一种序数式思维语言支持人类对规则序列的记忆

人类如何存储那些远远超过工作记忆容量的序列？我们此前利用视空间和二进制听觉序列表明，一种“思想语言”（Language of Thought, LoT）架构——其中简单的原语通过递归方式组合成层级化程序——能够有效存储结构化序列。本文我们探讨这一原理是否也适用于纯粹的序数结构：即由项目如何重复及其排列顺序所定义的序列，如 AABBCCAABBCC，而不依赖其空间内容。通过三项实验，参与者对具有不同序数结构的 12 项空间位置序列进行再现。由 LoT 模型导出的最小描述长度能够以极高精度预测回忆准确率（r = .96），其表现显著优于香农熵、Lempel-Ziv 复杂度、组块化模型以及主观复杂度评分。关键的是，对参与者在再现过程中的点击间隔进行细粒度分析发现，在 LoT 程序所预测的层级边界处存在系统性的减速，这为潜在的心理语法提供了行为学证据。这些结果揭示了一套简洁的心理原语词汇——重复、镜像和交织——其组合能够解释序数结构的符号压缩。对于序数规律而言，人类序列记忆作为一种程序归纳的形式运作，借助一种领域通用的层级压缩能力来编码复杂的结构化信息。

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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.14.725160v1?rss=1

🏷️ 序列记忆 规则序列 思想语言 层级压缩 程序归纳