人類語言與計算機代碼在信息傳遞方式上存在顯著差異。計算機代碼依賴緊湊的二進制字符串實現高效傳輸，而人類語言則顯得更為松散。然而，最新研究發現，這種看似低效的表達方式恰恰契合了大腦的認知規律。科學家通過構建數學模型證明，人類語言在演化過程中優先選擇了降低認知負荷，而非追求信息密度的最大化。

德國語言學家邁克爾·哈恩與美國加州大學團隊開發的模型顯示，全球現存約7000種語言均遵循相似的組織原則。這些語言通過將詞匯組合成短語，再由短語構成句子，形成層級分明的表達結構。盡管這種結構在理論上不如二進制編碼精簡，但能使大腦在處理信息時保持較低的能耗。研究指出，當人們使用母語交流時，大腦會持續調用已有經驗預測后續內容，這種預測機制顯著減輕了認知壓力。

科學家將語言處理過程類比為日常通勤。熟悉的語言模式如同固定的上班路線，駕駛者無需刻意關注路況即可自動完成行程。相反，二進制代碼如同陌生道路，雖然距離更短，卻需要駕駛者全程保持高度專注。實驗表明，理解數字代碼時大腦的活躍區域與處理自然語言時存在明顯差異，前者需要調動更多認知資源，導致交流效率下降。

該研究通過數學方法驗證了語言結構的優化方向。模型分析顯示，自然語言在詞匯選擇和句法排列上呈現出特定規律，這些規律使得信息接收方能夠逐步構建語義框架。例如，英語中"the"與名詞的固定搭配、漢語中量詞與名詞的組合模式，都起到了降低理解難度的作用。這種設計雖然犧牲了部分信息密度，卻換來了更高的交流可靠性。

當前人工智能領域正面臨語言處理瓶頸，這項研究為技術突破提供了新思路。傳統大語言模型依賴海量數據訓練，但往往難以捕捉人類交流中的微妙語境。研究人員認為，通過模擬人類語言的認知優化機制，未來AI系統可能實現更自然的交互方式。例如，在對話生成中引入預測機制，使機器能夠像人類一樣逐步完善語義表達，而非一次性輸出完整句子。