Model baru dari para linguis Richard Futrell dan Michael Hahn menunjukkan bahwa banyak ciri khas bahasa manusia—seperti kata-kata yang familiar, urutan yang dapat diprediksi, dan makna yang dibangun langkah demi langkah—mencerminkan batasan pada pemrosesan informasi berurutan daripada dorongan untuk kompresi data maksimum. Karya ini diterbitkan di Nature Human Behaviour.
Bahasa manusia sangat kaya dan rumit. Dari perspektif teori informasi, ide-ide yang sama bisa, secara prinsip, ditransmisikan dalam string yang jauh lebih ringkas—mirip dengan bagaimana komputer merepresentasikan informasi menggunakan digit biner. nnMichael Hahn, linguis di Universitas Saarland di Saarbrücken, Jerman, dan Richard Futrell dari Universitas California, Irvine, berusaha menjawab mengapa ucapan sehari-hari tidak menyerupai kode digital yang dikompresi ketat. Dalam makalah yang diterbitkan di Nature Human Behaviour pada November 2025, para peneliti menyajikan model di mana struktur “mirip bahasa alami” muncul ketika komunikasi dibatasi oleh batas prediksi berurutan—berapa banyak informasi yang harus dibawa maju dari apa yang sudah didengar untuk mengantisipasi apa yang akan datang selanjutnya. nnDalam kerangka itu, bahasa mendapat manfaat dari pola-pola yang mudah diproses oleh manusia sebagai aliran. Ringkasan ScienceDaily dari karya tersebut, mengutip materi dari Universitas Osaka, menggunakan contoh untuk mengilustrasikan ide tersebut: kata buatan seperti “gol” untuk konsep hibrida (setengah kucing dan setengah anjing) akan sulit dipahami karena tidak memetakan secara bersih ke pengalaman bersama, dan campuran acak seperti “gadcot” sama sulitnya ditafsirkan. Sebaliknya, “kucing dan anjing” langsung bermakna. nnPara peneliti juga menunjuk pada urutan kata sebagai sinyal yang membantu pendengar mengurangi ketidakpastian secara real-time. Rilis ScienceDaily menyoroti frasa nomina Jerman “Die fünf grünen Autos” (“mobil hijau lima”) sebagai contoh bagaimana makna dapat dibangun secara bertahap saat setiap kata mempersempit kumpulan interpretasi yang masuk akal. Mengubah urutan kata-kata tersebut—misalnya, “Grünen fünf die Autos”—mengganggu prediktabilitas itu dan membuat pemahaman lebih sulit. nnSelain menjelaskan mengapa bahasa tidak “dikompresi secara maksimal,” diskusi makalah menghubungkan temuan dengan pembelajaran mesin. Futrell dan Hahn berpendapat bahwa bahasa alami terstruktur dengan cara yang membuat prediksi token berikutnya relatif lebih mudah di bawah batasan kognitif, poin yang mereka katakan relevan dengan model bahasa besar modern. nn
