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AI那廝：新理論該怎么為概念下定義？( 二 )

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在人工智能的定義上也有這種“相互鄙視” 。 業(yè)外人士常常嘲笑人工智能專家們吹牛甚至說謊：“就你們做的那個東西還算有智能？”；而業(yè)內(nèi)人士則認為外行們在自曝?zé)o知：“人工智能就是我們說的這個意思 ， 你們不了解就別亂說！”雙方都理直氣壯 。 劉易斯·卡羅爾在《愛麗絲鏡中奇遇記》中描述了一個矮胖子Humpty Dumpty ， 他曾自得地宣稱“當(dāng)我用一個詞的時候 ， 它總是正好表達我要表達的意思 ， 既不多也不少 。 ”這種人在很多爭論的雙方都能見到 ， 他們總覺得自己是在使用某詞的“正確的意思” ， 而很少考慮為什么對方不這么看 。
其實在和定義有關(guān)的對抗中 ， “造反”（違反或修改定義）和“鎮(zhèn)壓”（確立和維護定義）都具有合理性 ， 而最后就是“成王敗寇” 。 這樣說不是簡單地各打五十大板以示公平 ， 而是說對一個具體的“違規(guī)”的賞罰最后實際上是雙方角力的結(jié)果 ， 沒有一方有天然的正確性 。 “尊重傳統(tǒng)”和“與時俱進”都有個限度問題 。
聊天機器不會“聊天”
雖然上面的話像是常識 ， 但若依此考量在自然語言理解方面的工作 ， 仍能看出不少問題來 。 在早期“基于規(guī)則”的方案中 ， 大多是想通過給每個詞下定義來掌握其意義 ， 盡管很多定義是隱含的 ， 即是通過系統(tǒng)對有關(guān)詞匯的處理體現(xiàn)的 。 這類方案的問題是很多詞極難定義 ， 即使在字典里也往往是羅列了其若干不同意義 ， 而沒有說怎么在具體情境下消除歧義 。 近年來這個領(lǐng)域轉(zhuǎn)向依賴于統(tǒng)計各個詞匯的具體使用方式 ， 因此不再要求事先給出定義 。 這樣做更加簡單實用 ， 但詞匯的“定義”其實還在 ， 只是表現(xiàn)為該詞匯在所用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的統(tǒng)計特征 。
從應(yīng)用的角度來看 ， 這種做法對很多產(chǎn)品來說已經(jīng)足夠好 。 以機器翻譯為例 ， 如果只是要將旅游者“附近有中餐館嗎？”之類的句子譯成不同的語言 ， 我們大可以認為每個句子有一個特定的意義 ， 而翻譯程序只是需要把這個意義在其它語言中表達出來就是了 。 但對另外一些應(yīng)用來說 ， 字句的意義不再是固定的 ， 而是隨時間、地點等而變 。 這就超出統(tǒng)計方案的能力范圍了（即使加上條件概率也遠遠不夠） 。 從根本上說 ， 應(yīng)該把字句的意義看成可變的 ， 而“定義”（包括統(tǒng)計性的）只是其中相對穩(wěn)定和基本的成分 。
與此相關(guān)的是對話的生成和理解 。 現(xiàn)在的“聊天機器人”都是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的 ， 其目標(biāo)是“聽上去像人” ， 所以在產(chǎn)生每句話時的設(shè)計目標(biāo)是“大部分人在這種情況下會說什么” 。 我不否認我們都有“為了聊天而聊天”的時候 ， 但這畢竟不是對話的主要功能 。 在絕大多數(shù)時候 ， 我們的對話都是服務(wù)于某些特定目的 。 由于每個具體的對話在原則上都是獨一無二的 ， 往往要求對語言的創(chuàng)造性使用 ， 包括在一定程度上突破字詞的定義 。 如果你知道你的對話對象所說的永遠是老生常談 ， 你得多無聊才要把這個對話進行下去啊 。 所以說即使現(xiàn)在的聊天程序確實有市場 ， 它們也不代表對話的典型情境 。
真人與聊天機器人（綠色）的對話（截圖來自網(wǎng)絡(luò)）
新理論該怎么為概念命名
科學(xué)概念的定義和日常詞語的定義相比又有更多的要求 。 尤其一個科學(xué)理論的核心概念需要嚴格和確定 ， 并對整個理論的發(fā)展提供基礎(chǔ)和導(dǎo)向 。 一個新理論往往是以若干新概念為標(biāo)志的 。 為一個新概念命名時無非是兩個辦法 ， 一個是造個新詞 ， 而另一個是改造一個老詞 。 在兩種情況下都需要用一個定義來界定這個詞（以及其命名的概念）在這個理論中的意義 。 這兩個辦法各有麻煩：新詞容易讓人不知所云 ， 而老詞容易讓人望文生義 ， 所以為新概念挑個恰當(dāng)?shù)拿纸^不是個容易的事 。

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