Spatial community structure impedes language amalgamation in a population-based iterated learning model

महान भाषा खेल: हम बोलना कैसे सीखते हैं

कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को बोलना सिखाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन आप उसे केवल कुछ वाक्य ही फुसफुसा सकते हैं, इससे पहले कि वह बड़ा हो जाए और अगले रोबोट को सिखाना पड़े। यह विज्ञान के एक दिलचस्प कोने का केंद्र है जिसे भाषा विकास (language evolution) कहा जाता है। वैज्ञानिक कंप्यूटर मॉडल का उपयोग यह समझने के लिए करते हैं कि मानव भाषाएँ, अपने जटिल नियमों और अर्थों के साथ, अचानक कहाँ से उत्पन्न हो गईं। वे एक चतुर विचार पर भरोसा करते हैं जिसे इटरेटेड लर्निंग मॉडल (ILM) कहा जाता है। इसे "टेलीफोन" के खेल की तरह समझें, लेकिन यहाँ संदेश बिगड़ने के बजाय, खिलाड़ी वास्तव में एक नई भाषा का आविष्कार कर रहे होते हैं। इस खेल में, एक "वयस्क" एजेंट एक "शिष्य" एजेंट को कुछ शब्द सिखाता है। शिष्य सीखता है, बड़ा होता है, और एक नए शिष्य को सिखाता है। कई पीढ़ियों के बाद, भाषा बदल जाती है।

बड़ा रहस्य जिसे वैज्ञानिक सुलझाने की कोशिश कर रहे हैं, वह यह है कि भाषाएँ संयोजनशील (compositional) कैसे बनती हैं। सरल शब्दों में, इसका अर्थ है छोटी, पुन: प्रयोज्य (reusable) वस्तुओं से जटिल वाक्य बनाना, जैसे लेगो (Lego) ब्रिक्स। दुनिया की हर एक चीज़ के लिए एक अद्वितीय, अजीब ध्वनि होने के बजाय (जैसे "लाल गेंद" के लिए एक विशिष्ट शोर और "नीली गेंद" के लिए बिल्कुल अलग शोर), हम रंगों के लिए कुछ ध्वनियाँ और आकारों के लिए कुछ ध्वनियाँ उपयोग करते हैं, फिर उन्हें आपस में मिलाते हैं। प्रश्न यह है: किस प्रकार का सामाजिक वातावरण इस लेगो-शैली की भाषा के उभरने में मदद करता है? क्या यह तब सबसे अच्छा होता है जब हर कोई हर किसी से बात करता है, या यदि लोग अपने छोटे समूहों तक ही सीमित रहते हैं? यह वह पहेली है जिसे शोधकर्ताओं ने हल करने का प्रयास किया।

प्रयोग: एक श्रृंखला से पूरे नेटवर्क तक

इस भाषा खेल के क्लासिक संस्करण में, केवल एक लंबी रेखा होती है: एक शिक्षक, एक छात्र, एक शिक्षक, एक छात्र। लेकिन वास्तविक जीवन में, हम एक सीधी रेखा में नहीं रहते; हम दोस्तों, पड़ोसियों और अजनबियों के साथ भीड़भाड़ वाले मोहल्लों में रहते हैं। इस शोध पत्र के लेखक, जॉर्जिया सैन्स, कॉनर हॉटन और सेठ बुलीक ने इस मॉडल को थोड़ा रोमांचक बनाने का निर्णय लिया। एक एकल श्रृंखला के बजाय, उन्होंने एजेंटों (कंप्यूटर प्रोग्राम) की एक पूरी आबादी बनाई जो एक डिजिटल नेटवर्क पर एक-दूसरे से बात कर सकती थी। वे यह देखना चाहते थे कि उस नेटवर्क का आकार—विशेष रूप से, लोग समुदायों में कैसे विभाजित होते हैं और वे समूह एक-दूसरे से कैसे बात करते हैं—भाषा के विकास के तरीके को कैसे बदलता है।

उन्होंने अपने डिजिटल एजेंटों के लिए दो अलग-अलग दुनिया बनाई। पहली दुनिया में, असंरचित समुदाय (Unstructured Community), कल्पना कीजिए कि क्लबों का एक समूह है जहाँ क्लब के भीतर हर कोई दूसरे से बात करता है, और एक छोटा सा, यादृच्छिक (random) अवसर है कि कोई भी व्यक्ति एक क्लब से दूसरे क्लब के किसी व्यक्ति से गलती से टकरा जाए और बातचीत कर ले। दूसरी दुनिया में, स्थानिक समुदाय (Spatial Community), उन्होंने इन क्लबों को एक घेरे में व्यवस्थित किया, जैसे सड़क पर घर। यहाँ, पड़ोसी पड़ोसियों से लगातार बात करते हैं, लेकिन घर जितना दूर होगा, उनके बीच बातचीत की संभावना उतनी ही कम होगी। यह एक ऐसे पड़ोस की तरह है जहाँ आप अपने बगल वाले लोगों को जानते हैं, लेकिन आप तीन ब्लॉक दूर रहने वाले लोगों से शायद ही कभी बात करते हैं।

