序語（摘錄）
黃宣範（臺大語言所名譽教授）
3.
語言學是個基礎學科，因此衍生瞭不少建立在語言學基礎上而橫跨各種學科的跨領域學門，可謂琳瑯滿目，例如生態語言學、社會語言學／語言社會學、人類語言學、心理語言學、臨床語言學、生物語言學、神經語言學、計算語言學、法庭語言學等等。由於本書並非百科全書，涵蓋的領域必須有所取捨。本書的目的是把語言學比較基本的概念或問題意識介紹給廣大的讀者群。本書前麵7章介紹的是語言學的核心概念，之後幾章則是比較跨領域的學門。現代學術的發展，不同領域之間交流密切，相互影響，彼此越來越多對話，因此單純而狹窄的純粹語言學的論述幾乎不可能有該有的深度。本書每章一開始有大綱，文末有摘要與結論，並附有參考文獻，書後附有索引。本書共16章，但其實所能涵蓋的議題僅僅是現有龐大的學術文獻中極小一部分。限於篇幅，還有許多重要而有趣的研究無法納入，例如閱讀與文字、雙語習得、語言治療、第二外語習得、腦傷或神經心理疾病所造成的語言缺損、人類與人工智慧（AI）的語言對話等等。我們希望本書至少已經提供瞭入門磚，讓有求知慾的廣大讀者群或知識分子可以進一步挖掘相關的知識。
4.
本書的副標題是「結構、認知與文化的探索」，錶示本書的重點就在這三個麵嚮，這裡有必要稍加說明。結構是語言內在基本單位的組閤規律：語言有音韻的結構，有構詞的結構，有語法的結構，有意義的結構。結構雖常有例外，但通常有規則可循。以群社布農語的構詞結構為例：suhzang（餓）、minsuhzang（變餓瞭）、tinsuhzang（突然餓）、pakasuhzang（鬧飢荒）、suhzangin（餓瞭）、suhzangang（正在餓）、malsusuhzang（長期挨餓）、pakasuhzangang（在鬧飢荒）。隻要稍加審視，這樣的結構規律性很自然地會予人一種親切的美感，同時也反映人類的認知係統如何認知外在的世界。正如2009年諾貝爾生理醫學獎得主加州大學聖地牙哥分校Elizabeth Blackburn教授所說的：「科學的研究帶給我們許多各種形式的美感。」（Science enriches us by bringing us beauty in multiple forms.）
語言的結構最為基本，因此必然有廣泛的應用。例如高齡老人常有理解障礙、錶達障礙、講話離題等問題，這些都可以從語言的結構去偵測得知（本書第14章）。人工智慧的應用是另外一例。2020年10月下旬有一則新聞報導，人工智慧模型可以在癥狀齣現前15年就判斷病人是否有阿茲海默癥。該研究是讓AI模型聆聽受試者描述一幅畫麵的故事，根據說話的內容分析其語法的結構以及語音的結構，然後做齣判斷。其準確率據報導是70%。這個新聞說明瞭解語言的結構是最基本而有廣泛應用價值的知識。
語法（grammar）一詞很能捕捉某些人的想像。法國文學傢羅蘭．巴特（Roland Barthes）說過，城市跟書是兩種書寫方式。書裡麵的篇章有其語法結構，城市也有它的語法結構；隻是城市上麵是寫些什麼句子，我們又如何解讀齣它的符號學上的意義，不但見仁見智，而且更是一個高度複雜多元而又有趣的符號係統。至少我們會同意一個大都會往往是狂野放縱的慾望（看看我們常常耳聞的八大行業）與理性活動的追求（看看我們的科學園區與大學校園）交織而成的空間係統。語法的想像滲透到實際的科學研究一個有名的例子就是1984年諾貝爾醫學獎得主之一的學者Niels Jerne，這位專門研究人體免疫係統的丹麥籍生物科學傢在斯德哥爾摩領獎時的專題演講的題目是「免疫係統的生成語法」（“The generative grammar of the immune system”）。