From Exposure to Expectation: Frequency, Surprisal, and Language Across Development in Spanish

اللغة هي نهر يتدفق عبر حياتنا، يحملنا من المناغاة الأولى في مرحلة الطفولة إلى المحادثات المعقدة والسريعة في مرحلة البلوغ. لعقود من الزمن، حاول العلماء فهم كيف يشكل هذا النهر عقولنا، وطرحوا سؤالين متميزين ولكن مترابطين. الأول يتعلق بالبداية: لماذا يتعلم الأطفال بعض الكلمات، مثل "كلب" أو "حليب"، في وقت أبكر بكثير من كلمات أخرى، مثل "عدالة" أو "همس"؟ والثاني يتعلق بالرحلة: بمجرد معرفتنا للكلمة، لماذا نشعر أحيانًا بأن قراءتها أو سماعها سهل، وفي أحيان أخرى نشعر وكأننا نتعثر، حتى وإن لم تتغير الكلمة نفسها؟

للإجابة على هذه الأسئلة، غالبًا ما يبحث الباحثون عن نوعين مختلفين من الأدلة الإحصائية المخفية في اللغة التي نسمعها. أحد هذه الأدلة هو التكرار (frequency)، وهو ببساطة عدد المرات التي يسمع فيها الطفل كلمة معينة في حياته اليومية. فكلما ظهرت الكلمة بشكل متكرر، أصبحت أكثر ألفة. أما الدليل الآخر فهو مقياس المفاجأة (surprise). تخيل جملة حيث تنتظر الكلمة التالية؛ إذا كانت الجملة تجعلك تتوقع كلمة معينة، فإن تلك الكلمة تبدو متوقعة. أما إذا قادتك الجملة لتوقع شيء آخر، وظهرت كلمة مختلفة، فإن هذه الكلمة تحمل قيمة "مفاجأة" عالية. وفي عالم العلم الحديث، يستخدم الباحثون برامج حاسوبية قوية، تُعرف بنماذج اللغات الكبيرة، لحساب هذه المفاجأة. لقد تم تدريب هذه البرامج على كميات هائلة من النصوص ويمكنها تخمين الكلمة التالية في الجملة بدقة ملحوية، مما يسمح للعلماء بقياس مدى عدم توقع الكلمة في سياق معين بدقة.

لفترة طويلة، كان يُفترض أن هذين الدليلين — مدى تكرار سماعنا للكلمة ومدى مفاجأتها — يعملان معًا بنفس الطريقة، سواء كنا نتحدث عن طفل يتعلم أول مفرداته أو عن بالغ يقرأ رواية. كانت الفكرة هي أن نفس قواعد تعلم اللغة ومعالجتها تنطبق على الجميع. ومع ذلك، فإن دراسة جديدة أجراها فرانسيسكو بورتيلو لوبيز في جامعة نافارا تتحدى هذا الافتراض. فمن خلال فحص اللغة الإسبانية من خلال منظورين مختلفين، تشير الدراسة إلى أن قواعد تعلم الكلمة تختلف جوهريًا عن قواعد معالجة الكلمة بمجرد معرفتها بالفعل.

بدأ الباحث بالنظر في المراحل الأولى من اللغة، مركزًا على 225 اسمًا شائعًا في اللغة الإسبانية. أراد أن يعرف ما إذا كان مقياس المفاجأة لدى الحاسوب يمكن أن يساعد في تفسير سبب تعلم بعض الكلمات مبكرًا وأخرى متأخرًا. وللقيام بذلك، جمع بيانات حول عدد المرات التي ظهرت فيها هذه الكلمات في حديث مقدمي الرعاية للأطفال الصغار، وهو مصدر يُعرف باسم "لغة توجيه الطفل". كما استخدم ثلاثة نماذج حاسوبية مختلفة لحساب قيمة المفاجأة لكل كلمة بناءً على السياق الذي ظهرت فيه. كانت النتائج واضحة ومتسقة: كان تكرار الكلمة مؤشرًا قويًا على موعد تعلم الطفل لها. فالكلمات التي ظهرت كثيرًا في بيئة الطفل تم تعلمها في وقت أبكر بكثير. وفي المقابل، لم يقدم مقياس المفاجأة أي مساعدة تذكر. فحتى عندما حسب الحاسوب مدى عدم توقع كلمة معينة في جملة محددة، فإن هذه المعلومات لم تشرح سبب تعلم الطفل لتلك الكلمة في وقت معين بمجرد أخذ الحقيقة البسيطة المتمثلة في عدد مرات سماع الكلمة في الاعتبار.