एजेंटों ने 1,000 पीढ़ियों तक भाषा का खेल खेला। शोधकर्ताओं ने उन्हें एक विशिष्ट "लर्निंग बॉटलनेक" दिया: प्रत्येक एजेंट को अपने शिक्षक से केवल 50 वाक्य सुनने को मिले। पिछले शोध ने सुझाव दिया है कि यह विशिष्ट संख्या "गोल्डिलॉक्स ज़ोन" (Goldilocks zone) है—न बहुत कम, न बहुत अधिक—ताဖြင့် एजेंटों को यादृच्छिक ध्वनियों को याद करने के बजाय एक संयोजनशील भाषा (लेगो-शैली वाली) का आविष्कार करने के लिए मजबूर किया जा सके।

आश्चर्यजनक खोज: दूरी दिल को और करीब लाती है (भाषा के लिए)

परिणाम थोड़े विरोधाभासी और काफी दिलचस्प थे।

सबसे पहले, असंरचित समुदाय (यादृच्छिक मिश्रण) में, शोधकर्ताओं ने पाया कि सभी को एक ही भाषा बोलने के लिए प्रेरित करने के लिए बहुत अधिक प्रयास की आवश्यकता नहीं थी। जब केवल लगभग 18% बातचीत विभिन्न समुदायों के बीच हुई, तो पूरी आबादी अचानक एक ही साझा भाषा पर सहमत हो गई। यह ऐसा था जैसे अलग-अलग क्लबों में कुछ गपशप करने वाले लोग अफवाह फैला रहे हों जब तक कि पूरे शहर में सब एक ही बात कहने लगे।

हालाँकि, स्थानिक समुदाय (पड़ोसियों का घेरा) में चीजें जटिल हो गईं। शोधकर्ताओं को उम्मीद थी कि क्योंकि पड़ोसी अधिक बात करते हैं, इसलिए भाषा एक घर से दूसरे घर तक आसानी से फैल जाएगी, और अंततः पूरे घेरे को कवर कर लेगी। लेकिन इसके विपरीत हुआ। यहाँ तक कि जब 30% बातचीत पड़ोसियों के बीच हुई, तब भी आबादी एक एकल भाषा पर सहमत होने में विफल रही। इसके बजाय, पूरा शहर एक ही समय में दो या तीन अलग-अलग भाषाएँ बोल रहा था।

क्यों? लेखक सुझाव देते हैं कि स्थानिक मॉडल में, पड़ोसी इतनी अधिक बात करते हैं कि वे जल्दी ही स्थानीय स्तर पर एक साझा भाषा पर सहमत हो जाते हैं। लेकिन क्योंकि वे अपने तत्काल पड़ोसियों के साथ बातचीत करने में इतने व्यस्त हैं, वे अन्य समूहों से इतना बात नहीं कर पाते कि उन्हें यह एहसास हो सके कि वे समूह उसी भाषा का थोड़ा अलग संस्करण बोल रहे हैं। यह दोस्तों की एक श्रृंखला की तरह है: समूह A, समूह B के साथ सहमत होता है, और समूह B, समूह C के साथ सहमत होता है, लेकिन समूह A और समूह C सीधे कभी बात नहीं करते। वे दो अलग-अलग बोलियों के साथ समाप्त होते हैं जो आपस में मिलने से इनकार कर देती हैं। कई, प्रतिस्पर्धी भाषाओं का "शोर", जो कई समूहों द्वारा बोली जाती हैं, जनसंख्या को केवल एक पर स्थिर होने से रोकता है।

निष्कर्ष

यह शोध पत्र इन परिदृश्यों का अनुकरण करता है ताकि यह दिखाया जा सके कि स्थानिक संरचना वास्तव में भाषा के एकीकरण में बाधा डाल सकती है। जबकि समूहों के बीच थोड़ी बहुत यादृच्छिक बातचीत सभी को एक भाषा पर सहमत होने में मदद करती है, एक संरचित पड़ोस जहाँ लोग मुख्य रूप से अपने पड़ोसियों से बात करते हैं, आबादी को कई प्रतिस्पर्धी भाषाओं की स्थिति में फंसा सकता है।

लेखक सावधानीपूर्वक नोट करते हैं कि ये कंप्यूटर सिमुलेशन के परिणाम हैं, न कि इस बात का प्रमाण कि मानव इतिहास कैसे विकसित हुआ। उन्हें कोई ऐसा जादुिकल नंबर नहीं मिला जो भाषा विकास को हमेशा के लिए हल कर दे, लेकिन उन्होंने यह जरूर दिखाया कि हमारे सामाजिक नेटवर्क का लेआउट मायने रखता है। यदि हम चाहते हैं कि एक एकल वैश्विक भाषा उभरे, तो हमें केवल मिलनसार पड़ोसियों से अधिक की आवश्यकता हो सकती है; हमें कुछ यादृच्छिक कनेक्शनों की आवश्यकता हो सकती है जो दूर के समुदायों के बीच के अंतर को पाट सकें। उन पुलों के बिना, भले ही एक आबादी आपस में बात करने में बहुत अच्छी हो, वह कई अलग-अलग भाषाओं की दुनिया में फंसी रह सकती है।