的办法就是去了解更多的信息，只有了解更多，才能做出更合理的判断。或许对本科生来说，去了解所有理论的发展比较困难，但是说博士生来说，多了解一些是非常有必要的。

郑：我觉得做研究要有自己的判断，这个判断是基于事实和逻辑的，而不是别人对你的评价。这是我读书的时候Esther Torrego常常和我说的，她说如果Chomsky夸了你，不必太当真，如果他说你的分析不对，也不必太当真。他可能赞同你的分析，也可能反对你的分析，这些都不重要，重要的是你要和他辩论，说清楚你的论证过程，看他会怎么反驳。他不喜欢你的某个分析并不意味着你就做不了一个好的语言学家。我想这对每一个人都是一样的。