关于自然语言理解的讨论

xychy

清江引君说：
“大家绞尽脑汁，想的、作的、在坛子里讨论的，不就是为了这件事么？您为什么不看一看？”
      当然有看，包括你的帖子。但是，恕我直言，我没有看到任何可以称得上“妙法”的内容。我看到的是一些很难理解的说辞。例如，“单纯从语言学的角度来研究自然语言，我个人认为很难成功。”是说“语言学不能研究自然语言”呢，还是“不能从语言学角度研究计算机理解自然语言”？（两种理解都是思维推理的结果）。又如：“语法与语义都不是真正的智能。”这是一个命题，而不是说者的见解，也没有说出什么是智能，说了等于没说。不要语法，不要逻辑，就常常产生这样令人费解的句子。那还有什么值得讨论的呢？
      可见语法还是要的，不要可能说出来的话别人听不懂。逻辑也是要的，不懂逻辑就会辞不达意或者决策错误（要说什么，怎么说都是决策。决策是推理的结果）。
ruiaijun君说：
      “观点一旦成为信念，就不会因为它（他？）人的语言而改变，这是任何语义逻辑、语法规律都管不了的问题。”
      这说明我的帖子没有什么作用，我是浪费时间。观点可以在认清问题实质的情况下改变。如果观点变成了信念，那就无话可说了。人各有志，大概碰着鼻子会拐弯的。我没有必要浪费表情了。所以我选择闭嘴。

清江引

哈哈！果然有我的罪行记录啊！
请教个小问题：您认为不学语法不可能让计算机学会自然语言，那么一个婴儿，假设他身体没有任何问题，而他周围没有精通语法的人，甚至终其一生也未听说过语法和逻辑二词，那他是不是不可能学会自然语言？

xychy

说有"罪行记录"未免开玩笑。
语法包含在语言里边，婴儿学习语言也就是学习语法。所谓语法就是约定俗成的说话规则。语言学家写的语法书只不过是对规则的总结、理解和解释。
语句是无限的，规则是有限的。人脑有认知能力，在学习语言时能够学会按照语句格式或规则说话，要教计算机学习语言，首先必须教语句格式和规则才能事半功倍，才有可能使之用有限的规则说出无限数量的话。

清江引

您的回答说明，您其实也承认，即使不去学习语言学家总结出来的语法逻辑知识，学会自然语言以及蕴藏在自然语言后面的语法知识也是可以的。
那么，您根据什么理由可以断定，人能做到这一点，而计算机就做不到这一点，必须去先学语法呢？
如果您认为是认知能力的话，那我们的话题就比刚才深入一步了：您认为什么是认知能力？您根据什么理由可以断定，人能拥有这个能力，而计算机就做不到这一点呢？

[ 本贴由 清江引 于 2004-3-31  13:13 最后编辑 ]

xychy

清江引君说：
      “您的回答说明，您其实也承认，即使不去学习语言学家总结出来的语法逻辑知识，学会自然语言以及蕴藏在自然语言后面的语法知识也是可以的。
那么，您根据什么理由可以断定，人能做到这一点，而计算机就做不到这一点，必须去先学语法呢？”
      这是因为人其所以具有智能是因为人脑本身就等于一个智能系统。就相当于一个智能处理平台。具有基本的分析推理机能。婴儿学语只是丰富知识库。他观察和听大人说话时，可以由“吃肉”“吃苹果”推及“吃牛肉”“吃桃”。因为记忆里有吃牛肉的印象，吃桃的印象，才会类推。计算机没有这种智能系统，你必须建立这样的系统。不然就得先教会计算机“吃”后边可以匹配什么词，这就是语法。就算你能教会计算机说话，一句一句的教，你必须把所有能跟“吃”搭配的词说一遍。“吃”还可以放在前边，还要
一句一句教一遍。因为语句的数量是无限的。你要教到什么时候？
      清江引君又问：      
      “如果您认为是认知能力的话，那我们的话题就比刚才深入一步了：您认为什么是认知能力？您根据什么理由可以断定，人能拥有这个能力，而计算机就做不到这一点呢？”
      认知能力就是综合、分析、类比和推理能力。上面的例子说明了婴儿学说话的机制，也就证明了这一点：人具有这种能力。痴呆人没有这种能力，不能学语言，正好说明了他的神经出了毛病，失去了这种能力。
      前边已经说过，计算机本身没有智能处理系统，不可能作到这一点。可以把计算机比做白痴。这就说明了一切。

