语义语法和计算语言的力量
[美] 斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
产生“有意义的人类语言”需要什么？过去，我们可能认为人类大脑必不可少。但现在我们知道，ChatGPT 的神经网络也可以做得非常出色。这或许就是我们所能达到的极限，没有比这更简单（或更易于人类理解）的方法可以使用了。不过，我强烈怀疑 ChatGPT 的成功暗示了一个重要的“科学”事实：有意义的人类语言实际上比我们所知道的更加结构化、更加简单，最终可能以相当简单的规则来描述如何组织这样的语言。
正如上面提到的，句法语法为如何组织人类语言中属于不同词性的词提供了规则。但是为了处理意义，我们需要更进一步。一种方法是不仅考虑语言的句法语法，还要考虑语义语法。
对于句法，我们识别出名词和动词，等等。但对于语义，我们需要“更精细的分级”。例如，我们可以识别出“移动”的概念和一个“不因位置而改变身份”的“对象”的概念。这些“语义概念”的例子数不胜数。但对于我们要用的语义语法，只需要一些基本的规则，基本上来说就是“对象”可以“移动”。关于这可能如何工作，有很多要说的（其中一些之前已经说过）。但我在这里只会说几句表明一些潜在前进道路的话。
值得一提的是，即使一句话在语义语法上完全没问题，也不意味着它已经（或者能）在实践中成真。“The elephant traveled to the Moon”（大象去了月球）这句话毫无疑问会“通过”我们的语义语法，但（至少目前）在我们的现实世界中还没有成真，虽然它绝对可以在虚构的世界中成真。
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这篇文章探讨了语义语法和计算语言的力量。作者认为，构建“有意义的人类语言”可能并不需要人类大脑，因为像ChatGPT这样的神经网络已经展现出出色的表现。文章指出，语义语法在处理意义时比句法语法更为重要，因为它需要更精细的分级来识别语义概念。作者提出了构建符号话语语言的概念，旨在拥有一个对各种概念通用的符号“构造工具包”，用于对可以转化为人类语言的“流”给出规则。此外，文章还探讨了计算语言的精确性和其在描述世界方面的潜在优势。作者认为，将ChatGPT应用于底层计算语言可能会使系统能够判断文本是否实际上对世界做出了“正确”的陈述。总的来说，文章强调了构建更精确、形式化的语言系统的重要性，以及这种系统可能带来的潜在优势。
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