Vooys. Jaargang 19

[p. 61]

recensie

Steven Pinker, Words and Rules, Basic Books (New York) 1999. 348 blz. prijs f 37,95. ISBN 0753810255

Regels en patronen

‘Kijk dit is een blop’, zegt de onderzoeker tegen het kleutertje dat tegenover hem in een plaatjesboek kijkt. ‘Sla de bladzijde maar om. Kijk nu zien we er twee. Dit zijn twee...?’ De stem van de onderzoeker gaat bij het woordje ‘twee’ flink omhoog om aan te geven dat van de kleuter een antwoord wordt verwacht. Braaf zegt het kind: ‘bloppen’. Deze test (die bekend staat als de ‘wug’-test) laat zien dat kinderen vanaf een jaar of vier in staat zijn om het meervoud van een onbekend woord te construeren uit het enkelvoud. Dit simpele en elegante experiment (uit: Berko, ‘The Child's Learning of English Morphology’ (1958), Word 14, pp. 150-177) wordt vaak aangehaald om te laten zien dat taalwetenschap-pelijke regels van het type ‘voeg en toe aan een zelfstandig naamwoord om het meervoud te verkrijgen’ psychologisch reëel zijn. Het kind maakt blijkens het experiment daadwerkelijk gebruik van zo'n regel in zijn hoofd om die nieuwe meervoudsvorm te construeren. Immers, hij kan de vorm blop met het bijbehorende meervoud nooit onthouden hebben, want dat woord bestaat helemaal niet en het kind kan het dus nooit eerder gehoord hebben. Hij moet de vorm hebben berekend.

Neem een bouwtekening van een huis. Elk onderdeel op de tekening correspondeert met een onderdeel in het (te bouwen) huis. De verhoudingen van de verschillende ruimtes en de ligging van die ruimtes ten opzichte van elkaar zijn weergegeven; elk stopcontact, elke leiding, elke muur, elke deur, elk raamkozijn, alles staat erop. En omgekeerd: er staat niets op de tekening dat ook niet in het huis aanwezig is. Een dergelijke tekening zouden we bouwkundig reëel kunnen noemen.

Neem nu (in gedachten) de Ideale Grammatica. Die Grammatica is een beschrijving van een taal die je (op je broekzak) kent. Laten we zeggen het Nederlands. Alles wat je van het Nederlands weet, kun je ook in de IG vinden. Een grammatica die nu precies op elk onderdeel correspondeert met de grammatica in ons hoofd, en omgekeerd niets bevat dat niet ook in ons hoofd zit, noemen we psychologisch reëel. Maar wat zit er in ons hoofd? De bouwkundige realiteit van een tekening laat zich eenvoudig controleren als het huis er eenmaal is. Maar de psychologische realiteit van een grammatica is heel wat lastiger toetsbaar. We hebben immers geen directe toegang tot de organisatie van onze geest (mind). We zijn aangewezen op psycholinguïstische listen en lagen, dat wil zeggen, experimenten die stukje bij beetje proberen bloot te leggen wat we doen als we naar een zin luisteren, een woord herkennen, of, zoals in het hierboven gegeven voorbeeld, een meervoud construeren.

Wijst het bovenstaande experiment nu daadwerkelijk op de psychologische realiteit van taalkundige regels? Zou een geheel andere mentale architectuur niet in staat zijn om hetzelfde resultaat te leveren? Hebben we daadwerkelijk (zij het op een bepaald niveau van abstractie) regels in ons hoofd of hebben we iets anders in ons hoofd dat soms (maar niet altijd) hetzelfde gedrag vertoont als regels?

Dit is de centrale vraag in Pinkers Words and Rules. Pinker bouwt aan de hand van op het oog onbeduidende gegevens over de vorming van de verleden tijd van onregelmatige werkwoorden een sprankelend betoog op dat een antwoord suggereert op deze voor cognitiewetenschappers belangrijke vraag. En hij doet dat op een manier die geen enkele voorkennis omtrent taalwetenschap of taalpsychologie vereist. Als je eenmaal door de betoogtrant gegrepen bent, leg je het boek niet meer weg.

