识别算法与人脑区别的语言学视角.docx

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1、识别算法与人脑区别的语言学视角数字文明的勃兴,使法学研究俨然走进了一个“开篇不 谈数字法,读尽法学也枉然”的时代。的确,这是人类继工 业文明后,正在发生的又一次千年未有之大变局,涉及个人 的隐私、信息等以超出个人意欲控制的方式暴露于网络空间, 各主体层面上的数据安全形势空前严峻,新的风险社会因此 使人有手足无措之惑。面对数字3 O时代大数据的指数级增长,算法和算力的 日益扩张,以致很多数字领域的精英几乎一致主张的人工智 能终将战胜人脑的网络空间治理,法律人理当何为,对数字 法从何谈起,无疑成为一种近乎叩击灵魂的拷问,要求“全 世界法律人,联合起来”并非虚言!因此,分析算法的原理, 厘清人工智能

2、与人脑的关系,是研究数字法学者理应担当的 学术使命。倪梁康教授曾在“人工智能与神经科学时代的意识哲学 研究”讲座中,进行了富有启发的分析,即从意识的角度看, 可以将既有的有关意识的研究分为三个分支,分别是作为神 经科学、脑科学研究对象的“自然生物意义上的意识(准 quasi意识)(脑机接口的原理即本乎此一一笔者注),作为 哲学和精神科学(注意:不是神经科学)研究对象的“个体 意识即主观内心世界(纯PUre意识,意识本体)“,以及作为 人工智能研究对象的“第三世界的信息(类like意识)”。后 二者正好可以揭示当下人工智能和人脑的关系。问题的焦点 在于,首先是作为人脑功能即作为一种本体的意识亦即

3、纯意 识无法定义。可以借用萨瑟兰(Stuart SUtherIand)在为麦 克米兰心理学词典撰写的词条中的一段作为说明:“意识, 有知觉、思想和情感;觉知。除非使用一个更难理解的、没 有把握住意识含义的术语给意识下定义,否则意识是不可定 义的。意识是一种令人着迷但又难以捉摸的现象:不可能具体 说明它是什么,能做什么,或者为什么会进化出意识。还没 有任何值得一读的有关意识的作品J其次是作为人工智能 的这种类意识只是一种信息处理机制。如Stuart Russell (斯图亚特罗素在其新著Human Compatible所言:人工智 能中没有人在使机器有意识,也没有人知道从哪里开始,也 没有行为将

4、意识当作先决条件。所有那些好莱坞关于机 器神秘地变得有意识和憎恨人类的情节真的错过了这个要 点:重要的是能力,而不是意识。更有甚者,因为人工智能 作为信息处理机制所带来的便捷,可能还会产生一些负效应。其实,抛开神经科学关于意识的研究,就人工智能(类 意识)与人脑(本体意识)之间的关系而言,仍然可以找到 化约二者的要素,并由此可以澄清二者的区别。这就是作为 二者最终表现形式的语言,虽然前者是一种人工语言,而后 者必须也只能通过人类的自然语言呈现自身。也正是在这里, 我们可以更加清晰地看到二者之间的鸿沟。因为,作为人工 智能基础的算法所依赖的计算理性是一种数理逻辑。并且, 就其实质而言,算法所使用

5、的语言实际上是一种以O和1这 两个数码为单位的二进制人工语言,无论人工智能将来进入 到高阶的何种阶段,如自主学习和自动数据处理的更加智能 化,其最终的原理都将还原为这种可以符号化的二进制人工 语言,这与人脑在思维时融合了感觉、知觉、情感等理性和 非理性因素而形成的包含多重复杂因素而形成的自然语言 有着本质的不同,后者因其自身蕴含的丰富性无法被简单还 原为二进制的计算机语言。申言之,辨识二者的差异有多种方法,其中,从语言哲 学自身演进的历程反思语言的属性并理解语言的意旨,以此 观照人工语言,探究人工智能的属性,应该是更为根本的方 法。由于语言哲学研究本身的淹博,还由于国外语言哲学研 究天然的语言

