研究人員表示，以嬰兒的方式學習對不同語言的聲音進行解碼的計算機程序可以有助于在人們學習說話的方式方面獲得新見解。他們認為，研究結果對嬰兒出生時就懂得世界上所有語言的所有聲音這一理論表示懷疑。

　　“語言習得的爭論圍繞著以下兩個問題：嬰兒大腦中固有多少有關語言的具體信息以及嬰兒獲取的多少有關語言的知識是可以通過相對通用的學習系統(tǒng)來解釋的，”位于加利福尼亞帕羅奧多(Palo Alto)的美國斯坦福大學心理學教授James McClelland表示。

　　McClelland表示，他的計算機程序支持嬰兒在懂得一種語言結構之前系統(tǒng)地通過聲音進行分類這個理論。

　　“兒童面臨的問題在于存在多少種分類以及我應該如何看待它。我們正在嘗試提出一個解決該問題的方法，”McClelland表示，他的工作成果已經(jīng)在《美國國家科學院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)上發(fā)表。

　　他和一個國際研究員團隊通過在一些現(xiàn)有思路的基礎上進行拓展，開發(fā)了一個模仿嬰兒學說話時使用的大腦過程的計算機模型。通過將該模型在實驗室中置于由分析母嬰間英語和日語記錄語音組成的“訓練會話”環(huán)境中，他和同事們對模型進行了測試。他們發(fā)現(xiàn)計算機能夠與嬰兒一樣學會基本的元音。

　　“模型學會了存在的各種語音，它能夠領會得到，”他在一次電話采訪中表示。他認為，如果計算機可以做到，嬰兒也可以做到。“過去，人們一直都在努力辯論任何機器都不可能學會這些，因此它必然是人類固有的能力，”他表示，“在我看來，這些論點顯然沒有任何根據(jù)。”