清江引

　　感谢您在百忙中给予答复！
　　但在这里，我认为您的话有些问题。“计算机本身没有智能处理系统，”没有错，这就是现状，所以现在的计算机不可能拥有认知能力，不可能像人一样学习语言。但是，这一点并不能证明，经过人们的努力，以后的计算机同样不可能拥有认知能力。而正是这一点“不能证明”，正是现在的人工智能研究者们的希望所在。
　　同样，我们也不能证明，以后的计算机一定会拥有这个能力。因为证明这一点，就必须拿出能够通过实践检验的样机来。
　　＂计算机没有这种智能系统，你必须建立这样的系统。＂其实，我们现在的工作，就是在尝试建立这一系统。我们有希望，是因为到目前为止，没有任何人、任何理论可以证明，在计算机上，这一系统是不可能建立起来的。
　　我们有希望，是因为我们认识到，人的语言系统、认知系统，是在感觉、知觉、表象的基础上发展起来的。而这一基础的建立，是基于神经系统对神经脉冲信号的传递。而这一点，与计算机的工作方式就有了一个共同点，即：双方都是建立于对信息的处理。
　　如果以上观点您同意的话，那么，请问，您是不是人为，都是基于信息处理的两种系统，一种可以、并且已经建立了智能处理系统，而另一种，同样也是基于信息处理，是不是就也可以建立同样的系统呢？
　　如果您作出肯定的答复，那就意味着，计算机也可以建立智能处理系统，从而可以拥有认知能力，从而可以像婴儿一样通过学习来学会语法，从而我们可以断定，不先学习系统的语法知识，也可以让计算机学习人类的自然语言。

