言语声音的自组织

语音编码是一种语言载体：它定义了社区用于传递信息的形式集合。这种编码对于支持人类交际的语言互动至关重要。那么，语音编码如何在语言互动尚未存在的情况下形成呢？此外，人类语音编码是离散且可组合的，由社区内所有个体共享但在不同社区之间不同，音素库具有统计规律性。如何形成具有这些特征的语音编码？我们尝试在论文中采用“人工方法论”来回答这些问题。我们构建了一个人工智能体的社会，详细描述了一种机制，展示了在不预设语言能力或协调互动的情况下，语音编码如何形成。该机制基于感觉-运动互动的低层模型。我们展示了将某些简单且非语言特定的神经装置整合到系统中，如何导致形成一种具有类似人类语音编码属性的语音编码。该结果依赖于代理内部感知-生产通耦合的自组织特性，以及代理之间的相互作用。人工系统帮助我们更好地理解语言的起源，通过展示自组织如何帮助自然选择发现语音。