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我們用什么語言思考？

思維之語。什語

王隱1 天前本文系用戶投稿，不代表機核網觀點在許多科幻作品中，什語讀心術總是言思能讀到清晰完整的句子，仿佛思考就是什語內心獨白。但現實并非如此。言思我們常常明明知道自己在想什么，什語卻怎么也說不出來。言思這種現象引發了一個根本問題：在尚未說出口之前，什語那些「已經想清楚」的言思內容，到底以什么形式存在？語言學家史蒂文·平克認為，什語人類思維可能依賴一種我們無法直接察覺的言思內部系統——思維語（Language of Thought）[1]。它不是什語中文，也不是言思英文，而是什語一種更深層的認知結構，用于支撐推理、判斷與想象。

思維語主要用來干嘛？

世界不斷變化，舊經驗無法應對新問題，因為舊經驗有限，新問題往往無窮且難以預測。從這點來看，我們的智能不在于記住什么，而在于如何從已知推導未知，在陌生情境中做出判斷，生成新的想法。如果我們想活得更好，我們必須有一種高效的無限組合能力，只要掌握了基本概念和規則，即可理解無數新情境。試想，要理解兔子在奔跑，若每個場景都需單獨學習，我們就得記住兔子、奔跑甚至兔子在奔跑這個場景，更別說別的動物和場景：狗在跑、貓在跑、兔子在吃……名詞和動詞一多，學習量便成倍激增，認知負擔極大。但我們的思維并非如此運作。我們能直接理解這些組合：貓狗是相似的動物，跑是動作，可能是逃避危險。這么說來，理解發生在語言之前，語言只是用來說出來，讓別人知道我們看到了什么。

更重要的是，這種組合能力還能向抽象遷移——我們不只理解貓在房間里，也能用在……里面來理解擁有的關系，比如這個人心里有個秘密。正是這種遷移，讓我們能用有限經驗適應無限變化，這就是思維語最有用的地方。所以我們才常有「明明知道，卻說不出來」的感覺——思維比語言快，也更高效。語言是表達工具，而思維語才是我們真正的推理系統，就像計算機處理數據，而顯示器只是輸出界面。

為什么我們的語言，不適合做「思維語」？

我們常以為自己是在「用語言思考」，但越來越多證據顯示，語言其實是思維的產物，而非載體。首先，語言是為社交交流，而非邏輯推理設計的。它包含大量與推理無關的信息——語序、語調、修辭格式——這些對思維反而構成噪音。語言像是一套表演腳本，需要考慮聽眾反應、注意力分配和情感共鳴，這些對推理都是干擾。其次，語言存在根本性的模糊。窗可能指窗戶、窗玻璃或窗口期；bank既可是銀行也可是河岸。而我們之所以能理解這類多義詞，是因為大腦默默啟動了一套復雜的「歧義消解系統」，這套系統必須事先區分同一詞語下的不同概念，如果語言就是思維本身，則無法解釋我們如何完成這種精密推理。更有力的證據是，思維常發生在語言之外。狗聽得懂「去拿球」，卻不會造句；嬰兒不會說話，卻知道什么東西掉下去會響；愛因斯坦也曾表示，他進行科學思考時主要使用的是可以隨意組合的視覺圖像，而非語言。你自己也經歷過「知道想表達什么但找不到詞」的狀態，但你不會停止思考，而是會換種說法，或用隱喻，甚至創造個新詞。這些都表明思維先于語言存在。

思維語在結構上既比自然語言更簡單（無需冠詞、發音、修辭等交際要素），又更豐富（能準確區分自然語言中模糊的概念）。從認知演化視角看，思維語更類似于計算，我們說的語言僅是結果的注釋，是思維語的不完美投影。

「思維語」到底存不存在？能證明嗎？

思維語的存在，一直難以證明。如果它確實存在，為何我們無法直接感知它？這一難題源于思維語的特殊性質。我們無法「看見」它，就像眼睛無法看到自己。它是觀察行為本身賴以運行的系統。這種不可感知引發了一連串哲學疑問：也許真有一套統一的「內在語言」承載我們的想法，但我們既不能控制它，也不能喚起它，更無法將它準確翻譯成我們平常所說的話。哲學家萊爾提出質疑[2]：所謂「在心里想」可能只是描述「尚未外化行為」的方式，思考本身就是行為的一部分。從這個角度看，「內在語言」可能只是一種幻覺，是我們所說的語言在心中留下的回音。維特根斯坦則從另一視角提出挑戰[3]：如果思維語真存在，它必然是一種「私有語言」——僅你自己使用，他人無法理解。但這就陷入了矛盾：一種無法被他人理解、不用于交流、沒有公共驗證規則的符號系統，還能被稱為「語言」嗎？

或許，我們不該把它當作語言本身，而是把它理解為一種隱含的認知結構：類似物理學中的「重力」，雖然看不見，但能用它來解釋大量現象。我們無法直接證明思維語存在，但它可能是我們目前最合理的一種推斷。

大模型可以作為一種證據嗎？

大模型為這一推斷提供了部分間接證據。它們雖非人類思維的完美復制，卻可能模擬了某些核心特性，成為觀察思維如何運作的獨特窗口。若思維語存在，它應具備兩個關鍵證據：跨語言共通性和存在目的。我們先看第一個。