xychy

清江引君说：
      “如果以上观点您同意的话，那么，请问，您是不是人为，都是基于信息处理的两种系统，一种可以、并且已经建立了智能处理系统，而另一种，同样也是基于信息处理，是不是就也可以建立同样的系统呢？”
      这么说在逻辑上叫做偷换概念。信息处理和智能处理是两个不同的概念。智能处理是信息处理的最高级手段。电脑是处理信息的，但它没有智能，因此不能说智能处理基于信息处理。　　
      下面节选拙作《语言的认知与人的智能活动》中的若干段：
    “1.0  袁毓林（1996）介绍过当今世界有关认知科学的一些思潮和流派。其中最引人注目的是有关神经网络的认知理论。人其所以具有智能，是因为有一个十分发达的大脑。当代神经科学已经大致弄清了大脑的结构：大脑至少有1010个神经细胞，而且细胞是多种多样的。有的细胞具有与相邻细胞通讯的短的轴突（axon），有的细胞具有伸向其他区域的长轴突。细胞和细胞之间是通过树突（synapse，即联结轴突和突触（dendrite，即神经细胞之间的接触点）的部分）和轴突互相连接，构成纵横交错的神经网络结构。每个细胞平均有104条通路（即104个轴突）跟其他细胞连接。知识和智慧并不是存储在单个细胞本身，而是存储在细胞之间相互连接的网络之中。学习和提高智慧的过程，也就是改变细胞连接方式的过程。
神经生理学还分析了神经元（neuron，即神经细胞）之间传递信息的过程，证明神经细胞的电学性质与其化学性质是互相联系，互相影响的。神经学家设想精神活动可能与脑子里的神经脉冲的图形有关。信息是沿着轴突以动作电位的短脉冲形式传播。一个受刺激的神经元产生一个叫做动作电位的脉冲而把信号输送给另一个神经元。这些信号沿着神经细胞的轴突传播时，在突触处转化成化学信号。神经元静止时，其外膜保持大约-70毫伏的电位差。静止时钾离子比钠离子易于通过外膜。细胞受刺激后，外膜对钠的渗透性边强，从而导致正电荷的流入而启动一个脉冲，于是膜电位瞬时逆转，脉冲被引离细胞体。这个脉冲产生和传递过程揭示了神经元之间的通讯原理。
根据这些研究成果有可能作出如下假设，即知识是采用相关信息以树状网络结构存储和处理的。袁毓林（1996）指出：“根据认知心理学的研究，意义的心智表达是概念网络，调用一个词项的意义可激活知识网络上一大片相关的语义节点。”他举例说：“听到名词‘酒’可以激活[液体、饮料、刺激性的味儿、颜色……]等一组语义,听到名词’花’可以激活[植物的器官\观赏性的颜色、味儿……]”1)。推而广之，由液体可以激活液体的种种性质概念，由饮料可以激活喝、饮、醉、等概念，也就是产生了分支。这里的语义支点或分支节点可以设想是细胞上的某个或某些连接点。我们同意袁毓林（1996）的观点：“在大脑和心智之间假设一个信息加工层次不仅是可能的，而且是必要的”。这种信息加工也包括相关信息归类存储。很多语言事实也支持这样的设想。
1.1  语言认知机理  我们认为语言认知（语言学习和理解）是采用类比、联想、综合分析和逻辑推理过程实现的。
类比常用于范畴的形成和辨认。事物按属性或特征与典型事物的相似性通过类比可归入不同的类。例如，形态变化丰富的语言，词可以按变化形式分类，而形态变化不很丰富的汉语按分布特征分类。这种词的分类就是根据形态变化或分布特征通过类比获得的。儿童学习本地语言并不需要学习语法，也不必一个词一个词地教。例如，一个小孩最初在菜端上桌子上时，听大人说“吃饭”，就明白了这句话的意思。然后听到“吃菜”，通过格式类比，就知道“吃”可以分别和“饭”、“菜”组成吃什么什么东西的句子，并逐渐会说“吃梨”、“吃苹果”等等句子。听过含“要”的句子，通过组合格式类比，他就会说“要吃饭”、“要苹果”等句子。理解句子比生成句子更容易，类比也是理解句子最常用的手段。例如，多义动词具有不同的语义结构，通过语义结构类比就可以方便地选择动词的义项。
联想是语言认知的另一重要手段。语汇里就有很多词和成语含有比喻义，有的词和成语就直接采用了实物和事件的名称。例如，颜色是很难形容和描述的，“天蓝色”、“湖水色”、“桃红”、“橙色”、“墨黑”等等由于提供了相关事物的名称，可以直接联想到相应的事物而极易理解。成语里大多数都会使人联想到所指明的事物或事件。例如，“如花似玉”形容女人的美丽，“削足适履”形容死板教条，“坐井观天”形容眼光狭窄，“鼠目寸光”形容目光短浅，没有远见等等，不知道这些成语的典故，单从字面联想就能理解。比喻是一种最常用的修辞格。如“光阴似箭，日月如梭”，“福如东海，寿比南山”，“白如雪”，“红如血”等等通过比喻对象就能联想到所描述的意思。联想可以帮助记忆，就是因为联想可以更快地激活相关的概念网络，可以留下更深的印象。
综合分析并进行逻辑推理不仅对于理解空位成分、分辨歧义是必要的步骤，而且对于理解话外之意，弦外之音更是必不可少。
至于话外之意和弦外之音，则在综合分析和逻辑推理之际，还要掌握丰富的知识。有些恐怕不同的人也会有不同理解，何况计算机？但是语言本身蕴涵的可以用逻辑推理弄明白的则是我们必须考虑的。
以上所述类比、联想、综合分析的逻辑推理的过程都可以看作语义逻辑推理过程。类比有类比逻辑，联想有比喻逻辑。语义理解与逻辑推理是分不开的。”

如上所述，人脑可以发生类比、联想、综合分析和逻辑推理过程，就表示了人具有认知能力。白痴不能学会语言，是因为神经受损而丧失了这种认知能力。计算机本身的系统程序根本不具备这样的能力，就好比白痴一样。
      计算机是按照规则工作的，这是起码的常识。要计算机学习语言而不给他语法规则，它能够理解吗？
      关于计算机理解自然语言要不要语法和逻辑的讨论我已经说得够多的了，到此为止。我实在太忙，无法奉陪。

清江引

当观点变成信念，一切逻辑和推理都将变成死循环。再见！

xychy

这是我答复Robin君的帖子，一并回复清江引君。请看本栏目主题《信息检索和人工智能不是一回事》。

清江引

对我上文的无礼，我很抱歉。
可能我说得不清楚，我的观点，其实与例句法完全不同，并非建立在信息搜索的基础之上。为此，我曾在人工智能研究者俱乐部发表过《自然语言理解的最高境界》一文。网友zhangwj在《换个视角看人工智能》栏目对我的观点作了准确的诠释。如果您有兴趣，可以看一看。
感谢您的答复！