人类语言的起源长期以来一直是深入研究和辩论的主题。 2025 年的最新研究为语言的演化方式提供了新的视角，挑战了传统理论，并为这一复杂过程提供了新的见解。
2025 年 5 月发表的一项题为“从咕哝到语法：合作觅食中涌现的语言”的研究，探讨了语言如何从合作活动中使用的简单发声发展而来。 研究人员使用多智能体觅食游戏来模拟早期人类的合作，发现智能体开发了具有自然语言特征的交流协议，例如任意性、可互换性、移位性、文化传播性和组合性。 这表明语言可能已经作为一种工具出现，用于协调社会群体内的复杂任务。
另一项研究“词长预测词序：'Min-max'驱动语言演化”，于 2025 年 5 月发表，研究了 1,500 多种语言中词长与词序之间的关系。 研究结果表明，词类长度与词序显着相关，支持了语言结构演化以最大限度地提高处理效率的理论。 这项研究为语言演化的“Min-Max”理论提供了经验证据，该理论认为语言变化是由处理和信息结构的竞争压力驱动的。
2024 年 11 月，一篇题为“关于语言学理论的目标：在人工智能时代重新审视乔姆斯基理论”的论文讨论了人工智能在理解语言演化中的作用。 作者认为，人工智能模型，特别是神经语法归纳模型，可以通过提供对语言结构和习得的见解来帮助实现语言学理论的目标。 这一观点突出了语言学研究在技术进步背景下的演变性质。
2025 年 4 月发表的一项研究“量子理论干预下的通用语言模型”探讨了量子力学在语言建模中的应用。 研究表明，量子理论可以为理解自然语言处理提供一个新的框架，从而可能产生更有效和更准确的语言模型。 这种跨学科的方法代表了计算语言学的一个新方向。
这些最新研究强调了语言演化的动态性和多方面性。 通过整合认知科学、计算建模和量子理论的见解，研究人员正在更深入地了解语言是如何发展和持续演化的。 随着研究的进展，我们对语言起源和发展的理解很可能会继续扩大，为人类生存的这一基本方面提供新的视角。