组合范畴语法:通向人工智能语义理解的一种逻辑经验主义路径——访马克·斯蒂德曼教授
人工智能(Artificial Intelligence)的主体是计算机,旨在通过计算机的逻辑计算来模拟人类思维和认知的过程,从而实现"使机器具有人类智能"这一目标(闫坤如,第31页).但是,机器不具有意向性(intentionality),只能识别编写为程序指令的语法,不能理解和识别语义.因此,即使机器能够对所交付的问题作出正确反映,也不能说明它们具有人类的理解能力和智识.美国哲学家塞尔(J.Searle)设计的著名思想实验"中文屋论证"(Chinese Room Argument),旨在以"机器无法理解语言的语义"来驳斥人工智能.反过来说,要想实现人工智能,让机器理解自然语言的句法和语义,是必须攻克的难题.清华大学自然语言处理专家孙茂松教授在2019年智源大会上接受采访时曾谈到,自然语言处理(Natural Language Processing,以下简称"NLP")领域近些年的进展(如语音识别、机器翻译)与人工智能的其他领域一样,所依赖的基本方法都是大数据驱动的深度学习,虽然成果卓著,但机器对自然语言的语句并没有任何真正意义上的理解.(参见孙茂松)机器能够理解自然语言语义的首要前提是我们对语义深刻透彻的理解,在我们真正弄懂语义之前,最可靠的出发点仍是句法.句法运算距离语义越近,我们距离理解自然语言的目标也就越接近.在这一点上,组合范畴语法(Combinatory Categorial Grammar,以下简称"CCG")在诸多面向NLP的语法形式化理论中表现尤为突出.
国家社会科学基金;北京科技大学中央高校基本科研业务项目
2022-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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