We zijn allemaal vertrouwd met een model van taal dat twee centrale middelen heeft: een woordenboek en een verzameling regels, meestal aangeduid als grammatica. In het (mentale) woordenboek liggen woorden opgeslagen met hun betekenissen én hun eventuele ‘onregelmatigheden’, zoals bijvoorbeeld de onregelmatige werkwoordsvervoegingen. De regels dragen zorg voor het combineren van die woorden tot grotere gehelen, variërend van ‘grotere’ woorden tot hele zinnen. Regels werken ongevoelig voor mogelijke subtiele afwijkingen in de input. De regel voor de vorming van de verledentijdsvorm van een werkwoord is ‘voeg de of te toe aan de stam’, ongeacht nadere specificaties van die stam.

Pinker wijst erop dat dit vertrouwde model van opslag en regels toch een aantal belangrijke eigenschappen van taal onverklaard laat. Eigenschappen die we bijvoorbeeld tegenkomen als we kijken naar onregelmatige werkwoorden. Kern van de observatie die Pinker doet, is dat de werkwoordsvormen allemaal delen van de oorspronkelijke stam van het werkwoord behouden:

lijd	loog	gelogen
blijk	schoot	geschoten
drijf	bood	geboden

[p. 62]

lieg	leed	geleden
schiet	bleek	gebleken
bied	dreef	gedreven
zing	zong	gezongen
dwing	dwong	gedwongen
lig	lag	gelegen
schenk	schonk	geschonken
vecht	vocht	gevochten
breng	bracht	gebracht
zuip	zoop	gezopen
kruip	kroop	gekropen
stuit	stiet	gestoten
waai	woei	gewaaid
jaag	joeg	gejaagd
slaan	sloeg	geslagen
stoot	stiet	gestoten
loop	liep	gelopen
koop	kocht	gekocht
steel	stal	gestolen
meet	mat	gemeten
weet	wist	geweten
val	viel	gevallen
kun	kon	gekund

Anders dan bijvoorbeeld bij werkwoorden zoals zijn (en al in iets mindere mate hebben) waar de vormen zoals was, waren en wees helemaal niets gemeen hebben met ben, is of zijn, hebben de vormen van bovenstaande onregelmatige werkwoorden wel degelijk een gemeenschappelijke noemer. Deze simpele observatie leidt Pinker ertoe om te twijfelen aan de veronderstelling dat zulke onregelmatigheden in het woordenboek liggen opgeslagen. Immers, als ze daar zo liggen opgeslagen waarom wijken ze onderling dan niet veel meer af? En, doorredenerend langs deze lijn, waarom zijn er zulke duidelijke patronen zichtbaar in de verschillende vervoegingen? Werkwoorden met ij hebben allemaal een verleden tijdsvorm en een verleden deelwoord met ee. Een werkwoord op ing ‘gaat’ verder als Xong - geXongen. Als je een onregelmatig werkwoord hebt met een ui is de kans zeer groot dat de verleden tijd een oo heeft. Enzovoorts. Niet echt onregelmatig, dus.

Maar zéker ook niet regelmatig. Kijk bijvoorbeeld naar de cursief weergegeven werkwoorden. Die zijn niet alleen onregelmatig (ze krijgen geen -de of -te), maar wijken bovendien weer af van het patroon dat je verwacht gegeven de klinker die ze hebben in de stam. We kunnen misschien al dit soort onregelmatigheden wel in regels ‘vangen’, maar de regels worden er niet beter op: uiteindelijk zullen we ons gedwongen zien om regels te schrijven voor slechts één of enkele gevallen. Niet iets waar een grammaticus trots op is en wat hij graag in zijn IG opneemt.

We kunnen een heel scala van dit soort halve regelmatigheden in het lexicon opschrijven maar verklaren doen we daarmee niks: iets dat in zijn geheel in het lexicon zit, wordt ook in zijn geheel onthouden en kan dus ook in zijn geheel afwijken van al het andere. Er lijkt behoefte aan iets dat het midden houdt tussen een woordenboek en een regel.

