人类语言与计算机代码在信息传递方式上存在显著差异。计算机代码依赖紧凑的二进制字符串实现高效传输，而人类语言则显得更为松散。然而，最新研究发现，这种看似低效的表达方式恰恰契合了大脑的认知规律。科学家通过构建数学模型证明，人类语言在演化过程中优先选择了降低认知负荷，而非追求信息密度的最大化。
德国语言学家迈克尔·哈恩与美国加州大学团队开发的模型显示，全球现存约7000种语言均遵循相似的组织原则。这些语言通过将词汇组合成短语，再由短语构成句子，形成层级分明的表达结构。尽管这种结构在理论上不如二进制编码精简，但能使大脑在处理信息时保持较低的能耗。研究指出，当人们使用母语交流时，大脑会持续调用已有经验预测后续内容，这种预测机制显著减轻了认知压力。
科学家将语言处理过程类比为日常通勤。熟悉的语言模式如同固定的上班路线，驾驶者无需刻意关注路况即可自动完成行程。相反，二进制代码如同陌生道路，虽然距离更短，却需要驾驶者全程保持高度专注。实验表明，理解数字代码时大脑的活跃区域与处理自然语言时存在明显差异，前者需要调动更多认知资源，导致交流效率下降。
该研究通过数学方法验证了语言结构的优化方向。模型分析显示，自然语言在词汇选择和句法排列上呈现出特定规律，这些规律使得信息接收方能够逐步构建语义框架。例如，英语中"the"与名词的固定搭配、汉语中量词与名词的组合模式，都起到了降低理解难度的作用。这种设计虽然牺牲了部分信息密度，却换来了更高的交流可靠性。
当前人工智能领域正面临语言处理瓶颈，这项研究为技术突破提供了新思路。传统大语言模型依赖海量数据训练，但往往难以捕捉人类交流中的微妙语境。研究人员认为，通过模拟人类语言的认知优化机制，未来AI系统可能实现更自然的交互方式。例如，在对话生成中引入预测机制，使机器能够像人类一样逐步完善语义表达，而非一次性输出完整句子。
