目录

  • 1 人工智能史上的“三国演义”
    • 1.1 人工智能的历史
    • 1.2 符号人工智能
    • 1.3 人工神经元网络
    • 1.4 框架问题
    • 1.5 顺便聊聊五代计算机泡沫
  • 2 “超级人工智能”没有想象的那么简单!
    • 2.1 专用人工智能与通用人工智能
    • 2.2 深度学习能够升级为通用人工智能系统吗?
    • 2.3 向自然智能学习(上)
    • 2.4 向自然智能学习(下)
    • 2.5 再论“强人工智能”与“超级人工智能”
  • 3 “大数据技术“真的智能吗
    • 3.1 大数据的优点
    • 3.2 大数据的缺点
    • 3.3 节俭性理性
    • 3.4 对绿色人工智能的展望
  • 4 人工智能与自然语言处理
    • 4.1 自然语言处理理论概论
    • 4.2 行为主义的自然语言处理路径
    • 4.3 外在主义的语义建模
    • 4.4 基于理想语设想的语义建模
    • 4.5 统计学进路的语义处理方式
    • 4.6 混合式进路
    • 4.7 基于实际语例的进路
  • 5 计算机能够懂汉语吗?——汉字屋论证
    • 5.1 再谈强人工智能与弱人工智能
    • 5.2 塞尔论证的前身
    • 5.3 塞尔的反证法
    • 5.4 重要的反驳
  • 6 从认知语言学角度看机器翻译问题
    • 6.1 机器翻译进路产生的问题(上)
    • 6.2 机器翻译进路产生的问题(下)
    • 6.3 认知语言学关于翻译的洞见
    • 6.4 认知语言学技术刻画的“不可计算性”
  • 7 计算机能够懂得“一个帅哥”和“一枚帅哥”的区别吗?
    • 7.1 隐蔽在计算机工业的“中立”面相之后的英语霸权
    • 7.2 被西语思维扭曲的汉语量词现象
    • 7.3 一种基于汉语演化史与认知语言学的复合式解释
    • 7.4 以人工智能为武器来反抗地球的扁平化
  • 8 英语算啥?搞懂日语才是对于计算机的挑战
    • 8.1 从“中文屋”到“日语屋”
    • 8.2 日语言说者对于具身性的敏感性
    • 8.3 “日语屋”给塞尔造成的麻烦
    • 8.4 主流人工智能的自然语言处理技术为何处理不了具身性?
  • 9 从说人话到办人事——论具有道德意识的机器人设计
    • 9.1 机器人伦理学概述
    • 9.2 从伦理学的“具身性”说起
    • 9.3 认知语言学的“具身性”对于人工智能伦理学的启示
  • 10 如何建造儒家机器人
    • 10.1 德性伦理学与儒家哲学的结合
    • 10.2 击靶德性论及其与儒家学说中的关系
    • 10.3 从神经计算模型看德性熏养
    • 10.4 通过基于“儒家德性样板库”的隐喻性投射来获取德性
    • 10.5 课程总结
  • 11 阅读
    • 11.1 阅读
  • 12 直播
    • 12.1 第一次直播
    • 12.2 第二次直播
  • 13 问卷调查
    • 13.1 问卷调查
一种基于汉语演化史与认知语言学的复合式解释
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一种基于汉语演化史与认知语言学的复合式解释

要理解汉语中量词所发挥的实质功能,汉语演化史或许能够为我们提供相应的启发。根据张赪先生的研究,量词现象的确在汉语演变的历史中经历了一个“从不显著到日益显著化”的嬗变过程。具体而言,先秦时期上古汉语中量词现象并不多见。而量词使用频度的显著提升,乃是在两汉时期。而到了魏晋南北朝时期,古汉语中的量词种类则进一步丰富化了。说得更具体一点,如果我们将“枚”这样的量词称为“通用量词”(即可以与各种名词搭配的量词),并将“粒”、“口”、“乘”称为“专用量词”(即只可与特定名词搭配的量词)的话,那么,根据张赪的统计,在两汉,可以与通用量词搭配的名词有55种,可与专用量词搭配的名词则只有11个;到了魏晋,可以与通用量词搭配的名词种类数目上涨到了75,而可与专用量词搭配的名词种类的数目则上涨到了43。

