Key points are not available for this paper at this time.
يجب بالتأكيد أن يعتبر تناقضًا أن النمذجة الاحتمالية هي في الوقت نفسه واحدة من أقدم وأحدث المجالات في علم النفس اللغوي. كانت الكثير من الأبحاث في علم اللغة وعلم النفس اللغوي في الخمسينيات إحصائية واحتمالية. ولكن هذه الأبحاث اختفت طوال الستينيات والسبعينيات والثمانينيات. في مسح غير علمي للغاية (أجريته بنفسي) لستة كتب دراسية وأدلة في علم النفس اللغوي نُشرت في السنوات العشر الماضية، لم يذكر أي منها كلمة 'احتمالية' في الفهرس. هذا الإغفال مذهل عندما نأخذ في الاعتبار أن المدخلات لفهم اللغة تكون ضوضائية وغامضة وغير مقسمة. للتعامل مع هذه المشكلات، كان يجب على النماذج الحاسوبية لمعالجة الكلام، على النقيض من ذلك، الاعتماد على النماذج الاحتمالية لأكثر من 30 عامًا. تعتمد التقنيات الحاسوبية لمعالجة النص، وهو وسيط مدخلات أقل ضوضاء بكثير من الكلام، بنفس القدر على نظرية الاحتمالات. لتحديد مؤشر عشوائي، اعتمد 77% من الأوراق في مؤتمر الرابطة الدولية للغة الحاسوبية لعام 2000 على النماذج الاحتمالية لمعالجة اللغة أو التعلم. من المؤكد أن نظرية الاحتمالات هي أفضل نموذج معياري لحل مشكلات اتخاذ القرار في ظل عدم اليقين. ولكن ربما هي نموذج معياري جيد، لكنها نموذج وصفي سيئ. على الرغم من حقيقة أن نظرية الاحتمالات اخترعت في الأصل كنموذج معرفي للتفكير البشري تحت عدم اليقين، ربما لا يستخدم الناس التفكير الاحتمالي في المهام المعرفية مثل إنتاج وفهم اللغة. ربما تكون معالجة اللغة البشرية ببساطة عملية غير مثالية وغير عقلانية؟ في العقد الماضي، هناك توافق ناشئ على أن الإدراك البشري في الواقع عقلاني ويعتمد على المعالجة الاحتمالية. أعطى العمل الرائد لأندرسون (1990) أسس بايزي للنماذج المعرفية للذاكرة والتصنيف والسببية. ظهرت نماذج احتمالية في العديد من مجالات الإدراك؛ ومن المجالات التي يوجد فيها عدد من النماذج الاحتمالية الحديثة هو التصنيف (Rehder 1999؛ Glymour و Cheng 1998؛ Tenenbaum 2000؛ Tenenbaum و Griffiths 2001b؛ Tenenbaum و Griffiths 2001a). كما يتم الآن أخيرًا تطبيق النماذج الاحتمالية في علم النفس اللغوي، مستمدة من سابقيها المشابهين لبايزي في الإدراك مثل قاعدة اختيار لوس (1959) وعمل ماسارو. ماذا يعني الادعاء بأن معالجة اللغة البشرية احتمالية؟ لهذا الادعاء آثار على فهم اللغة وإنتاجها وتعلمها.
درس دان يورافسكي (الثلاثاء) هذا السؤال.