4月3日，2014年伊春园2023入口直达大象重大项目“汉语非字面语言大脑加工的神经机制研究”（项目批准号：14窜顿叠154）开题研讨会在清华大学人文学院新斋304教室举行。该场研讨会由课题组专家，清华大学社会科学学院心理学系博士生导师蔡曙山教授主持，项目首席专家、人文学院博士生导师江铭虎教授和项目组成员北京联合大学特教学院姚登峰老师做了开题报告。来自清华大学、北京大学、中国科学院、北京交通大学、北京联合大学、首都师范大学、中国教育科学研究院、贵州民族大学等单位的10多名专家和10名课题组成员，以及清华大学文科处负责人出席了此次会议，共同围绕项目的开题评审论证和后续计划与具体研究思路进行了讨论。
1. 大脑如何以及在何处解码非字面汉语中的多种不同信息：字面意义、非字面意义以及概念，从而建立起提取特征和非字面汉语加工相适应的认知神经科学生物模型。考察词汇整合与上下文是否一致，当非字面汉语的意义是在上下文语用背景知识解释不通时，通过刺激发生后采用ERP技术的 N400或P600信号进行辨别，探讨大脑进行非字面意义解码、词汇字面意义预测与词汇整合的非字面汉语加工的机理。同时采用fMRI、近红外仪等手段来探讨大脑工作脑区的激活情况和工作机制。
2．非字面汉语复杂句子结构和语义的认知加工机制研究。采用贰搁笔和蹿惭搁滨等技术探讨事件时序的非字面意义概念、世界知识以及字面信息是如何影响非字面语言中的单词理解、句子加工和句子结构的，我们的切入点是考察汉语的存储记忆和新元素与整合位置之间距离，探讨汉语的复杂句法结构以及和非字面意义之间的关系。
3. 语境和背景信息对非字面语言结构和语义加工的作用研究。在句法、语义分析的基础上探讨如何将话语的字面含义与常识性知识、特定语境及个人知识、经历、经验等相关信息结合起来，来帮助理解汉语的非字面内容，达到理解汉语意图的目的。探讨汉语语用背景信息对于补充句法、语义分析的不足，补充词语、句子的省略信息，解除语言的模糊性的作用。
4. 汉语非字面语言不同模态不同刺激方式认知模型研究。采用ERP、fMRI、眼动仪等技术来探讨非字面语言认识的方式，使用不同的字面和非字面语义信息来考察失语症患者等其他人群的N400效应。为了判断是否有其他认知过程参与了词汇-语义信息的加工，将ERP和fMRI相结合，以准确定位认知活动发生在大脑的哪个部位。此外ERP所反映的速度与词汇加工和语义加工所显示的正常阅读速度有明显差异，还将采用眼动记录技术等其他手段。
全国人大代表、特教专家、中国教育科学研究院陈云英教授说，我是搞儿童发展障碍研究的，特殊教育研究涉及多个学科，作为该项目的评审人，对项目的申请提出了支持意见，陈教授指出该课题组在脑加工的神经机制研究和特殊人群的语言研究等方面有优势，可以从多角度、多模块探讨非字面语言的脑加工机制，相信一定会有更多的发现和收获。还需注意的是汉语与其他语言有哪些重大差异，正常人与特殊人群的语言习惯、思维习惯有哪些差异，对汉语的语言现象的研究希望能够系统化。北京联合大学副校长、人工智能专家鲍泓教授指出，把认知科学应用于非字面语的前沿攻关是一项很好的研究课题。北京联合大学对特殊教育投入了大量的人力物力进行支持性研究。鲍校长就他所主持的国家自然科学基金重大项目无人驾驶智能汽车谈了体会，有些东西是可计算的，有些是不可计算的。通过学科交叉，将生理学和认知科学的研究应用于智能认知和深度学习，很有发展空间。北京联合大学是该项目的合作研究单位，基于人脑的机制，在教育和计算机应用上可以做出很好的成果 信息处理专家，北京交通大学袁保宗教授指出，计算模型与认知有关，是21世纪的重大科学问题，通过心理认知与计算的跨学科研究，解决如何测量、如何回答的问题。研究大脑认知是从粗到细还是从细到粗，即从整体到局部还是从局部到整体，应该是个循环过程，目前很多973项目都有认知，如付小兰的认知模型，胡事民的计算模型。脑认知科学的信息处理还很粗，而计算机模式识别的基本方法很细，我们未来的工作应深入一点、细致一点。云计算、大数据的思想方法能否使用，语言学是定性和定量的方法，机器学习是统计方法，要考虑语料问题之外的大库。江铭虎有很好的信号处理的研究基础，近年来在认知科学做了一些扎实的研究工作，相信对该项目的支持能够做出一些好的结果。
心理语言学专家、北京大学心理学系周晓林教授指出，该课题涉及神经语用学的很多方面，因资金有限，在方案设计上可否集中在某一方面，如隐喻。多从实验心理学的角度进行方案设计，在做实验之前，应让学生将实验材料的细节、实验方法的特点对课题组讲清楚。对于过程性一瞬间的问题可用贰搁笔，对于逻辑推理、叁段论推理等慢过程可用蹿惭搁滨。
脑神经科学专家、清华大学医学院神经影像中心郭华教授根据自己在做蹿惭搁滨的体会说，蹿惭搁滨实验的信号变化非常小，方案设计要很精细，要设计好实验组和对照组实验材料。北师大、杭州师大有时会举办蹿惭搁滨方案设计及实验数据处理的培训班，这样可以少走弯路，少花冤枉钱。
计算语言学专家、中科院软件所孙乐教授指出，过去的非字面语研究很多是英文的，汉语和英文哪些机理是相同的，哪些是不同的，很值得探讨。语言的潜层次理解，词组、语句、篇章的隐喻、用肢体语言做隐喻，人和机器理解这些隐喻的区别是什么。蔡曙山教授补充说，人类学习概念是通过隐喻完成的，概念层次的理解有很多的成果，人和动物的区别就在于高级思维。
语言逻辑专家、首都师范大学副校长周建设教授指出，多年与蔡曙山教授合作，从参加国家重大基金项目到主持国家重大基金项目的体会，如中小学学生英语作文的计算机自动批改项目就是基于机器的认知智能，最终一定要做出东西，对智障人群的研究很有用，最终的研究应转换为应用。
最后对开题报告进行了总结：本课题是一个涉及文、理、工、医的交叉的跨学科课题，采用贰搁笔、蹿惭搁滨等实验手段，从语言学、心理学、哲学、神经科学、计算机科学等方面来探索汉语非字面语的认知科学，从而揭示非字面语言与大脑的关系，寻求行为数据、窥探汉语非字面语言加工时的时间进程和激活脑区，从不同的视角去探讨不同模态输入对大脑的非字面语信息整合方式的认知理论和所涉及的脑区回路。探讨加工不同类型非字面语言不同模态时的差异。专家委员会对课题组过去的研究工作给予了肯定，就项目的下一步研究提出了具有启发性的宝贵意见与建议，并相信在重大社科基金的支持下能够做出预期的研究结果。
（课题组供稿）
