语言构造机制的逻辑语义学研 究.pdfVIP

DOI：10．13796／j．enki．1001—5019．2016．05．006 语言构造机制的逻辑语义学研究 邹崇理 摘 要：自然语言的计算机信息处理要求 电脑对人脑构造或理解语言的机制进行模拟，这种模拟 首先需要逻辑语义学对语言构造机制的先期研究。简言之 ，语言构造机制显示出两个特征：1．有穷多的 词条作为出发点；2．依据有穷多规则去构造和理解无穷多的语句。多年来，逻辑语义学各分支不同程度 地描述了语言构造机制的两个特征，但对其中特征 1的刻画却不充分，而语言学对此却有不俗的表现。 于是逻辑语义学和语言学形成互补局面，“互补”产生了组合范畴语法CCG。本文揭示了CCG对语言构 造机制两个特征的兼容并举，从而展示逻辑语义学在理论上对电脑模拟人脑构造语言机制工作的指导 作用。 关键词：语言构造机制；逻辑语义学；组合范畴语法CCG 中图分类号：B81 文献标识码 ：A 文章编号：1001—5019(2016)05—0041—07 基金项 目：国家社科基金重大课题(10ZD073) 作者简介：邹崇理，四川师范大学特聘教授 (四川 成都 610101)，中国社会科学院研究员，博士生 导师(北京 100732)。 2016年是人工智能正式提出60周年的Et 阶段的计算模式，也不过成百上千。其次，从 子。新近 ，AlphaGo与韩国围棋高手李世石的 AlphaGo在线对弈的5步流程中看 出它对人脑 对局大战引起学界、产业界和公众的极大关注， 博弈能力的模拟 ：人脑下棋的思考模式就是 自 结果人以1：4告负。由此引起思考热议的话题 己跟 自己下棋，在思考下一步怎么走时，在头脑 是：电脑 的智力是否已超过人脑?人类是否将 里设置黑 白两方你一步我一步的对弈 。与此类 被机器统治? 似 ，AlphaGo在设置的走棋过程 中不断进行形 电脑的博弈功能是对人脑博弈机制的模 势判断，给出胜负概率的评估。线下学习和在 拟，AlphaGo在多大程度上模拟了人脑 的围棋 线对弈的原理表明AlphaGo模拟人脑博弈机制 博弈能力?从逻辑 思维认 知科学角度看， 获得巨大成功。 AlphaGo的模拟虽然取得很大成功，但弱点和 AlphaGo具有超快的计算速度 ，其策略网 不足也是显然的。 络的走子速度是 3毫秒一步，而快速走棋策略 AlphaGo的工作原理分为线下学习和在线 能达到 2微秒 的走子速度 ，又提高了 1000多 对弈。线下学习显示 AlphaGo对人脑学习能力 倍。人类的走棋速度 比机器慢很多，通常的快 的模拟。AlphaGo利用3万多专业棋手对局的 棋比赛限于30秒一步棋。跟 “大数据云计算” 棋谱来训练策略网络和快速走棋策略，此外还 时代计算机的存储容量、运算速度和计算准确 通过大量的自我对弈，产生并存储了3000万盘 性相比较 ，人脑差之甚远 ! 棋局，用作训练其估值网络。与之 比较，人脑记 人脑能够与各方面处于强势的机器对决， 忆 的对局数量远远少于机器 ，人记不了多少完 一 定还有独特的机制机器暂时没有模拟到。我 整对局，仅仅掌握布局阶段的各种定式和收官 们从AlphaGo的在线对弈流程 中看 出其弱点： 41 安徽大学学报 (哲学社会科学版) 2016年第5期 针对当前局面，其策略网络处理黑 白对弈下一 ⑧theliberalsWaSH’tremarkeduponby 步的多种可