人類語言的起源長期以來一直是深入研究和辯論的主題。 2025 年的最新研究為語言的演化方式提供了新的視角，挑戰了傳統理論，並為這一複雜過程提供了新的見解。
2025 年 5 月發表的一項題為「從咕哝到語法：合作覓食中湧現的語言」的研究，探討了語言如何從合作活動中使用的簡單發聲發展而來。 研究人員使用多智能體覓食遊戲來模擬早期人類的合作，發現智能體開發了具有自然語言特徵的交流協議，例如任意性、可互換性、移位性、文化傳播性和組合性。 這表明語言可能已經作為一種工具出現，用於協調社會群體內的複雜任務。
另一項研究「詞長預測詞序：'Min-max'驅動語言演化」，於 2025 年 5 月發表，研究了 1,500 多種語言中詞長與詞序之間的關係。 研究結果表明，詞類長度與詞序顯著相關，支持了語言結構演化以最大限度地提高處理效率的理論。 這項研究為語言演化的「Min-Max」理論提供了經驗證據，該理論認為語言變化是由處理和資訊結構的競爭壓力驅動的。
2024 年 11 月，一篇題為「關於語言學理論的目標：在人工智慧時代重新審視喬姆斯基理論」的論文討論了人工智慧在理解語言演化中的作用。 作者認為，人工智慧模型，特別是神經語法歸納模型，可以通過提供對語言結構和習得的見解來幫助實現語言學理論的目標。 這一觀點突出了語言學研究在技術進步背景下的演變性質。
2025 年 4 月發表的一項研究「量子理論干預下的通用語言模型」探討了量子力學在語言建模中的應用。 研究表明，量子理論可以為理解自然語言處理提供一個新的框架，從而可能產生更有效和更準確的語言模型。 這種跨學科的方法代表了計算語言學的一個新方向。
這些最新研究強調了語言演化的動態性和多方面性。 通過整合認知科學、計算建模和量子理論的見解，研究人員正在更深入地瞭解語言是如何發展和持續演化的。 隨著研究的進展，我們對語言起源和發展的理解很可能會繼續擴大，為人類生存的這一基本方面提供新的視角。