自然語(yǔ)言理解淺談

摘 要：長(zhǎng)久以來(lái)，作為人工智能的關(guān)鍵問(wèn)題，自然語(yǔ)言理解的發(fā)展一直局限于以詞匯、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)用的分析為基礎(chǔ)。無(wú)論是機(jī)器翻譯，語(yǔ)料庫(kù)研究，語(yǔ)篇理解研究，還是概念層次網(wǎng)絡(luò)理論，只是研究形式不同，究其根本都是在進(jìn)行語(yǔ)言規(guī)則與統(tǒng)計(jì)的研究，都未能脫離傳統(tǒng)模式的束縛。本文突破傳統(tǒng)，從信息屬性著手，提出了信息耦合屬性概念。

關(guān)鍵詞：自然語(yǔ)言理解；人工智能；信息耦合

自然語(yǔ)言理解是人工智能的一個(gè)重要分支。國(guó)外自然語(yǔ)言理解研究較早，也誕生了諸多較有影響的理論。自二十世紀(jì)50年代以來(lái)，在眾多語(yǔ)言學(xué)家、邏輯學(xué)家、心理學(xué)家等的努力下，各種關(guān)于自然語(yǔ)言理解的理論體系紛紛誕生。其中較有影響的有：轉(zhuǎn)換生成語(yǔ)法、依存語(yǔ)法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、蒙塔鳩語(yǔ)法、擴(kuò)展轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)語(yǔ)法、格語(yǔ)法、概念依存理論、境況語(yǔ)義學(xué)等。近年來(lái)，語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)又得到迅速發(fā)展。國(guó)內(nèi)自然語(yǔ)言理解研究起步較晚，要從二十世紀(jì)70年代末算起。早期階段以語(yǔ)形分析為主，中期及中后期開(kāi)始注重語(yǔ)義分析并開(kāi)始探索基于語(yǔ)料庫(kù)的統(tǒng)計(jì)方法。近期則語(yǔ)料庫(kù)統(tǒng)計(jì)與規(guī)則分析并重。

對(duì)于自然語(yǔ)言理解，從國(guó)際上看當(dāng)前的問(wèn)題主要表現(xiàn)為，一方面是哲學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的層次太高，太抽象，宏觀與微觀隔離，提出的方案根本無(wú)法付諸具體實(shí)施；另一方面是，一直局限于以語(yǔ)法、語(yǔ)義、語(yǔ)境研究為基礎(chǔ)的應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)所研究的層次太低，談不上是真正的自然語(yǔ)言理解。就國(guó)內(nèi)而言，其特點(diǎn)是：課題比較分散，應(yīng)用項(xiàng)目偏多，基礎(chǔ)研究比例略少；選題時(shí)，容易跟著國(guó)外的選題走，立項(xiàng)論證時(shí)，關(guān)鍵考慮國(guó)外怎么做，很多課題沒(méi)有取得理論上的突破。

總的來(lái)看，無(wú)論是國(guó)外的研究還是國(guó)內(nèi)的探索，各種自然語(yǔ)言理解方法理論體系歸根結(jié)底都毫無(wú)例外地遵循下面的原則：1.把所需要研究的語(yǔ)言問(wèn)題形式化。2.找出解決問(wèn)題的相應(yīng)算法。

然而審視問(wèn)題角度的差異常常會(huì)從根本上制約我們對(duì)事物的認(rèn)知。就如同我們?cè)鯓涌创O(píng)果落地一樣。是蘋(píng)果天經(jīng)地義就應(yīng)該落地，就像我們已經(jīng)認(rèn)知的其他萬(wàn)千事物一樣，不需要再考慮，還是另有引力促成？對(duì)于自然語(yǔ)言理解是必須把所要研究的語(yǔ)言問(wèn)題形式化，得出其相應(yīng)算法，就像長(zhǎng)久以來(lái)人們對(duì)其認(rèn)知的情況一樣，不需要再考慮，還是另有信息屬性促成呢？