Een dergelijk alternatief voor regels zijn neurale netwerken. Zo'n netwerk is een patroon-associator. Bij een bepaald ‘input-patroon’, bijvoorbeeld het enkelvoud van een zelfstandig naamwoord, levert het netwerk een ‘output-patroon’, bijvoorbeeld het meervoud. Het netwerk is opgebouwd uit een verzameling knopen en verbindingen tussen die knopen. Voor een typisch netwerk geldt dat elke knoop in de output-laag verbonden is met elke knoop in de input-laag en omgekeerd. In een figuurtje:

Figuur 1: Eenvoudig neuraal netwerk met verbindingen tussen input- en output-laag. (De meeste interessante netwerken hebben overigens een iets complexere structuur waarbij er zich tussen de input en outputlaag een derde ‘hidden’ laag bevindt. We abstraheren hier van deze complicatie.)

Een knoop kan ‘aan’ of ‘uit’ staan. Een input wordt nu gerepresenteerd in het netwerk doordat elke knoop een apart kenmerk van de input representeert (denk voor het gemak even aan fonologische kenmerken). Dus een woord als ‘blop’ zal in het netwerk bijna dezelfde knopen ‘aan’ zetten als de input ‘plop’ (ze lijken fonologisch gesproken erg op elkaar). De output wordt nu niet opgeleverd door een regel, maar door associaties tussen het input- en output-niveau. De verbindingen tussen het input-niveau en het output-niveau kunnen variëren van sterk positief tot sterk negatief. Een bepaald kenmerk in de input kan er dus voor zorgen dat een zeker kenmerk in de output sterk wordt onderdrukt, en omgekeerd kan een kenmerk in de input de aanwezigheid van een bepaald kenmerk in de output erg versterken. Een netwerk dat ont-

[p. 63]

worpen is om bijvoorbeeld de verleden tijdsvormen van Nederlandse werkwoorden te maken zou bij de verschijning van een ‘ij’ in de input een sterke associatie maken met het optreden van een ‘e’ in de output (blijk - bleek; rijd - reed; vermijd - vermeed, etcetera).

Neurale netwerken kunnen ‘leren’. Dat wil zeggen: de sterkte van de verbindingen tussen de knopen uit de input-laag en de output-laag kunnen worden aangepast gedurende ‘trainings-sessies’ waar het netwerk aan wordt onderworpen. In zo'n trainings-sessie krijgt het netwerk inputs met hun bijbehorende (correcte) outputs aangeboden. Het krijgt bijvoorbeeld honderd regelmatige werkwoorden aangeboden en honderd onregelmatige werkwoorden. Op basis van die tweehonderd woorden worden de gewichten tussen de knopen van de input-laag en de output-laag op een bepaalde manier bijgesteld. Uiteindelijk heeft het netwerk de verledentijdsvormen en de deelwoorden van deze tweehonderd werkwoorden ‘geleerd’. Dat betekent dat bepaalde patronen uit de input ‘verbonden’ zijn met bepaalde patronen in de output. De gewichten op de verbindingen tussen de verschilllende knopen zullen zodanig zijn geworden dat een ‘ij’ in de input leidt tot een ‘ee’ in de output. Het netwerk heeft na de trainingssessie dit patroon (als er tenminste voldoende onregelmatige werkwoorden met een ‘ij’ in de trainingsset zaten) op de een of andere manier gecodeerd in de gewichten tussen de verschillende knopen van het netwerk. Let op: het netwerk onthoudt dus geen woorden-met-hun-meervoud of iets dergelijks. Het ‘onthoudt’ slechts correlaties tussen delen van de in- en output. Dat betekent ook

illustratie Jaap Smit

dat een netwerk soms met geheel onverwachte uitkomsten tevoorschijn komt. Een bepaalde input kan patronen oproepen die oorspronkelijk geleerd zijn op basis van andere werkwoorden en niet van toepassing zijn op dit specifieke werkwoord. Om een simpel voorbeeld te geven: niet altijd is een werkwoord met een ‘ij’ in de stam onregelmatig (rijm-rijmde-gerijmd). Als een netwerk een zeker aantal onregelmatige werkwoorden met ij in de trainingssessie heeft aangeboden gekregen, is het patroon ‘ij’-‘ee’-‘ee’ ‘aangeleerd’ en zullen de verledentijdsvorm en het deelwoord van rijmen opgeleverd worden als reem-geremen.