6、上的障碍一一跨文化的译不准和不可通约性, 我倾向于将汉语世界有关语言哲学的研究著述作为敲门砖, 虽然更精深的理解把握还须回到经典的语言哲学著述。盛晓 明教授的这本话语规则与知识基础:语用学维度是我最 愿推荐的。盛氏此书直接从语用学维度切入对语言哲学史的梳理, 扬弃在此之前的语义学意义上的语言哲学,乃是基于这样的 信念,即“后期维特根斯坦和言语行为论为当今哲学的走向 构筑了一种新的平台”(以下如无特别标明,引文均摘自该 书),以致自托马斯库恩以来,即使“科学逻辑为科学语用 学所取代已成为不可逆转的趋势”。作者继续分析认为:在此 之前,延续了近半个世纪的“语言学转向”尽管不能说一事 无成,但却犯了

7、方向(即如前期维特根斯坦的关于世界的图 像论)性错误,结果是非但没能摆脱形而上学的幻想,反而 使自己陷入语法的幻想。因此,必须立足语用学视野,“把语 言、知识和科学放到人类生活实践的语境中来考察,并把它 们都看成是一个Pragina的问题,而“不可能像在句法 语义维度中那样,只接受一系列经意义澄清后确凿无疑的概 念J作为一种学术史梳理,该书依照语用学的发展形态依次 介绍了语用学的几种理论一一维特根斯坦的语言游戏说、奥 斯丁的言语行为理论、哈贝马斯的普遍语用学方案、阿佩尔 的先验语用学以及科学知识的社会建构等,以凝练的笔触, 入繁出简,完成了对语用学诸种主张的一次巡礼,证立了基 于语用学立场的语

8、义理解路径,即(自然)语言意义的把握 植基于言语主体的主体间性及由此形成的语境,其含义没有 确定性,只有一种社会共识,主张在各参与主体之间的对话、 体验中实现可接受性。这或可视为对追求概念含义确定性的 语义哲学的致命一击。回到这里讨论的主题,可以确证的是,自然语言意义的 丰富性自始就无法符号化,意识即自然语言的自在性只能让 我们接受维特根斯坦的那句名言:凡不能说的,就应该保持 沉默。所谓的人工智能只是一种拟人化说法,其工作原理实 际是一种符号化的信息处理机制,不是也不可能是自然语言 的运用,人工智能与人脑只能永远在“迥途”。而基于语言分 析的视角对根植于数理逻辑的算法进行的祛魅,是对算法即 人

9、工智能具有人的意识断言的根本性解构,经此可以认识到 二者的本质区别,也可以克服算法理性的僭妄。这里还要说 明的是诸如性别、民族等的算法歧视问题。实际上,这种歧 视并非源于人工智能的“意志力”,而是在向算法提供的数据中,因人类自然语言中已经包含的某种价值判断使然(李成, 2021)o在法律语言学研究者看来,法的世界肇始于语言,法律 语言与概念的运用,法律文本与事相关系的描述与诠释,立 法者与司法者基于法律文本的相互沟通,法律语境的判断, 等等,都离不开语言的分析。因而,德国法学家考夫曼断言, 法学其实不过是一门法律语言学。此说昭示了法律在向古典 时代即古希腊罗马时期作为法律本来样态的法律修辞学的

10、 某种回归。经历了对近代以来因为科学主义的倡行,以致知识的对 象化和确定性成为一种信念之后的辩证反思,法律修辞学重 新赢得了自己在法律论证中的应然地位,以辩证逻辑的方式, 有效弥合了三段论的演绎推理的不足。毕竟,“只要是有公开 论辩过程的地方,就会有修辞的存在(NeiI Macmick,2005), 这实际是以法律语言特有的方式,回应了整个哲学的语言学 转向。明乎此,在对数字法学的研习中,从自然语言的语用 学立场出发,可以了解自然语言的奥义,并以此区分人工语 言与自然语言。这将有助于摒弃在对人工智能认知中的唯科 学主义信念,正视人工智能与人脑之间的差异,视其为理解 和研究数字法学的不二法门,或许并不为过。

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