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286詩歌起源于數千年前，是世界各地不同文化中的一種口頭傳統，古今中外的人們常常用詩歌的方式來抒發心中所思所感，并留下了眾多膾炙人口的經典作品。
詩歌作為一種高度結構化的藝術形式，其范圍遍及歐洲、非洲、中東、中國、印度和新幾內亞等不同地域的社會文化中。
詩歌為何能夠成為全球普遍流行的一種藝術形式？
這要得益于其押韻節拍的不斷重復，是語言節奏的一種程式化延伸。同樣，“節奏”也是人類生存的基礎和必要條件。有節奏的大腦活動產生視覺和語義模式的神經代碼，從人的呼吸到性等身體的各種活動，無時無刻不在傳達著各自獨特的節奏感。
詩歌作為一種審美對象，深深植根于人類所有文化之中。盡管詩歌具有普遍性，但對于詩歌鑒賞的神經機制是怎樣的？卻鮮有研究。
如今，通過將人工智能和神經生理學相結合，來自馬克斯·普朗克經驗美學研究所、馬克斯·普朗克心理語言學研究所、谷歌、上海紐約大學的國際研究團隊以及華東師范大學國際研究團隊的一項聯合研究表明，高度結構化的詩歌形式有助于詩歌鑒賞。
詩歌——結構和偏差的問題
詩意的語言往往會偏離人們日常口語化的語言結構，而選擇獨特的、不同尋常的詞語組合來最大限度地發揮詩歌的效果，這種偏差在詩歌結構中也以線條和押韻的形式化出現。
但是為什么與其他文學體裁或交際語言相比，詩歌的結構如此嚴格？這種結構化如何幫助傳達意義和喚起讀者和聽眾的審美體驗的呢？
這個國際研究小組的理論認為，詩歌的約束性結構是一種心理模板，使讀者和聽眾能夠將創造性的詩歌語言組合成連貫的意義。
八萬首人工“絕句”
為了驗證他們的假設，研究小組將重點放在了一種被稱為“絕句”的中國古詩體裁上，這種體裁有著高度的限制性。他們使用一個遞歸的神經網絡生成人工詩歌，這樣他們就可以在控制詩歌內容的同時，向參與者呈現新穎的絕句詩。
近8萬首中國五代古詩被輸入到神經網絡模型中，神經網絡模型隨后學習了基于“絕句”形式的人工詩歌創作。
研究人員將每首詩合成一個語音流，去掉了人類說話時會產生的停頓、語調和其他韻律提示，因此聽眾必須依靠他們對詩歌結構的了解才能解析語音流。
腦中的詩
然后，以中文為母語的人在MEG掃描儀中收聽人工語音流，而研究人員的目標是檢測參與者大腦中與詩歌結構相對應的神經信號。確實，科學家們發現了一種約為0.67赫茲的大腦節律，與“絕句”的線條結構相對應。
即使現代漢語聽眾第一次聽到一首“偽古”詩，并不能完全理解詩中的每一個詞組，但他們仍會意識到這種高度受限的詩歌結構，并根據他們對《絕句》的先驗知識，主動地將詩歌的語流分為若干行。當參與者第二次聽同一首詩時，他們的大腦已經學會了這種結構，這使得他們能夠預測即將出現的詩行。
中國古代詩歌是由結構語言構成的，這種結構語言與普通語言的用法有所不同，其詩體對語言元素施加了獨特的組合約束。當使用普通語言時，受約束的詩歌結構如何促進人腦中的語音分割和統計提示？
因此，我們制作了人工絕句，可以說“絕句”是中國古代詩歌中結構最受限制的。我們在進行磁腦電圖（MEG）錄制時，將每首詩的兩次時音節等時序列呈現給說漢語的聽眾。我們發現聽眾會利用他們對“絕句”的先驗知識，來構建線路結構并自主建立“絕句”的概念流。
并且，我們竟然還驚喜地發現了一種相位進動現象，該現象表明了語音分段的預測過程。即聽者獲得了傳入語音的知識后，神經相位的前進速度更快了。摘要“絕句”單音節詞的統計共現與語音分割呈負相關，這為統計提示如何促進語音分割提供了另一種視角。
這項研究表明，一個受約束的形式和概念結構為聽者提供了一個詩意的時間框架，使聽者能夠按照詩人的意圖對語義單位進行分組，甚至可以預測這些語義單位。這表明，不僅是詩歌語言，而且可預見的形式和不可預見的內容的相互作用，對于詩歌的審美體驗至關重要。