[p. 64]

Kenmerkend voor de associa-tieve verbindingen in een netwerk is dus dat ze, in tegenstelling tot ‘blinde’ regels, juist erg gevoelig zijn voor kleine afwijkingen in de input. Daarnaast is een netwerk in staat om patronen te mengen. En dat zijn juist de dingen die een lexicon noch regels voor je kunnen opknappen.

Een neuraal netwerk kan gegeven een bepaalde input bepaalde associaties ‘aan’ hebben staan, maar andere juist onderdrukken, waardoor gemengde patronen kunnen ontstaan. Zoals gezegd slaat het netwerk geen woorden op: het ‘onthoudt’ slechts associaties tussen (onderdelen van de) input en (onderdelen van de) output. Op die manier is een netwerk in staat om ‘subregelmatigheden’ die we bij de sterke werkwoorden tegenkomen te beschrijven. De subregelmatigheden worden geactiveerd als er voldoende elementen in de input daartoe aanleiding geven.

In een aantal gevallen zal de input ook meerdere patronen activeren. Dat kan verklaren dat we bij bepaalde verledentijdsvormen geneigd zijn te aarzelen of ‘fouten’ te maken; we begunstigen bepaalde patronen ten opzichte van andere. Stel dat we een soort ‘wug’-test doen met werkwoorden en we vragen naar de verleden tijd van het werkwoord flingen. Pinker voorspelt dat een deel van de proefpersonen zal zeggen flingde, maar een vergelijkbaar groot aandeel van de proefpersonen zal flong zeggen. Een woordenboek-met-regels benadering kan dergelijk gedrag niet verklaren. Immers, de regel is dat je -de of -te toevoegt aan de stam als de stam niet voorkomt in je lijstje van onregelmatige werkwoorden. Flingen staat in geen enkel lijstje dus een woordenboek-met-regels-benadering voorspelt dat alle proefpersonen flingde zullen zeggen. Een dergelijke test is voor het Engels uitgevoerd door Prasada en Pinker (1993). Het zal u niet verbazen dat ze inderdaad vonden dat grote aantallen proefpersonen flingen als een onregelmatig werkwoord vervoegen. Vormen als flung and flong kwamen veel voor. Dat laat overtuigend zien dat er dus méér is in onze geest dan een vast lijstje onregelmatig werkwoorden dat je ooit geleerd hebt.

Op de vraag of we patroonherkenners zijn of wandelende regelgestuurde grammatica's geeft Pinker uiteindelijk een tweeledig antwoord. In zijn overtuiging hebben we de beschikking over beide mechanismen. Pinker laat overtuigend zien dat ons taalsysteem naast de flexibiliteit van de netwerkaanpak (nodig voor de patronen in de onregelmatigheden) ook gebruik maakt van de rigiditeit van regels. Dat een werkwoord als rijmen niet onregelmatig vervoegd wordt, laat zich verklaren uit de taalkundige (i.c. morfologische) structuur van dat woord. Het punt van de netwerkaanpak is dat ze geen gebruik maakt van abstracties als structuren, maar zich veel meer laat leiden door ‘oppervlakkige’ tastbare eigenschappen van taalvormen. Sommige voorstanders van die netwerk-benadering lijken dan ook een strijd te voeren tegen de hele veronderstelde apparatuur die door cognitieve wetenschappers met een rationalistische inslag de afgelopen decennia is bedacht. Er zijn veel taalkundige en taalpsychologische redenen om aan te nemen dat de abstracte structuren en categorieën die ons zo vertrouwd zijn uit bijvoorbeeld de Chomskiaanse onderzoekstraditie wel degelijk aanspraak kunnen maken op psychologische realiteit, náást de patroon-herkennende apparatuur die we gebruiken voor subregelmatige ‘patronen’ die zo kenmerkend zijn voor onze onregelmatige werkwoorden.

Regels én patronen dus. Ik begrijp dan ook niet waarom dat niet de titel is van dit prachtige boek.

Jan Don