麻省理工学院（MIT）研究人员的一项新研究发现，人脑的语言处理网络不仅对自然语言有反应，对完全发明出来的语言——例如19世纪末为促进国际交流而创造的世界语（Esperanto），甚至对电视剧如《星际迷航》（Star Trek）和《权力的游戏》（Game of Thrones）中虚构的语言——同样有反应。
为研究大脑如何响应这些人造语言，MIT的神经科学家们在一个周末召集了近50名此类语言的使用者。通过功能性磁共振成像（fMRI）技术，研究人员发现当参与者听到自己精通的人造语言时，其大脑激活的区域与处理母语时点亮的大脑区域完全相同。
"我们发现人造语言与自然语言高度共享同一套神经处理系统。这表明，触发该系统的关键特征可能与这两类语言所能表达的意义类型有关，"MIT神经科学副教授、麦戈文脑科学研究所成员、该研究的资深作者伊芙琳娜·费多伦科（Evelina Fedorenko）解释道。
研究人员表示，这些发现有助于界定语言的关键特性，并表明语言并不必需经历漫长的自然演化过程或拥有大量使用者。
"这帮助我们从实证角度缩小了'何为语言'的界定范畴，通过测试大脑对语言性或非语言性刺激的反应来实现，"论文第一作者、MIT博士后研究员赛玛·马利克-莫拉莱达（Saima Malik-Moraleda）指出。该研究发表于本周的《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）。
召集人造语言社群
与在社群中自然演化形成的自然语言不同，人造语言（conlang）通常由个人设计，创造者决定语音系统、概念标签及语法规则。
使用最广泛的人造语言——世界语由卢德维克·柴门霍夫（Ludwik Zamenhof）于1887年创造，旨在作为国际交流的通用语言。据估计，目前全球约有六万人精通世界语。
在先前的研究中，费多伦科团队发现计算机编程语言（如Python）这类发明语言并不会激活自然语言处理网络。编程者阅读代码时依赖的是"多重需求网络"——通常用于执行高难度认知任务的大脑系统。
费多伦科等人还探究了大脑对音乐、手势、面部表情等具有语言特征的其他刺激如何响应。
"我们耗费大量时间检验各类刺激，反复发现它们都无法激活语言处理机制，"费多伦科表示，"于是问题转变为：自然语言具备哪些其他系统都不具备的特质？"
这促使研究者思考：像世界语这样的人造语言，其大脑处理模式会更接近编程语言还是自然语言？人造语言与编程语言相似之处在于均由个体为特定目的创造，未经社群自然演化。但不同于编程语言的是，人造语言和自然语言都能传达外部世界状态或说话者内心状态的含义。
为探索大脑如何处理人造语言，研究人员于2022年11月邀请世界语及其他数种人造语言使用者到MIT参加周末会议。其他语言包括《星际迷航》中的克林贡语（Klingon）、《阿凡达》中的纳美语（Na'vi），以及《权力的游戏》中的高等瓦雷利亚语（High Valyrian）和多斯拉克语（Dothraki）。这些语言均有学习文本可供获取，其中世界语、克林贡语和高等瓦雷利亚语甚至在Duolingo平台设有学习课程。
"这是个充满乐趣的盛会，所有语言社群齐聚参与，我们在周末期间完成了全部数据采集，"负责协调数据收集工作的马利克-莫拉莱达说道。她与现为纽约大学博士生的前MIT学士后研究员玛雅·塔利亚费罗（Maya Taliaferro）共同主导了该工作。
会议期间（多位人造语言创造者进行了主题演讲），研究人员使用fMRI扫描了44名精通特定人造语言的参与者听取该语言句子的脑部活动。相关语言的创造者（论文合著者）协助设计了呈现给受试者的句子。
在扫描仪内，参与者还听取或阅读母语句子，并执行非语言任务作为对照。研究发现当人们听到人造语言时，激活的大脑语言区域与其处理母语时完全一致。
共同特征
研究人员指出，这些发现有助于识别触发大脑语言处理区域的关键特征。驱动语言响应的主要特性似乎是传达内心世界与外部世界意义的能力——这是自然语言和人造语言共有、但编程语言不具备的特质。
"所有语言——无论是自然的还是人造的——都表达与内外世界相关的意义。它们指代世间物体、物体属性及事件，"费多伦科阐释道，"而编程语言更近似数学体系。编程语言是能表达复杂含义的符号生成系统，但这是个封闭系统：其意义高度抽象且多为关系性，与我们体验的真实世界脱节。"
自然语言的其他某些特征（人造语言不具备）似乎并非激活语言网络的必要条件。
"语言是否由说话者社群随时间共同创造和塑造并不重要，因为这些人造语言并非如此，"马利克-莫拉莱达强调，"语言存在时间长短也不重要，因为仅有十年历史的人造语言与存在数百年的自然语言激活的是相同脑区。"
为进一步精确界定触发大脑语言网络的语言特征，费多伦科实验室计划研究大脑对逻辑语（Lojban）的反应。逻辑语由逻辑语言小组于1990年代创建，旨在消除语义歧义并提升沟通效率。
本研究由MIT麦戈文脑科学研究所、脑与认知科学系、西蒙斯社会脑中心、弗雷德里克·A·米德尔顿与卡罗尔·J·米德尔顿职业发展教授基金及美国国立卫生研究院资助。