ولضمان أن هذا ليس مجرد نزوة ناتجة عن كيفية سؤال الحاسوب لتخمين الكلمات، اختبر الباحث الحاسوب بطرق مختلفة. فقد جرب استخدام أطر جمل معيارية، حيث توضع كل كلمة في نفس الهيكل البسيط، وجرب أيضًا استخدام محادثات حقيقية وطبيعية بين الآباء والأطفال. وفي كلتا الحالتين، ظل النمط ثابتًا. إن شعور الحاسوب بالمفاجأة، المصمم لقياس مدى قدرة السياق على التنبؤ بكلمة معينة، لم يبدُ أنه يهم بالنسبة لتوقيت تعلم الكلمات المبكر. الشيء الوحيد الذي تنبأ بشكل موثوق بموعد اكتساب الطفل لكلمة جديدة هو عدد المرات التي واجهها فيها من قبل. وتدعم هذه النتيجة وجهة نظر للتعلم حيث يكون التكرار والتعرض التراكمي هما المحركان الأساسيان، بدلاً من حل الألغاز لحظة بلحظة للتنبؤ بما سيأتي بعد ذلك.

تأخذ القصة تحولًا حادًا عندما ينقل الباحث تركيزه من الأطفال إلى البالغين. في الجزء الثاني من الدراسة، فحص كيفية قراءة المتحدثين الإسبان البالغين للنصوص. وباستخدام بيانات من دراسة تتبع حركة العين، حيث سجلت الكاميرات بدقة أين وكم استغرق الناس في النظر إلى الكلمات على الصفحة، اختبر مقياس المفاجة الخاص بنموذج الحاسوب نفسه. هذه المرة، كانت النتائج مختلفة تمامًا. بالنسبة للقراء البالغين، كان مقياس المفاجة مؤشرًا قويًا وموثوقًا لمدى طول فترة توقفهم عند الكلمة. فعندما كانت الكلمة أقل قابلية للتنبؤ بالنظر إلى الكلمات التي سبقتها، قضى البالغون وقتًا أطول في النظر إليها، مما يشير إلى أن عقولهم كانت تعمل بجهد أكبر لمعالجة المدخلات غير المتوقعة. وظل هذا التأثير قويًا حتى بعد مراعاة مدى شيوع الكلمة وطولها. في عالم البالغين من القراءة الماهرة، تهم قيمة المفاجة للكلمة بعمق.

يكشف التباين بين هاتين النتيجتين عن انقسام كبير في كيفية عمل اللغة. فبالنسبة للطفل الذي يبني حصيلة لغوية من الصفر، فإن الحجم الهائل للتعرض للكلمة هو ما يرسخها في الذاكرة. السياق الذي تظهر فيه الكلمة يهم أقل من حقيقة أن الطفل قد سمعها مرات عديدة. الأمر يشبه طفلًا يجمع الأحجار، وكلما التقط حجرًا معينًا مرات أكثر، أصبح أكثر ألفة. أما بالنسبة للبالغ، فإن العقل مليء بالفعل بهذه الأحجار، المنظمة في شبكة واسعة. عندما يقرأ البالغ، فإنه يقوم باستمرار بعمل تنبؤات عما سيأتي بعد ذلك. وإذا كسر النص ذلك التنبؤ، يسجل الدماغ لحظة من الاحتكاك، وتتباطأ العينان لحل هذا التناقض.

يشير هذا التمييز إلى أن النماذج الحاسوبية المستخدمة لدراسة اللغة لا تفشل؛ بل هي تلتقط جوانب مختلفة من التجربة البشرية اعتمادًا على مرحلة الحياة التي يتم رصدها. إن مقياس المفاجة الرياضي نفسه الذي يكاد يكون عديم الفائدة للتنبؤ بموعد تعلم الطفل لكلمة ما، يعد ضروريًا لفهم كيفية قراءة البالغ لها. وهذا يعني أن الدماغ لا يستخدم طريقة واحدة ثابتة للتعامل مع اللغة. بدلاً من ذلك، تتغير أهمية الأدلة الإحصائية مع تطورنا. في البداية، يعتمد الدماغ على تراكم الخبرة. ولاحقًا، بمجرد وجود نظام قوي، يصبح الدماغ حساسًا للغاية للسياق المباشر والتوقعات التي يولدها.

تقدم الدراسة أيضًا ملاحظة تحذيرية لكيفية تقييمنا للذكاء الاصطناعي. فقد يكون برنامج حاسوبي ممتازًا في محاكة أنماط القراءة لدى البالغين، مما يجعله يبدو كنموذج مثالي للغة البشرية. لكن هذا البرنامج نفسه قد يفشل في التقاط آليات كيفية تعلم الطفل فعليًا. إذا اختبرنا هذه النماذج فقط مقابل سلوك البالغين، فقد نغفل عن حقيقة أنها لا تعكس عملية التعلم لعقل نامٍ. تشير الأبحاث إلى أنه لفهم اللغة حقًا، يجب أن ننظر إلى كل من الطفل والبالغ، مدركين أن قواعد اللعبة تتغير مع نمو اللاعب. إن الرحلة من التعرض إلى التوقع ليست خطًا مستقيمًا حيث تنطبق نفس العوامل في كل خطوة؛ بل هي مسار حيث يتغير وزن التكرار وقوة التنبؤ، مما يحدد فصولًا مختلفة في قصة تعلمنا كيف نتحدث ونقرأ.