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AI科技大本营|Gary Marcus：因果熵理论的荒诞和认知科学带给AI的11个启示 | 文末赠书( 九 )


同样的道理也适用于我们对语言的理解 。 上下文可发挥作用的一个领域 ， 就是前面提到过的歧义的消除 。 前几天 ， 我俩中的一人在乡间小路上看到写着“free horse manure”(免费马粪)的标牌 ， 从逻辑上讲 ， 这个说法可能代表对于“free”(释放)的呼吁 ， 其语法与“释放纳尔逊 · 曼德拉”(FreeNelson Mandela)相同 ， 也可能是主人将不再需要的马粪免费(free)赠予他人 。 我们很容易就能分辨出是哪一种 ， 因为马粪并不渴望自由 。
对于非文字语言的理解而言 ， 关于世界的知识也是至关重要的 。 当一位餐厅服务员对另一位服务员说“烤牛肉想要咖啡”时 ， 没人会以为有个烤牛肉三明治突然感觉口渴 。 我们推断这句话的意思是 ， 点烤牛肉的人想喝杯饮料 。 关于这个世界的了解会让我们知道 ， 三明治本身并没有任何信念或欲望 。
用语言学的专业术语来说 ， 语言往往是“部分指定的”(underspecified) ， 也就是说 ， 我们不会将想要表达的意思全部说出来 ， 相反 ， 我们会将大部分 意思融入上下文 ， 因为若要将所有内容说得一清二楚 ， 永远也说不完 。
自上而下的知识也会影响我们的道德判断 。 比如 ， 大多数人认为杀戮是错误的 ， 而许多人会将战争、自卫和复仇之中的残杀视为特例 。 如果我凭空说出邓坚强杀死了唐坚毅 ， 你会认为这种杀戮行为是错的 。 但是 ， 如果你在一部好莱坞电影中看到邓坚强杀死唐坚毅的情节 ， 而在此之前唐坚毅先残暴地杀害了邓坚强的家人 ， 那么当邓坚强扣动扳机进行报复的那一刻 ， 你很可能会激动得欢呼雀跃 。 偷窃是不对的 ， 但罗宾汉是个很酷的角色 。 我们理解事物的方式 ， 很少是孤立地使用自下而上的数据 ， 比如谋杀或盗窃的发生 ， 而是将这些数据与更抽象、更高层次的原则相结合 。 找到一种方法将自下而上和自上而下两者整合为一体 ， 是人工智能的当务之急 ， 却常常被人忽视 。
概念嵌于理论之中
从维基百科来看 ， “quarter”(在此作为美国货币的单位)是“一枚价值25 美分的美国硬币 ， 直径大约 1 英寸 a” ， “比萨”是“源自意大利的美食” 。 绝大多数比萨是圆形 ， 少数是矩形 ， 还有一些不太常见的是椭圆形或其他形状 。 这些圆形比萨的直径一般在 6 英寸到 18 英寸之间 。 然而 ， 正如西北大学认知心理学家兰斯·里普斯(Lance Rips)曾指出的一样 ， 我们很容易想象出一个直径正好相当于一枚 25 美分硬币那么大的比萨 ， 说不定还很想品 尝这样一道小巧的开胃菜 。另一方面 ， 你永远不会接受一个比标准 25 美分硬币面积大 50 % 的硬币复制品作为合法货币 ， 而是会将这个假硬币认作质量低劣的仿冒品而不予理睬 。
其中一部分原因 ， 在于你对金钱和食物有着不同的直觉理论 。 你的货币 理论告诉你 ， 我们愿意用有形的有价值的东西 ， 如食物 ， 来交换表示抽象价 值的标记物 ， 如硬币和纸币 ， 但交换依赖于标记物的合法性 。 这种合法性部 分取决于标记物由特殊的权威机构 ， 比如铸币厂所发行 ， 而我们评估这种合 法性的方式 ， 部分在于我们期望标记物能满足确切的要求 。 由此可见 ， 25美分的硬币不可能与比萨的大小一样 。
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本文插图

心理学家和哲学家一度试图严格按照“必要和充分”条件来定义概念: 正方形必须有 4 条等边 ， 两边夹角成 90 度;点与点之间的最短距离是直线 。 任何符合标准的都是合格的 ， 不符合标准的都是不合格的;如果任意两条边不相等 ， 就不是正方形 。 但学者们在定义不那么数学化的概念时 ， 就遇到了麻烦 。 很难给一只鸟火一把椅子定出确定的标准 。
另一种定义概念的方法 ， 就是参照特定的示例 ， 要么是中心示例 ， 比如知更鸟是典型的鸟类 ， 要么是一组示例 ， 比如你见过的所有鸟类 。 自20 世纪 80 年代以来 ， 许多人都赞同“概念嵌于理论之中”的观点 。 我们也是这一观点的忠实拥趸 。 我们的大脑能很好地跟进单个的示例和原型 ， 但我们也能根据它们所嵌入的理论来推断出概念 ， 比如比萨和 25 美分硬币的例子 。 再举一个例子 ， 我们可以理解一个生命体拥有独立于其全部感知属性的“隐藏的本质” 。


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