第一個證據：跨語言共通性

表面上，世界上的語言千差萬別；但在深層結構上卻高度一致。超過 87%[4]?的語言采用主語優先（主謂賓/主賓謂）結構，這顯示人類普遍以「誰對誰做了什么」來組織思維，可能暗示著一種共同的認知基礎。Anthropic 的研究[5]印證了這一點：他們的 Claude 模型用中文、英文、法文回答「小的反義詞是什么」這一問題。結果顯示，不論使用哪種語言，模型內部都經歷了相同的處理路徑：識別反義關系 → 理解小的概念 → 推導出大?→ 再翻譯成目標語言。??這一發現意義重大：模型的「思考」并非在語言中進行，而是在一個更深層的、語言無關的概念空間中完成，語言只是輸出的包裝。Claude 激活的并不是某種語法結構，而是數、空間、意圖、情緒等跨語言共享的認知維度。這表明多種語言可能通向同一個概念系統，思考早于翻譯發生。這也說明了：無論是 Claude 在英文中學會「反諷」并能在中文語境中正確使用，還是 GPT-3 在中文語料僅占 0.099%[6]?的訓練數據下，依然能流暢生成中文文本，背后的原理都是一樣的——模型捕捉到的是語言背后的概念，而非語言。

第二個證據：存在目的

思維語如果真的存在，它就不僅能表達概念，還應能圍繞某個目的進行思維組織。前文提到，我們的推理是為了從未知推到已知，解決遇到的問題，人類思維展現出一種天然的「目的驅動」：我們不會無意識地堆疊詞句，而是圍繞問題、目的、意圖來組織語言和推理路徑。人們常說，大語言模型只是在「預測下一個詞」，類似手機鍵盤的自動補全功能——如果一直選擇最可能的下一個詞，確實能產生表面連貫但內在空洞的文本[7]。但事實遠比這復雜。Anthropic 的研究發現，Claude 在寫詩時，會預先設定押韻詞（如下圖的rabbit），然后圍繞這個目標構建句子。即便研究者屏蔽這個詞，模型依然會重設方向并重構句子結構。

這說明，它并不是在句尾「碰巧押韻」，而是在生成之初就圍繞一個目的組織內容。Claude 的這種能力暗示我們：大模型不僅是文本生成器，更可能是一種思維模擬系統。

結語

探索思維語的旅程讓我們面對一個既古老又現代的問題：什么是思維？在這個問題上，傳統方法長期受限，我們的觀察手段極為有限，大多停留在「人說某句話時腦部哪個區域活躍」這類粗糙的相關性研究上。這種局限一方面源于技術瓶頸，另一方面則是道德倫理約束——我們不能像操作機器一樣打開人腦，直視思考過程。大模型的出現打破了這一困局。它成為一個可自由操控的「思維觀察室」。在這里，研究者可以進行在人類身上無法實施的實驗：修改一個概念，觀察它如何重組系統；或阻斷推理路徑，觀察模型如何尋找替代方案[8]。正是在這些超越人類倫理邊界的操作中，思維語這個本難以驗證的假說，開始顯現出某種可被觀測的跡象。在我們表達的語言之下，或許真的存在一種更抽象、更基礎的符號系統，它既是思維的媒介，也是智能的底層結構。或許未來，我們不再只是用語言理解模型，而是借助模型，反過來理解語言，理解我們自己。本文首發語言學公眾號「言辭之間」。參考資料[1]?Pinker, Steven. The Language Instinct: How the Mind Creates Language. Harper Perennial Modern Classics, 2007.[2]?Ryle, Gilbert. The Concept of Mind. University of Chicago Press, 1949.[3]?Wittgenstein, Ludwig. Philosophical Investigations. Translated by G.E.M. Anscombe, Blackwell, 1953.[4]?Crystal, David. The Cambridge Encyclopedia of Language. 2nd ed., Cambridge University Press, 1997.[5]?Anthropic. “Tracing the Thoughts of a Large Language Model.” Anthropic, 27 Mar. 2025, https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model.[6]?OpenAI. “Dataset Statistics.” GitHub, 2020, https://github.com/openai/gpt-3/tree/master/dataset_statistics.【OpenAI 在 GPT-3 的訓練數據中采用兩種統計口徑衡量各語言比例：按字符數計算，中文占比為 0.16012%，共計 1,828,425,488 個字符，排名第 14；按詞數計算，中文占比僅為 0.09905%，共計 1,935,173,96 個詞，排名第 17，這一差異反映出由于中文為非空格分詞語言，字符密度高，按詞數統計會顯著低估其實際語料體量。】[7]?Bender, Emily M., et al. “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?” Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '21), Association for Computing Machinery, 2021, pp. 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922.【語言學家 Emily M. Bender 等人提出「隨機鸚鵡」，批評大模型在生成語言時僅僅依賴統計模式，而缺乏對語言意義的真正理解 。】[8]?這里指文中提及的 Claude 可解釋性研究，研究人員通過操控模型內部的中間概念路徑（例如將「Texas」替換為「California」），觀察 Claude 如何將答案從「Austin」更新為「Sacramento」，從而驗證模型是在進行多步推理而非死記硬背。