眾所周知，計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題的關(guān)鍵是算法。但我們?nèi)祟悶橛?jì)算機(jī)賦予某種算法后，計(jì)算機(jī)也只能解決這些算法能使其解決的問(wèn)題。自圖靈測(cè)試提出以來(lái)，人們想盡各種方案來(lái)解決這一難題。但人們最終發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)執(zhí)行命令是必須要有算法的，只要計(jì)算機(jī)按照一定的算法去執(zhí)行一定的命令，那么似乎它就永遠(yuǎn)也不可能突破圖靈測(cè)試，無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的自然語(yǔ)言理解。除非有一種算法，這種算法可以使計(jì)算機(jī)像人類一樣接收外界萬(wàn)事萬(wàn)物的信息，并對(duì)其做出自主的反應(yīng)。然而，當(dāng)前來(lái)看，這似乎是不可能的。因?yàn)橥饨缛f(wàn)事萬(wàn)物的信息數(shù)量是無(wú)限的，其變化發(fā)展亦是無(wú)限的。我們根本無(wú)法找出所有信息的特點(diǎn)及信息與信息之間的關(guān)系，并將其賦予計(jì)算機(jī)，使得計(jì)算機(jī)能夠?qū)θ魏涡畔⒆龀龊侠矸磻?yīng)。

從算法的角度看，人的智能是靈活無(wú)限的，而計(jì)算機(jī)只能按照人編排好的算法去執(zhí)行有限的命令。目前，尚無(wú)一種算法能夠完成對(duì)所有事物關(guān)系的認(rèn)知。只要我們賦予計(jì)算機(jī)以一定的算法，就無(wú)法使其真正智能化。而沒(méi)有算法，計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題就無(wú)從談起。除非能找到一種無(wú)算法算法，才可能使其從根本上有所突破，否則就談不上是真正的自然語(yǔ)言理解。而這聽(tīng)起來(lái)就是矛盾的。

那么，從審視計(jì)算機(jī)的角度來(lái)看，人腦的智能應(yīng)是何來(lái)呢？是人腦中天生就存有宇宙中所有事物的關(guān)系，所以才有著無(wú)限的認(rèn)知能力么？顯然，這是荒謬的。那么，人是如何能了解宇宙萬(wàn)物的呢？既然不是內(nèi)有，那么就一定是外來(lái)。這些關(guān)系一定存在于事物信息之中。

如果事物關(guān)系是存在于信息自身當(dāng)中，那么就恰恰為無(wú)算法算法的實(shí)現(xiàn)提供了充分必要條件。所謂無(wú)算法算法，其中算法就是指賦予計(jì)算機(jī)以一定的算法去處理信息，無(wú)算法就是對(duì)于外部世界無(wú)限數(shù)量的具體信息間的邏輯關(guān)系與處理方案，是根據(jù)信息耦合屬性，從信息自身中去提取而不是人為去賦予。

那么，信息在什么結(jié)構(gòu)環(huán)境下，怎樣交互作用才會(huì)解出事物關(guān)系呢，這會(huì)不會(huì)是一種極為復(fù)雜的情況呢？有人認(rèn)為，在對(duì)人腦沒(méi)有透徹的了解之前，無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的智能。這就好比是在說(shuō)，在沒(méi)有找到能飛上月球的鳥(niǎo)進(jìn)行研究之前，人類是不可能制造出登月飛船的。

試想，人類是在自然環(huán)境下進(jìn)化而來(lái)的。這是個(gè)極為緩慢的過(guò)程。從單細(xì)胞生物開(kāi)始，到目前經(jīng)歷了數(shù)十億年，生物體長(zhǎng)久以來(lái)絕大部分機(jī)能還只是用在維系生命體的存活上了。萬(wàn)千生物當(dāng)中，目前，也只有人類一種生命體達(dá)到了智能的水平。因此，從歷史的角度來(lái)看，智能到目前為止還應(yīng)該是一個(gè)基于生物性基礎(chǔ)上萌發(fā)的一個(gè)相對(duì)極為簡(jiǎn)單而絕非復(fù)雜的事物才對(duì)。

對(duì)于自然語(yǔ)言理解，之所以長(zhǎng)久以來(lái)找不到能真正解決問(wèn)題的答案，問(wèn)題在于前提條件的錯(cuò)誤。人們假定了這樣前提條件，計(jì)算機(jī)在什么條件下執(zhí)行什么樣的命令要由人來(lái)預(yù)先指定，接下來(lái)一切對(duì)于答案的努力都是基于這個(gè)錯(cuò)誤的前提下進(jìn)行的，因而找不到答案。

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作者簡(jiǎn)介：胡振波（1979.6-），男，吉林省舒蘭市人，學(xué)歷：碩士，專業(yè)：英語(yǔ)語(yǔ)言學(xué)，研究方向：應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)。