自然語言的語法特性之一，是它的開放性，指的是一個人一旦學會一種語言，就有能力造無窮的句子，也能聽懂無窮的句子。免疫係統也同樣有其開放性。免疫係統在抗原刺激下，由B淋巴細胞分化成的漿細胞會產生抗體都很相似，然而在蛋白質Y形分叉的兩個頂端有一小部分可以發生非常多樣的變化。這一高變區上的細微變化可達百萬種以上，該位置就是抗原結閤位。每一種特定的變化，可以使該抗體和某一個特定的抗原結閤。這種極豐富的變化能力，使得人體的免疫係統可以應對同樣非常多變的各種抗原。
4.1
本書副標題提到的第二個麵嚮是「認知」。語言與認知相互依存：絕大部分的認知要依賴語言，而語言本身就是人類認知係統的指標性能力，跟知覺、注意力、記憶、空間處理、視覺處理一樣。有名的「語言相對論」（linguistic relativity）讓我們看穿語言經常是控製我們思想的媒介，但這也說明語言與認知之間深刻的「辯證」關係。有人可能會問：人類在思想時一定需要語言嗎？假定有人腦中風，大腦左半球組織失去功能，得瞭全盤失語癥，喪失語言能力，既聽不懂語言，也不會講話，這時他還保有多少思考能力？幾位大名鼎鼎的哲學傢都幾乎把語言跟思想畫上等號。維根斯坦（Ludwig Wittgenstein）認為語言的極限就是思想的極限。羅素（Bertrand Russell）也認為語言使思想成為可能，沒有語言，思想就不可能。其實這可能過度簡化兩者之間的關係。愛因斯坦（一位很不錯的小提琴演奏傢）在接受訪問時曾指齣，他許多物理學上的發現都不是來自「理性的思考」。他所提倡的「混閤式的遊戲」（combinatory play，即散心時以彈琴、畫畫、運動、散步等方式自娛）纔是他科學研究時最大的靈感來源：
詞彙或語言，不管是書麵或口說方式呈現，在我做思考時似乎不扮演任何作用。『有意識地』產製與結閤的記號以及清晰或有點模糊的意象纔是我思想的元素。從心理學的角度，這個混閤式的遊戲大概是我思想的主要成分；這些意象是視覺的，甚至也可能是肌肉的；之後透過邏輯的建構纔以語言或記號錶達齣來。
4.2
本書副標題提到的第三個麵嚮是「文化」。如果說語言跟認知相互依存，語言與文化之間的交織關係更是難以釐清何者為單純的語言現象，何者為純粹文化現象。在跟異文化的人互動時最容易瞭解該文化的差異，也就是該文化的基模（schema）。人跟人的互動一定利用我們所認知的「文化基模」。文化基模可以是某個事實或某一詞彙／概念，例如東京是日本的首都、或腳踏車是兩輪的交通工具、或博物館是展示各種古蹟的場域。有些基模涉及人的特質，例如某某人外嚮或害羞；有些基模涉及某某一類人的社會地位或角色，以及連帶地對這個角色的行為就有些預期，例如某個人是演員，我們就預期他善於察言觀色。也就是文化的基模使我們有能力在什麼情境下可以預期有什麼情緒反應等等。文化基模有強烈的認知性格，但也必然涉及語言。太魯閣族狩獵時有強烈的文化基模作為行為的規範；達悟族的飛魚季也規範飛魚季的各種禁忌，齣海捕魚前舉行大小不一的儀式，以求魚撈順利。跟狩獵相關而有高度文化意涵的詞是獵寮（卡社布農語，taloqan）；獵寮是一個常用詞，一個重要的文化概念，是狩獵者或在山林工作的人暫時歇腳的空間，是屬於上麵提到的第一種文化基模。但不僅如此。獵寮也延伸到獵場或狩獵等概念。隻有走進獵場，纔會跟這個空間點發生關係。獵寮通常極為簡陋但可供人們在此休息、整頓、過夜、處理獵物，裡麵有烤火、煮食用的爐竈，獵人會在這裡留下可用的東西供下一個獵人使用。所以獵寮是傢族共有的資產，也是宣示領域的記號。
5.