这样的统计结果显然告诉了我们这么几件事:(1)量词的真实功用或许压根儿就与什么“个体化机制”或“单复区分”没什么关系(2)既然通用量词的发育是先行于专用量词的,因此,通用量词的功能肯定会与专用量词有所差异——而且,专用量词的功能的施展又很可能是以通用量词的功能的存在为前提的。

由此看来,要解决“汉语量词功能”之谜的关键,便是首先要解释清楚为何在两汉时期文献中大量出现了通用量词。对此,冯胜利先生给出了一个颠覆蒯因思维模式的新颖解释:驱使通用量词在两汉的大量出现的主要因素,与所谓“个体化语言设施”毫无关联,而是具有明显的韵律学(prosody)面相的。

冯胜利 教授

两汉时期出现的包含量词的表达式通常具有“名词+数词+量词”的结构(如“具桩六枚”、“弓二枚”、“树一枚”,等等),而这里所说的“数词”也往往是单音节数词(如“一”、“二”、“三”、“百”、“万”,而非“十一”、“十二”、“二十三”,等)。换言之,当数词是多音节词时,量词就可以被省略了(譬如,两汉时人们就不说“弓二十枚”,而只说“弓二十”)。这就说明:量词的出现的功用就是补足音素,以使得包含单音            

节数词的名词表达式在音节总数上尽量接近包含多音节数词的名词表达式。或说得更直接一点:通用量词的出现提升了古汉语的韵律上的齐一性。

仅仅从韵律学的角度猜测汉语量词生产的机制,我们还没有将量词扮演的功能属性真正说透,因为这种假设对汉语量词的“语义属性”关照依然不够。但语义问题本身却是无法被回避的,因为即使就能够与各种名词搭配的通用量词——如两汉时期最流行的“枚”——来说,也难很说它是不具备某种基本语义的(根据许慎的《说文解字》对于“枚”的解释,“榦曰枚”——也就是说,“枚”就是“小树枝”的意思)。那么,我们又该怎样解释:为何偏偏是“枚”,而不是别的什么字,成为两汉时期通用量词的首选字呢?

而为了解决这个问题,我们不妨向认知语言学(cognitive linguistics)所擅长的“隐喻”研究借脑。按照认知语言学家权威莱考夫(George Lakoff)与约翰逊(Mark Johnson)在《我们赖以生存的隐喻》中所提出的见解,隐喻不仅仅是一种修辞手段,而且还是人类思想的基本概念组织方式,因为任何一种语义抽象方式其实都是一种隐喻投射方式(比如,按照此思想,本体A与喻体B的接续,就可以被视为“将与B有关的概念图式投射到A之上”的过程)。

George Lakoff

按照莱考夫等人的这种理解模型,我们不妨就将两汉文献中“枚”与一个名词N的接续,视为“将与‘枚’相关的概念图式投射到N之上”的过程,或者说,“将N的概念图式按照‘枚’的方式加以顺化”的过程。说得再具体一点,按照上述解释模型,在“具桩六枚”、“弓二枚”、“树一枚”、“犬一枚”这样的表达式中,不同的名词品类的原始意像都按照“小树枝”(即“枚”的本义)的意像模式进行了某种结构调整,并由此成为了某种可以像“小树枝”那样可供人类的双手轻易操控的对象。由此,万物之间的差异性得到了一定程度上的淡化,而人类通过语言操控万物的意识也由此得到了一定的加强。

从汉语演化史的角度看,韵律学方面的因素,加上某些在“大一统”的政治—经济环境下所造成的特殊社会心理,或许是造成两汉时期像“枚”这样的通用量词使用频度大大提高的复合性原因。而一旦这种使用达到了一定的社会流传度,即使是在两汉的“名+数+量”的构词结构慢慢嬗变为“数+量+名”的新结构的情况下,原先通过“枚”所获取的“量词生态位”依然能够得到保留,并为魏晋以及此后出现的大量特殊量词提供了“插入槽口”。而随着这种“信息插入槽口”的日益增多,语言共同体关于世界感知方式、社会等级、宗教与意识形态的很多隐秘信息,都可以通过对于量词的活用而得到间接的体现,由此大大丰富了语言的语义推理潜能与审美趣味。