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
日语言说者对于具身性的敏感性
  • 1 视频
  • 2 章节测验



日语言说者对于具身性的敏感性

我们知道,要让“日语屋”中的塞尔通过关于日语能力的“图灵测验”,他所给出的日语表达式就必须尽量“地道”,而不仅仅是在词汇与语法上符合日语教材的需求。不过,要做到“地道”,恐怕并不容易。

那么,为何日语言说者喜欢省略主语呢?关于这个问题,日本学界既有一种“现象学的解释”,也有一种“认知科学的解释”。在“现象学解释”的支持者池上嘉彦、守屋三千代看来,以日语为母语者本来就有“在语言中忠实描述所视之现象”的习惯——而既然从“我”的视角出发,“我”自己的身体是看不到的,因此,对于“我”的表达就成为不必要了。

同样持“现象学解释”立场的金谷武洋则使用了“虫子的视角”和“上帝的视角”这一对比喻性的说法,进一步说明了日语思维与英语思维之间的区别。在他看来,镶嵌在英语思维中的“上帝的视角”预设了一个本身不动的时空坐标系,而任何变动只有依赖于它才能够得到意义。至于“虫子的视角”,则采用了一种观察者合一的新颖坐标系:根据这种坐标系,主人公视角的变动将自然地连带观察者视角的变动——除此之外,没有什么东西是绝对不动的。为了具体地说明这一理论,他特别引用了诺贝尔文学奖获得者川端康成(1899-1972)的名著《雪国》中的头一句话以作为例证。这句话的原文是:

国境(こっきょう)の長い(ながい)トンネル(とんねる)  抜ける(ぬける)雪国(ゆきぐに)であった。

译为:穿过县界长长的隧道,便是雪国。

而这显然就是一个无主语的句子。若硬是要将此句译为英语,英译者就将不得不在译文中为其安上一个主语,譬如下面这种译法:“The train came out ofthe long tunnel into the snow country.”(汉语的字面意思是:“火车开出长长的隧道,驶入了雪国”。在此,“火车”显然是一个在日文原文中没有的主语)。不难看出,日文原文和英文译文会带给读者不同的身体体验。借用电影术语来说,日语原文给出的是一个从主人公视角出发的“主观镜头”(由此,读者和主人公一样体验到了脚下的火车驶入雪国的场景),而英文译文给出的则是一个从旁观者视角出发的“长镜头”(由此,读者观察到了载着主人公的火车驶入了雪国)。很显然,只有“主观镜头”所代表的那种身体感受,才是契合于金谷氏所说的“虫子的视角”的。

不难看出,对于日语中经常省略主语这一现象的“现象学解释”与“认知科学解释”虽然角度不同,但显然都涉及了言语活动与“具身性”的关联。具体而言,从现象学解释的角度看,日语的语言结构是对于身体感受外部环境的具体方式的直接编码;而从认知科学解释的角度看,日语的语言结构是对于“日语脑”内部的信息传播路径的某种反映。这也就是说,如果一个并非以日语为母语的人试图学会地道的日语的话,那么,从现象学角度看,他就必须尽量按照日语言说者的方式去体验世界。

现有的人工智能技术并没有一个将具身性感受与符号编程完美融合的现成技术路径。因此,“日语屋”思想实验纵然没有在先验的意义上构成对于作为哲学论题的“强人工智能论题”的威胁,却至少在经验的层面上的确构成了对于主流人工智能技术的严厉质问。