麻省理工学院（MIT）研究人员的一项新研究发现，该语言网络还会对完全人为发明的语言产生反应，例如在19世纪末为促进国际交流而创建的世界语（Esperanto），甚至包括为电视剧《星际迷航》（Star Trek）和《权力的游戏》（Game of Thrones）所创造的语言。
为了研究大脑如何响应这些人工语言，MIT神经科学家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），研究人员发现，当参与者聆听他们精通的人工构造语言时，其大脑激活区域与处理母语时完全一致。
MIT神经科学副教授、麦戈文脑研究所成员、该研究资深作者叶夫根尼娅·费多连科（Evelina Fedorenko）表示："我们发现人工构造语言能非常有效地调用与自然语言相同的系统，这表明启动该语言系统的关键特征可能与两类语言所能表达的语义类型有关。"
研究人员指出，这些发现有助于界定语言的关键特性，并表明语言无须经过长时间自然演化或拥有大量使用者才能被大脑识别。
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）解释道："这帮助我们通过实证检验大脑对各类刺激（无论其是否具有语言特征）的反应，从而缩小了'何为语言'这个问题的范畴。"该研究本周发表于《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）。
集结人工语言社群
与在社群中演化形成、历经时间塑造的自然语言不同，人工构造语言（又称"conlangs"）通常由个人创造，发明者自行决定语音系统、概念命名规则及语法体系。
使用最广泛的人工语言——世界语（Esperanto）由卢多维科·柴门霍夫（Ludwik Zamenhok）于1887年创立，旨在成为国际交流的通用语言。目前全球约有60,000人精通世界语。
费多连科团队先前研究发现，Python等计算机编程语言（另一类人造语言）不会激活用于处理自然语言的脑网络。相反，阅读代码者依赖的是所谓"多重需求网络"（multiple demand network）——一个通常用于处理高难度认知任务的大脑系统。
费多连科等人还研究了大脑对音乐、手势及面部表情等非语言交际的反应机制，这些刺激均与语言具有某些共同特征。
"我们耗费大量时间考察各类刺激，反复发现它们均无法激活语言处理机制，"费多连科表示，"于是问题转变为：自然语言具备哪些其他系统所没有的核心特质？"
这促使研究者思考：世界语等人工语言会像编程语言还是自然语言那样被大脑处理？虽然两者同为个体为实现特定目的而创造（未经社群自然演化），但人工构造语言与编程语言的根本区别在于：它们和自然语言一样，能传递外部世界状态或说话者内在状态的语义信息。
为探究大脑如何处理人工语言，研究人员于2022年11月邀请世界语及其他几种人工语言使用者赴MIT参加周末研讨会。其他研究对象包括《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）。这些语言均提供学习文本，其中世界语、克林贡语和高等瓦雷利亚语甚至配有Duolingo应用课程。
该研究共同负责人马利克-莫拉莱达（与现纽约大学博士生玛雅·塔利亚费罗共同主导数据采集）表示："各语言社群齐聚参与的盛况令人振奋，我们在周末期间完成了全部数据采集。"
此次活动特邀多位人工语言创造者（均列为论文合著者）进行演讲。研究人员对44名精通特定人工语言的被试者进行fMRI扫描，记录其聆听该语言句子的脑部活动。语言创造者协助设计了实验中呈现给参与者的句子。
扫描过程中，参与者同时聆听/阅读母语句子，并执行非语言任务作为对照。研究发现：当人们听取人工构造语言时，其大脑语言区的激活模式与处理母语时完全相同。
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的关键特征。驱动语言反应的核心特质似乎是传递内外在世界语义的能力——这是自然语言与人工构造语言共有、而编程语言缺失的属性。
"所有语言（无论自然或人工构造）都能表达与内外在世界相关的语义。它们指涉世间物体、物体属性及事件，"费多连科阐释道，"而编程语言更接近数学体系——作为符号化生成系统，它能表达复杂语义，但属于自洽封闭系统：其语义高度抽象且以关系性为主，与我们体验的真实世界脱节。"
自然语言具备但人工构造语言缺失的其他特征（如社群历时演化形成），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共同创造和塑造并不重要，因为这些人工语言并非如此，"马利克-莫拉莱达强调，"语言的历史长度也无关紧要：仅存在十年的人工语言与流传数百年的自然语言所激活的脑区完全相同。"
为进一步明确激活大脑语言网络的语义特征，费多连科实验室计划研究大脑对逻辑语（Lojban）的反应。该人工语言由逻辑语言小组于1990年代创建，其设计目标在于消除语义歧义并提升沟通效率。
本研究由MIT麦戈文脑研究所、脑与认知科学系、西蒙斯社会脑中心、弗雷德里克与卡罗尔职业生涯发展教授基金及美国国立卫生研究院资助。