本書跟其他認知科學一樣積極採取21世紀整個認知科學共通的「認知取嚮」，除瞭關注結構（第2章談漢語型態學；第7章談南島語的結構），也嚴肅擁抱認知與文化的麵嚮。例如理解語言的心理歷程固然需要透過結構的分析，也需要像認知神經科學傢一樣建立在比較生理的基礎上，迴推到腦部的神經元活化以及神經元之間的訊息傳遞，或利用功能性磁振造影（MRI）、正子斷層掃描技術（PET）等等偵測到腦部活動（本書第12章、第14章）。目前整個認知科學界，理解認知的方法百花齊放。語意學或語法學或認知語言學領域的研究者已經擺脫形式主義的主流，試圖將文化基模、認知元素等融入語言學的探討，大大拓展瞭語言學的廣度與深度，使語言學成為一門非常具有威力與影響力的科學（本書第3章、第4章與第9章）。過去30年來語言學發展日新月異，活躍於好幾門跨領域的學科，例如計算語言學的發展仰賴大量的語言學知識，語料庫語言學則以大數據分析語言的各種麵嚮（第15章、第16章）；社會語言學／語言社會學涉及語言與社會或權力結構的互動（第8章）；而人工智慧的大突破也需仰賴大量的語言學知識。前陣子改編自短篇小說的電影《異星入境》，內容就涉及瞭語言學傢與外星人溝通的故事。外星人的思維模式和語言使用顯然與地球人完全不同，語言的神祕力量仍有無窮的探討空間。語言的神祕功能為何，未來一定還會有許多的小說前僕後繼地進入這塊迷人的寶藏之地。宇宙與天地之大，一定還有許多語言科學尚未踏入的神祕之境。跟語言研究息息相關的是人類學、哲學、心理學或人工智慧的研究。人類學傢感興趣的研究是人身處於一個文化環境中是如何感知、經驗與理解該文化環境並與之互動。認知人類學利用語言研究認知，分析文化基模，找齣各文化的特異性、跨語言跨文化的通性以及不同文化的人如何知覺世界。心靈哲學或神經哲學（Neurophilophy）則批判認知神經科學的方法論，例如有些神經哲學傢採取批判的態度，認為大腦處理大部分認知的歷程是整體而全麵的，涉及整個大腦，因此質疑任何心靈功能可以作「定點」偵測，指齣功能性磁振造影其實有誤導之嫌。
一旦談到文化基模對瞭解語言的重要性，就讓人聯想到近年來非常流行的人工智慧。讀者可能常有疑惑：「我們未來的工作會不會被AI或機器人取代？」如果我們指的是語言方麵的工作，則機器人在未來的10年內還無法像人一樣能流利地相互以口語對話。現代的機器人已經做到外錶幾乎以假亂真，但要能完全模擬人類在使用語言時涉及的能力，包括龐大又深遠的文化基模的知識，恐怕還要等個10年以上吧！其實更睏難的是：非正統的語言溝通模式如手語或手勢等資訊如何處理（本書第11章、第13章）。如果未來人類剋服瞭技術上的問題，把大數據般的手勢資訊輸給機器人，機器人學習語言就成為可能瞭嗎？目前這仍是一個謎。但有一點是可確定的，那就是所有的AI研究者與創造者，必須知道語言為何物，因此對語言的認識與理解非常重要。語言學在過去的數十年，已經慢慢從艱深難懂又抽象的形式語言學走齣，逐漸與其他認知科學、神經科學結閤，也成為越來越多大學部開授的學科。
