人工智能跟语言学有关吗
谢邀。
不懂语言学,所以不知道这两者的关系。
之前也有过从语义角度来理解语言来尝试做点工作的想法,但深入点后发现计算机和人不一样,目前还做不到语义理解。
如果只是语法、词法层面,这个,计算机已经做的很好了。
■网友
语言学很重要简单来说就是natural language processing, 现在语音助手很大一个问题就是不能理解人类到底表达的是什么意思,因为很多词需要结合上下文还有语气来理解。更不用说一个词可以用很多意思。
■网友
毫无疑问有关系——但语言只是符号,人脑思维逻辑所产生的表象(语言),所以人脑思维的逻辑是什么?
17世纪莱布尼茨设想,能否创造一种通用科学语言,可以把推理的过程,象数学一样用公式进行计算。随着计算机诞生,自动化的普及 ,通用人工智能再次受到关注,什么样的方法可以实现AGI?
研究方向Natural language processing:弗雷格指出:“词句在语境中才有意义”,语境是个让人崩溃的问题,所以被学者搁置,直接将文字作为研究方向。文字作为思维生成的符号,就像电脑显示器呈现的图像,事实上,图像是主机发出的讯号,讯号的背后是各种不同软件的逻辑。人也一样,聊天不是用嘴巴在说、图像不是用眼睛在看,一切都是大脑,感官只是信号的输出、接收器。通过屏幕(语言)研究软件(思维)隔着一个屏障。也许能从显示器颜色得出一些逻辑,但探索是什么软件,软件逻辑代码是什么,几乎没可能性
NLP的方法仅实用翻译,就像Photoshop滤镜功能,可以把一张油画(英语)转换成素描(汉语),软件不改变画面内容,但不理解画的内容
Machine Learning:学习的词义是指学习未知逻辑,ML取名时用了个形容词,只是统计学的一个分支,统计学作为一门学科之所以诞生,是因为事物复杂到不知道、或者不清晰发展的逻辑,只能通过表象判断结果。ML知道a+b等于2的概率有多大,但不知道也没考虑过1+1等于多少,如果ML的算法和人脑思维方式没关系,如何与人交互?任何事物产生结果前都有非常复杂的过程,且这个过程有很长时间,ML是统计事物结果的利器,但不能实现AGI
AI是否可能具有学习能力?人类的大脑探索世界获取知识,和人类创造一个”大脑“,这个”大脑“能探索世界获取知识,难度上是完全不一样的概念!前者是上帝的成就,后者是人类的成就,说AI可能具有学习功能,或者说AI可以超越人类…等于在说人类可以超越“上帝”。代码能解析已经写好的逻辑判断,但不可能理解、衍生出新的逻辑,世界上只有一种机器才能衍生出无数的逻辑,就是人脑,AI具有学习能力的几率,比无限猴子理论还低,因为理解其它逻辑的可能性,被限制在一套代码里,没自然选择论那样自由…
我们看看电影《夏洛特的网》第一句台词,女儿说:”你要做什么“,这句话对AI有多复杂
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这里只概括几个问题,如果细化会有数万条,缺了任意一个,人机交互就无法进行,什么样的算法可以解决几个词的问题?NLP,ML让大众误解,是因为算法很复杂,对话几个字很简单,复杂与简单对比,自然信以为真,不知到几个字,触发了自己大脑多么复杂的逻辑,也不知道,AI表达没有意义、被设定好的字符,自己大脑赋予了它意义…甚至赋予了感情
要实现AGI,就必须将人的思维作为研究方向,但脑科学的发展还处在天圆地方阶段,多数理论模糊不清,且存在矛盾,这是个很大的麻烦。本文提出利用计算机构建大脑思维框架的概念,将HCI、大脑思维逻辑逐步整合在这个框架里,验证准确性,当这套系统逐渐完善,人脑思维的原理就会逐渐明了,AGI也随之实现
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